【AI進化の衝撃】人工知能で今出来ること大全(最先端研究・ビジネス事例集)

【AI進化の衝撃】人工知能で今出来ること大全(最先端研究・ビジネス事例集)

破竹の勢いで技術革新が進む人工知能

一説によると、10年後には人間の仕事の半分以上がAIとロボットに置き換わると言われておりますが、現状のAIはどの程度のことが出来るのでしょうか。

本記事では、現在どのようなことがAIにより出来るようになっているのか、その最前線の技術を中心にまとめました。

そろそろSFの世界にまで突入しそうな勢いが見て取れます!

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人工知能(AI)で出来ること一覧

自然言語処理

・2018年3月にMicrosoftが中国語から英語への翻訳精度を人間と変わらないレベルにまで高めたと発表

TOEIC900点並みのAIによる英語翻訳サービスを富士通が開発

人間のように会話するAI「Google Duplex」

AI記者誕生。「記事の自動化システム」「文書校正デスク」「情報収集」「画像・動画編集」まで!?

・自然言語処理最前線、人間レベルの言語理解レベル到達!?BERTの衝撃!

 

自然言語処理については、Googleの自動翻訳やGoogle Duplexの電話予約動画など昨今ものすごい勢いで伸びておりますが、BERTというAIがついに、言語理解タスクのデータセットに対する正答率が人間レベルに到達しました!

これにより自然言語処理業界には激震が走っておりますが、数年後にはチューリングテストをクリアするような、人間レベルの言語能力を持つAIが生まれる布石となるかもしれません。

機械との融合

・非営利団体「OpenAI」による、器用にキューブを掌で操る腕型ロボット「Dactyl

・PFNによる全自動片付けロボット

ファーストリテイリングの有明倉庫が自動化、省人効果9割に

人間のように走り跳ぶ二足歩行ロボット「Atlas」

 

この分野の研究は、実用化されたら即実社会に大きなインパクトをもたらします。
日本の人工知能研究の権威である東大の松尾先生は、現実空間の情報をAIにより予測可能にする技術として、World ModelsとDeepMind社(Google傘下)のGQNに注目しているそうです。

World Modelsは、外界から受け取った運動や行動などの刺激を基に、将来の外界世界の構造をシミュレートするという研究だ。GQNは、複数の視点における画像のペアを基に、別の視点の画像を生成する。この2つの研究が発展することで、「ボールを投げればどうなるか、土を掘ればどうなるか、といった現実空間の情報を、深層学習で予測できるようになる」と松尾氏は考察する。

 

出典:「インターネット」で勝てなかった日本が、「深層学習」で勝つには 東大・松尾豊氏

医療・薬学領域

AI搭載ロボットが医師国家試験に合格

進行性乳がんを99%検出、グーグルのAIツールが「病理医超え」(医師の検出率は38%)

・DeepMindのAI、医師に匹敵する94%の精度で目の画像から50以上の眼病を診断

中国の山東省にて薬剤師ロボットを無人薬局に導入(10年実務経験の人間と同等のレベル)

 

医療・薬学は知的労働分野であり、AI開発のインパクトが経済的にも心理的にも強いため、開発者達にとってモチベーションとインセンティブの大きい分野です。

従って、今後もどんどん新しい技術を獲得したAIが開発・導入されていくことになるでしょう。

このことは、弁護士、公認会計士、税理士などの他の資格業にも言える話です。

物体・画像認識

無人レジ無しコンビニ『Amazon Go』

・日本でも赤羽駅構内にて無人コンビニの実験を開始

 

意外にもテクノロジー後進国の日本でも遂に無人コンビニが開始されたのは、うれしい誤算ですね!
どんどん波及していってほしいところです。

自動運転技術

自動運転Weimo、運転距離10,000,000マイル到達。シミュレーション学習は97億km!
(公式Twitterでの発表)

 

人間レベルの自動運転に必要なテスト走行距離は、ある調査によると約180億km(110億マイル)であるため、シミュレーションによる学習をうまく活用できれば、遠くない未来に完全自動運転車が完成するかもしれません。(WeimoはGoogle傘下)

バーチャルリアリティ(VR)

・特定の人物の表情や目の動きを深層学習で再現する「Deep Video Portraits

画像・動画解析技術

Adobe Senseiによる画像・動画解析最前線

脳波利用技術

脳波でVR ゲームを操作可能

・他人の脳との同期技術、三人プレイのゲームで81.25%の精度で同期可能

 

脳波を用いて他人の脳との同期が可能とか、もはやSFの世界に突入してますね。

今後どんなことが出来るようになるのか、楽しみな分野です!

ゲーム攻略

DeepMind社のDQNによるAtariゲーム攻略:約半数のゲームにて人間レベルを超える

DeepMind社のAlphaZeroが世界最強AIになるのに必要な学習時間:将棋二時間、チェス四時間、囲碁八時間

 

囲碁のトッププロ棋士を倒したAIであるAlphaGoは有名ですが、この時点ではこれまでの囲碁のプロたちによる大量の棋譜を学習させておりました。

ところが、上のリンクにあるAlphaZeroは、そのZeroの名が示す通り、人間の棋譜は一切学習させず、AI対AIをひたすら繰り返すことにより学習する手法を採用しました。

その結果、なんと人間の棋譜から学習したAlphaGoを遥かに凌ぐレベルにまで能力が到達したのです。

つまり、人間の棋譜は、AIにとってはバイアス(偏見)であり、成長の妨げにしか過ぎなかったということです。

このAlphaZeroは汎用性がすさまじく、将棋やチェスでも人間レベルを軽く凌駕しております。

汎用人工知能は、デミス・ハサビス率いるDeepMindから生まれるかもしれませんね。。

Googleが大枚はたいて買収したDeepMind社の創設者、万能人デミス・ハサビスの偉業について、以下の記事にまとめておりますので合わせてお読みください!

まとめ

本記事で紹介した技術の大部分は2017年以降に開発された技術であり、AIによりできることはDeep Learning開発を境に恐ろしい勢いで増え続けております!

やはり、IT業界の巨人であるGoogleが強いイメージですね。

本記事は、今後も新しい情報が入り次第、随時更新していきます。

その他、本ブログではAIに関する記事を沢山書いております。ご興味がありましたら、以下の記事もお楽しみください!

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