特集 人工知能（AI）

AI（人工知能）機能を持つ組み込み機器の登場が、スマートな社会を身近なものとする。ルネサス エレクトロニクスはセキュアで自律的に動作する組み込み機器を開発するための「e-AIソリューション」を提案する。

Googleが2016年に発表した、機械学習の演算に特化したアクセラレータチップ「TPU（Tensor Processing Unit）」が、IntelのCPUやNVIDIAのGPUの性能を上回ったという。Googleが報告した。

AI（人工知能）に対する注目度の高さは、2017年も続くようだ。2017年は、ディープニューラルネットワークの実現に向けて、より高性能な推論エンジンの需要が高まると専門家は指摘している。

IEEEが、AI（人工知能）を活用したシステムの設計プロセスに倫理観を取り入れることを掲げたイニシアチブを立ち上げた。エンジニアからだけでなく、ビジネスマンや弁護士、経済学者、哲学者からも広く意見を求めている。

「CES 2017」の開催まで約2週間となった。世界最大規模のコンシューマー・エレクトロニクスの展示会における、2017年の注目株は何だろうか。

インテルは2016年12月9日、米国で開催した人工知能（AI）に関するイベント「AI Day」で発表した内容をもとに、AI事業に向けた戦略について説明会を開催した。2016年8月に買収したNervana Systemsの技術をベースとしたAI製品群を展開し、2020年にマシンラーニング（機械学習）における時間を現行の最速ソリューションと比較して100分の1に短縮することを目指す。

デンソーと東芝は、画像認識システム向け人工知能技術（DNN-IP：Deep Neural Network-Intellectual Property）に関し、共同開発を行うことで基本合意した。高度運転支援及び自動運転の早期実現に向けて開発を加速する。

日立製作所は2016年6月、AI技術を活用し、働く人の幸福感向上に有効なアドバイスを、各個人の行動データから自動で作成する技術を発表した。今回の発表に伴い、ソーシャルメディア上では、AIに対する期待と不安の声が混じっている。AIは私たちの幸福感を高めてくれるのだろうか。そこで、このAIを活用した技術を開発した日立製作所の矢野和男氏にインタビューを行った。

Appleは、最新版ソフトウェアをアップグレードすることにより、機械学習やスマートホーム市場への進出に向けてエコシステムを拡大し、ライバルであるGoogleとの競争を加速させていく考えのようだ。

オムロンは、顔画像センシングと時系列ディープラーニングを組み合わせた「ドライバー運転集中度センシング技術」を搭載したセンサーを発表した。2019〜2020年発売の自動車へ搭載を目指す。

NECは2016年5月26日、大規模なデータから多数の規則性を発見しさまざまな事象の予測／処方分析が行える独自の人工知能技術「異種混合学習技術」を、分散処理に対応させたと発表した。従来よりも規模の大きなデータを高速に扱えるようになり同技術の応用範囲が広がるという。

Googleが、人工知能（AI）に向けたアクセラレータチップ「Tensor Processing Unit（TPU）」を独自開発したことを明らかにした。同社が2015年にリリースした、オープンソースのアルゴリズム「TensorFlow」に対応するという。

NEDOは2016年4月21日、人工知能技術の進展予測と、産業界に与える効果をまとめた「次世代人工知能技術社会実装ビジョン」を公表した。

情報通信研究機構（NICT）は2016年4月、第4期中長期計画のスタートにおける3つの強化策の発表とともに、「脳をリバースエンジニアリングする」と題して、脳と研究成果の発表を行った。

NECと産業技術総合研究所は、2016年6月1日から人工知能（AI）を活用した「未知の状況下での意思決定」を可能にする技術の開発を行う連携研究室を設立すると発表した。

Googleの人工知能（AI）「AlphaGo」は、韓国のトップ棋士と対戦し、3連勝した。囲碁や将棋、チェスなどにおいてAIがいずれ人間に勝つであろうというのは、誰しもが予想していたことだろう。だが筆者にAIに望むのは、「人間よりも賢くなること」ではなく、「人間を賢くしてくれること」である。

NTTは、「R＆Dフォーラム 2016」の一般公開を前に、主な展示をプレス向けに紹介した。AI（人工知能）を搭載した“ぶつからないクルマ”や、眼球の動きから“好みのタイプ”を判別する技術、VR（仮想現実）を利用したスポーツトレーニングのデモなどが披露された。

ウェアラブル機器に欠かせない要件の1つに、低消費電力がある。「第2回 ウェアラブルEXPO」のセミナーに登壇した日本IBMは、超低消費電力のコンピュータとして、人間の”脳”を挙げ、IBMが開発中の「超低消費電力脳型デバイス」について語った。

今回はセッション12〜14を紹介しよう。セッション14では「次世代のプロセッシング」というテーマに沿って、ディープラーニング専用コアを搭載したプロセッサや、運転者の意図を予測する機能を備えたADAS（先進運転支援システム）向けSoCなど、人工知能プロセッサの発表が相次ぐ。

マイクロソフトは、同社のAI研究/開発の取り組みについての説明会を開催した。パーソナルアシスタント「Cortana」から、会話をリアルタイムに翻訳する「Skype Translator」などのサービスを紹介。中でも注目を集める、同社が2015年7月に発表した女子高生AI「りんな」について紹介する。

IBMの人工知能「Watson」が、スポーツ分野で採用され始めている。Watsonを搭載したヘッドバンドを選手に取り付け、脳震とうを起こしてないかをトラッキングするといった方法で使われている。

センサーを利用した装置のモニタリングでは、膨大な量のデータが生成され、既にネットワークをひっ迫している。ルネサス エレクトロニクスは、同社の産業機器向け高速データ処理/通信エンジンである「R-IN」と人工知能を組み合わせ、それをエッジデバイス（工場の装置や機器）に搭載することで、この課題を解決しようとしている。

今、ちまたをにぎわせているAI（人工知能）。しかしAIは、特に新しい話題ではなく、何十年も前から隆盛と衰退を繰り返してきたテーマなのです。そしていまだに、その実態はどうも曖昧です。本連載では、AIの栄枯盛衰を数十年見てきた私が、“AIの彼方（かなた）”を見据えて、AIをあらゆる角度から眺め、検証したいと思います。果たして“AIの向こう側”には、中堅主任研究員が夢見るような“知能”があるのでしょうか――

人工知能（AI）の歴史は古い。今は、「AI」という言葉こそ聞かれなくなったが、Appleの「iPhone」に搭載されている音声認識機能「Siri」や、IBMのスーパーコンピュータ「Watson」などの登場により、人工知能自体は再び注目を集めている。では、いったい何をもってして“人工知能”というのだろうか……。