プログラミング素人のArduino

技術屋の末端。プログラミングは専門外。 電気回路も専門外です。 コードに間違いなど見つけられたら、気軽にコメントください。 VC#始めました。

「人工知能は人間を超えるか」を読んで

人工知能(Artificial Intelligence; AI)、ディープラーニング機械学習といった言葉が話題だ。
世の中すべてが人工知能に置き換えられるような勢いだ。
そうなってしまったら、人間の価値はどこにあるのだろうか?

この本は比較的わかりやすい例を用いて数式がほとんど出てくることなく、人工知能の過去と未来についてわかりやすく書かれている。

機械学習とは人工知能に知能を授ける方法のひとつで、ディープラーニング機械学習の一つである。
またニューラルネットワーク機械学習のための方法のひとつである。
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人工知能、機械学習、ディープラーニングの違いとは | NVIDIA



人口知能はまだ完成していない。
それどころかできてさえいない、というのが専門家の認識らしい。

そういわれると、「人口知能すでにあるよね」と思う人も多いかと思う。
人工知能の定義にもよるが、目指すべき人工知能とは

「サンプルとなるデータをもとに自らルールや知識を学習するもの」であるからだ。

人工知能という言葉自体は1960年代からあるが、「単純なプログラムを人工知能と呼んでいるだけのもの」、「入力と出力の組み合わせの数が極端に多いもの」、これらが人口知能と呼ばれているからである。
たとえば前者は、スイッチが押されたら過熱を始め、一定時間が経過したら、温度を下げて…といったことを行う炊飯器のようなもの、後者はAlphaGo(アルファ碁)のようなもの。
AlphaGoは言ってみれば無数の手をGPUによって力任せにシミュレーションし、勝つ確率が最も高い手を見つけ出しているに過ぎない。

機械翻訳がここ数年飛躍的に進歩して英語を勉強する必要のない日もそう遠くないと思い始めているのだが、今あるものはロジックを知ってしまうと、これも人工知能といえるものではないし、もう少しかかりそうに思える。

人工知能が ”躓いている” 課題が「抽象化」である。
「特徴」を抽出することであるが、目が二つあって耳が三角で髭があるのが「猫」だよ、ということを習得すれば、三毛猫もアメリカンショートヘアも「猫」であるという概念が形成されるが、これまでコンピューターは1番目のドットが茶で二番目のドットが黒で3番目の…が「猫」だと学習していたのでは、黒猫は猫と認識することはできない。

人工知能が普及したころには、なくなる職業、なくならない職業というのはよく言われるが、情報の価値がインフレ化していくのではないかと思う。今と同じような考え方では当然通用しなくなるが、アナログな仕事は無くならないとも思う。