2月17日、契約を締結している水道公社で、僕たちにとって重要な報告会があった。水道公社の幹部に対して、現時点での水道配管の状況予測ソフトウェアの開発に関する進捗報告を行なったのだ。

水道公社に進捗報告、手応えあり

 ソフトを作っている吉川君、副社長のラースさんと僕で、事前に何度も打ち合わせを行い、現時点で僕たちのソフトウェアができることとできないこと、彼ら水道公社のデータから何が言えるのか、またそれはどうして彼らが現在使っている手法よりも優れていると言えるのかについて、資料を作成し、準備を進めていった。

 結果は上々。まだまだ粗削りではあるものの、アメリカの水道配管の老朽化問題に一石を投じることになるであろう僕たちのソフトウェア、その根底にある物の考え方、話の切り口や議論の方向性のようなものに、どうやら幹部も納得してくれたようだった。

 ところで、僕たちのソフトウェアには、いわゆる人工知能のアルゴリズムを使っているのだが、このあいだ吉川君とサンノゼオフィス近くのスタバでコーヒーを飲みながら、この「人工知能」(AI:Artificial Intelligence)という響きには、なんだか人知を超えた万能感があるところが納得いかないということで、大いに意見が一致した。

 今のところ、手法としてはその大半を占める機械学習(Machine Learning)という言葉を使ったほうが、僕たちにとってはイメージしやすいし、もっと言えば、その機械(Machine)というのも、要はコンピューター(Computer)のことを言っているのであって、また、学習(Learning)と言っているのも、要はパターン認識(Pattern recognition)のことを言っているのだ。だから素直に、「コンピューターによるパターン認識」(Computational Pattern Recognition)とか言ったほうが、その実用性が伝わりやすいように思う。

 つまりは、巷で言われている「人工知能」というものは、要はコンピューターがしらみつぶしに全てのデータにアクセスして、場合分けしたり、前後左右の順番を入れ替えたりしながら、考えられる全てのパターンを調べていった上で、最終的に最も上手くいった道に進むという、なんとも地味だが、しかし一方ではパワフルな世界なのであり、何十年もかけてコンピューターの計算能力が向上したために、それが手軽になったということなのだ。