AIの時代

暫く前(ここ一年くらい前)だと、仕事関係では「スマートスピーカー」とか「Alexa」とか「Siri」とか、そんなキーワードが飛び回っていたんですが、ここ最近だと「AI(エーアイ)」が、多くなってきました。自分自身、そう言う流行り物には一寸斜に構える天の邪鬼な性格なので(笑)、「AIって言ったって、蓋向かい場前の『人工知能ブーム』みたいなもんだろ」なんて心の中では思っていたりするんですが。勿論、当時と今では、先ずプラットフォームのリソースが違うから、同じ事をやるにしてもパフォーマンスが全然違う。パフォーマンスが違うという事は、より大量にデータ処理が出来るわけで、となると同じ事をやってもそこから得られる結果も意味が違ってきます。さらに、ハードだけじゃ無くて、ソフト的な技法手法も改善されてきているわけで、そう言う意味では当時の「人工知能」と今の「AI」は、全く別物。ただ、その「人工知能-AI」の扱い方というか、その中身がブラックボックス化されて、その周りの話がどんどん盛んになっていくって言うのが、何だかなあという気分になります。

有る程度核技術が確立したなら、それの応用技術を進めていくのは勿論正当な方法。それによって、核技術がさらに発達する事も有るし、それがさらなる技術革新を生むこともある。ただ、「人工知能時代」は、当時の技術力のレベルもあって、応用技術に対しての要求だけがどんどん膨らんで、それに核技術が追いつけずにしぼんでいったような印象が重なります。

私自身AIに関しては素人レベルですが、重要な事が2つあって、一つはどれだけ基盤となるデーターを大量に集めて学習できるかという事と、もう一つはそれにる学習効果をどれだけ効率的にフィードバックして、AIが「使える物」に成長させていくかという所。前者に関しては、余りデータが集まらないようなケースで試行してみたり、逆にデータは大量にあるんだけれど余りにバラバラなケースに適用しようとして信頼性が確保できない様なケースがよく見られるなと感じています。後者に関しては、クライアントにAIが入って、その人の行動パターンを学習していくというのが典型的なモデル何だろうけど、それだと変なクセが付いた時になかなか直らなくなって、逆に使いづらい方向に成長することも。人間の生活同様、ずっと一箇所に引き籠もっていると偏った知識しか蓄積されなくなるように、やはり外に出て一見無駄と思われるデータもちゃんと蓄積して、その中のエッセンスをしっかり抽出しないといけない。そういう部分の応用が、まだまだ足りない気がするんですよね。

今後自分の仕事にも大きく関係してきそうなので、すこしずつでも勉強を始めないといけないんだけれど、どこに焦点を置いて進めるかが難しい。そう言うことに答えを出してくれる「AI」がいてくれると便利なんだけれど(をぃ)。