AI技術トレンドの大局観を掴む
AIに関する技術やビジネスの話題が日々飛び交って騒がしいですね
AI専門のニュースサイトも増えてきましたが、
個々のニュースや話題だけ見ても、全体の流れが見えにくい
今日は、AI技術トレンドを俯瞰して確認してみます
これが正解というつもりはなく、私が今考えていることの整理です
IT → AI の流れ
大きな時代の流れを振り返ってみると、
1980年代： 個人用のパソコン（PC）が一般普及
2000年代： Internetが一般普及
2020年代： AIが一般普及
と、２０年ごとの大きなトレンドの変化点が見えてきます
パソコンが一般的ではなかった時代から、一人一台の時代へ
そして、Internetという言葉すら知らなかった状態から、
ネットで繋がっているのが当たり前の時代へ
パソコンやInternetが無かった時代があったわけで
あのころ、どうやって仕事してたんだろう？
待ち合わせのときも、ひたすら待ってたな、とか
今はもう想像できない状況が、つい数十年前は当たり前でした。
○○がない状態から、○○があるのが当たり前
と、時代は変化しているわけです。
今後、AIが当たり前
AIを使わないという選択肢は、ほぼ無い
AIをどう活用するか、知恵比べの時代です
サービスと要素技術
ChatGPTが話題になるので、
そればかりに目が行きがちですが
もっと重要なのは、その背後にある技術トレンド
大規模言語モデル（LLM）（文章をベクトルデータ化して扱う、上位概念）
Transformer（文章など長い非定型データを扱う技術）
Annotation（文章のどこに注目するかを自動選択する技術）
Deep Learning、強化学習、、、
CNN、RNN、LSTM、GAN、、、
などなど、様々な技術が関係しあって、最新のAIサービスが実現されています
ChatGPTの元になったGPT-3という技術モジュールは、2020年頃から話題になっていました。 （参考 https://ja.wikipedia.org/wiki/GPT-3）
話題のサービスの背後には、数多くの要素技術が活用されている
こういった技術トレンドにも目を向けていきたいものです
扱えるデータの変化
従来のIT技術とAIを比較したときに、
決定的に違うのが、データ形式とデータサイズ
わりと雑な分類ですが、
PCの時代は、数値データが基本
EXCELなどの数値計算が代表的な使い方
ワープロも同様、2Byteの文字コードを扱っていました
Internetの時代は、キーワードが基本
キーワードさえ知っていれば、必要な情報にアクセスできる
キーワードを制するものが、ビジネスを制する時代でした
AIの時代は、文章がそのままデータになります
文章を入力すると、文章で回答が返ってくる
システムやサービスに合わせて、データを事前加工する必要がない
人間に指示するように、システムに指示できる
「ちょっと、これ修正しておいて」みたいな指示で、
意図を理解してやってくれるAIくん
（本当のところは、意図や意味は理解していないのですが、理解しているように振舞うのがうまい、というトリックで、うまく動いています）
あれこれリクエストすれば、自分専用のシステムをどんどん開発できちゃう
今までにない速度で、使える領域が広がっています
人とAIの協調作業（チームワーク）
人間とAIの境界は、だんだん曖昧になっていく
人に指示することと、
AIに指示すること、
の区別が、だんだんわからなくなる
そうすると、何が起きるのか？
今は人手不足と言われていますが、
AIの方が、簡単で便利、しかも超安い！
という時代がもうすぐ来ます
AIが役割を広げてきたとき、
人間の役割も、バージョンアップしていく必要がある
人とAIが対等に協調して動く、
新しい時代のチームワーク
つまり、AIと人間は一緒に新しい未来をつくるパートナーになる
まだ誰もやったことがないことも、
AIと協力すれば、なんでもできちゃう！？
新たな価値創造のために、
人間には新しいことを発想する企画構想力と、
難しいこともやり切る実行力が求められます。
ChatGPTの次は？
ChatGPTは、100%の正解を出せるわけではない
ハルシネーションの問題は一旦置いておきます
ユーザーインターフェースの進化に目を向けると、
ChatGPTのネックは、
人間の方に、高い言語化スキルを要求してしまうこと
ChatGPTの使いこなしが難しいのは
人間の言語化能力、企画構想力が不足しているため
マルチモーダル化
より自然に、人間の意志、意図を理解するには、
マルチモーダル化がブレークスルーになりそう
AIが視覚や聴覚を持ち、
「これ」とか「あれ」という対象を理解する
人間が感じるのと同じように、
外界情報を入力データとして読み取る
AI×ロボット の 時代
さらに、身体性を持ったロボットが、
次のパラダイムシフトかな、と思っています。
ロボットが持つ無数のセンサーは、新しい学習データの収集ルートにもなる
人間と同じ環境で、人間より早いスピードで、
学習していきます
Vision Computing
ロボットの少し手前が、これ
大量の視覚、聴覚、触覚センサーを持ち、
人間の感じ方と外界情報をつなぎあわせて、
大量データをもとに、常時学習する
人間の体験を、すべてAIが読み取り、学習していく
一人の情報だけでなく、多人数の経験知もつなぎあわせる
そうすると、人間の学習速度を超えることも十分考えられる…
少し怖いような、
無限の可能性を感じながら、妄想してしまいます
文脈、意味、意図、意志のコントロール
文章の奥には、文脈がある
文脈の奥には、意味がある
意味の奥には、意図がある
意図の奥には、意志がある
数値データ → キーワード → 文章
というコンピューターが扱えるデータの種類の変化によって
AIが意志を持つ時代が来ます
AIが持つ高度な意志を、
どう活用するか
どうコントロールするか
引き続き、考えていきたいと思います。
この記事を書いたのは、
収益の柱を増やす「未来実現パートナー」 川原茂樹
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