オモリのブログ

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AIの衝撃を読んだまとめ自己用

これからは人工知能が熱いとおもう、オモリです。

  • この記事を読むのにかかる時間: 5分
  • 今のAIの実情
  • AIのざっくり歴史
  • IoT、雇用に関して

 

みんなはAIや人工知能にどんなイメージを持つだろう

世の中、便利になる・人間の仕事がなくなるなどいろいろあると思うが、人工知能の仕組みや実態を知る人はすくないと思う

(恋愛と一緒で相手がどう思ってるかわからないから、不安になり落ち着かない的な)知らないことが不安を生むわけで、まずは知ることが大事ということで、自分もいろいろ学んでみる

 

 

まずは今のAIの概要から。

パターン認識から自然言語処理

最近目立つのは、画像・音声認識パターン認識

これはほとんどの人が経験してると思うが、google, facebook, apple, amazonなど大手IT企業がどれも取り組んてるテクノロジー

勝手に写真の中の人識別したり、siri,ok googleなどの音声認識システムのことだ。これは大事なキーワード”ビックデータ”をもとに認識されている

写真の例で言えば、コンピュータに大量の写真を読み込ませ、そのなかにあるパターンを発見させる

何億枚という写真を読み込めば、この形をしているのは猫だ!ということがわかるということ

一度わかったことは次回以降に活かせるので、あなたのあげた写真のなかに猫がいるかどうか瞬時にわかるのだ

音声も一緒で、くっそ大量のサンプルを聞き、りんごがりとんとごという音節から成り立つことを学ぶ

つまり、AIの発展にはビックデータが必要ってこと

こういったパターン認識の技術が格段にレベルアップした次の段階は自然言語処理という技術に力をいれるだろう

自然言語処理能力があがれば異なる言語の意訳も可能かもしれないし、外国語を学ぶ必要性は低くなるかもしれない

自然言語処理音声認識の違いはまた今度まとめたいと思う

 

 

 

AIの進歩の経緯をざっくり振り返ると、はじめ脳の構造を模倣して人工的な脳を作ろうとの目論見があり、個々のニューロン(神経細胞)の振る舞いを簡単な数式に表すことに、これをステップ関数といい、人工的にできたニューロンを形式ニューロンという

 

 

形式ニューロンを組み合わせてニューラルネットを作成。これをパーセプトロンという。

ニューラルネットとは私たちの脳を構成する無数のニューロン(神経細胞)のネットワークをこ工学的に再現したAIのことをいう

 

 

しかしパーセプトロンは線形分離しかできないということが発見

排他的論理和すらできない

 

 

ここで脳の模倣からでなくコンピュータの記号処理という視点からAIを開発する流れに転換

 

 

記号処理では、例外や比喩、ニュアンスがわからない  ⇨70年代にAIの冬を迎える

 

 

スペシャリスト(専門家)の知識をひたすらコンピュータに移植。ルールベースのAIといわれ、if-thenでルールをひたすら入力。

しかし現実の多様性や変化についてけず、対応できない。⇨第二の冬

 

 

ここでようやく現在にもつながる統計的・確率的アプローチに。based on ベイズ定理

確率には主観確率客観確率があり、ベイズ定理は主観確率にあたり、学校教育でならう確率は客観確率にあたる。客観確率は現実では実際役に立たないこともおおい。一方主観確率であるベイズ定理は、事後確率=実験・観察の結果×事前確率 で求められる。つまりある程度予測された確率を現実の事象(実験・観察の結果)とで掛け合わせて、確率が求められるので徐々に現実に沿って修正されていく。

 

 

そしてインターネットの登場でAIが今のように発展した。

 

 

近年のニューラルネットはディープラーニング(多層ニューラルネット)ともいわれる

それはニューラルネットが多層化し、情報が形式ニューロンをたどっていくたび、学習や理解が深まっていくというイメージ

 

今後のAIに関して、まずはIoT

生活のすべてがインターネットにつながる

IoTとはInternet of Thingsの略で、要は日常のすべてのものがインターネットにつながるということ考えだ。例えば冷蔵庫がインターネットにつながり、スマホから冷蔵庫のなかの管理をできる、お風呂とインターネットがつながり、家に帰る30分前にスマホからお湯を沸かせるといったような感じだ

これはもちろん生活を豊かにしてくれるし利便性を高いが、インターネットにつながるということはデータをIT企業にとられてしまう

そしてまたそのデータを分析されパターンを抽出といったサイクルだ。いいのか悪いのか自分はいいと思うが、よくないという連中も出てくること間違いなし

 

職に関して、

これからは単純作業だけでなく非定型の仕事も取って変わっていく

従来高収入・中間・低所得のうち中間層の仕事が奪われてきた→「モラベックのパラドックス」低所得の仕事はしばしば非定形的な肉体労働であるから

しかしこうした非定形の仕事も機械学習によってAIに変わる

残るのは高度な創造性と社会的知性のもの

これまでの機械は人が逐次的に命令やルールを打ち込んで機械を操作していたが、これからは機械が自分で学ぶ・ルールを知る(パターンを導き出すことによって)これによって上記の非定形な仕事(低所得層のs)も取って代わる

またこれからのAIは自らの失敗から学び学習するので、末端のエンジニアのプログラミングは必要なくなる

 

 

面白い発見として、海馬(脳の一部)は過去の記憶を司る部分といわれ、自分もそうおもっていたが、なんと未来を想像するときにも使われる部分だったのだ

要は過去の記憶から未来を想像する橋渡し的な役割を果たすとのことらしい

 

 

 

あー疲れた、電車遅延のなかでカタカタやって終わらせました