AIの衝撃 の商品レビュー

小林雅一(著者)

2015/08/04

技術的なことは詳しくない。歴史的なことも孫引き的。衝撃と言うほどのタイトルではない。あくまで現況レポート。

・評価は社会的な影響を受ける。（まあ当たり前か）
・創造はゼロから何かを生み出すのではなく、何かと何かを結びつけること。

2015/08/01

小林雅一『AIの衝撃』講談社現代新書

久々に新書を。
明日の『ニッポンのジレンマ』(ビッグデータのジレンマ大研究＠秋葉原)収録の観覧に備えて予習！

AIとは…
人工知能(Artificial Intelligence)のこと。

ホーキング博士やビル・ゲイツらも警鐘を鳴らす「AIの脅威」は、最早SFの世界の話に留まらないかもしれない。

AIが異常な発達によって、人類の脅威となるなんて聞くと映画『ターミネーター』や『マトリックス』なんかを想像する。

本書は、決してAIの恐ろしさを煽ったり、絶望的な未来を嘆いたりはしない。

冷静に人工知能の研究の歴史と背景、現状と課題を述べる。

現代AIのキモは何と言っても「機会学習」。iPhoneのSiriのように言葉を聞き分けたり、Facebookの写真を投稿すると写真を見分けてタグ付け予想したり…ちょっと怖いけど。

さて、ターミネーターのように人間を滅ぼすようなことはないにしても、AIの発達によって人間の仕事が奪われてしまう恐れがある。

しかし、それに対しては「むしろ人間が本来やるべき仕事を見つける良いチャンスになる」と意外と楽観的…いいのか？笑

筆者が言うことには
「私たち人間はあえて自らの雇用や居場所を犠牲にしてまで、人類全体の生存と繁栄を促す新たな技術を開発し、それを受け入れてきました。(省略)このように将来を見据えることのできる叡智と包容力こそが、私たち人間に残された最後の砦なのです。」
らしい。

2015/08/01

シンギュラリティ　技術的特異点
　グーグルのAI開発責任者　レイ・カーツワイル
AIは今後指数関数的な成長を遂げ、2045年ころには人間の知性を超越した存在になる

2013　雇用の未来　オックスフォード
残る仕事　新しいビジネスを生み出す起業家のような創造的な仕事、マネジメントやマーケティングなど高度なコミュニケーションを要する仕事、芸術的な仕事、非定型な仕事　庭師、理髪業、介護ヘルパー、料理人

なくなるもの　オフィスでの単純な事務処理、銀行の窓口業務、（基本的には単調な反復作業から成る中間所得層の雇用はいままで、業務用ソフト、産業用ロボットに奪われてきた。
今後非定型的な肉体労働も奪われるかも

最後に残るのは高度な創造性と社会的知性を必要とする職業のみ残る

deep learning 難問を解決するが、そこに至るシステムの思考経路を開発した技術者も理解できない

ルールヘースのAIではフレーム問題解決できないがdeep learningなら解決するか？

プリンストン大学とグーグル　コネクトーム　脳を構成する無数のニューロンの完全な接続図　ニューロンパップを作る

ウィロウガレージの作ったROSがロボット用のOSのデファクトスタンダード

山海嘉之　サイバーダイン　最初経営のプロを招いたら大企業病になって失敗

日本は長年ヒューマノイドロボットに注力しすぎて、実用ロボットの開発をおろそかしにしてきた

1996 アシモの歩行の成功体験に酔いしれた

deep learningの技術　Toyota technological institute at chicago

将棋ソフト　ゲーム木の探索能力、局面の評価関数

ボナンザ　評価関数に機械学習　過去の棋譜を解析　強い棋士の大局観（評価能力）に最も近い形へと漸進的に近づいていく技術が実装

コンピュータならではの新手

人間のプレイヤーから学ぶことを卒業　機械同士の対戦から学ぶ

チェスだけでなく一般的に言えることだが、何かがコンピュータに抜かれるまでは「あれこそ至高の競技だ、人間知性の表れだ」などと持て囃されながら、抜かれた途端、「あんなものはもともとたいしたことなかった」と足蹴にされる傾向があるようだ

スティーブ・ジョブズ　創造性というものは物事を結びつけることすぎない

2022/06/01

AIというのは冬の時代が続いたが、近年だいぶ盛り返してきている。

おそらく多くの人が想像する以上にAIは進歩していて、かなりの職業が置き換え可能になるだろう、とも言われている。

わーい、じゃあ働かなくていいんだね、とは誰も思わない(僕はいつも思うんだけどね)。英国で靴下編み機が発明された時、時の女王エリザベス1世は、これにより臣民が職を失い路頭に迷うとして、この発明を受入なかったという。けれど、産業革命が同じくイギリスから起こったことも我々は知っている。

AIをとりまく環境は、しばらくは人とのポジションどり、みたいな鬩ぎ合いが続きそうだ。

では、将棋ソフトがプロ棋士に勝ったら、プロ棋士は不要になるのか？ そうではあるまい。それでも人は、人を超えるものをつくりだそうとしていく。でも、人間の最後の砦は知能ではないだろう、それを上回る何者かを、私達は持っているのだろう、と。

感動のようなことも、AIには出来るかもしれないが、娯楽とか暇潰しとかは、なかなかできまい。いくら本を読んだって世界中の知能を集めることは出来ないが、本を読むのは楽しいではないか。これが最後の砦、かな？

ともあれ、衝撃的というか、ここまで来ているのか、と再認識できる本でもあるし、最近パッとしない日本産業も、AI分野でならまだチャンスが有るのでは、という期待もまた出来る。AIには倫理が必要で、ここは日本の弱いところだよなあ、と思いつつ。

2015/07/27

同著者の前作も読んでいるのでいくつか既知の部分はあった。こちらのほうが最新版なので人工知能事情を知るためにはこっち読んだらいいと思うけどこの短い数年間で人工知能環境がどれだけ発達しているかを知りたいなら二冊とも読むことを勧める。
本の内容については同時に同じような内容の本をいくつか読んだせいでこの本に対しての特別な印象があまり思い出せないので触れないでおく。でも人工知能を語る上でチェスと将棋は絶対にはずせないのかどの本にも登場してるな。

2015/07/21

技術的な面と倫理的な面の両方について、過去の歴史から最新の動向まで、わかり易く書いてあってよかった。1年後には状況が変わってる可能性があるから、出版されてすぐ読むのがいい。

ロボットが人を支配するんじゃないか、ていう、AIの話題につきもののテーマに対する(筆者なりの)答えもあって、締まった。
このテーマに対してぼくの考え。ロボットが人より圧倒的に速く、正確に思考できるようになった結果導き出す答え(ロボットが取るアクション)は、もしかしたら「ロボットが人を支配してはいけない」という答えかも知れない。逆に危惧した通りの答えになるなら、ロボットがいなかったとしても、スーパーな人間ばかりの世界が何年後かに訪れて、その人達に支配されて、同じ結果になるんじゃないか。つまり、早くゴールを知れるだけで、人の思考の果てにしか向かわない。だから、どしどしAIすすめるべき。

2015/07/27

前著「クラウドからAI」でグーグル等のIT企業はなぜAI研究に力を注いでいるのかについて述べた著者が、現状の最新AI技術動向についてまとめた一冊。

現在のAI技術は、最新の脳科学の知見が反映されたており、「ディープ・ラーニング（深層学習」「ディープ・ニューラルネット」と呼ばれる。脳の記憶メカニズムであるニューロンとシナプスも模した構造が多重に積み重ねられた構造で、第1層から第N層までの階層を進むに従って学習や理解が深まっていくとのこと。
このようなシステムは１９８０年代からあったが、現在のニューラルネットは最新の脳科学の知見を反映していること、ビッグデータを取り込んで過去にはない学習機会が得られていることが従来との違い。

本書を読むと、AIが人間並みの知能を獲得するのも、そう遠くない未来なのではないかという気がしてくる。

2015/07/14

人は人工知能に取って代わられるか、ということに関心があり、手に取った１冊。
様々なキーワード、人工知能の課題について書かれているが、どこか【人の崇高さ】というところに偏って書かれている印象もある。

【IoT(Internet of Things)】すべてのモノがインターネットにつながる

【ディープラーニング（深層学習）】人間の頭脳を構成する神経回路網を人工的に再現したニューラルネットの一種。自力で「猫」や「人」の顔などの視覚的な概念を学習。そして、その学習成果に基づき、コンピュータ画面上にそれらのイメージを0から描き出すこともできる。

【スケーラビリティ】システムに入力されるデータ量に比例して、その性能がアップする。従来のパターン認識技術では、データ量がある値を超えると、そこで性能がほぼ頭打ちになっていた。ところがディープラーニングではそれが起きない。つまりシステムが消化する音声や画像などのデータ量が増すほど、それらの認識精度が天井知らずに上がっていく。

【シンギュラリティ（技術的特異点）】米国の著名な発明家、現在はグーグルのAI開発責任者を務めるレイ・カーツワイル氏ら、一部のエキセントリックな科学者たちが提唱している科学思想。「AIは今後、指数関数的な成長を遂げ、2015年ごろには人間の知性を超越した存在になる」。

【AIの得手不得手】
AIによる雇用の浸食は、「運転手」「ウエイター」「看護師」など、現存する職種の47%がAIに奪われると予想がされた。例えば、電話による販売員、データ入力、小売店のレジ係、など単調な反復作業からなる仕事が奪われていく。一方で、医師、ファッションデザイナー、起業家、など創造的な仕事、あるいは、マネジメントやマーケティングなどの高度なコミュニケーション力を要する仕事、更にベストセラー小説を書いたり大ヒット映画をプロデュースするといった芸術的仕事は、否定形的な仕事であり代替が難しいとされる。

コンピュータはある限定的な枠組み、「チェス」や「将棋」のようにルールがしっかりと定まった限定的な世界では無類の力を発揮する。
しかし現実世界のように、何が起きるか分からない状態、つまり限定的な枠組みを決めることができない世界では壁にぶつかる。
Siriや音声検索では、例え何らかの間違いが発生してもユーザーにはほとんど被害がないから許される。

現代AIのベースとなる「機械学習」とは、例えば、「言葉を聞きわける」「写真を見分ける」といった人間の知能を、コンピュータが得意とする大規模な数値計算へ巧妙にすり替えることで成り立っている。

原発建屋の複雑な内部構造や、床に散乱した瓦礫などによって、思うようにロボットを操作するのが難しく、活躍することができなかった。例えば、わずか9段のはしごを登りきるまでに今のロボットでは8分かかる。

【どちらに分がある？】
あくまで勝負を最優先するチェスや将棋の場合、コンピュータに分があるが、建築物の設計ではそれを評価する人間の主観が最優先されることから、むしろ人間の方に分がある。人間の主観はコンピュータでも予測不能。
→そんなこと言ったら元も子もないのでは？

素性を明かさなければ人を感動させることのできるようなエミーは、バッハやショパンのような芸術家と同じような創造性をもっていると考えている。
→これも人間のエゴ。ロボットが人様を満足させられるわけがなかろう、という隠れた前提が見え隠れする。

【創造性とは何か？】
これまで人間とコンピュータを分ける最大の要素は「創造性」や「独創性」にあると考えられてきた。しかし作曲活動のような最も人間的で創造的な作業までも「音楽データの量とそれを再構築する能力」などという無機質なコンピュータ科学の対象となりつつある今、その本質が改めて問い直されている。いったい、創造性とは何か？
スティーブ・ジョブズは、「創造性とは物事を結びつけることにすぎない」と言っている。

【意識とは何か】
神経科学や心理学など異なる研究領域を通じて共通の定義する確率がされていない状態。
私たちが何かに注意を向けていると、脳を構成する無数の神経細胞のうち、特定の何個かだけが同時に発火する。

【AIに残された課題】
１．人から機械への制御権の移譲
どこからどこまで権限を委譲していいか悩ましいところ

２．ロボットの行動基準や倫理観
正直なところ明確な基準や原則などを打ち出すことができない

３．利便性とプライバシーのバランス
言うまでもなくプライバシーに関する懸念をどのように規定か

４．監視社会の到来にどう対処するか
IoTなどによる従業員の監視

2015/07/12

AI、インターネット、ロボット…。「そういう分野は苦手だからついていけない」と拒絶する人も少なくないが、そうは言っていられない。将来、知らないうちに人類の領域まで「トロイの木馬」のように入り込んで来るだろう。最先端の研究を正確に理解することはできなくても、ある程度の知識は持っていなければならない。

2015/07/05

なぜ、googleやfacebook、amazonまでもが、AI研究を加速させているのか。
Pepperは、その目で何を見ているのか。

わかりやすく、でもしっかりとした主張のこもった内容であっという間に読み終わった。