「AI（人工知能）で課題を解決する」
それを売り文句に、我々創屋の生業は、
「脳みそあります＝人口知能を取り扱っています」です。
先だって「AIの課題解決へ」という紙面が目に入り、
創屋のエンジニアが、AIのことを「お馬鹿な問題児」のように言っていたのを思い出しました。
これが、AIのホントなのです。
AIは凄い、何でもできるというイメージを払拭するようですが。
AIには課題がある、
AIの課題解決こそが、AI普及には不可欠です。
そもそも、AIって何してるんですか？
人間が脳に記憶するように、機械にもいっぱい覚え込ませて、何か難しい計算させているのです。
何か難しい計算というのは、ざっくり言うと「関数の近似」です。
▽Wikipediaによると
近似（きんじ、英: approximation）とは、数学や物理学において、複雑な対象の解析を容易にするため、細部を無視して、対象を単純化する行為、またはその方法。
多くのデータから、真の解を表す関数を予想しています。
AIは近似を行うためのたくさんの層を持っていて、層を増やせばより真の解を捉えることができます。
その精度を求めると、高性能なコンピュータとか、大量のデータ学習といった時間とコストが必要となってしまいます。
これが、AIの課題で、
この課題を解決すると期待されているのか、「リザバー計算」という手法だそうです。
リザバーとは、「貯水池」という意味です。
池に石を投げた時、着水点から波が広がっていく様子が、脳内で信号が伝わる様子をイメージさせるため、この名がついたそうです。
リザバー計算をするのはコンピュータである必要がなくて、
雨風とか運動といった物理的な現象でも、結果を予測できるのだと。
流れ現象から数値のシミュレーションを用いた計算方法を研究・開発してる例もあります。
とにかく、コンピュータを使わない物体の計算能力を活用して、
「AIの課題解決へ」
我々の周りには、未知の研究対象が潜んでいる！
