[3233]AIについて

結論から書くと、AIは実現できないと思います。なぜなら知能の仕組みそのものはいまだに解明されていないからです。解明されていないものをコンピューター上で再現できるはずもありません。現状のように、画像認識や物体検出のようなタスク特化型の疑似知能がいいところです。

一歩で、新しいAIアルゴリズムも登場しています。その一つにXGBoostというものがあります。しかし、XGBoostは従来から存在する「決定木」アルゴリズムと「勾配ブースティング」という手法の組み合わせであり、より高い精度を誇っても人間の脳の構造に更に近づいたわけではありません。

一方、「東京大学のデータサイエンティスト育成講座」（マイナビ出版）という書籍があります。手に取って中身を見ると、Pythonというプログラミング言語を用いて機械学習アルゴリズムを学ぶ内容になっています。これならタイトルを「東京大学のAIエンジニア育成講座」に変えてもいいくらいです。

データサイエンスとは、Wikipediaによると以下の通りです。
「データサイエンス、またはデータ科学とは、データを用いて新たな科学的および社会に有益な知見を引き出そうとするアプローチのことであり、その中でデータを扱う手法である情報科学、統計学、アルゴリズムなどを横断的に扱う。」（Wikipediaより引用）

データサイエンスの本には統計学に比重を置いたものも多くあります。統計学もAIアルゴリズムも包括した概念のようです。
AIと書けば、ドラえもんのように感情があって知的な思考ができるロボットを想起します。AIでドラえもんが実現できないなら研究者にとって不都合です。しかいデータサイエンスなら、あくまでデータ分析なので、ドラえもんが作れなくても問題ありません。

そのうちAIという言葉は使われなくなって、データサイエンスという用語に一本化されたほうが学者にとっても無駄な意地を張らずに済むと思います。