「人間に挑戦する人工知能」シリーズで2度目の人間とのクイズコンテストを行ったワトソン（ワトソン）について学びましょう。最初のコンテンツ「人間に挑戦する人工知能 (1) ディープ・ブルー (ディープ・ブルー)」をまだご覧になっていないなら、まずはチェックしてみることをおすすめします。
[AIストーリー] 人間に挑戦する人工知能 (1) ディープブルー (ディープブルー)
1997年、IBMディープブルー（ディープブルー）は人間のチェスチャンピオンを倒すことに成功しました。それ以来、人間はチェスの試合で人工知能と競争することはできなくなります。1967年に人工知能チェスのプログラム「マック・ハック（Mac Hack）」が人間に挑戦し始めてからまだ30年しか経っていません。
人工知能のもう一つの課題、ワトソン（ワトソン）
2004年、IBMは別のスーパーコンピューターであるワトソンの開発を開始しました。そして2011年、ワトソンはテレビのクイズ番組「ジェパディ（ジェパディ！）」に出演しました。に出演したことで、圧倒的なヒューマンクイズチャンピオンのケン・ジェニングスとブラッド・ルーサーが優勝しました。クイズマッチで人間を倒すのにたったの7年しかかかりませんでした。
クイズ番組「ジャファーディ」に出演したワトソンは、 イメージソース
これは、人工知能が人間を圧倒するスピードが速くなったことを意味します。後にワトソンと対決したケン・ジェニングスは、TEDトークでこう語っています。「ワトソン、ジェパディ、そして私、時代遅れの賢者（ワトソン、ジェパディ、そして私、時代遅れの既知者）) '彼はかなり苦いコメントを残した。かなり長い間緊迫した対決が続いていたチェスと比べると、結末は少し暗かった。
ワトソンが勝てた理由
機械がクイズ番組に出演するには、まず人間の言葉で出される質問を理解する必要があります。また、同音異義語や駄洒落が混在するクイズ番組の設問の意図を理解して、正確な答えを短時間で見つけることができる必要があります。考えられるあらゆる状況に基づいて最適な数を計算しなければならなかったチェスよりもはるかに難しいです。
しかし、当時、ワトソンは人間が尋ねる質問を自然言語で理解し、瞬時に答えました。スピードと正確さの点では、まるで人間の知性を上回っているかのようでした。これまで、機械には持つのが難しいと思われていた推論能力があるように思われました。
ワトソンはどのようにしてこれを可能にしたのでしょうか？
「IBMの説明によると、Watsonは高度な自然言語処理、情報収集、知識の再現、思考、機械学習の手法を、未解決の質問と回答の領域に適用しました」*。つまり、Watsonは人間の言語を理解して判断するために最適化された人工知能スーパーコンピューターの一種です。
イメージソース
ハードウェア側では、ワトソンは「8つのコアプロセッサ（各デバイスに4つ、合計32つ）を搭載した90台のIBM Power 750 Express（IBM Power 750 Express）サーバーで構成されており、このクラスターシステムには2,880コアと16 TBのメモリが搭載されています」**。このおかげで、「Watson は 1 秒あたり 100 万冊の本に相当する 500 ギガバイトのデータを処理できました」*。
ソフトウェア側では、IBMのDeepQAテクノロジーが使用されました。「DeepQAテクノロジーは仮説を立て、膨大な量の証拠を収集し、2つを結び付け、分析と採点によって質問に答えます。」* つまり、Watsonはまず質問を単語に分割して分析し、次にデータベースから考えられる回答を収集して証拠を見つけ、正解にどれだけ近いかを評価するプロセスを通じて最終的な正解を決定します。
ワトソンが正しい答えを見つけるまでの過程は イメージソース
さらに、Watsonは「辞書、百科事典、参考文献、ウィキペディアを含む、2億ページの構造化データまたは非構造化データを4テラバイト使用しました」* ただし、フェアマッチのため、ゲーム中はインターネットに接続せず、もちろん世界中のすべての知識をダウンロードしたわけでもありません。
結局、ワトソンの勝利はビッグデータによって支えられました。ビッグデータは、強力なハードウェア処理能力と、人間の言語を理解して答えを見つけることができるアルゴリズムを組み合わせることで、膨大な量の知識を学習して蓄積することができました。
それ以来、Watsonは今日まで引き継がれ、さまざまな方法で使用されてきました。特に、医療、法律、金融などの専門分野では、膨大な量のデータを迅速に分析し、最適に近い答えを出す必要がある分野で、その能力を発揮してきました。
仕上げ中
今はまさにAIとビッグデータの時代です。世の中の知識や内容、ささいなことのように思える日常がすべてデータ化され、そこから集められたビッグデータがAI学習に使われています。Watsonが20年以上前にクイズコンテストで人間を打ち負かすことができたのは、このおかげです。
最近、AIは急速に進歩しているようです。しかし、私の知る限りでは、データ収集・分析技術の進歩のおかげであり、機械学習によってAIの性能も向上しました。マシンは膨大な量のデータを基に、より多くのことを学習し、よりスマートになることができました。
ワトソンの開発当時でさえ、機械が人間の質問を理解して答えていたという事実は革命的でした。しかし今では、音声認識 AI は日常生活で身近な技術となっています。このスピードだと、翻訳のように人間の方が優れていると判断される分野でも、AIが優位に立つのはそう遠くないようです。
実際、ワトソンは人間の言語を完全に理解していませんでした。その答えは、質問に含まれるキーワード間の関係を分析して推測された。しかし、最近の技術開発を見ると、人間の言語を正確に理解し、自然な表現で応答するAIの登場が待ち遠しいです。
参考文献
[1] https://ko.wikipedia.org/wiki/왓슨_(컴퓨터)
[2] 人間対コンピューターのクイズ番組、IBMの「ワトソン」が最終勝者 https://www.bloter.net/newsView/blt201102170006
[3] ワトソンとジェパディ！挑戦 https://youtu.be/P18EdAKuC1U
[4] ケン・ジェニングス：ワトソン、ジェパディ・アンド・ミー、時代遅れのノウ・イット・オール https://youtu.be/b2M-SeKey4o
[5] https://terms.naver.com/entry.naver?docId=1691756&cid=42171&categoryId=42187
[6] Watsonコンピュータにおける人工知能の紹介 https://spri.kr/posts/view/12904?code=information
[7] [スマート!ビッグデータ]「ワトソン」が人間よりもクイズを解くのに優れている理由 https://www.edaily.co.kr/news/read?newsid=01341526615831832
一緒に見るのに良いコンテンツ
[AIストーリー] 人間に挑戦する人工知能 (1) ディープブルー (ディープブルー)
