Artificial Intelligence

Artificial Intelligence

Part 1
1 / On February 16, 2011, the relationship between humans and computers changed
dramatically. Watson, an IBM computer system, won the championship on an American
quiz show. It defeated a human quiz expert who had won 74 times in a row. Here is an
example of a quiz question: “Of the four countries that the United States does not have
diplomatic relations with, name the one that is farthest north.” It was a question with a
complicated sentence structure. Watson answered, “North Korea.” By understanding and
answering many such questions, Watson became the first computer system to defeat a
human quiz champion. It was an astonishing moment in history.



2 / Artificial Intelligence (AI) has been developed to give machines something similar to
human intelligence. Watson is one example of how it can be used. It’s also used for a wide
variety of other specialized purposes, including medical diagnosis, reference to legal
precedents, answering calls at call centers, and recipe making. Additionally, other AI
systems play active roles in our daily lives. You may know Siri, the voice recognition
technology developed by Apple Inc. You may also know about vacuum cleaner robots,
which learn the layout of a room and automatically clean it. Having made people’s lives
more and more convenient in this way, the use of AI has gained wide popularity.



1 / 2011 年 2 月 16 日，人間とコンピューターの関係は劇的に変わりました。IBM 社の
コンピューターシステムであるワトソンがアメリカのクイズ番組で優勝したのです。
それは 74 連勝していたクイズの達人を打ち負かしたのです。ここにクイズの問題の
一例があります。「アメリカと外交関係を持っていない４か国のうち，最も北にある国
を答えなさい。」複雑な文構造をしている問題でした。ワトソンは「北朝鮮」と答えま
した。多くのそのような問題を理解し，解答することで，ワトソンは人間のクイズチ
ャンピオンを打ち負かした最初のコンピューターシステムとなったのです。それは歴
史上，驚くべき瞬間でした。
2 / 人工知能（AI）は今や発展を遂げ，機械に何か人間の知能と同じようなものを与
えるに至っています。ワトソンはそれがどのように使われうるのかを示す一例です。
それは他にも，医療診断や判例の参照，コールセンターでの電話応答や料理法作成を
含む幅広い専門的な目的に利用されています。さらに，別の人工知能システムも私た
ちの日常生活で積極的な役割を果たしています。アップル社によって開発された音声
認識技術である Siri を知っているでしょう。部屋の配置を学習し，自動で部屋を掃除
するお掃除ロボットのことも知っているかもしれません。このように人々の生活をま
すます便利にしてきたことで，人工知能の活用は広い人気を博しています。



Part 2
3 / Let’s take a closer look at the abilities of current AI systems, such as Watson. They are
good at analyzing and calculating things, as well as remembering a large quantity of data.
On the other hand, these AI systems cannot necessarily identify the meaning of words on
the basis of their individual contexts, while human beings are very good at that. AI
systems see a word only as a single, meaningless symbol.
4 / Let us consider an example. Suppose a woman who has never seen a zebra learned that
“a zebra is a horse with stripes.” If she then saw one for the first time at a zoo, she would
immediately recognize it. This is because humans understand the concepts of “horse” and
“stripe.” People know what horses look like. In their minds, they can also imagine stripe
patterns. This allows them to visualize a zebra by putting together the concepts of “horse”
and “stripe.” Current AI, however, only knows “horse” and “stripe” as symbols. It does
not understand them as concepts. Thus, if an AI system were to see a zebra for the first
time at a zoo, it would not be able to identify it. This would happen even if the AI system
had been taught “a horse with stripes is a zebra.” Watson was able to answer quiz
questions quickly, but it did so just by using information related to keywords in the
questions, without understanding their meaning.



3 / ワトソンのような最新の人工知能システムの能力をもっと詳細に見てみましょう。
それらは膨大な量のデータ記憶だけでなく，物事の分析や計算を得意とします。その
一方で，これらの人工知能システム，必ずしもそれぞれの文脈に基づいて単語の意味
を特定することができるわけではありません。ところが人間は，それに非常に長けて
いるのです。人工知能システムは，単語を個々の独立した，無意味な記号としか見な
していないのです。
4 / 一つの例について考えてみましょう。シマウマを見たことがない女性が「シマウ
マとはしまのあるウマである」と知ったとします。もしその女性が動物園で初めてシ
マウマを見たら，彼女は即座にシマウマだとわかるでしょう。これは，人間は「ウマ」
と「しま」という概念を理解しているからです。人はウマがどのような見た目をして
いるかを知っています。また，頭の中にしま模様を思い浮かべることもできます。こ
のことによって，人間は「ウマ」と「しま」という概念を組み合わせてシマウマを思
い描くことができるのです。しかしながら，最新の人工知能であっても「ウマ」と「し
ま」を記号として識別するだけです。それらを概念としては理解しないのです。その
ため，人工知能システムが動物園で初めてシマウマを見たとしても，それがシマウマ
であるとは認識できないでしょう。たとえその人工知能システムが「しまのあるウマ
がシマウマである。」と教え込まれていたとしても，このようなことが起こるでしょう。
ワトソンはクイズに即答することはできましたが，その意味もわからずに，ただ単に
問題の中に出てくるキーワードに紐づけられた情報を使うことによってそうしていた
のです。



Part 3
5 / People are trying to overcome this weak point in AI by using a new technology, “deep
learning.” Here’s a typical case of its use: images of a large number of different horses are
shown to an AI system capable of deep learning. The system identifies the common traits
among them and acquires a concept of “horse.” A human being teaches the AI system that
the name of the concept is “horse.” The same process is performed for “stripe.” The
system can then acquire a new concept that puts the traits of horses and stripes together.
When a human being teaches it that the name of the new concept is “zebra,” the system
becomes able to apply that concept. Thus, even an AI system that had never seen a zebra
would be able to identify one by its traits.
6 / Once deep learning technology has been perfected, AI systems will be able to
independently identify an object’s traits. They will be able to acquire highly advanced new
concepts that combine traits they already know. They will also be able to absorb large
amounts of knowledge, such as that from books or websites, with amazing speed. This is
how many people think the limits of current AI may be overcome. In the future, it is
possible that AI will surpass human intelligence and exhibit flexible judgment, too.



5 / 人々は「深層学習」という新たなテクノロジーを使って，人工知能におけるこの
弱点を克服しようとしています。真相学習を使った典型的な例があります。多くの様々
なウマの画像が，深層学習の能力がある人工知能システムに見せられます。そのシス
テムは様々なウマに共通している特徴を認識して，「ウマ」という概念を獲得します。
人間が人工知能システムに，その概念の名前は「ウマ」であることを教えます。同様
の作業が「しま」に関しても行われます。そうすると，そのシステムはウマとしまの
特徴を組み合わせた新たな概念を獲得することができるのです。人間がそのシステム
に，その新しい概念の名前が「シマウマ」だと教えれば，そのシステムはその概念を
利用できるようになるのです。その結果，たとえシマウマを見たことがない人工知能
システムであっても，その特徴からシマウマを認識できるようになるでしょう。
6 / いったん深層学習が完成してしまえば，人工知能システムは対象物の特徴を自力
で認識できるようになるでしょう。それらはすでに知っている特徴が組み合わさった，
かなり高度な新しい概念を獲得できるようになるでしょう。書物やウェブサイトなど
にある知識のような膨大な量の知識を驚くべき速さで吸収することもできるでしょう。
このようにして，最新の人工知能の限界が克服されていくかもしれないと多くの人が
考えています。将来的には，人工知能が人間の知能を超え，柔軟性を持った判断力を
見せることもあり得ます。



Part 4
7 / We may feel threatened due to the rapid evolution of AI systems. According to one
projection, 47% of occupations will have been taken over by machines within the next 20
years. Unemployment rates will increase if we continue our current system of traditional
education. Jobs for retail store salespeople, accountants, office workers, salesmen, and
concierges are said to be particularly likely to disappear. Some even say that, in the future,
65% of today’s children will have a job which does not currently exist.
8 / On the other hand, there are occupations thought to be less likely to disappear in the
near future, such as those of doctors, rehabilitation workers, and counselors. All of these
professions need interpersonal communication skills.
9 / To succeed in such a predicted future, people will have to be independent and able to
solve problems by themselves. It will not be enough just to await instructions from others.
They will also need to be creative. Finally, human sensitivity, gentleness, and consideration
will be necessary, too. Such qualities will be impossible for AI systems to acquire, no
matter how much technology develops.
10 / Clearly, AI will be more widely used in the future. It is necessary that humans and AI
systems be able to synergize well in our future society. By adapting our education
strategies, we will be able to alter the course of history. Our future depends on how well
we work together with AI.



7 / 人工知能システムの急速な進化のために，脅かされていると感じるかもしれませ
ん。ある予測によると， 47%の職業が今から 20 年の内に，機械に取って代わられて
しまうだろうとのことです。もし私たちが現在のような，従来型の教育システムを続
ければ失業率は高くなるでしょう。小売店の店員や経理，事務職員，販売員，コンシ
ェルジュなどの仕事はなくなる可能性が特に高いと言われています。将来的には今の
子どものうちの 65%が，現在には存在しない職に就くとまで言う人もいます。
8 / その一方で，医者や理学（作業）療法士，カウンセラーなどのように，近い将来，
なくなる可能性が低いと考えられている職業もあります。これらの専門的職業はすべ
て，対人コミュニケーションスキルを必要とします。
9 / そのように予測される未来において成功するためには，人々は自立し，自分で問
題解決できなければならないでしょう。他人からの指示を待っているだけでは十分で
はありません。創造的であることも必要でしょう。最後に，人間らしい感受性や優し
さ，思いやりも必要でしょう。技術がどんなに進歩しても，そのような資質を人工知
能システムが備えることは不可能でしょう。
10 / 人工知能が将来より広く使われるであろうことは明らかです。人間と人工知能シ
ステムが未来の社会でうまく相乗効果を発揮できることが必要なのです。教育戦略を
適合させることで，私たちは歴史の流れを変えることができるでしょう。私たちの未
来は，私たちがいかにうまく人工知能と協働するかにかかっているのです。