AI人材の将来性 では人工知能そのものに関する技術は、これからどうなっていくのでしょうか? それは人工知能が解決できる問題について考えると、少し明らかになります。 人工知能が解決できる問題は、自動運転技術・自動翻訳・健康状態の高度な診断など他の技術が解決できない、もしくは解決困難な問題ばかりです。 一方で人工知能ができることは年々増えつつあります。 そのため人工知能の技術はこれからますます重要になると考えられますので、人工知能に代替される技術がでない限り、これらの技術は社会全体に浸透し、より一層重要な技術になると言えるでしょう。 ⇒VRとARの違いとは?アプリ開発を勉強するにはどうしたらいいの? この記事を書いたのは 30代大学教員 アメリカ在住 京都大学大学院修了 博士(工学)
このコーナーでは憧れるけど謎すぎる、カタカナ文字の職業をご紹介! 今年になって、 ニュースなどで見たり聞いたりすることの多くなったAI。 今さら、何のことなのか聞けない人も多いと思います!「将棋の羽生さんとAIが対戦した」「将来AIにとって代わられる職業上位◯位」…など、人間が開発したものなのに、私たちを越えるってどういうこと?!というような感覚になっている人も?!でも、それが何なのか、どういう価値があって注目されているのかを知ると、すごーく面白い! 3回目にインタビューさせて頂いたのは AI研究者の松田さん! 人工知能技術者のなり方とは？AI人材は将来性あり。 | ロボえもん. お話もとっても分かりやすいので文系の高校生でもAIに興味を持つことを期待して…では、インタビューにうつります。 プロフィール 松田雄馬さん:2007年京都大学・同大学院情報学研究科修士課程修了後、東北大学大学院博士課程修了。大手電気メーカー研究所にて、無線通信の研究を通して香港にて現地企業との共同研究に従事。その後、大学と共同で、脳型コンピュータの研究を立ち上げる。教えられたことしかできない不憫なコンピュータに、自分で考えて判断できる機能(AI:人工知能)を与えるべく、日々奮闘中。 尊敬する人:墨子(中国の思想家) ---まず、松田さんの"AI研究者"というお仕事について、高校生が分かるように教えて頂けますか? AI研究者といっても幅広いのですが、私はロボットの目の研究をしています。 ---「ロボットの目を研究する」ってとても未来っぽくて興味が沸きますが、実は全然わからないかも…笑。具体的にはどういうことですか? !」 そうですね、まず、AIの説明から。AIは、Aritificial Interlligenceの略なので、人工知能と訳されますね。ニューラルネットワークという、人間の脳のようなコンピューター(プログラム)をつくると、それが自分で学習するということが分かってきたんです。 ---今までのコンピューターと何が違うんですか? プログラムというのは、「Aという事象が発生したらBせよ」といったパターンの命令を人間がひとつひとつコンピュータに対して書いて教えてあげることを言うのですが、人工知能(AI)は、人間が与えたデータを学習すると、「Aという事象が発生した場合にはBするのが最適だ」という判断を、コンピュータが自ら行うことができるのです。 ---ちなみに、新聞やニュースで1日1回くらいAIって聞きますけど、どうしてこんなに注目されているんですか?
研究を始めたのが2009年で、この研究成果を初めて学会で発表したのが2014年です。延べ5年間の研究成果です。 ---それでは、松田さんがどうして研究者になったのか、子どもの頃から遡っておしえていただけますか? 小学生の頃から何となく研究者になりたいと思っていました。ドラえもんが大好きで、ドラえもんの発明品を、工作して何とかつくれないかと奮闘したり、小学生男子のお決まり分野の一つの恐竜も大好きでした。自分で恐竜の研究ノートをつくって、図鑑や百科事典を使って、恐竜について片っ端から調べていました。そして、高校に入学すると、より多くの専門知識を学ぶことができ、世界が一気に広がりました。古生物学だけでなく、物理や数学に、特に強い興味を覚えるようになりました。 今でも覚えているんですが、先生が「物理や数学を勉強して、アメリカに留学して、新しいものを発明して、シリコンバレーに行ったら、君らならガッポリ儲かるぞ!」っておっしゃったんです。 今思うと、適当だな…って思いますが(笑)、その時、その言葉を鵜呑みにして正解だったと思っています。本当に、いい加減な言葉だと思いますが、その先生は、今にして思うと、研究者の「道」を示してくれていた気がします。 ---どういうポイントで、その道をすすみたいなと思えたのですか?! 研究者って、研究室に籠って地道に研究するということは、どうしても必要なんですが、その先生は、世界に向けてお金を生み出す価値のあるもの(世界に認められるもの)を生み出すことも、研究者には必要だ、ということを、言ってくれていた気がします。 ---そこから順調に大学に入って専門的に勉強しはじめるんですね。 それが、全然順調ではなくて。志望校の京都大学工学部に入学したものの、専門分野を勉強しはじめたとたん、つまらなく感じて。もう、部活のボウリングや、趣味の海外旅行しかしていない時期がありました。 ---どうやってそのスランプ的なところから脱出したんですか?
私が考えるおそらく一番の近道は、大学で情報工学の勉強をすることです。 情報工学とはつまりパソコンの仕組みやその使い方、新しい理論について勉強する学部です。 先程お話したディープラーニングはそこまで難しい理論ではありませんが,それでも高校レベルと大学レベルの数学の知識が必要になります。 そのため人工知能をしっかりと勉強するためには、独学で勉強するよりも大学で勉強することをおすすめします。 ちょっとしたプログラムを書く程度でしたら、家庭用のコンピュータでも問題ありませんが、世界最先端の研究をするとなると、先程お話したように人工知能の研究には莫大なコンピュータの能力が必要になります。 そういう意味では、世界のスーパーコンピューターランキングで上位を占めているアメリカや中国の大学で勉強することを考えてみるのも、一つの戦略と言えるかもしれません。 最近では、オンラインで人工知能の授業を無料で受けられるウェブサイトも多く登場しており、雰囲気をつかむ程度でしたら、授業を受けてみるのも面白いかもしれません。 とはいえ先程申し上げた通り、きちんと理解するためには大学レベルの数学の知識が必要となります。 ⇒人工知能に負けない子育て方法とは?
囲碁や将棋で人間と対戦するAIが、プロ棋士に勝てるようなレベルに達したことが大きいです。他にも、クイズを解いたり、大学の入試問題を解いたりするAIがニュースになっていますよね。 つまり、囲碁や将棋などを行うAIが人間を越えるレベルの精度や能力を持ったので、「このまま技術が進むと、非常に多くの分野で、人間にできないことができるようになるのではないか」という期待感から、様々なビジネスで注目されているのです。 例えば、レントゲンからガンの発見をするのに、もしかしたらAIがチェックしたほうが精度が高いのではないかということです。医療業界、それから車メーカー、ゲーム業界、あらゆる業界から注目されています。 ---すごく良く理解できました。松田さんは、大学を卒業してすぐにAI研究者になったのですか?! いえ、2009年に当時NECという会社の研究所で働いていたので、そこで自分で、会社に提案してはじめました。当時、AIはあまり注目されていなかったのですが、一方で、人間の脳の研究が進んでいたんですね。そうした研究に学びながら「脳ってそもそも何なんだ」ということを突き詰めていきました。脳は、視覚や聴覚といった、外から入ってくる情報を処理しているところなのですが、その入ってくる情報の1つである視覚情報の処理、すなわち「ものを見るってどういうこと?」という謎に注目して、研究しています。「ものを見る」というと簡単そうですが、実は、現状の技術では、ロボットは、目の前のコップも、机も、椅子も認識することができないんです。「認識とは何か?」「意識とは何か?」こういった問題は、最新の脳科学でも、まだまだ理解が進んでいない領域です。 ---高校生の中に、研究者になりたいと思っている人もいると思うのですが具体的な研究内容を見せてもらえたりしますか? はい。私が開発したAIが、1枚の衛星写真から(目視では見えない)飛行機をみつけたという研究をご紹介しますね。 これは、NP(国家プロジェクト)と言って、NECが政府と共同で行っていた研究プロジェクトに関係するものなのですが、「1枚しか衛星写真がないという条件で、写真から飛行機がどこにいるか、取り出せないだろうか?」というテーマがありました。飛行機を認識するためには、通常、何百枚も色んな角度から撮った写真を用意して、そこからパターンを作り飛行機の在処を特定するという処理が必要になるのですが、私たちの開発したAIは、一枚の写真を用意するだけで、飛行機を認識できるようなったという研究成果が得られました。 ---すごい成果ですね。この研究をはじめて成果がでるまで、どれくらいの時間がかかったのですか?
ベイズ理論なんてずいぶん昔からあるやつだし。 また、仕事で重要なのは、高度な人工知能技術を使いこなすことではなく、顧客の課題を解決すること。顧客の課題を的確に抽出するセンスや能力が低いと、見当違いなところに人工知能技術を使ってしまい、「で、それの何が嬉しいの?」って話になる。 適切な課題を抽出し、適切な課題解決方法を見ぬく能力こそが一番重要で、その解決方法の選択肢の1つとして人工知能を使いこなせる、そういう人材こそが、今後求められていくし、そういう人材は、今後もずっと不足し続ける。 そして、「顧客のかかえる課題を適切に抽出する能力」を身につけるには、人工知能を使いこなすスキルなんかより、はるかに時間がかかる。 数学もそう。数学力の土台がしっかりできてる人であれば、人工知能なんて簡単にマスターできるけど、そういうベーシックな数学力の土台を固めるには、人工知能スキルよりはるかに時間がかかる。 実は、ビッグデータとかデータサイエンティストとかの話も全く同じで、数学力とビジネス課題抽出能力が十分に高い人なら、ほとんどの会社で必要とされるデータ分析能力を身につけるにはそんなに時間がかからないし、逆に、それに必要な数学力とビジネス課題抽出能力を身に付けるには、すごい時間がかかる。 「でも、人工知能を勉強しないより、勉強した方がいい」って?
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