分からないことは調べる。人間の学習法は人工知能にとってもより良い勉強法だった?!より効率的な人工知能の構築を目指して!

急速に発展しつつある人工知能。現在は人間が膨大な量のデータを分類し、その分類に沿って機械に学習させるという時間も手間もかかる方法が行われています。機械が自分で学習してくれたら…そんな思いを抱く開発者も多いことでしょう。現実にマサチューセッツ工科大学の研究チームが自己学習する人工知能の開発を進めています。

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人工知能の主要な仕事

インターネットが発展し、ありとあらゆる情報が簡単に入手できるようになった。

しかしながら、ほとんど全ての情報は文章として、サーバーに収められている。

工場で使われるある化学物質と公害事件だったり、選挙結果の報道パターンだったりの関連性を調べようとすると、インターネット上の様々なウェブサイトを調べ、膨大なデータとして書き出すという作業が待っている。

このように情報をインターネットから抜き出し、自動で分類しするといった作業は人工知能研究の主要なトピックの一つである。

Machine Learning:機械学習

マサチューセッツ工科大学の研究チームは、このインターネット上から必要なデータを抜き出すという人工知能の開発を行っている。

通常人工知能を開発するには、機械学習(マシーンラーニング)という手法が使われる。

これは機械に学習させるよう人間が分類した膨大なサンプルを準備し、その共通点を機械によって探し出させ、それを記憶させていく。

こうした地道な作業により、機械は何が同じで何が違うかを学習し、最終的には人間が分類したサンプルでない情報に関しても、自動で分類できるようになる。

学習させるサンプルが多ければ多いほど、機械は精度良く分類できるようになるため、研究者はなるべく多くのサンプルを機械に学習させようとする。

しかし研究チームは少ないサンプルでも分類できるようなシステムを考案したという。

一体どう言ったシステムなのだろうか?

人間と同じ学習過程

上に述べたように機械学習というのは、完全に学習パートと使用パートが分けられる。

つまり使用している時には機械は学習はせず、学習したパターンを用いて、分類のみを行っていることになる。

だが人間が学習する際には、全く異なる過程を経る。

新聞を読んだり、数学の勉強をしたり、様々な場面で分からないことが出てくるだろう。

その時に必要な情報を辞書なり、参考書なりで探し、理解をし、次のステップへ進む。

機械にもこの学習の繰り返しをさせようというのが、研究チームの考えだ。

機械学習では分類する際、情報に対して評点をつけ、どれくらい一致するかを数値として表現する。

これまでの機械学習では、この評点が低いものに対しては、「違う」という判断を下し、解析は終わっていたが、新しいシステムでは評点が低い場合、自動でインターネットで検索し、何が違うのかということを調べ、その違いを学習する。

分からないことは調べる。

人間にとっては単純なことだが、機械にとっては初の試みである。

効果の実証

実際に研究チームはこのシステムを組み、検証を行った。

その題材としては、アメリカにおける銃を用いた大量殺人と食品の汚染の二つを用いた。

銃による殺人に関しては、発砲者の名前、場所、死傷者の人数を、食品の汚染に関しては、汚染された食品の種類、汚染の種類、場所に関して、約300の文章を用い学習させた。

その間に機械は不明な単語に関して、研究チームに質問を投げかけたため、1記事に対して平均10程度の記事をさらに学習させた。

そしてこのシステムと通常の機械学習過程を経た人工知能と比較したところ、約10%精度が良いことが明らかとなった。

分からないことは調べる、これは人間の学習にとっても重要なことであるが、機械にとってもこの学習法は効率がいいということが証明されたわけだ。

自分で学習する人工知能。何やら未来技術に思われた技術が現実になってきているようです。学習スピードや記憶力に関して、人間は機械にはどうしても勝てないことでしょう。これまでは人間がデータを用意し、学習させてきたため、学習スピードの律速は人間にありました。ですが、インターネット上に膨大なデータがある現在、もし機械が自動でインターネットから学習するようになったら、それこそ指数関数的に機械の知識は増加し、知識に関して人間を凌駕する機械が生まれるのではないでしょうか。

現在、人工知能が社会に出ることにより、懸念されているのが、雇用の問題です。人工知能、そして人工知能が動かすロボットが人間の代わりになることにより、自動運転車だったり、書類の自動作成だったり、工場のラインの自動化だったり、様々な仕事が機械にとって代わられると予想されています。もちろん機械が得意なことは機械に任せることで、ヒューマンエラーが減ったり、会社としては社員を減らし、業務のスリム化ができたりします。ですが機械化により職を失った人の生活は困難になると考えられ、次世代の課題として挙げられています。

そのためにも我々人間が機械にできないこと、直感力だったりアイデア力だったりを鍛え、分業体制を構築することが必要となるのではないでしょうか。現在、仕事をしている人たちにとっても、勉強をしている子供達にとっても、そのような教育が広まり、機械と人間が協力しあって、よりよい社会を構築できるような未来が来ることを願っています。

元記事はこちら(Artificial-intelligence system surfs web to improve its performance. “Information extraction” system helps turn plain text into data for statistical analysis.)

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