2022.10/16 AIに対する誤解（2）

今世間で注目を集めているAIのほとんどは、オブジェクト指向プログミング手法でプログラムされている。映画「マトリックス」で注目を集めたエージェント指向プログラミング技術は未完成である。

また、機械学習といっても自律的に学習できない。その様子は「AI美空ひばり」で公開されたが、気がついている人は少ないかもしれない。

美空ひばり独特のこぶしの再現がなかなかできなくて、プログラマーがロジックや教師データを見直しプログラミングしている姿がTVに映し出されたのだが、AIといっても人間の頭脳で活動している一部分を繰り返し自動化しただけのおもちゃである。

NHKの番組では、プログラマーが汗を流し、天童よしみも汗を流し、そして出来上がったAI美空ひばりの歌声を聞いて観客は涙を流した。プログラマーと天童よしみの努力で導き出した涙であって、AIが自律的に感動を引き出したのではない。

機械学習でも深層学習が今注目を集めているが、これにしても各ニューロン間のつながりに重みづけを行ってゆくだけであり、また、その信頼性を上げるために質の高い大量の教師データが必要になる。

深層学習の成果は、実は人間でも出すことができる。逆に高分子材料のような未解明の情報が多い場合には、人間のヒューリスティックな判断によりデータサイエンスから導かれた結果を結論したほうが正しい成果を導き出す。

例えば、40年以上前の話になるが、電気粘性流体の耐久性問題について、科学的に界面活性剤で解決できない、と結論された問題について、データサイエンスにより一晩でその問題を界面活性剤により解いている。

AIでも科学的に当たり前な成果しか出せないのでこれと同じようなことがマテリアルインフォマティクスを導入した企業でも起きているように思う。もしMIで悩まれている方は弊社にご相談ください。

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