AIにできること、できないこと の商品レビュー

藤本浩司(著者),柴原一友(著者)

2022/06/11

AIのことについて疑問がほぼ解決できた。
人間の脳の構造はまだ解明されていない。もしきちんと真似できたら強いAIを実現できるかも

AIが反乱を起こす可能性はない。
あるとしたら人間がそういうプログラムを作った時だけ。

AIは間違えない。間違うのは人間。

今のAIは大量のデータをもとに方向性などを探す。

目標設計するのも人間。だからこそ人間学校必要。

2020/07/26

AIは人間を超えるのか？人はこれからどうすれば？という疑問から読み始めた。読みやすくて面白い。
今のAIはまだまだ不完全。人間の設計がモノを言う。①動機を持って②目標を決め、③必要な情報を絞って④解決策を探すというプロセスの④以外は人間の仕事。
AIが人間の助けなしであらゆる仕事ができるようになるのは2140年頃と予想されているらしい。それでも50%程度の確率。自分が生きている間は仕事をしなくていい生活は来なさそう...。

2020/05/09

AIとはなんぞやと書いてある！！
AIの種類だったりとすごくわかりやすく書いてあるので、AIのことを学ぶのなら取っ付き易い本だと思います。

2020/04/04

最初は退屈そうな話かと思いましたが、徐々にビジネス上気をつけるべき視点が提示されてきて勉強になりました。管理職の方とかによさそう。

2020/03/22

知性の4要素
　発見：正解へつながる要素を見つける力
　動機：課題を定める力
　目標設計：正解を定める力
　思考集中：考えることをとらえる力

教師あり学習
　入力した問題集でのみ学習。
　正解を人間が正しく設計。

強化学習
　問題集なし。
　正解（目標）は人間が与え、
　AIが目標を目指して試行錯誤して問題集が作られる。
　選択肢を絞らないと学習困難。

教師なし学習
　データの傾向を見つけ出す。正解は与えない。

ディープラーニング
　ニューロンの集まりでできている。
　特徴は人間が考えなくて良い。
　うまく判定できなかったものへ
　「＊＊っぽさ」の影響を数値で調整していく。=学習

　欠点：
　判断理由が人間にわからない。
　（何千万の判断の組み合わせ）
　学習に膨大な時間とデータが必要。
　ノウハウのない分野では非効率になり、使いにくい。

2020/02/09

人間がAIよりも優れている点は、「動機」「目標設計」の部分であるという内容が面白かった。
まさにその通りだと思う。
AI研究者へのアンケート結果も、貴重で価値のあるものだと思う。
小売販売員のAI化、15年後かー

2020/01/29

初めて読んだAIの本。
AIという言葉はもうすっかり聞き慣れたけれど、いざ説明しようとしても出来なかったので、入門書としてこの本を読もうと思った。

データの処理スピードは人間に勝るが、人間に勝てないものも多い。AIが人間の仕事を奪う、これは既に起こっていて正しいが、奪われない仕事があるのも事実。そんなに怯えすぎなくてもいいんだと少し安心した。AIに任せられるものは任せて、人間にしか出来ない仕事をやるようになれば、今よりずっと効率的にモノを生み出せる世界になるのかもしれない。

2019/07/20

【まだまだ何にも・・・】
逆に人ってすごいと思います。
人はひとりでいろいろなタイプのAIを備えていて、しかも相互に連携している状態です。
これはAIの世界からすればすごいことです。
しかし、人は知識の量、処理速度ではAIに到底かないません。

AIも守備範囲を広げてしまうと人にはかなわなくなりますが、守備範囲を狭めて極める方向に導くと威力を発揮します。

最近は守備範囲を極小にしてトップになれば生き残れる、守備範囲をどんどん狭くすればライバルがいなくなり一番になれるのでそういう世界を創りなさいなど言われていますが、守備範囲を狭くしていけばいくほどAIも有利になります。
思わぬ伏兵が現れました。
ごく狭い範囲であればライバルがAIになってしまいます。これではせっかく守備範囲を狭めても勝ち目はないです。
トップが狙えるぎりぎりの広い守備範囲というところを狙っていく戦略に変わっていきそうです。

守備範囲を狭めて誰もいないブルーオーシャンで勝負するつもりが、AI戦士が現れて一気にひっくり返されるような感じです。

－心配はない－
しかし、そこまで心配する必要はないかもしれません。
世界の70億人を相手にして人ひとりが食べていけるぐらいの市場であれば、わざわざAIを投入する人間はいないでしょう。AIが自分の意志で自らその市場に乗り込んでくる（AI的には利益を追う必要性がないので無差別に攻めてくる可能性がある）とこわいですが、いまのところAI自身でいうことはなく、人の手が介入しそうです。
したがって、極小マニア市場も守られそうです。
よかった。よかった。

2019/06/06

借りたもの。
松尾豊『人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの』( https://booklog.jp/item/1/4040800206 )の技術的な話を省き、文系が理解しやすい文章でまとめられた一冊。
安易なAI脅威論を退き、どのようにAIを活用してゆくか、現実的な話をする。

人工知能開発の歴史や機械学習、深層学習の仕組みは『人工知能は人間を越えるか』に被る。

人工“知能”と呼ばれるプログラムは、人間の知能とはほど遠い。
“質を量でカバーする”演算能力が主体であり、知能ではないこと、機械学習やディープラーニング(深層学習)には、結局、人の手(教師)が加わらないと、より正確なデータを生成できないことを指摘する。

結局、人間のことを決めるのは人間であり、「AIに人間の仕事がとって変わられる」のは、まだ未来過ぎる話だった。『イヴの時間』のようなアンドロイドも『ターミネーター』『攻殻機動隊』のような自我を持つプログラムも……

AIと人間が共存するために必要な仕事として、データサイエンティストの重要性を提言。
AIが導き出すデータも、導き出されたデータから“何を””正確に”判断するかは、結局、人間にかかっている。

ダニエル・ピンク『ハイ・コンセプト「新しいこと」を考え出す人の時代』( https://booklog.jp/item/1/4837956661 )では、AIにとって変わられないスキルとして“クリエイティブ(創造性)”が挙げられていたが、それに通じる又は別の道としてのもうひとつの価値観だった。

2019/04/11

タイトルどおりAIについての本。
前半は「AIすごい！」となるけど、後半は「AIに期待をもちすぎるのはダメか」と思うような内容だった。
画像処理に関してはだいぶ発達してきたのかなという印象。「とても短いくちばしをもつ、白色が混ざった赤い鳥」という意味の英文を与えると、文章通りの現実にいそうな鳥を書いたという研究には驚いた。ただし、文章を変えると頭部が二体あるような画像を生成することもあったようなので、完璧ではないらしい。
AIが発見したという、ポテトチップスを買う人は一般的なお茶より、黒烏龍茶やヘルシアなどの特定保健用食品の飲料の方が買われやすいという結果にちょっと笑った。健康気にするならポテトチップス食べるなよ。
後、当たり前だけど高性能なAIには時間と費用がかかるらしい。囲碁プロ棋士に買った「Alpha Go」については、費用が数十億円かかったと書いてあって衝撃。囲碁のプロ棋士に勝つためにそんな金かけてたのか……(https://www.itmedia.co.jp/news/articles/1603/24/news058.html)。
それと、クイズのプロに勝ったことで有名なワトソンだけど、早押し問題は苦手らしい。いったい、どういう形式のクイズ番組だったんだろう。自分はてっきり早押し問題なのかと思ってた。
後、ディープラーニングは何にでも応用がきくイメージがあるけど、予測系AIに採用しても精度はあまり高くならないらしい。ちょっと意外だった。
AI搭載の家電について、”「賢くなりすぎて、見ていないところでさぼるのではないか」とも考えてしまうことはないでしょうか。”と書かれてあったけど、それは思わないだろと思った。そう考える人っているのだろうか。
ちょっとしたフィルターをかけただけで、パンダをテナガザルと判断してしまうAIの話は確かにちょっと怖いなと思った(人にはどちらもほとんど同じ画像に見える)。これって例えば、全自動運転の車が、前方の車を道路と勘違いすることもあるってことだろうし(もちろん、カメラ以外のセンサーもあるだろうから、そう簡単にはぶつからならないだろうけど)。せめて人間でも間違うことってあるよねレベルにはなってほしいところ。