著者:Gil Press  本ブログは Deep Learning  の翻訳になります。

Head with CPU circuit hi-tech cyber theme

2017 年は公式に、技術業界の流行語として「人工知能」が「ビッグデータ」に取って代わりました。人工知能、つまり AI という用語は、毎日のニュース記事企業の四半期ごとの収支報告で頻繁に取り上げられました。流行語は多くの誇大広告、作り話、過度の興奮、そして不安を生み出すものです。しかし新技術の背景と、その技術が発達した理由や具体的な手法を理解していれば、新技術を何と呼ぶかは問題ではありません。 

「ビッグデータ」と同様、現在の「人工知能」は、これまで以上に増加している大量のデータの意味を解釈しそこから利益を上げるための新しいツールとアプローチ全般を指しています。これは 1940 年代後半からのコンピューター技術の継続的な進化のうち最新の段階です。この進化は、コンピューターの主要な産物であるデジタル データのいっそうの洗練と多様な利用法を原動力として推進されてきました。

現在の「人工知能」は具体的に言うと、コンピューター エンジニアリングと統計を有意義な方法で組み合わせ、データからの学習、つまり「機械学習」をコンピューターに教えたことによる進化の最新の段階です。よく見逃されているのは、この進化は、人間が機械に学習することを教え、同時に人間も自動化プロセスから学んで作業を改善することを絶えず繰り返しているという事実です。言い換えれば、私達は現在、拡張知能の分野の過去 70 年以上にわたる着実な進歩の新たな段階を目撃しているのです。

最近では、最新の機械学習の一種である「ディープラーニング」が物体識別などコンピューターの数多くのタスクを有効に処理しているという成功を目にして、多数の識者が、人間のような知能 (またはいっそうの「スーパーインテリジェンス」) を搭載した機械がいずれ登場し、数多く (またはすべて) の職業が消滅するという、以前と同様の予測を発表しています。

ただし、人間の知能が終焉に向かい、人工知能が台頭するという最近のいくつかのレポートは大幅な誇張であり、人と機械が協調して業務を進めるという、拡張知能のさらなる進化の可能性を完全に見過ごしています。

Forrester Research による最近のレポートは、拡張知能による進化がどのように具体化するかを理解するのに役立つ枠組みの概要を説明し、労働者が遂行する業務を次の 3 つのカテゴリに分類して、いずれも機械の役割がますます重要になると予測しています:

従業員の活動を支援する情報の提供。プロセスを理解し、リアルタイム情報にアクセスすることは、現在の従業員にとって技術の拡張の一般的な形態とみなせます。

業務の部分的な代行。人間の労働者と協力して業務の遂行を補助します。

特定の業務全体の代行。反復的で予測可能な動作は機械が担当し、人間の労働者は機械の管理と指導を担当します。

Forrester は、ディープラーニングや人工知能をベースとするその他のボット (ロボットによるプロセス自動化 (RPA) やチャットボットから、インテリジェント エージェントや物理ロボットまで) が、人間の業務補助に貢献しはじめているが、これらのロボットが最も有効に機能するのは限定的かつ具体的なコンテキストに限定されると指摘しています。

たとえば P&G は、Lucy というボットを開発しました。技術的問題や福利厚生に関する従業員からの質問への回答に活用して、社内の特定の分野で生産性を最大 30% も向上させています。Wal-Mart は社内全体に約 500 台のボットを展開しました。これらのボットは、質問への回答から従業員による書類の取捨選択の支援まで、さまざまな業務を行っています。AT&T も約 1,000 台のボットを展開しました。顧客向けに機器を有効にする技術者の支援から、サービス受注データや顧客サービス レポートの集約まで、さまざまな業務を遂行しています。

既存の業務の拡張は、社内プロセスのみではありません。ボットは多くの企業で、従業員が顧客に提供するサービスの向上を支援しています。たとえば KLM が開発したボットは、顧客の質問に回答するほか、顧客の搭乗券予約を支援し、予約の確認、チェックインのリマインダー通知、搭乗券、搭乗便の状況のアップデートなどを送信します。ドミノピザは、さまざまなソーシャル メディアや職場コラボレーション チャネルに複数のボットを導入し、顧客からのピザ注文や配達状況の追跡に対応しています。

ディープラーニングや高度な機械学習は、企業が拡張知能を利用して従業員の生産性と顧客の満足度を向上させる活動を支援し、人と機械のコラボレーションをさらに進化させています。