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30代独身庶民のサラリーマンです。ファッションや読書や映画や旅行やアウトドアなどについての覚え書き。

こんなに進んでるとは…【読書録】AIの衝撃 人工知能は敵か味方か


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AIの衝撃 人工知能は人類の敵か (講談社現代新書)

AIの衝撃 人工知能は人類の敵か (講談社現代新書)

 

 うちの組織でもAIの活用について(ようやく?)話が出てきました。

正直、そんなこと言われてもAIってなんだよ!ということからKindleで半額になっていたこの本を読んでみることに。

 

正直、こんなにもAIが進んでいるとはというのが感想。

 

簡単にまとめると、IOTであらゆるものにインターネットが繋がり、そこから得た情報でビッグデータを構築し、それによってディープラーニングが進んでいくという流れです。

 

実際にAIがどのように学んでいくのかというと。

AIプログラム(ニューラルネット)に何かの仕事をさせ、それが上手くできたら、「よくできたね!」と私たち人間が褒めてあげる。逆に失敗したら「駄目じゃないか!」と叱る。たったこれだけのことで、このAIプログラムは自分のやり方のどこが良くて、どこが悪かったかを自分で発見して、どんどん上達していく。これが強化学習に基づくAIです。

このようにトライ&エラーをしながら段々とAIが学習していくという。

またこれのきっかけになったのがベイズ理論という確率論。

─「最初から、そんなに理想的な確率(客観確率)を得ようとしたら、一歩も前に進めないよ。それよりも最初は不正確でもいいから、自分で適当に確率(主観確率)を決めておいて、そこに実験や測定の結果を反映させて、徐々に確率を改良していこう。そうすれば、いますぐにでも仕事を始められるから、こっちの方が便利だよ」という発想です。これを数式で表現したのが、ベイズ確率の基本である「ベイズ定理」です。

事後確率=(実験・測定・観測などの結果)×事前確率

いい考え方ですよね。

とりあえず、不正確かもしれないけれどやってみてどんどん改良していこうと。

(AIを取り入れる前にうちの会社もこの考え方を導入したほうがいいんじゃないかと・・・w)

さらに、この本ではAIの歴史が語られ、AIについての2つの考え方が示されています。

当時から現在に至るまで、一部の現実的な研究者らはAIを、「音声認識」や「自然言語処理」、あるいは「証券の自動取引」など特定の用途に使われるツールに過ぎないと考えてきました。こうした考え方は「弱いAI」と呼ばれます。 それとは逆に、AIは単なる解析ツールにとどまらず、人間と同じく汎用の知性を備えることが可能で、いずれは人間のような意識や精神さえも宿すようになる。そう考えるのが「強いAI」という考え方です。

いわゆる今現実にあるロボットは「弱いAI」の考え方を基本にしていて、それこそドラえもんやアトムは「強いAI」ってことですかね。(もちろんまだまだ先だとは思いますが。)

 

そう考えていくとかなり面白そうな未来を感じられますが、以下の四つの問題をあげています。

①機械への権限移譲をどう行うか──自動運転車の可能性と危険性

②ロボットの行動基準や倫理観をどう決めるか──ぶり返すフレーム問題(フレーム問題とは「所詮は限られた情報処理能力しか持たないロボット(あるいはAI)には、複雑な現実世界に起こり得る全ての問題には対処できない」ということです。)

③利便性とプライバシーのバランス──医療分野への応用におけるリスク

④監視社会の到来にどう対処するか──従業員の仕事ぶりをチェックするツール

 

特に①と②については人類がそれを手放せるかどうかにかかっているかなと思います。

ただし、これは非常に難しい問題ですよね。

 

ここで、フレーム問題についても出てきましたが…

問題を解決するために必要な「何かに気付く」という能力こそ、これまでのAIに欠如していたものです。この限界を突破したことで、ディープラーニングはAIにおける永遠の難問とされてきた「フレーム問題」さえ解決する、との見方も出てきました。

結局大量のデータを集めて、その中からどういったものが問題なのか解決を導くものなかといった「変数」を決めていたのが、データサイエンティストといった人間だったのですが、なんとそこすらAIが出来るようになるところまで来ているというのがディープラーニングのすごいところですよね。

 

例えば、お店のブランド化についてあらゆるデータ(そのお店自身のものや他の成功事例や失敗事例のデータなど)を集めて、それを分析した上で、○○したらブランド化できますよ!といった一連の流れを全てAIがやってしまうということですよね…いやいや、大抵の仕事なくなっちゃうじゃん…w

 

その変数が大切だとなぜ「考えた」かというこの「考える」という部分は式を組んでできることではなく、経験や論理的思考という中で判断していくことであると思うのですが、そのプロセスすら人間を超えていくという。

いや、恐ろしいという一面、この先の未来について楽しみだなとも思います。

 

自分は基本的には新しいテクノロジーは取り入れていくべきだと思っているし、できることなら「面倒くさい」と思うようなことは全部AIがやってくれるといいなぐらいに思っています。(めんどくさがりなのでw)

 

現在のAIについての全体像を学びたいと思う人にはお勧めな本だと思います。

是非どうぞ!