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ワトソンは人工知能ではない。コグニティブとAIの違いとは


IBMのワトソン(Watson)のCMを見たことがある人も多いのではないでしょうか。
CMでは、ワトソンが人間の著名人と自然言語で流暢に会話しているシーンがピックアップされていました。
このCMによって、ワトソンがあたかも人間のように思考することのできる真のAIではないかと錯覚された方も多いのではないでしょうか。

しかし、実際のところワトソンはAIではないとIBM自身が表明しています。
では、IBMが提唱するコグニティブ・コンピューティングとはいったいどのようなものなのでしょうか。

ワトソンの歴史

ワトソンが有名になったのは、2011年にアメリカの人気クイズ「ジョパディ!」(Jeopardy!)に回答者として参加し、歴代のクイズ王と対戦して勝利を収めたことです。

これは、IBMとワトソンにとってとても良いプロモーションになりました。
人間に打ち勝つことによって人間以上に知能を持っているかのように見えるからです。

しかし、実際のところワトソンは自ら思考しているわけではなく、データとして入力された情報と、司会者が読み上げる問題を照らし合わせて、「確からしさ」が高いものに関して回答するという処理を行っていただけだったのです。

たしかに、膨大な情報を蓄積し、質問に対して確からしい答えを回答すると言うことは人間にもなかなかできることではありません。しかし、それが知能(AI)かというとそれは違うということになります。

コグニティブ・コンピューティングの目指すところ

IBMは、ワトソンに関して公式にAIではないという声明を出しています。
ワトソンは、AIではなくコグニティブ・コンピューティングであるというのです。

では、コグニティブ・コンピューティングとはいったいどのような物なのでしょうか。

「コグニティブ(cognitive)」とは、日本語で「認知」という意味になります。コグニティブ・コンピューティングは、認知科学(cognitive science)や認知心理学(cognitive psychology)と同様で、問題を認知(認識)して、その解答として正しいもの、正しそうなものを推測し、提示すると言う役割をコンピュータが行うことを意味しています。

2015年にIBM WatsonのCTO、ロブ・ハイがIT Pro Expoの基調講演でワトソンは膨大な情報から人間の助けとなる様な情報を提示し、人間の判断を支援することがゴールだと語りました。

つまり、人間の自然言語を理解し、それに反応して膨大な情報の中から人間が判断できる情報を提示することこそがワトソンの目的なのです。
そして、決定を行うのはワトソンではなく人間だということなのです。

ワトソンの活用法に見るワトソンの本質

ワトソンの活用事例としてよく取り上げられるのが、白血病の種類を10分で見抜いたという事例でしょう。そしてこれこそが、ワトソンの本質であると考えられます。

膨大な臨床データを記憶し、患者の状態をデータと照らし合わせて瞬時に適合させるというのは、知識量の多い人間であっても至難の業です。
しかし、膨大な情報を瞬時に分類整理して必要な情報を取り出すという作業はコンピュータにとっては得意な分野のひとつです。

その他にも、コールセンターでオペレーターに対してお客様の要望に応じた情報を提示するシステムや、好みに合ったワインを選択してくれるシステムなど、基本的には、蓄積した情報を状況に応じて提示することこそがワトソンの得意とする分野だと言うことが分かります。

ワトソンはAIではなく我々のサポーターとなり得るもの

このように、ワトソンはAIであると勘違いされがちですが、実際のところは、認知し仮説や推測を行い、必要な情報を取り出すことにフォーカスしている点で弱いAI(Weak AI)やディープラーニングと同等であると言えます。

ワトソンがAIだと思っていた人にとっては残念かもしれませんが、ワトソンによって今後専門的な知識を人間が記憶する必要がなくなる世界がやってくるかもしれません。
そんな意味では、ワトソンは画期的なサービスだと言えるのではないでしょうか。

 

 

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