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映像認識技術の未来予測と課題

AI映像認識技術の未来予測

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。

また、「次世代XR技術」と統合された場合、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

未来予測を実現するだけの性能を持つ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。高速な計算を行うGPUの開発と電力供給問題も大きな課題となっていくでしょう。

AIが扱うデータの公平性と透明性を確保することも必要で、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。AIが重要な場面で利用されるほど、これらの法的・倫理的な責任が求められるはずです。

まとめ

画像と映像を認識できるAIは、今後私たちに様々な分野で”さらなる利便性”をもたらす可能性がありますが、一方で開発時の「倫理的なアプローチ」には十分に注意を払うことが求められます。

「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(外部リンク)が行われています。AI映像認識技術は、これから世界にどれだけの恩恵をもたらすのでしょうか？