【AIとの共生】AIのインパクト。何ができるのか、どう使うのか『グーグルに学ぶディープラーニング』

みなさんは、「パース」という建築物の完成予想図の手描きする技術があったことを知っているだろうか。私は一時、これを学んでいたことがあった。その当時は「これさえ覚えればずっと食べていける」と言われていたが、今では建築予想図を手で描くことは滅多になく、CADというソフトを使ってコンピーターで描くのが普通だ。もう、「パース」を手描きする技術は不要になってしまっている。

このようなことが、これからも様々な分野で起こっていく。

グーグルに学ぶディープラーニング

  • 著者:日経ビッグデータ
  • 出版社:日経BP社
  • 発売日:2017/1/26

 

たとえば、アルファ碁が名人に勝ち、自動運転の研究が進み、雑誌やWEBでは頻繁に、今後10年でなくなるであろう職業の予想が特集されている。

もちろん、これから起きることすべてを予想することはできないのでから、何が起きても対応できる柔軟性を身につけておくことが、一番重要だろう。ただ、やってきたことがすべて無駄になってしまうようなことは、できる限り避けたいものだ。そのために、今の時点でコンピーターに何ができるのか、人工知能で何ができるのかを知っておくのは、とても有益だと思われる。

今日ご紹介するのは、人工知能(Artificial Intelligent) についての入門書。

AIとは何なのか。AIが得意なこと、今何ができるのかを知って、あなたの人生に与えるかもしれないインパクトを理解し、リスクやメリットを理解しよう。

 

人口知能とは何か

人口知能(AI)とは、「知的な情報処理をするもの、またはその技術」と捉えられている。つまり、人口知能という言葉は、何か知的な処理をする機械や技術、というとても広い概念なのだ。

そして、機械学習やディープラーニング、というのは人口知能を実現するための、手法である。

機械学習以外の人口知能では、コンピューターが答えを出すための条件式を人間が教えなければならない。これに対して機械学習では、機械が自動的に学習してくれる。ただ、学習するため材料としてデータを大量に入力し、これに対応する答えも、大量に学習させる必要がある。

つまり、機械学習とは、入力と出力のセットから、の関係性を機械が学習していくものだ。この、機械学習の中の1つの手法であるニュートラルネットを、多段に重ねて処理する手法がディープラーニングである。

例えば、身長と体重のデータが大量にあるとする。そして、どのデータを持つのが大人か、子供かの答えを大量に与え、どのような場合に大人、子供を区別するのか、コンピーターが自ら特徴を見出して、区別できるようにしていくのがディープラーニングだ。

そして、データに対応する答えが入力できないとき、何が正解かわからないときも学習できるのが、強化学習である。強化学習では、最終的な報酬をフィードバックすることで学習させていく。囲碁の対局で勝つ、自動車で目的に到達するための自動運転などはこの例だ。一手ごとやその場合にブレーキを踏むのか、右に曲がるのかについて明確な正解はなくても、最終的なゴールを設定して学んでいくことができるのだ。

あなたの生活は、もっと便利になる

アシスタントとしての、人工知能の研究も進んでいる。

例えば、Googleアシスタントでは、チャットで友人と話す間に映画の上映時間やフライトの状況など情報を調べるかたちで会話のサポートをするようなサービスが提供され始めている。先月、日本語に対応した製品が年内をめどに発売されることが発表された。今の時点では、英語でも必ずしも望む結果は得られていないようだ。しかし近い将来、「ちょっと待って、調べるから」という無駄な時間が、私たちの生活から一掃されることは、間違いなさそうだ。

 

このディープラーニングの手法は、Googleのような大企業だけではなく、中小企業にも手の届きものになってきている。機械学習の訓練済みモデルが、API(アプリケーション・プログラミング・インターフェース)として提供されており、「テンセルフロー」のような、機械学習ライブラリも提供されているのだ。

このようなクラウドで公開されているサービスを利用してビジネスに役立てている中小企業も増えている。

例えば、中古車などの事業者間取引支援の「オークネット」の子会社は、ディープラーニングの技術を使って車の写真を部位別に自動分類するシステムを開発し、中古車情報サイトへの登録を容易にした。このシステム開発によって、中古車の写真を使って型式まで特定し、業務の効率化を実現しているのだ。

人口知能が得意なこと

人口知能が得意なのは、大量にデータのある複雑な問題を解決することだ。つまり、このようなタイプの仕事は人間がやる必要はなくなり、仕事はなくなっていくでしょう。

ただ、人工知能の技術はまだまだ発展途上であり、画像認識でも、人間のように一度で学ぶような高度なことはできない。

もし、研究しつくされたとしたら、人工知能は人間の体験の効率を高め、新しいチャンスを人間に提供してくれる。今は人間がやっている退屈な反復作業、リスクのある作業を、より楽で安全で確実な作業にしていくことができるのだ。

 

AIに何ができるのか学ぶことで、機械に任せられること、人間にしかできそうにないことを学び、職業選びを含めた、私たちの人生設計に、役立てたいと思う。

グーグルに学ぶディープラーニング

  • 著者:日経ビッグデータ
  • 出版社:日経BP社
  • 発売日:2017/1/26

モデルプロフィール

  • 名前:橘 珠里(たちばな じゅり)
  • 生年月日:1983/12/4
  • 出身地:東京都
  • 職業:モデル
  • 趣味/一言:お料理と愛犬と遊ぶことが好きです。
  • 最近の悩み:日焼けをしやすいことが悩みです。
  • Insta:@jurinu
  • Twitter:@Jurinu_Channel
  • ブログアドレス:http://ameblo.jp/juri-t-102
(カメラマン:伊藤広将)

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