人工知能(AI)の種類・仕組みとは?組み込みAIエンジニアになる方法

人工知能(AI)の種類・仕組みとは?組み込みAIエンジニアになる方法

現在は第三次AIブームと言われており、AIを応用したシステムが盛んに研究開発をされています。

現在のAIとは何か?

現在は第三次AIブームと言われており、AIを応用したシステムが盛んに研究開発をされています。

AIは「Artificial Intelligence(人工知能)」の略称です。人工知能とは、人間がおこなう知的な作業をコンピュータで模倣したソフトウェア、もしくはシステムのことを指します。

AIを搭載した製品やサービスはすでに私たちの身の回りにあふれています。

例えば、私たちが日常的に使っているスマートフォンにもAIを利用した技術が多数採用されています。音声を認識する機能や、自動翻訳機能、カメラで撮影した画像での人物の特定機能など、例を挙げればきりがありません。

最先端の技術研究の分野である自動車の自動運転技術、人間と対話できるロボット、さらにはプロ棋士を打ち負かした囲碁ソフト「Alpha Go(アルファ碁)」などもよく知られています。すでに私たちの暮らしはAIなしでは成り立たないと言っても過言ではありません。

人工知能には大きく分けて特定の機能に特化した“特化型”と呼ばれるものと、人間の知能のようにすべてをこなせる“汎用型”と呼ばれるものがあります。

現在の人工知能は特化型に分類され、まだまだ人間に完全にとってかわれるほどの完璧な人工知能ではありませんが、それでも人間の作業を部分的にではあっても完璧にこなすことができるようになっています。

第三次AIブームという言葉からもわかるように、過去2回のAIブームが存在しました。しかし、過去のブームではいずれも大きな成果を出すことができず一過性のもので終わってしまいました。

一方で、現在起こっている第三次のブームは終わるどころかますます盛んになっています。

その理由は人工知能の主体に“機械学習”という枠組みを採用するという大きな技術革新があったからです。

現在のAIとは何か?

どのようにAIを作り(学習させ)、利用するのか?

機械学習がどのような仕組みになっているのかを説明するために、その方式の一つである「教師あり学習」について説明します。

例えば、コンピュータに犬の画像と猫の画像を区別させる人工知能を作ると仮定します。この時、機械学習では「犬の画像」と「これは犬の画像である」という情報をセットにして教えます。猫の画像についても同様の処理を施します。このようなことを繰り返していくと、コンピュータは画像の内容とその紐づけられた情報から「犬の画像」「猫の画像」の特徴をそれぞれ自律的に学習していきます。そして学習完了後に、今まで見せなかったコンピューターにとって“未知”の「犬の画像」「猫の画像」を情報として与えると、「犬」や「猫」という情報を人間が教えなくても、それが「犬」であるのか「猫」であるのか、自ら判断することが可能になります。

第二次AIブームまでの人工知能はコンピュータの思考のプロセスを全てプログラマーが自分で記述するという考え方が主体でした。それに対し機械学習は自分で自律的に学習を進める仕組みを持っているのです。

機械学習にはさまざまな手法がありますが、特にAI技術の根幹をなす中心的な技術として注目されている手法が「深層学習(ディープラーニング)」と呼ばれる手法です。前述の自動車の自動運転や「Alpha Go」では深層学習が用いられています。

深層学習はもともとニューラルネットワークという人間の脳の仕組みを模した機械学習の手法を応用したもので、これらを大量に結び付けてより複雑な処理が可能になるように改良を施したものです。

従来はニューラルネットワークを複雑に結び付けて高度なAIを構築することは理論的に不可能とされてきました。しかし、深層学習の“事前学習”と呼ばれる新しい手法を用いることによりこれを可能にしたのです。

高度で複雑な処理が可能になったことで従来の人工知能の技術では不可能とされていたさまざまな技術が深層学習によって実現されるようになり、時として想像もしないような高度な結果を得ることができる場合も出てきました。例えば前述の「Alpha Go」はもうすでにプロであっても人間に勝ち目がないほどのレベルに到達していると言われています。

どのようにAIを作り(学習させ)、利用するのか?

なぜAIを機器に組み込むのか?

このように現在大きな発展を遂げているAI技術ですが、普及に当たり一つ大きな問題点があります。それは、深層学習を含め、機械学習を利用するためのライブラリなどの仕組みがほとんど「Python」によって記述されているという点です。

「Python」は文法が単純で比較的簡単にマスターできるプログラミング言語であることから、AI研究者のような非プログラマーでも簡単に利用可能であるとして大変重宝されています。

そのため人工知能の仕組みがわかっていれば「Python」で簡単にシステムを構築することができます。その上「Python」はクラウド環境で利用できる上に、深層学習に必要な大量の演算処理もGPUを使って容易に処理できることから、AIの研究開発をおこなう上では理想の環境を提供してくれます。

ただAIは現在すでに研究開発段階から応用の段階に入っています。特に有力なのがIoTと呼ばれる分野です。IoTとは、「Internet of Things(モノのインターネット)」という言葉の略です。

従来インターネットに接続するデバイスはPCやスマートフォンが主流でしたが、IoT時代はすべての「モノ」がインターネットとつながることが可能になります。

例えばインターネットに接続可能なエアコン、冷蔵庫などを始めとする家電製品、さらにはネットに接続することが可能になった自動車であるコネクティッドカーなどといったものが実用化されています。

これら製品はすでに私たちの身の回りにも普及しはじめていて、今後もこの流れは加速していくでしょう。

しかし、ここに大きな問題があります。このような家電製品や自動車などに搭載されているコンピュータは、PCやスマートフォンよりも性能が劣る汎用マイコンが使用され、プログラミングにはその性能を十分に引き出せる「C/C++」が用いられています。

一般にこのような機器に対するプログラミングのことを“組み込みプログラミング”と呼びます。

「C/C++」よりも実行速度で見劣りがする上により多くのメモリを必要とする「Python」は組み込みプログラミングには不向きであるため、「Python」を用いてAIを構築することはできません。

そのうえ、これら組み込み機器はクラウド処理やGPU演算を必ずしも使える状況ではないため、AIの処理もマイコンの中で完結させなくてはなりません。

そのため、上記のような部分はエンジニアが自前で開発しなくてはなりませんが、そうなると当然のことながら組み込みとAIの両方の知識を持った技術者が必要になります。しかしそのような「組み込みAIエンジニア」とでも呼べる人材は現在ほとんどいません。

実状としての課題は?

先述した人材のミスマッチにより、現在多くのIoT機器メーカーはAIを搭載した機器の開発を進めたくても思うようにいかないという悩みを抱えています。その問題を解決するためにメーカーでは自社内で組み込み機器用のエンジニアにAI技術の教育を施したり、逆にAI技術者に組み込み技術を教えたりすることが喫緊の課題になっています。ただ、これらはいずれも特殊な分野であるため、ノウハウのない企業にとっては難しい問題です。

このような場合、パソナテックの育成プログラムのように高度な専門の教育プログラムを利用するのが便利です。あらかじめ練り上げられたカリキュラムと優秀な講師陣がそろえられているため、自前で試行錯誤をしながら研修をおこなうよりもはるかに効率的です。

これから自社内で本格的な組み込みAIエンジニアの育成を検討している企業の方は一度検討してみてはいかがでしょう。

まとめ

日本の多くのメーカーは組み込みプログラミングなどIoT技術に関しては世界最先端の技術力を有していると言われています。そこにAIの機能を実装することにより付加価値の高い製品を開発することができます。

製造業が今後も競争力を維持するためにもAI組み込みエンジニアの育成は避けては通れないのです。

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