今回は最近、新聞やニュースでよく目にする人工知能（AI）についてご紹介いたします。
今の小学生が社会人になるころ、人工知能技術者は高給取りの人気職業なのでしょうか？将来予測。
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人工知能（AI）とは？
人間と人工知能の戦いというのは古くはチェスやオセロにおいても行われ、1997年にはIBMが開発したディープ・ブルーという人工知能が当時の世界チャンピオンに対して勝利を収めるということがありました。
最近では、人工知能が将棋のプロに対して勝利を収めたり、Googleの子会社であるDeepMind社の作ったAlphaGoが、囲碁の世界ランク一位のプレイヤーを倒すなど、人工知能がとても注目されています。
人工知能（AI）とは一体何なのでしょうか？
実は人工知能の正体は皆さんの家にあるパソコンと大差ありません。
一点違うのは皆さんの家にあるパソコンと違ってものすごく性能が高い、いわゆるスーパーコンピュータと呼ばれるものです。
囲碁の人工知能の場合は、そのパソコンの上にAlphaGoというソフトが搭載されていると考えて下さい。
つい最近まで、囲碁において人工知能がプロ棋士に勝つまでには、あと10年は必要だろうと言われていました。
しかし、2016年3月にここ10年間で囲碁界で最も強いと言われていた李世?九段というプロ棋士に、4勝1敗という大勝をなしとげました。
そこにはDeepMind社が開発した最先端の科学技術が、ふんだんにつぎ込まれているのでしょうか？
実はAlpha Goに組み込まれている技術は最先端技術というではなく，「ディープラーニング」と「強化学習」といわれる既に他の研究者によって発見されていた手法を用いただけなのです。
なぜAlpha Goだけが他のソフト（とプロ棋士）を圧倒できるほど強くなれたかというと，そこにはGoogleのもつ膨大なコンピュータの能力がありました。
つまり、DeepMind社は既存の科学技術を用いたソフトを、とてつもなく性能の高いGoogleのコンピュータの上で動かしたことにより、プロ棋士に勝てるほどの実力を手に入れることができたのです。
人工知能技術者・開発者（AI人材）のなり方
では、人工知能の開発をするエンジニアにはどのようにすればよいのでしょうか？
私が考えるおそらく一番の近道は、大学で情報工学の勉強をすることです。
情報工学とはつまりパソコンの仕組みやその使い方、新しい理論について勉強する学部です。
先程お話したディープラーニングはそこまで難しい理論ではありませんが，それでも高校レベルと大学レベルの数学の知識が必要になります。
そのため人工知能をしっかりと勉強するためには、独学で勉強するよりも大学で勉強することをおすすめします。
ちょっとしたプログラムを書く程度でしたら、家庭用のコンピュータでも問題ありませんが、世界最先端の研究をするとなると、先程お話したように人工知能の研究には莫大なコンピュータの能力が必要になります。
そういう意味では、世界のスーパーコンピューターランキングで上位を占めているアメリカや中国の大学で勉強することを考えてみるのも、一つの戦略と言えるかもしれません。
最近では、オンラインで人工知能の授業を無料で受けられるウェブサイトも多く登場しており、雰囲気をつかむ程度でしたら、授業を受けてみるのも面白いかもしれません。
とはいえ先程申し上げた通り、きちんと理解するためには大学レベルの数学の知識が必要となります。
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給料の高騰について
DeepMind社による囲碁ソフトの影響もあり，ディープラーニングに代表される人工知能技術を理解し、操ることのできる人材を世界中の企業が募集しています。
しかしながら，ディープラーニングがここまで注目されるようになったのはほんのここ数年のことであり、現在その募集に対応できるほどの人材は世界中に存在していません。
そのために、こういった技術を使いこなせる人材の給料は非常に高騰しています。
こういった技術者の多くは、グーグル、フェイスブック、テスラなどの最先端のIT企業が多く抱えています。
というのも人工知能技術は様々な分野で必要とされているのですが、サンフランシスコにあるシリコンバレーでは、こういったAI技術者・AT技術者が数多く存在しています。
シリコンバレーにある企業はこういった優秀な技術者を数多く雇用することができるのです。
しかしながら、人工知能技術というのは現在とても注目されており、誰もが人工知能について勉強しています。
つまり、これから先は人工知能に関する知識を持っている人は、どんどん増えると考えられます。
そのためこれから先（今の小学生が大人になるころ）は、人工知能に関する知識を持っているだけでは、高い給料を得ることはできなくなると思います。
これからは人工知能技術にさらにプラスアルファができたり、現在のディープラーニングを元にした人工知能技術を超えた技術をもつ人材が、重用されるようになるでしょう。
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AI人材の将来性
では人工知能そのものに関する技術は、これからどうなっていくのでしょうか？
それは人工知能が解決できる問題について考えると、少し明らかになります。
人工知能が解決できる問題は、自動運転技術・自動翻訳・健康状態の高度な診断など他の技術が解決できない、もしくは解決困難な問題ばかりです。
一方で人工知能ができることは年々増えつつあります。
そのため人工知能の技術はこれからますます重要になると考えられますので、人工知能に代替される技術がでない限り、これらの技術は社会全体に浸透し、より一層重要な技術になると言えるでしょう。
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30代大学教員 アメリカ在住
京都大学大学院修了 博士(工学)
