ガジェット通信 GetNews

見たことのないものを見に行こう
「ジャスティス・リーグ」特集サイト

コンピュータも空気を読む? IBMのWatsonにみる、「コグニティブ」が目指す世界とは

DATE:
  • ガジェット通信 GetNewsを≫

コグニティブと人工知能はなにが違うのか?

英語の「コグニティブ」を辞書で引くと「認知」と出てくる。で、今度は「認知」を辞書で引くと、「知識を得る働き」と出てくる。つまり、なんてことはない。人間の「物事を知り、考え、問題解決する」という能力が「認知」ということなのだ。この、とても人間的な「コグニティブ」という言葉をICT界隈で使い始めたのがIBMだ。最近CMで目にする機会があるIBMのスーパーコンピューター「Watson(ワトソン)」のことを、コグニティブ・コンピューティングと呼んだのである。

コグニティブ・コンピューティングとは、つまり人間の認知能力のような高度な働きをするコンピュータということ。そのため、IBMは「コグニティブはコンピュータの第3世代である」と説明するのだ。ちなみに第1世代のコンピュータは計算機の時代、第2世代はプログラムによって動く時代(=つまり現在)、第3世代はコンピュータが与えられた命令を処理するだけでなく、人間の判断を助けるための情報を提供する時代だと定義している。

しかし、コンピュータが自分で考えて結論を導き出すということは、つまりAIと同じなんじゃないかという疑問が浮かぶ。将棋や囲碁の世界でプロ棋士にAIが勝利するというニュースがたびたび報じられているが、人工知能研究が目指すのはコンピュータが人間のように考え、人間と同じように振る舞う存在になることだ。

これに対してコグニティブを提唱するIBMは、AIの技術が活用されてはいるが、立ち位置が違うのだという。つまり、コグニティブが目指すのはAIのように「人間のかわりをする」のではなく、「人間の判断をアシストする」ことだと説明しているのだ。開発ポリシーが違うということらしい。

コグニティブのWatsonは、いったいなにができるのか?

長い前置きになってしまったが、つまりコグニティブの普及によって私たちの生活にはどんな変化が生まれるのだろうか? とりあえず、下記の動画を見ていただきたい。2015年2月、みずほ銀行のコールセンター業務支援として稼働を始めたWatsonの紹介だ。

動画0:58から顧客とオペレータのやりとりを再現しているパートがあるのだが、会話のやりとりに応じて、ディスプレイの表示がコロコロと切り替わっていく。Watsonが会話の内容をモニターし、案内に必要な情報を随時探索しているのだ。人間がいちいち検索して必要な情報を見つけるよりも、はるかに短い時間でスムーズに対応できている。これは、ちょっと、すごい。できればウチにもWatsonに来てほしい!

医療現場での活用にも注目が集まっている。医師は患者の診察を行う際、それまでの現場経験や多くの論文などを参考にして患者に適切な処置方法を検討する。しかし、業務の合間を縫って論文や文献に当たるのは想像するだけで大変なことだ(医師は年間200本の論文を読むのが限界だという説がある)。Watsonは4,000ページの論文を1秒間で正確に読んでしまううえ、一度読んだら忘れない。当然ながらこれは人間の能力をはるかに超えたものだ。この蓄えた知識のなかから、Watsonは最適と考えられる処置方法を医師に提示する。1分1秒を争う医療現場で、コグニティブの存在は間違いなく大きくなるだろう。

教育現場でもすでにコグニティブの導入事例がある。アメリカのジョージア工科大学に「Jill Watson」というティーチング・アシスタントの女性がいた。生徒は日頃の相談を彼女にしていたのだが、その正体はWatsonだった。生徒たちは相談相手がコンピュータだったと気づくことはまったくなかったそうだ。

コグニティブの可能性と人とのつながり

Watsonが得意とするのは自然言語処理。従来のシステムは系統立てて構築されたデータベースを参照して、最適な解を計算で求めていた。そのため、系統だっていないデータの処理への対応は難しかった。だから、メール文章を解析しても、ある単語の登場頻度を計算する程度の活用しかできなかった。

コグニティブでは数値やテキストだけでなく、人間の話し言葉、音声、画像を理解するだけでなく、データ化が難しい「空気感(この人は誠実に対応する人だとか、怒りっぽい性格だといったこと)」までも理解する。銀行での事例でいえば、窓口にいるロボットが顧客との会話を通じて、その人が怒っているか、困っているかを判断し、適切な案内をアナウンスできるようになる。だが、そうしたスキルをWatsonが身につけるには、人間の力が必要だ。下記の動画で、Watsonが学習する過程を説明している。

判断に必要な情報を適切に提示すれば、Watsonはどんどん賢くなる。一方、誤った情報を提示したら、全然違う方向に育ってしまう。どんなに技術が進歩しても、やっぱり最後はつくる人・使う人次第ってことなのは、いつの時代でも変わらないということだ。
こちらの記事もあわせてどうぞ
スポーツ配信の未来とは!サッカー日本代表の注目試合を自由視点化!

関連リンク

IBM Watson

関連記事リンク(外部サイト)

クルマの自動運転実現のカギ! 電脳3次元地図「ダイナミックマップ」とは?
AIが人類を超えたらどうなるの? 話題の「シンギュラリティ」について説明します
建築家の夢を現実にする"AI+3Dプリンター建築"の実力やいかに!?

TIME & SPACEの記事一覧をみる ▶
  • 誤字を発見した方はこちらからご連絡ください。
  • ガジェット通信編集部への情報提供はこちらから
  • 記事内の筆者見解は明示のない限りガジェット通信を代表するものではありません。