鉄腕アトムのように人と同じように思考する汎用人工知能。これの実現には、技術的なブレイクスルーが必要だ。
現在の技術の延長線上には無い。
産業分野で適用される特化型人工知能が、今ブームを起こしている。統計的機械学習は、入出力のデータを与えると、自動的に統計モデルを導き出す。
特に深層学習は、３層以上のニュートラルネットワーク持っている。統計的機械学習と異なり、与えられたデータに桁違いのパラメタが存在しても学習には失敗しない。
これをモノ作りのシステム開発に適用させると、最初に訓練データを与えれば、自動的に開発が行われる。加えて、強化学習を用いれば、出力された結果に対するフィードバックにより、さらに学習が強化されていく。
つまり、事前の要件定義が事後の要件定義に替わる。
しかし、機械学習には限界もある。
１．過去のデータに基づき結果を導くので、訓練データの無い非常事態の対応や閃きには期待できない。
２．訓練データにバイアスが入る可能性がある。このため、１００％の安全は保証できない。
３．現在の深層学習技術では、入出力の間はブラックボックスである。だから、結果に対する理由が説明できない。
