以前の記事ではAIの画像認識についてお届けしました。今回は、AIが動く映像を認識する仕組み、AI映像認識の未来の可能性と課題をAIと一緒に考察していきます。最後までお楽しみください。

AIの映像認識｜仕組みと未来予測・課題をAIと一緒に考察

AIが映像を認識する仕組み

映像を見せると、AIは膨大な深層学習で獲得したデータにアクセスしながら大量の計算を行い、映像に”何が映り込んでいるか”を瞬間的に把握します。これがAIが映像を認識する流れです。

映像内の物体や動きを認識するために、「前処理」「特徴抽出」「分類」「後処理」という一連の工程が行われます。このプロセスは静止画の画像認識とほぼ同じです。画像と映像認識は基本的に共通の仕組みを持ちます。

AI映像認識技術は、監視カメラの顔認識・物体検出・ドローンなど、さまざまな分野で活用されます。AIによる画像・映像認識は、私たちの生活に身近な最先端技術として、多くの場面で活躍していると言えるでしょう。

AI映像認識の裏側

どうしてAIは「映像に何があるのか」を瞬時に把握できるのでしょうか？AIによると、映像分析の裏側では瞬間的に複雑な計算が大量に実行されているそうです。

AIの画像・映像認識の裏側には、クラウドコンピューティングの進化、分散処理技術の向上などが関与していますが、AI本人は「最も貢献しているのは半導体”GPU”の進化」と発言します。

人間とAIの「映像認識の違い」

人間はある映像を見た際、そこに”物語性”も見出しますが、AIは映像をピクセルの集合体として見ながら「意味らしきもの」が現れるパターンを解析します。これが人間とAIの決定的な違いと言えるでしょう。

また、人間は過去の体験から映像内容に「痛み」「喜び」などの感覚を覚えますが、”実体験”が存在しないAIには、こうした感覚が生まれません。”人間にとっては自然な理解”がAIには難しいのです。

AI映像認識技術の活用事例と未来予測

AI映像認識技術が発達した場合、将来的にAIは組立工場における生産ラインの監視、手術の補助、建設現場での施工管理など、多彩な分野を担当できるようになるだろうとAIは予測します。

AI映像認識技術の活用事例

アメリカのAI企業AMP Roboticsは現在、リサイクル工場内におけるゴミの分別と仕分けをAIが担う自動システムを提供中で、このAI管理システムはリサイクル対象物の90%以上を自動で回収することができます。

またイギリス企業Winnowは、5億枚以上の食材画像を事前学習したAIが廃棄物を”リアルタイム追跡”するAI非接触型技術Throw & Goを提供中で、世界の一流ホテルやショップの厨房でフードロス対策にとコスト削減に貢献しています。

「スマートシティ化」が進むアメリカのテキサス州ダラスでは、現在AI街頭カメラの導入が行われており、これまで一部地域で問題となっていた麻薬売買や犯罪行為を抑止する目覚ましい成果を挙げています。

どの技術も、人間の目だけでは限界があることをAIが代行するシステムです。そして、従来の仕組みでは届かなかった目標を達成できているという点に、AI映像解析・認識技術の底知れないポテンシャルが窺えます。

AI映像認識技術の未来予測

AI映像認識技術が「次世代XR技術」へ統合された場合、ユーザーの視覚情報を拡張し、周囲の状況に応じて”リアルタイム”でガイドを行うアシスタントにもなれるとAIは発言します。一部はすでに実現している技術です。

AI映像認識技術の課題

高度な映像解析能力を持つAIを開発するためには、莫大な開発費用と膨大な事前学習データが必要です。また、高速で計算を実行するGPUの開発と、AIが消費する電力の供給問題も併せて課題となります。

さらにAIが扱うデータの公平性と透明性を確保することは非常に重要で、AIが誤判断を下した場合の”責任の所在”も課題となります。今後AIが重要な場面で活用されるほど、こうした法的・倫理的な責任が求められるはずです。

これまで存在しなかったテクノロジーに関する法整備は後回しになりがちで、国家によって認識や法整備状況にばらつきがあります。すでに世界を超えて日常的に利用されているAIの課題は多いと言えるでしょう。

まとめ

画像と映像を高精度に認識できるAIは、今後様々な分野で”さらなる利便性”をもたらす可能性があります。ただその一方で、AI開発時の「倫理的なアプローチ」には、慎重かつ十分な注意を払うことも求められるはずです。

AIが映像を分析しながらサービスを提供するシステムはすでに世界主要国において業務レベルで普及しており、これから私たちの日常生活にも徐々に現れてくるはずです。AI映像認識技術の進化に期待しましょう。