AIについて

高校情報科内講座1学期編

» 2021/03/08

雨のせいでバス出社となりいつもより早く家出る必要ががが···

今回のテーマはAIなんだけど、真っ先に言うべきは「日本人はAIに夢見すぎ」ですね。

鉄腕アトムやドラえもんといういわゆる強いAIを友とする名作マンガがあるせいかと思ってますが、2021年現在あのレベル(ほぼ人間)は達成の未来は見えてません。

それはそれとして「画像から特徴を拾う(人の顔とか)」「音声認識」という１機能特化型の精度もかなり向上してきました。
この手の一芸特化型のAIを弱いAIと言います。
弱いAIの集合体でもgoogleアシスタントやSiriくらいの事はできるようになったわけですね。

そのきっかけになったのはディープラーニングというニューラルネット系の技術でした。

本当はここでニューラルネット、決定木、遺伝的アルゴリズム辺りの解説したいですが時間が無いので省略です。

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3/11追記

匿名様より「遺伝的アルゴリズムについて詳細を」とのことでここに追記しておきます。

後日ニューラルネットとか決定木についても書くかもしれませんが、急ぐ方は先のキーワードで調べてください。

遺伝的アルゴリズムというのは、以下の2種類を用意します。

• 評価の軸
• 問題の解答例を配列・構造体などで表現したデータ　→これを遺伝子として扱う

例えばニコ動の古い動画として「遺伝的グラディウス」という動画がありました。
https://www.nicovideo.jp/watch/sm19443458　
この動画の場合は1フレームごとにどのボタンを押すか(長さはゲームクリアできる十分な長さ)を持たせます。

それが1個体の遺伝子ですね。で、1世代と呼ばれる環境に20個体作り、20個体の中で評価軸に合致している遺伝子をベースに「ランダムに変化させる(突然変異)」「ほかの遺伝子のデータと混ぜた遺伝子を作る(交差)」などして第2世代の20個体を作ります。

これを繰り返していくとある程度世代交代を繰り返していくと評価軸に十分合致する遺伝子が生まれるでしょう、というのが遺伝的アルゴリズムです。

ポイントとして「必ず解ける保証はない」「1からやり直すと全く別の解答に行きつく可能性もある」というのがポイントで、「そこそこ利用可能な回答をそこそこ現実的な時間で解く」ためのアルゴリズムです。

2021年3月現在の日本で「遺伝的アルゴリズム」として有名な実践例は次の記事「人類史に残る紳士的実験「遺伝的アルゴリズムでエッチな画像を作ろう！」がついにゴール　無事Googleに怒られエッチと認定される」を参照ください。

https://nlab.itmedia.co.jp/nl/articles/2102/13/news043.html

ここでの評価の軸は人間がポチポチすることで遺伝子の順序付けを行っており、特定の回数評価されると次世代に移る、という形になっています。

ニコ動だとむにむに教授シリーズなどが古くから遺伝的アルゴリズムでいろいろやってるので「遺伝的アルゴリズム」でタグ検索してみるといいです。

以上、遺伝的アルゴリズムの追記終了。