AIの【トイ・プロブレム】を超解説(おもちゃの問題)

2019年5月29日人工知能/AI

こんにちは。

皆さんはAIのトイ・プロブレムを聞いたことがあるでしょうか?

 

 

 

AI(人工知能)がどのような歴史を経て、今の形になったかを知ることはとても重要です。

 

あまり知らない方はまずはこちらを参照ください。

 

トイ・プロブレム問題とは?

トイ・プロブレム問題は一次ブーム(1960年)に起きました。探索と推論の時代と呼ばれています。この時代はAI領域にアルゴリズムが大変注目されました。迷路やゲームでゴールにたどり着くまでの選択肢をしらみ潰しに試す方法です。代表的なゲームとしてはチャスやオセロの対戦ゲームにおいて、アルゴリズムを用いた実験が日夜行われました。

 

ある日、ある科学者がこう考えました。

 

「ゲームのように明確にルールのある上では活動できても、人間世界の曖昧な問題には対処できるのか?」

 

 

その結果、アルゴリズムでは人間世界の問題は複雑過ぎてアルゴリズムでは解決できないことが判明しました。

 

当時の技術ではコンピューターが思考できる限界が非常に限られており、人間世界では役に立ちません。ある程度ルールが決まったゲーム上でしか探索と推論を行えない問題をトイ・プロブレム(おもちゃの問題)と呼びました。

 

 

トイ・プロブレムは何が原因だったのか?

1番の原因は、アルゴリズムではある決められた範囲内でしか思考できなかったからです。

 

あるルールの上でしか最適解を見つけられない当時の技術力不足が問題だったのです。なにせ当時は1960年代…コンピューターの性能は今とは比べものにならない位低スペックでした。

 

1960年代を過ぎて、AIブームは終わってしまいます。これを第一次ブームの終焉と言います。

 

 

トイプロブレム問題はこれからも起こるのか?

現在はこの問題はほぼ解決してます。その理由としてディープラーニング技術が開発されたからです。

 

以前の人間が解き方を教えるアルゴリズムから認識技術に変わってコンピューターが自由な思考ができるからです。そのためルールに則ったこと以外にも応用が利くようになりました。現代ではこのディープラーニング技術が大いに役立っています。

 

 

例として画像認識技術を上げてみます。

 

ディープラーニング以前は顔認識性能は高くありませんでした。「馬」や「ニンジン」の画像を読み込ませれば、その画像のみしか認識しなかったのです。

 

しかし現在の技術ではその特徴を自動で分類して画像データから抽出すると、この画像は馬っぽい、ニンジンっぽいと推測してくれるのです。以前のコンピューターと最大の違いは「情報量」という問題の解に必要なアルゴリズムを自動生成してくれる点にあります。

このおかげで人間が事前に教えなくても、勝手に発見できるようになりました。

 

 

この技術は画像認識だけでなくAIスピーカーや無人運転など様々な分野での応用が期待されています。

 

<まとめ>

 ・トイ・プロブレム問題はルール上でしか動かなかった。

・トイ・プロブレム問題は探索と推論によるアルゴリズム技術に問題があった。

・トイ・プロブレム問題はディープラーニングによって解決された!

投稿者プロフィール

稲野健夫
稲野健夫管理者
当ブログを大学生の頃から執筆しております。RPAやAIによる業務の自動化を経て、より人がクリエイティブに働ける社会を作りたいです。