入社8年目 はじめて人工知能(AI)システムの開発に携わった時の話

こんにちわ。

社会人になって8年目。

とうとう、30代になりました。

20代最後の仕事は、社会インフラ系の制御系の大規模プロジェクトのシステム開発でした。

一応、データベースの設計ができるということで参加して、最終的には制御系のシステムの開発にもかかわって、また寝る間も惜しんで仕事をする羽目になりました。(笑)

入社7年目 今度は大規模制御システムにRDBのスペシャリストとして参加させられた
こんにちわ。 20代の頃の若手社員だった頃に関わった仕事を振り返っています。 入社して6年目、なぜかRDBのスペ...

さて、30代になっても同じような仕事がつづくんだろうなーって思いましたが、会社の方針も世の中のこの10年ほどで大きく変わったようです。

そのせいか、今回関わったのは、初めての人工知能システム、いわゆるAIシステムでした。

スポンサーリンク
スポンサーリンク




どんなシステムの開発だった?

まずは、人工知能(AI)ですが、AIとは、人工的にコンピュータ上などで人間と同様の知能を実現させようという試み、あるいはそのための一連の基礎技術をいいます。

ちょうどこのころといいますか、1980年代、90年代はAIがちょっと盛り上がっていた時期でした。

1980年代には、ニューラルネットワークが広く使われるようになりましたし、1990年代はAIの多くの分野で様々なアプリケーションが成果を上げた時期です。

チェス専用コンピュータ・ディープ・ブルーが、人間を打ち負かしたのもこのころです。

日本でも、1982年から1992年まで国家プロジェクトとして第五世代コンピュータの研究を進めていました。

そんな時期に舞い込んだこの仕事。

やらない訳にはいかないじゃないですか。

で、どんな仕事かというと金属板の圧延機を制御しているミニコンがあるので、そのミニコンに制御パラメータを与えるようなAIシステムを作るらしいです。

まずは、圧延するときの厚さをより均一にするために、引っ張る力や圧延するスピード、圧延する圧力などを様々なセンサーから集めたデータをミニコンからAIシステムに取り込んで推論し、そのタイミングで最適と思われる制御パラメータをミニコンに渡す仕組みです。

その処理を圧延するたびに繰り返し、以前よりもより厚さが均一な金属板を作ろうというものらしいです。

いわゆるエキスパートシステムらしい

今回は、AIの中でもエキスパートシステムと言われるもののようでした。

一般的には、不足している専門家のかわりになってアドバイスや診断をおこなってくれるシステムのことを「エキスパートシステム」と言います。

エキスパートシステムは一般的には、推論エンジンと知識ベースから成り立っています。

推論エンジンは、知識ベースに事実や規則などを収集し、それをもとに推論を行い結論を導きだす仕組みです。

一方、知識ベースには専門家の知識が蓄積されます。

どのような枠組みで、どのような表現を蓄積すれば問題の解決や学習に効率が良いかは人工知能の主要なテーマのひとつにもなっています。

今回のシステムで言うと、センサーから集めてきたいろいろなデータを知識ベースとして蓄え、それをコンピュータのシステムで推論を行って、結果を制御用のミニコンに返すという感じですね。

じゃ、いきなりエキスパートシステムを作れるかと言うとそれはありません。(笑)

そこはぼくも勘違いしていました。

今回のシステムの場合でいうと、そこの会社の研究所の人がエキスパートシステム用のプログラム言語、たとえばPrologとかLispという言語をつかって、このシステムと同じモデルをつくり繰り返し、検証しました。

その結果、効果の高そうな推論のパターン「もし~なら、~~をする」というのをいくつか見つけ出して、それをプログラムロジックに置き換えます。

そのロジックをぼくがC言語でプログラムするというだけのこと。

なので、ぼく自身はAIの知識ゼロでもOKということでした。

実際、純粋なエキスパートシステムを作ろうと思うと、膨大なデータをノウハウとしてデータベース化していかないといけないため、予算的にも実現性という意味でも難しいものがあります。

なので、今回はより品質のいい製品が作ることができれば、それで良しのレベルを目指すシステムでした。

なので、ホントの職人さんが目と勘で機械を操作した方がいい品質になることもありましたしね。。。(笑)

とはいうものの一定の品質の範囲に収まるようなシステムを作るのには、何度もシステムの調整をしたので、何日か工場にカンヅメになって作業したりはしましたよ。

ぼく自身、そんなにAIには興味はありませんでしたが、いい経験にはなったと思っています。

当時はある意味ブームだったから、そういう仕事があったような感じでした。

その後、あまりAIだとか、エキスパートシステムと言う言葉は聞かれなくなりましたね。

ですが、また最近、人工知能という言葉がはやっています。

以前のネック、専門知識のデータ入力コストが大きく、さらにデータの更新が容易ではないというものを、「機械学習」で克服しつつあります。

まだまだ、実際には精度の高さには問題がありそうですが、やっと色々な分野で実用化にめどがつきそうな段階になってきたようですね。

入社9年目 社内での身の置き場がなくなりつつある中で配送システムの開発をした話
こんにちわ。 社会人になって9年目。 とうとう、30代前半です。 20代の時は、計測システムや制御システム...

今回も最後までありがとうございました。

スポンサーリンク
スポンサーリンク




スポンサーリンク




シェアする

  • このエントリーをはてなブックマークに追加

フォローする