データからモデルを創るAI

　現在のAIが優れているところは何かというと、学習により自動的に判別、判断、予測、意思決定する能力を持つところにある。たとえば、顔認識は、学習により自動的に誰かを判別する能力を指す。学習という点も押さえておかないといけない。

　顔認識の場合、目の形が切れ長だから○○さんであるなどという細かなルールを入力しなくても良い。学習によって自動的にそういったルールを自ら獲得できるのだ。このような学習を実現するのに必要となるのが、データだ。

　これまで、人が大量のルールを作り出し入力することが必要であった。そのルールを人が作り出すことの限界があった。しかし、今日、学習は、データによって人が大量のルールを入力する手間を省くことができるようになった。

　これは、AI技術として学習機能が向上したことが大きい。しかし、もっと大切なことは、インターネットによって大量にデータが散在し、利活用できる環境が整ったことにある。学習のためのデータは、その環境を通じて手に入れられるようになったのである。

　これは、人が作っていた公式やモデルをAIがデータにより生み出すことができるようになったともみることができる。

データさえあれば、さまざまな法則の導出や意思決定を自動化できる

　これまでの物理法則をはじめ、さまざまな公式のほとんどは、偉大な先人によって作られたものである。

　また、伝統工芸などは、職人や匠（たくみ）と呼ばれる人が長年の経験から勘やコツというものを積み上げることによって生み出された。勘やコツは、潜在的なものであるが、これを表出化することができれば、公式やモデルといったものになるだろう。

　このように、人は、自身の経験から、その経験を一般化するような公式、モデルを作り出し、その公式、モデルにのっとり、現状を把握したり、予測したり、意思決定をしてきた。

　したがって、AIについても、過去のデータから、人の手を借りることなく、公式、モデルを学習という機能によって作り出し、意思決定することができるのではないか。つまり、データさえあれば、我々はAIを使って、自動化できるというわけだ。


　実は、自然科学においても、これは大きなパラダイムシフトだ。これまで、科学者が経験から公式やモデルをつくりあげていたが、AIは、データから公式、モデルを自動生成し、現状を把握したり、予測したりすることができる。データがその世界を知るための根源になるという考え方だ。このような科学を第4の科学、データ中心科学と呼ぶこともある。

　昨今のAIブームは、もちろん技術の進展も重要であるが、それよりも、データドリブンに物事を考えられるかが特に重要である。つまり、どのような領域、分野に着目し、どのようにデータを取得し、そのデータを活用し、新たなインサイトを導き出し、社会に展開するかが鍵となるのだ。

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