昨今の人工知能技術の進歩は目まぐるしく、生活の中になくてはならないものになりつつあります。AIとは与えられたルールをこなすだけでなく、学習機能を備えたプログラミングでデータを蓄積し、処理の速度や精度を向上させるものをいいます。AIの活躍できる分野として、情報を判別しデータベース化する「識別」・データベースを利用し、今後を予想する「予測」・作業や行動を最適化する「実行」に分類され、AIが最適な回答を導き出すためには高度な「予測」が必要になってきます。今回はAIの予測行動について取り上げていきます。

Aiの予測技術の急速発展

AIは膨大な量の履歴を参照・分析し、将来の予測を立てます。身近で分かりやすい例を出すのであれば、パソコンやスマホに少しでも触れたことのある方なら、文章の予測変換は作業効率を上げるうえで欠かせないものだとご理解できると思います。

将棋や囲碁といったデーブルゲームも、20年前までは初段に勝てるかどうかという段階でしたが、現在ではプロ棋士も倒すレベルにまでに急成長してきました。

インターネット普及により、大量のデータ量を取り扱えるようになったことと、そのデータを取り扱う演算処理・画像処理速度の向上といったハードウェアの技術進歩を背景に、人間のサポートだけでなく内容が定型化された業務は、すでに人間からAIに置き換えられ始めています。

AIの予測の今後の課題

AIの明るい話題を取り上げましたが、今後は予測を利用したクラッキング技術も登場するかもしれません。2018年にgoogleの研究チーム「Project ZERO」が公表した、CPUの予測処理のセキュリティホール「スペクターとメルトダウン」、投機的実行の脆弱性と呼ばれるこれらは、次の処理を先読みし予め実行することで高速化を図っていました。

しかし、この手法を悪用することで、保護されたメモリ領域に対するアクセスを可能にしてしまい、特にintel製のCPUに多大な影響を与えることで問題になりました。随時対策は取られていますが、AIのプロセスに予測は欠かせないものであり、今後のリスク管理が大きな課題となっています。

まとめ

AI予測についてお話ししましたが、がいかがでしたでしょうか?
ここ10年でAIの予測技術は飛躍的に向上し、同時に予測による懸念点も現れました。人工知能予測は需要の把握による在庫管理・医療現場での病気の発症リスクを事前確認し、予防の最適化・交通状況や公共交通機関の需要を事前把握するといった、多岐にわたる大きな可能性を秘めています。

AI活用による経済成長の可能性があると呼ばれている国は日本と呼ばれており、これからの成長が期待されるでしょう。