クラウドからAIへ アップル、グーグル、フェイスブックの次なる主戦場 (朝日新書)
- 朝日新聞出版 (2013年7月12日発売)
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感想 : 85件
- Amazon.co.jp ・本 (247ページ)
- / ISBN・EAN: 9784022735157
作品紹介・あらすじ
C0260【産業/産業総記】しゃべるスマホ、自動走行車、ビッグデータ──。人間が機械に合わせる時代から、機械が人間に合わせる時代への変化はすべて「AI＝人工知能」が担っている。IT、家電、自動車など各業界のAI開発競争の裏側を描きつつ、その可能性と未来に迫る。
感想・レビュー・書評
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世の中で発展し続けているIT技術についての知識の中でとくに「人口知能」についての社会での応用技術を広く浅く学べるような本となっており、少しでもこういったことに興味があるのであれば知っておいて損がないものとなっています。
といっても出版されたのは2013年のものなので、わりと今では一般化されている技術についても触れられていて、なんだか不思議な感覚もありました。(笑)
古本を読んでいくと逆をいく新しい発見があります☆(笑)
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彼らの予想では、機械が人間を超える日は2045年頃とみている。
現在のAI研究は大きく3つの学派に分かれてい行われています。
1つは昔ながらのやり方で、例えば文法や構文木(文章を名詞、動詞、形容詞など各品詞に分解した後、それらをプログラムが理解できるツリー構造に組み直したもの)のようなルールをコンピュータに教え込み、それによって知的処理を行うもので、「ルール・ベースのAI」などと呼ばれます。
2つ目は、そのようなルールはほぼ無視して、大量のデータをコンピュータに読み込ませ、それによって統計的、確率的なアプローチから知的処理を行うAIです。
現在、勢いを増しているのは2つ目の学派で、グーグルで検索エンジンや機械翻訳などに携わっている社員はほぼ、この統計・確率派に属する人達で占められていると見られます。ルール・ベースの古典的はAIは柔軟性に乏しく、実用化に向かないとする見解が主流となりつつあり、グーグルのエンジニアもほぼこのような見方をしている。
大きな期待を浴びているのが第三のやり方、これは人間の大脳活動のメカニズムをコンピュータ上で再現する方法。言わば「AIの王道」とも呼ばれるやり方で、AI研究が始まった1950年代から「パーセプトロン」や「ニューラル・ネットワーク」などと呼称を変えながら研究されてきた長い歴史を持っています。しかし、王道であるだけに実用化は難しく、何度もその未来が絶望視されました。ところが、こちらも2006年に、「ディープ・ラーニング(Deep Learning)」と呼ばれる画期的な手法が考案されたことで息を吹き返したのです。
グーグルは阿多rしい検索エンジンを「セマンティック検索(Semantic Search)と呼んでいる
グーグルによれば、セマンティック検索とは「(検索に使われる)言葉の意意味を理解して、答えを返す検索エンジン」。
グーグル会長のエリック・シュミット氏によれば「文明の始まりから21世紀初頭までに生産された情報量は約５エクサ・バイト(エクサは10の18乗)だが、これと同じ情報量が現代社会ではたった2日間で生産される」とのこと。
よく知られているように、グーグル検索は同社創業者の一人であるラリー・ページ氏が考案した「ページ・ランク・アルゴリズム」と呼ばれる仕組みに基づいている。
このアルゴリズムでは、あるホームページが他のホームページからリンク(参照)されればされるほど、そのホームページは検索結果の上位にランクされます。
フェイスブックの弱みと強み
アップルやグーグルとは違って、フェイスブックは自社製のスマートフォンやタブレット、あるいはその上で動くOS(基本ソフト)など、いわゆるモバイル・プラットフォームを持ちません。これを補うため、以前から台湾のモバイル端末メーカーHTCなどと協力して、フェイスブックが使いやすいように改造したアンドロイド端末を提供してきました。
グラフ検索とは何か
フェイスブックは2013年の年明け早々に「グラフ検索(Graph Search)」と呼ばれる新型検索エンジンの試験運用を開始。
「グラフ検索」は、AIの代表である自然言語処理の技術を採用。これにより、フェイスブック・ユーザーの誰もが日常使っている普通の言葉で検索できる。
言葉で自由自在に検索できることが重要なポイント。
これを使って例えば企業の採用担当者、人材紹介会社、結婚斡旋業者、さらには興信所などが、ありとあらゆるクリエイティブな問い合わせの仕方で、知りたい人物の人となりや行状を洗い出すのではないでしょうか。
実際、フェイスブック自身が記者会見の中で、「グラフ検索は、恋人探しやリクルート関係者にぜひ使ってほしい」と強調している。
3社とも「モバイル・インターネットへのゲートウェイ(入口)を押さえたい」という点で一致している。
これまでパソコンであれば、インターネット(つまり広大な情報空間)へのゲートウェイは言うまでもなくグーグル検索でした。しかし、スマートフォンを中心とするモバイル・インターネットでは、まだゲートウェイは固まっていません。従ってフェイスブックにも十分チャンスは残されているのです。
ベイズ理論とベイジアン・ネットワークとは何か
ベイズ理論はいわゆる「主観確率」を出発点とします。
私たちが中学校や高校で学んだ確率は「客観確率」とよばれますが、主観確率(ベイズ確率)はこれとは対照的な考え方です。
客観確率とは、たとえばサイコロを何万回、何十万回も振るように、無数の実験や測定を繰り返した末に計算される確率です。しかし、このように理想的な条件が最初から整うことは、私たちが生きている現実世界では、ほとんどありません。つまり客観確率は往々にして「絵に描いた餅」にすぎないのです。
これに対して、主観確率の考え方では、私たちが過去の経験や勘などに基づいて、(言葉は悪いですが)適当に「確率」を決めても構いません。繰り返しますが、現実世界では、私たちが何かを判断するのに十分なデータが予め揃っていることは、ほぼないからです。
従って、とりあえず自分の主観に従って、言わば「えいや！」で確立を決めてしまうのも、やむをないと考えるのです。
セマンティック検索の仕組み
機械翻訳以上にグーグルが力を入れているのが「セマンティック検索」です。セマンティック検索はまだ発展途上ですが、現時点ではパソコンから検索キーワードを入力すると、それに関する情報が画面右半分のボックス内に表示されます。またスマートフォンからは音声による自然言語(ユーザーが普通に話す言葉)で検索ができます。
このベースとなっているものが、グーグルが構築中の「ナレッジ・グラフ(Knowledge Graph)」と呼ばれる巨大データベースです。そこには、この世界を構成する何億もの知識(つまり人物、場所、モノ、事件、・・・)と、それらの間に網の目のように張り巡らされた関係が蓄積されています。このような関係によってつながれた知識のリストは、AIの世界では「オントロジー(知識体系)」と呼ばれ、それらが無数に蓄積されたデータベースは「知識ベース」と呼ばれます。つまりグーグルのナレッジ・グラフは、AIにおける知識ベースの一種なのです。
UI研究開発は、その初期に「夢見るAI」と「現実的なIA」の２派に分かれた
UI研究 ①「コンピュータはある種の知的能力において人間と対等の存在になり得る
→Artificial Intelligence（AI）
②「コンピュータはあくまで人間の知的活動を支援するツールに過ぎない
→Intelligence Amplification （IA)
現在、広く普及しているITシステムは概ねIA派の研究成果に基づいているといえる。
セマンティック検索はまだ開発途中だが、ページ氏は
その将来像を次のような事例で説明している
「たとえば貴方が夏休みの旅行の計画を練っているとすると、(セマンティック検索では)旅行のプランを提示してくれる、それは貴方の好み、現地の天気、航空各社の料金表、ホテルの宿泊費などをすべて熟知し、それらの手配についても心得ている。これらすべてを検討したうえで、貴方に適した幾つかのプランを提示する。こういったものが我々の目指している検索エンジン。」
自動運転車の基本原理を公開している。
https://www.udacity.com/wiki/cs373
代理ロボットの分野で先頭を走るのは、シリコン・バレーに本拠を構える「ウィロゥ・ガレージ(Willow Garage)」というベンチャー企業
日本で６５歳以上の高齢者人口は、２０１５年には約3,660万人に達する見通し。
これは2011年に比べ20％以上の増加
経済産業省の試算では、国内における介護ロボットの市場は2015年には167億円、2035年には4,043億円にまで成長すると見ている。
今後AIの導入によって、”知性”を備えた機械やシステム(ソフトウエア)が私達の社会に浸透したとき、そこにはどんな問題が生じるか？それは次の2種類に大別される。
(1) 人間が機械(システム)に依存し過ぎることで生じる危険性
(2) 人間が機械(システム)に雇用や存在価値を奪われることへの不安
コンピュータ(AI)が人間に追いつくまでに時間がかかる。
たとえば、オセロで考えられる局面は総数は約10の60乗、チェスが10の123乗、将棋が10の226乗、囲碁が10の360乗くらいと見積もられている。
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攻殻機動隊のコンプリートから続く、未来のITを考える施策の続き。たまたま、ちきりんがソーシャル読書会（!?）で課題図書にあげていて本書を知ったのですが、自分の中の流行と合いすぎていてビックリでしたｗ 内容はAIの歴史と、その中身の分類、そして将来予測と社会的問題に関する考察でそれなりに専門的な内容ですが、とても読みやすくおすすめです。
未来のAIが今のインターネットと根本的に違うのは「事前にプログラムされたアルゴリズム（論理）で動くコンピューター」ではなく、「（簡易版だけど）人間の脳みその再現し、それを学習させて動くコンピューター」になるということ。で、それは完全に攻殻機動隊のタチコマの世界観なんだけど、あれってSFじゃねと思っていたけど、ニコニコ超会議で話題の将棋ソフトとか、ルンバはそうやって動いているそう。
加えて、福島原発の廃炉作業用のロボットとしてそういう自立的なコンピューターが必要とされている（電波が届かないので遠隔操作が出来ない）とか、軍事技術の進歩を考えると、10年、20年の時間軸の中ではかなり近い世界観が実現できなくない気もしてきました。
とすると、AIが進んだ世界の中で、どういう仕事が人間に求められていて、価値があるのかを考えないといけないなとあらためて実感しましたし、まだまだスポーツには生かされてないからやれること一杯だなとか、いろんな気付きがありました。んで、これは本論とは関係ないけど、タチコマの凄さは（経験の）並列化ができるAIという部分だけど、その科学的発想の正しさは驚愕に値しますな（2014.05.25読了）
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○IT分野を得意とする評論家で作家の小林氏の著作。
○人工知能”AI"の研究開発の歴史をまとめながら、これから行われて行くであろうAI技術の発展や、Googleやappleが目指している新たな戦略の方向性など、最新のITを巡る動向を分析したもの。
○歴史もさることながら、現在のAIを巡る動向や商品化への動き（さらには軍事用途としての利用）については、とても整理されており、純粋に凄いなぁと思った。
○AI技術の発展で、私たちの生活は、さらに１８０°くらい変わっていくのだろう。その変化に取り残されないように、しっかりとフォローしていきたい。
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・ルールベースのAiから、ビッグデータと確率によるAiへ、さらにニューラルネットワークへとAiの歴史がよくわかった。昔、星新一の小説で、コンピュータにありとあらゆる知識をインプットしたらふっと消えてしまって神になったという物語を読んだことがあります。確かにあらゆる知識を溜め込めばあらゆる判断が可能になるというには、当時としては分かりやすいストーリーだったにかもしれません。
この本を読むと、人間が機械より優っていることは何なんだろうと考えさせられます。産業革命のときも当時のイギリス人は同様に考えたのでしょう。
・確率ベースのAiを使えば、人間よりベターな判断ができるようになる気がする。会社の昔の実績が認められて偉くなった人の一言に振り回されることもなくなるのかもしれない。
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クラウドからAIへ。AIは冬の時代もあったが、ビッグデータと表裏一体でもありクラウドの発展により改めて脚光を浴びてきている。AIが生み出すチャンス、開発のアプローチ、AIにより発生する諸問題など、これからのAIを語る上えの論点が紹介されている。
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第4章 “知性"の陥穽 ── AIにまつわる諸問題 から読み始めました。
今後の問題がざっと解ったところで、最初から読み進めます。
まだまだ未来のことだと思っていた自動運転車、もう実現しそうですね。
ＡＩで活動するマシンは、うっかりミスはしないし
これまで大量に蓄積された人間の知恵をあまさず活かしてくれるでしょう。
そして、体験し学習し進化するロボットは、人間以上の能力を発揮していく。
だが、おろかで間違いを犯す人間に対して ロボットはどう行動するのだろうか？
これまでSFに描かれたロボットの反乱、ん〜 現実になりそう。
タイミングのいい放送番組からも、今 ＡＩが最も注目されていることがわかります。
2013年10月23日（水）放送 クローズアップ現代 No.3420「ここまできた自動運転」
2013年10月28日（月）放送 TED スーパープレゼンテーション｜Eテレ NHKオンライン
Daniel Suarez （ダニエル・スアレース）
The kill decision shouldn't belong to a robot 「殺しの判断をロボットにさせてはいけない」
世界最強のスーパーコンピュータ IBMの「ワトソン」が、更に進化しているらしい。
⇒ IBM 奇跡の“ワトソン”プロジェクト: 人工知能はクイズ王の夢をみる
2013/8/15 予約 10/22 借りて読み始める。10/27 読み終わる。
内容 ：
しゃべるスマホ、自動運転車、ビッグデータの解析…。
共通するキーテクノロジーはAI=人工知能。
なぜ今AIが産業の表舞台に再登場したのか、
どのようなビジネス・チャンスをもたらしてくれるのか。
AIの未来を読み解く。
著者 ： 小林雅一
1963年群馬県生まれ。東京大学大学院理学系研究科修了。KDDI総研リサーチフェロー。
著書に「ウェブ進化最終形」など。
目次 ：
第1章 なぜ今、AIなのか? ── 米IT列強の思惑
第2章 “知性"の正体 ── AIの歴史から見る、進化の方向性と実力
第3章 “知性"の正体 ── AIが生み出す巨大なビジネス・チャンス
第4章 “知性"の陥穽 ── AIにまつわる諸問題
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セマンティック検索。言葉の意味を理解して、答えを返す検索エンジン。
今後我々は科学技術をどのように利用していくべきか。常に考えなければならないと感じた。
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展示会でディープラーニングという言葉には触れていたが、AIとつながりがあり、またこれが今、Siriをはじめとするロボット技術と非常に深い関係があることに驚かされた。自動翻訳が非常に有用になってきたと思っていたのだが、その背景がよくわかった。アシモフのロボット三原則の必要性がもうすぐそこまで必要になっていると思わされる本であった。
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＜目次＞
はじめに
第１章 なぜ今、AIなのか？−米IT列強の思惑
第２章 “知性”の正体−AIの歴史から見る、進化の方向性と実力
第３章 “知性”の値打ち−AIが生み出す巨大なビジネス・チャンス
第４章 “知性”の陥穽−AIにまつわる諸問題
（１）機械（システム）への依存度が増すことによって生じる危険性
（２）AIによって、人間の雇用や存在価値が失われることへ不安
おわりに−「メルツェルの将棋指し」から「ワトソン」までの時間
2014.11.28 現代ビジネスより。
2015.01.18 読書開始
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【由来】
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【期待したもの】
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【要約】
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【ノート】
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第１章 なぜ今、AIなのか？ー米IT列強の思惑
見慣れた製品に知性を吹き込む
アカデミズムから企業手動へ
AIはどんな目的に使われるのか
Siriとは何か？
モバイル情報処理に不可欠のAI
アップルはなぜ今、音声操作を導入したのか
エキセントリックな天才を雇ったグーグルの意図
言葉の「意味」を理解する検索エンジン
グーグルはなぜ検索エンジンをAI化したのか？
フェイスブックの弱みと強み
グラフ検索とは何か
米IT３強の長期ビジョンは一致している
マイクロソフトも次世代製品をAIで強化する
第２章 ”知性”の正体ーAIの歴史から見る、進化の方向性と実力
楽観的ムードに沸いた黎明期
論理への過信が引き起こした「AIの冬」
専門家の知識を移植したエキスパート・システムで復活
第五世代コンピュータの真実
統計・確率的な考え方をAIに導入
ベイズ理論とベイジアン・ネットワークとは何か
ビッグデータの波に乗って２０００年以降にブレーク
セマンティック検索の仕組み
統計・確率的AIの本質と限界
第三の選択肢として再浮上するニューラル・ネットワーク
人間の知覚メカニズムを模倣したディープ・ラーニングとは
コンピュータが概念を獲得する
歴史的な転換点を迎える「機械と人間の関係」
第３章 ”知性”の値打ちーAIが生み出す巨大なビジネス・チャンス
AI革命の先陣を切る音声認識技術
スティーブ・ジョブズが評価したSiriの本質とは何か
Siriによって、グーグルの仕事を奪いたいアップル
優勢なのはグーグル
自動運転車は「センサーの塊」
同床異夢のグーグルと自動車メーカー
実用化に立ちはだかる様々な課題
ブレークスルーへのカギを握るAI
家庭用ロボット市場を開拓したアイロボットとは
医療の現場に導入される代理ロボット
巨大市場が見込まれる介護・介助用ロボット
無限に広がるAIの応用領域
AI開発の主流「エージェント・アプローチ」とは
目標を具体化するとSF的な世界も実現できる
東日本大震災を契機に加速する自律型ロボットの開発
開かれた研究開発体制が求められる
第４章 ”知性”のの陥穽ーAIにまつわる諸問題
（１）機械（システム）への依存度が増すことによって生じる危険性
事故の責任は誰が負うのか？
ロボット兵器の脅威
ニューラル・ネットワークのブラック・ボックスとは何か
フラッシュ・クラッシュを引き起こした「ボット」とは
（２）AIによって、人間の雇用や存在価値が失われることへの不安
雇用なき景気回復の真相
多彩な職場に進出する先端ロボット
先端技術は雇用を奪うのか、作るのか？
「人間」対「マシン」の図式が浮上
コンピュータはトップ・プロに学ぶ
「人間対コンピュータ」の図式を嫌う開発者
チャンピオンが負ければ人気は衰えるのか
会話によって人間と機械を区別できるか
疑似”人格”でも人を癒すことはできる
人間のやりたいことを、なぜコンピュータにやらせるのか
科学と技術の狭間で
ビッグデータとAIを使って、どんな社会を作るべきか
”知性”のの進路を定めるのが知性
おわりにー「メルツェルの将棋指し」から「ワトソン」までの時間
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3章までは技術的なAIの歴史を紐解く内容。
4章は哲学的な歴史の話。
4章はそもそも興味なしだし、内容もありきたり。
そこまでの印象が良かっただけに、尻すぼみの印象。
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現在、ディープラーニングやニューラルネットワークで脚光を浴びているAI技術は、実は60年ほどの歴史を持っていて、その萌芽から昨今の実用化までを概説。現代から未来へのこの技術の可能性に言及している。開発・研究の歴史的成果（と失敗）の紹介にページを割いており、同様の内容が、同じ著者の『AIの衝撃』と重複していて、こちらのほうが新しいので、どちらかを読むなら、『AIの衝撃』で充分である。
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クラウドからAIへ 小林雅一 朝日新書
アップル・グーグル・フェイスブックの次なる主戦場
人工知能は６０年前から
あらゆるジャンルの学者たちが一同に介して始められた
しかし答えを一つにしない相対的な脳のファジーな部分を
解決できずに論理と法則とルールによって挑戦した第一次は収束し
８０年代に起こった第二次のAIは様々な業界の知識を持ち寄った
集合によって実用化に向かうが柔軟性に欠けた為に頓挫する
そして第三次が今盛り上がっているAIである
アルゴリズムの統計学による確立的な方法で曖昧な部分を
柔軟に対処することによって無限大の領域を相手にできる可能性を持った
1997年チェスで世界チャンピョンを負かしたIBMのディープ・ブルー
TVのクイズ番組で優勝したIBMのワトソン
あるいは音声操作によるsiriを導入したアップル
自動車の自動運転を目指すグーグルなどの各社
医療助手を務めるロボットや
掃除機のルンバなどが活躍し始めている
危ない話では無人偵察機から無人爆撃機や戦闘機
あるいは災害用ロボットを転用する兵隊ロボット
ビッグデータと呼ばれる世界中に人間の思考や趣向を網羅することで
シナヤカな答えを引き出しロボットが自ら情報処理をしながら
成長していくという具合で生き物に近づいてきた
ある意味知らね間にユーザーの情報によってロボットの成長を即され
下手をするとユーザーがロボットに管理されそのロボットの元締めが
全てを支配するというシナリオに成り兼ねないのである
翻訳機もユーザーがロボットに情報提供することで
生きた言葉を並べらる能力を高めていけることになる
アルゴリズムによる人気投票が人間の目指す目的と一致するとは限らず
狭い世界の迷路に紛れ込も危険な可能性も大きい
知識が次元の違う意識を賄えるかと言えば
ディテールが全体像を理解出来るかという話になり
処理と理解の違いが表面化してくる
統計による答えは処理しただけで理解してはいない
今は統計データで結果を出しているけれども
将来心とか意識と関わることになった場合にツマズクことになるだろう
そこで出てくるのが脳の動きを模倣したニューラルネットワーク
知覚メカニズムを模倣したディープラーニング
しかしレイヤが増えれば遅くなる
目の神経を聴覚野に繋いでも視覚能力を発揮するという
五感の相互変換が可能だということに目を付け
大量の情報から抽象化するために必要な本質部分だけを取り出すことで
コンパクトにできるようになる
されにyoutubeを使ってAIがネコの概念を自習することで
自力に獲得させることに成功する
画像認識だけでなく音声も言語処理も自習することで処理できる可能性を得た
クラウド型のサービスにすることで世界中にユーザー情報をサンプルとして得る
いよいよ人間の代わりとなる機会の誕生を迎えて何を考えなければならないか
柔軟な処理をするということは完璧でないわけで その空白となるブラックボックス故のパニクッタ暴走や誤作動に どう対応するかと言う問題や いずれ依存の関係なのか対等な分業なのか 人権とロボット＝ヒューマノイド権の調整が必要になるかもねと言う問題 人間のニューロンは１千億個でシナプスによって相手を選びながらつながるのに対して
AIは数万個の工学的ニューロンと少ないながらも同じような仕組で働く
いくら手塩にかけて育てても思うようには育たないのが現実ですから
ロボットも同じように危険をはらむ条件上にあるといえるのです
金融世界でもフラッシュ・クラッシュと呼ばれる誤動作が起こり
１０分足らずで数十兆円が失われたと言う話もあるし
２０秒間で株価が２０ドルから１セントに暴落した企業もあるという
人間の仕事がなくなる問題をどう解決するか
オフィス・工場・倉庫での多能工
さらには病院の看護師や医者・
あるいは新たな雇用を生むか 最も飛躍して且つ有効だと思えるのはそれぞれの生き方に沿って 過不足のないベーシックインカムの採用である 実利的な生産のほとんどをAIロボットに任せ 人間は消費と創造とそれをこなすべき労働作業とを受け持ち 人間臭く抽象性の高い仕事を遊びとして深く関わっていける道を開く ある意味原初の人間に戻って大自然の解明に挑む その対象は無限にあるはずだ 全ての現象や心の動きに対して何故かと問い掛けて研究実験するのもありだし 現象自体にタユタウことをたのしんでもいい
更には出合った状態から起こる想念を写し取ってもいいだろうし そこに創造を織り込んだ表現をするのもたのしいかもしれない 何しろ無限の可能性を孕んだこの世界を可能な限り 精一杯に出合った仲間と切磋琢磨することで未知なる今に挑戦し 視野を広げ新たな発見をし全体観を膨らませて行くことを 目指していられれば幸福なのだと思う
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【読書感想】クラウドからAIへ アップル、グーグル、フェイスブックの次なる主戦場 (朝日新書) 小林雅一
最近よく耳にする「クラウドサービス」「ビッグデータ」。
これらの先にあるAI技術は今どんな状況なのか。
世界的大企業が狙っている未来はなんなのか？
などなどをわかりやすく説明してくれている本です。
昔、スティーブンスピルバーグ監督の「AI」という映画を
同期と見に行ったことがありました。
終わり方が悲しすぎて、私がしゃっくりあげて号泣し、
もう1人の女子はおやつをポリポリ食べていたため、
一緒に行った男子に「もうお前らとは映画行かない」と
言われてしまいました。
AIという単語で思い浮かぶのはこの思い出です。
そんな映画の世界だった未来が、
冗談ではなくすぐそこまできております。
AppleもGoogleも、検索ポータルとしてのシェアを自分とこが1番になるようにしたいみたいなんですね。
なぜか。
ものすごくざっくり言うと、今のAI技術は大量の情報をもとにしていて、それをAIに投入することにより、AIの精度が増し、より高度なAIになっていくそうなんです。
だから情報量は多ければ多いほど自分とこのAIの信頼性が増すし、精度も高くなる。
で、AIで世界的な主導権を握ることができれば、IT分野だけでなく、ありとあらゆる分野でその技術を活用した製品やサービスを展開することができます。
それを狙ってるんですって。
ネットの情報をいかに多く集めるかが大事になるのだそうです。
イヤーー。
読んでる途中でなんだか近い未来が怖くなっちゃって読むのやめたくなっちゃった。。。
例えば私は運転ができないので、自動運転の車ができたらすごく嬉しい。
でもそれが普及したら運転手という職業はなくなってしまいます。
例えば私は英語が話せないので、精度の高い同時通訳機器ができたらすごく嬉しい。
でもそれができたら世の中に翻訳業という職業はなくなってしまいます。
例えば介護ロボットができたら今までヒトがやっていた仕事の一部はロボットに変わられて、介護職の求人は減ってしまいます。
教師によって教え方や指導方法に違いがでてしまうから、知識を教えるには教育用ロボットを使いましょう、
という発想になることも大いに考えられます。
教師の総数が減るかもしれません。
高度なAIを搭載したロボットは、うつ病などの患者を慰め癒すことができるんだそうで、実際実験でも多くの患者がロボットと気付かず癒されたそうなんです。
ヒトに相談するよりロボットに相談する方が人の心を救ってくれる、なんてことになるかもしれません。
近い将来、AIをベースにした技術やロボットがありとあらゆる分野に進出してくるので、
ありとあらゆる職業人に働き方の変化を強いることになるでしょう。
ヒトは一体何をして生きていくんだろ。
ポジティブに考えれば、「人は都度、時代に沿った新しい仕事を見つけていくからAIが普及しても職を失うなんてことはない」という見方もあります。
その分ヒトにしかできない仕事をするだろうと。
確かに知識豊富でアクティブでコミュニケーション力もあってバイタリティ溢れる人なら、
そういう新たにできた仕事についていくことができるんだと思うんです。
でも世の中にはそうじゃない人も、半分かそれ以上はいるわけですよ。
例えば勉強も苦手だし、体力もそこまでないし、コミュニケーション力もそんなにない。
でも運転はできるからタクシー運転手になってる、っていう人も世の中にはたくさんいるはずなのですが、
じゃその人がタクシー運転じゃない新しい時代の仕事について器用に生きていけるのかしら。
まぁもちろん生きていけるヒトはいるんだろうけど、そうじゃなく困窮していくだけのヒトもたっくさんでてくると思うんだよねぇ。
そうなったらそんな世の中は幸せなのかなぁ。。
うちの息子たちはそんな時代を無事に生きていけるのだろうか。。。
っていうか息子の前に、私はそんななかで仕事をして生きていけるのだろうか。。
新しい技術にワクワクする気持ちもすごくあるんだけど、
なんだかやっぱり新しい時代が来るっていうのは怖いなぁ。
発想が守りに入ってるって時点で、歳をとったってことなのかねぇ。
そして、そんな日に孫正義が感情を学習するロボットの発売を発表。
タイムリー！！
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aiの歴史と、ai開発の派閥の話
ai研究は、科学か技術か
aiが人と機械のi/fという考え方は共感できた
aiが入り口となり、ビッグデータを収集でき、次の時代の覇者になる。aiは、収集、分析判断の両方に使っていくってことかな。
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著者プロフィール
小林雅一の作品
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