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人工知能(AI) 技術トレンド

【徹底解剖!】AIをけん引するGoogleの取り組みとは?

第3次AIブームのきっかけを作ったディープラーニング。
世界チャンピオンに勝利した囲碁プログラム「Alpha Go」の開発に携わったのがGoogleです。

AI(人工知能)や関連事業に莫大な投資と人材を費やし、その進化のスピードには目を見張るものがあります。そこでGoogleがAIに取り組んだ理由や実際の取り組みなどについて紹介していきます。

なぜGoogleはAIに取り組んだのか?

スタンフォード大学の大学院生だったセルゲイ・ブリンとラリー・ペイジが設立したのが、Googleです。
ワールド・ワイド・ウェブ(WWW)からキーワードを見つけ出す検索技術から出発し、いまや世界を代表する企業にまで発展しました。

Googleが力を入れたディープラーニング

GoogleはITを中心に幅広く事業に取り組んでいます。
そのひとつがAI(人工知能)研究です。2016年には囲碁を打つコンピューターAlpha Goが囲碁の世界チャンピオンだったイ・セドルに勝利したのは記憶に新しいでしょう。Alpha Goが登場する以前はアマ六段程度だった囲碁ソフトの実力が、一気にプロの囲碁棋士を凌駕するまでに進化しました。
第3次AIブームは、Alpha Goに搭載された「ディープラーニング(深層学習)」と呼ばれる手法によってけん引されたのです。

Alpha Goに搭載されたディープラーニングを考案したカナダ・トロント大学のジェフリー・ヒントン教授も、現在はGoogleで働いています。2012年に行われた画像認識コンテストで、トロント大学のチームがディープラーニングによって圧倒的な正答率で優勝しましたが、その翌年の2013年にはヒントン教授の立ち上げたDNN ResearchがGoogleによって買収されたのです。

人工知能研究は1980年代初頭まで続いた第2次AIブーム以後は、所謂「冬の時代」へと突入していました。感情や直観といった暗黙的な知を取り扱うことができなかったのが主要因です。
人工知能研究が盛んになる前にもかかわらず、なぜGoogleはAIにこのほどまでに肩入れしたのでしょうか?



ハードウェアの性能限界が一因

GoogleがAIに肩入れしたのは、ハードウェアの性能限界が見えたことが一因です。半導体メーカーでCPUの製造等を手掛けるインテルの創業者のひとりゴードン・ムーアは、「ムーアの法則」を1965年に論文上で発表しました。ムーアの法則とは、半導体の性能が18カ月で2倍になるというものです。
このムーアの法則は、長年半導体業界によって受容されました。
ハードウェア上を走るソフトウェアもまた、ハードウェアの恩恵を受けています。スマートフォンで稼働するOS(オペレーティングシステム)が高性能かつ小型化されたのも、ハードウェアの性能向上の恩恵を受けているのが要因です。
ところがCPUの性能向上が見込めなくなりました。コンピューターの性能向上のためには、ハードウェアからソフトウェアにシフトする必要性が生じてきたのです。これが、GoogleがAIへ傾倒した一因です。



Googleが取り組んだAI研究

2012年にGoogle Xに、驚異的な画像認識能力をもつニューラルネットワークを開発したアンドリュー・エン氏を招へいしました。
アンドリュー・エン氏を招へいしたのは、ニューラルネットワークの最先端の研究を吸収するためです。先述のヒントン教授は、2004年に異なる科学領域にまたがる国際的な研究グループを発足させました。
コンピューター科学や脳科学などが研究領域ですが、その成果がニューラルネットワークに取り入れられ、性能が飛躍的にアップしたわけです。
この研究グループの代表的メンバーだったのが、アンドリュー・エン氏です。

Googleはヒントン教授らが開発したディープラーニングを活用し、さまざまな技術への適用を試みています。先述のAlpha Go以外にも、自動車の自動運転システムやGoogle翻訳にもAIの活用が研究・開発されています。

2006年に開始したGoogle翻訳はAIの登場により性能が向上し、人気の高いサービスのひとつになりました。1日1400億語以上の翻訳が、月5億人以上のユーザーによって使われているといいます。



Googleが提供するAIサービスや製品

AI処理を利用する製品の販売も

Googleは自社の製品やサービスにAIをふんだんに使用しています。

Googleが販売するスマートスピーカーGoogle Homeには、AIが搭載されています。「Googleアシスタント」と呼ばれるAIアシスタントは、発話者の命令や呼びかけを音声認識し、その内容を読み取ったうえで、応答します。
Googleアシスタントは、IoT(モノのインターネット)を支援するシステムです。IoTでは、電子機器やデバイス等のモノがネットワークで接続され、各デバイスから送受信されるデータを遠隔に設置されたクラウドコンピューターが処理します。クラウドコンピューターがデータ処理した結果を再びデバイスへと返すことで、デバイスがあたかも高度なデータ処理をしたかのように見えるのです。

Google Homeの場合、発話者の呼びかけを解釈するのは、遠隔に設置されたクラウドコンピューターです。Google Homeがネットワークに接続されている恩恵は、クラウドコンピューターによるAI処理だけではありません。
Google Homeがネットワークを介して、ほかのデバイスとも接続が可能になり、たとえばGoogle Homeを活用し、離れた場所にある家電の操作が可能になります。
従来、家電を操作するために、その場所まで移動する必要がありましたが、Google HomeのようなAIを搭載したスピーカーのおかげで、スピーカーのそばから移動することなく家電を操作できるので、作業の効率化がアップします。
IoTはAIとは切り離して考えることができず、GoogleもまたAI単独でのサービスよりもむしろ、自動運転を可能にするコネクテッドカーなどIoTとの連携でのサービスを研究・開発しています。



Googleが提供するAIサービス

Googleが提供するAIや機械学習を利用できるサービスは、4つに大別されます。

1. TensorFlow

TensorFlowは2015年にGoogleが開発した機械学習のソフトウェアライブラリーです。先述のディープラーニングもTensorFlowで利用できます。
機械学習のプログラムを一から組むことなく、頻繁に利用するコードがファイルとしてまとめられています。TensorFlowを使用するためには、プログラムに組み込み、それを呼び出す必要があります

2. Cloud ML Engine

Cloud ML EngineはTensorFlowを利用して、Googleのクラウドで学習を行なうサービスです。
TensorFlowを使う場合サーバーなどを自分で準備する必要がありますが、Cloud ML Engineの場合は自前でサーバーやプログラムを用意することなく、Googleのインフラを利用するだけで、サービスが使用可能です。

3. ML APIs

Googleはすでに学習済みのモデルを使用できるAPIを公開しており、それがML APIsです。画像コンテンツを分析するVisionAPIや、音声認識を行なうSppechAPI、翻訳をつかさどるTranslation API、動画コンテンツを分析できるVideoIngeligence APIなどが用意されています。
Cloud ML Engineと異なり、Googleがすでに学習させたモデルを使用しますので、データもプログラムも必要ありません。

4. AutoML

AutoMLはプログラミングをするなど専門のエンジニアがいない場合でも、高度な機械学習のモデルを構築できるサービスです。
20189月にサンフランシスコで開催されたGoogle Cloud Next ‘18にて、βリリースが発表されました。AutoMLには、機械学習に関する知識がなくても、過去のデータから売上や在庫等の予測が簡単に行える「AutoML Tables」などが含まれています。

GoogleAI批判にどう応える?

Googleへの批判や圧力は強い

AIに限らず、Googleは諸外国の批判にさらされ続けました。世界規模でサービスを展開するため、Google検索等のサービスは欧州では独占状態です。そのため、EUGoogleに幾度も圧力をかけています。最近では、20193月にオンライン広告に関する不正な慣行を理由に、制裁金がGoogleに課せられました。

GoogleAIへの取り組みについても、不満が渦巻いています。GoogleAIの軍事利用を検討していると言われており、このような取り組みは外部だけでなく、Google内部でも批判が出ています。

AI批判にはAIに対する畏怖が

AIには弱いAIと強いAI2種類があります。
弱い
AIというのは、Alpha Goなど問題に特化したAIです。
他方強い
AIは、人間と同じように、与えられた情報に対し臨機応変に対応する汎用型の人工知能です。

Googleは莫大な資金力を元手に、優秀な人材を確保し、AI研究を行なっております。そのためAI分野までGoogleが独占することへの危惧が世界中で渦巻いています。

Googleへの批判に対する応答

GoogleAIへの取り組みは非常に慎重です。
GoogleAI利用に関して、原則を発表しています。社会的に有益であることや、安全性、人々に対する責任など7つの原則が設けられています。もっともGoogleAI兵器の開発は行わないものの、軍事分野でのAI活用を模索するなど、不安が残ります。

Google自身は、AIに対する誤解を批判に対する反論として挙げています。汎用型の強いAIはまだ開発されておらず、AIへの不安は杞憂だとしています。ただし弱いAIでも、意思決定などの問題に大きく関わります。たとえば自動運転車ではAIが障害物や人の判断を行ないますが、事故を起こしたときの法的問題や倫理的問題は依然として残るでしょう。

まとめ〜ビジネスモデルを変えるGoogleの取り組み〜

Googleは第3AIブームをけん引してきただけに、その動向は全世界中で注目されます。とりわけGoogleが重視するのは「AIファースト」で事業を展開することです。医療など幅広い分野にAIを活用することで、従来広告などに頼っていたGoogleのビジネスモデルが大きく変わる可能性があります。

GoogleのAIの取り組みがどこへ向かうのか、目が離せません。

参考資料

グーグルがAIの知られざる秘密を明らかに
新「グーグル翻訳」完成で、グーグルはAIの覇者になった│全世界衝撃の連載「グーグルと人工知能」最終回
人工知能でグーグルが挑む「3つの課題」──AI部門トップに就任した天才エンジニアが語ったこと
「AutoML」の強化から「AI Platform」まで、Google Cloudが機械学習/AIで多数の発表
業務でつかえるGoogleのAI/機械学習サービスまとめ[2018年版]〜 TensorFlow / CloudML Engine/ ML APIsそしてAutoML〜
グーグルのAI技術、2018年9月最新情報 ― Google Cloud Next ’18 in Tokyo 基調講演レポート
GoogleのAIのトップは曰く、人工知能という言葉自体が間違っている、誇大宣伝を生む温床だ
U of T neural networks start-up acquired by Google
「渦巻く欧州の不満 強まる巨人包囲網」(『週刊東洋経済』2015年6月13日号)
「世界基準になるGoogleのAI原則」(『New Media』2018年9月号)
「グーグル、競合のAIを猛追」(『Nikkei Business』2016年10月3日号)
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サウスピーク編集室

Naoki Kitayama

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