はじめに
Introduction
AI技術の進展は目覚ましく、画像認識や音声認識に続いて、言語処理でも人間の能力を超えたと話題になりました。 それだけでなく、今後はさらなる性能向上のため、AIによる「意味理解と想像」が必要になるといわれています。
では「機械が意味を理解する」とはどういうことなのでしょうか？今まで人工知能の仕組みについて自分なりに考え、さまざまなAIフレームワークを試したが、この素朴な疑問に対して明確な答えがでることはありませんでした。
そんな時、ふと1冊の本を思い出し、あらためて読んでみたところ、新たな気づきにあふれていました。その本は『考える脳考えるコンピューター』です。
著者のジェフ・ホーキンスは元インテルの技術者で、現在のスマートフォンやタブレットPCの原型となるパームを設計した人物です。著書の日本語翻訳版『考える脳考えるコンピューター』は2005年に出版されていますが、現在は残念ながら絶版となっています。
人間の脳が知能を得る方法を解明し、機械を使ってそれを再現する。言い換えれば「脳のリバース・エンジニアリング」です。そんな大胆な研究を、一般人に向けて分かりやすく解説しているのが特徴です。
とくに印象に残ったのが「知能（Intelligence）」を以下のように定義していることです。「知能とは、記憶に基づく階層的なモデルを使って、予測することである。」
「知能」という抽象的なものを、はっきりと定義できることに驚くとともに、記憶とは？予測するとは？さまざまな疑問がわいてきます。そんな疑問に対し、ホーキンスは具体的な事例や、研究結果などをあげながら解説していき、いつの間にか読者はその結論へと導かれていきます。
ホーキンスは執筆当時、論文や技術書ではなく一般向けに執筆した理由を以下のように述べています。
「知能を持った機械の実現は、ともに理解し行動する人々が増えることで実現する。あなたが仲間に加わり、すでに挑戦をはじめたほかの人々とともに、歴史上でもっとも偉大な技術のひとつを生み出すことを願っている。」
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時は流れ、現在では、オープンソース・プラットフォームをつかって実際に機械知能をつくることができます。さあ、一緒にはじめてみましょう。
最終更新