(cache) 【人工知能の限界】AI(人工知能)がどんな『限界』を持つのか？機械であるAIには多くの弱点が存在します

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AI(人工知能)が私たちの身近になり、ヴィレヴァンですらAI(人工知能)を通じた新たな顧客開拓をしています。

そこで疑問がでてきませんか？

人工知能に限界は存在するのかどうかという事について...。

今回は、人口知能の限界があるのかについてお伝えします。

①. 特化型人工知能は『将棋が強い』なら、それ以外は弱いんです...

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日本でもおなじみのPONANZA / ポナンザは、現役プロ棋士に予測できない将棋の駒の戦型と戦法で勝利してしまう程に強い存在です。

14歳(中学生)で29連勝を果たした藤井聡太四段も、実はAI(人工知能)を通じて将棋の棋譜を学習することで、従来とは全く違う考えに基づく将棋を行い、圧倒的な実力を示しています。

ですが、将棋にだけ強いAI(人工知能)が存在するだけで、チェスやサッカーに強い訳ではありません。

ある出来事、例えば将棋にだけ強いAIが存在する場合、そのAI(機械)は将棋しか強くなく、それ以外はからっきしに弱いどうしようもない存在です。

AI(人工知能)は、機械学習の一種となるディープラーニング(深層学習)を通じて、ある特定領域にのみ強さを発揮するほどの学習量を獲得できます。

反面、将棋の圧倒的な学習量で強くなっても、それ以外の出来事や行動に対しては『AI(人工知能)が学習をしていないので、何もすることができない』のです。

だからこそ、人工知能の限界はたった『1つの出来事しか学習できない側面』にあると言えますね。

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GoogleのDeepMindが開発した「AlphaGo」は、囲碁に特化した人工知能で、それ以外の目的を達成することは基本的にできません。

これは、ある目的を達成するために特化された人工知能が現在の主流で、なんでもできるヒーローのようなAI(汎用型AI)は存在していないことを意味しています。

例えば、東大受験を目指していた「東ロボ君」も東大合格を果たす事なく断念されてしまっていて、多くの科目を解くことを求められるセンター試験では、解くべき課題と対象が多すぎてしまうことで最適化が行えないことが主な原因でした。

これは、汎用的に広く深くAIが学習内容を理解することができないことを表していて、汎用型人口知能というなんでも解決してくれるスーパーAIがまだ実現できない事を教えてくれています。

つまり、AI(人工知能)には限界がしっかりと存在しているのです。

現在では何かの目的や問題を解決するまでできますが、なんでもかんでも解決してくれるようなAI(人工知能)は生まれていません。

ここまでは人工知能が限界を抱える理由をお伝えしてきました。

次からは具体的な人工知能が限界を持ち合わせている理由をお伝えします。

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日本ではAI(人工知能)を、人間のアシスタント(助手)として利用する傾向が強いです。

ですが、海外の場合は人間の単純な仕事を、機械に置き換える動きが強くどうしてもひとの仕事を人工知能が奪い去るのでは？と、

恐怖を感じている人が多く、AIに対するラッダイト運動も起きています。

ただし、営業職の人たちの仕事を人工知能が代わりに行うことは有りえないことです。なぜなら、現在の人工知能は単なる機械で、人間の感情・繊細な機微を理解できないからです。

営業行為が行われている段階で、最も問題となるのが「顧客がオススメされている商品を買う理由を感じ、欲しいと思える理由付け(経営学的には動機付けを行う)必要があります。」

この段階で、通常の営業マンは購入を検討している『人間側の考え・迷いを、相手の動作や息遣い、目線の方向や態度、それに言葉のふしぶしに現れる疑念』をうまく見抜き、商品購入を通じて良い気持ちになれる意味を伝える必要があります。

お客さんは常に迷っているからこそ、質問をして、購入する理由や意味を見つける作業を行っています。

しかし、現時点ではAI(人工知能)が人間の感情や気持ちの端々を理解できない以上、人工知能がひとに営業行為をできない限界を抱えていると言えるのです。