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AIとは、試行錯誤を通じた機械学習により、
膨大な情報の中から因果関係の法則性を発見・応用し、
電算機の応答を改善して課題を解決できる、
自動最適化型の
演算指示です。
人間は、高度な知性(知能)に基づく生活様式、
すなわち文明により発展してきました。
知性とは物事の間にある因果法則を発見し、
その原因に働きかけて必要な結果を得る能力です。
たとえば細菌などは主に餌があれば増え、
なければ死滅するだけですが、
人間は『種を植えて、苗を育てれば
また実が採れるのでは?』と考えたりします。
実際の関係は複数原因・複数結果や相互作用、循環関係、
不確実性や因果の連鎖(〝風が吹けば桶屋が儲かる〟や
バタフライ・エフェクト)もあり、広大で複雑ですが、
そうした因果の
網の目を利用する能力が知性です。
従来の
電算機では『こういうときはこうする』と
人間が
予め考えて教えておく形での、
定型的な情報処理しかできませんでした。
しかし人工知能を導入すると、事情は変わります。
AI
演算指示を搭載すれば、課題を解決するために、
人間自身が『どうしたらいいか分からない』時も含めて、
機械が大量の情報から学習して判断する、すなわち
『こうしては?』と〝考える〟創造的情報処理ができるのです。
人工知能(AI)技術は農耕・工業・情報技術に続き、
文明の発展段階を分けるような〝画期技術〟だと思います。
AIが人工
神経回路網により発展したと聞き、
素人の私は初め新種の電算技術かと思いました。
しかし、それは動力機関と
電算機を、
同じ機械だからといって同視するような誤りでした。
現在のノイマン型電算機は初期型と異なり、
電気信号が通る経路を
演算指示により制御することで、
回線をつなぎ変えなくても機能を変更できるので、
AIはソフトウエア工学の産物といえるのです。
もちろんそれにはより良く演算・記憶・通信・
入出力ができる集積回路や外部機器の発達も必要ですが、
後で述べるように、AIはそれらを〝実現技術〟とした、
新たな〝画期技術〟とみてよいと思います。
電算とAIの関係は、農耕と動力機関の関係に近いです。
突きつめて考えれば、どちらの
組も同じく
体外情報媒体か体外物質の利用なのですが、
それまでにない法則検出か動力抽出の方法を導入することで、
AIも動力機関も次世代の画期技術といえるまでに、
生産性を高めたのです。
これまでは人間にしかできなかった、
因果法則の発見と応用による知的活動、
すなわち人的
役務を機械が代行支援できるようになる、
というのは大きな技術的飛躍でありましょう。
農耕、動力機関や従来型の電算技術と同様に、
危険を防ぎながら活用することができれば、
AIの画期的利点は人類文明の発展にとって、
極めて大きな意味を持つと思います。
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