人工知能（AI)技術の進展に伴う産業・社会動向に行ってきた

10月21日第94回InfoTalk

人工知能（AI)技術の進展に伴う産業・社会動向
－AIとは／AI価値創出／AI企業動向／ボット元年／インテリジェント社会到来－
に行ってきたので、内容メモメモ

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■あんない
　情報アーキテクチャ専攻　助教　千代（ちしろ）先生
　つぶやくときは#infotalk のタグ付けてね！
　講師紹介

■講演　講師　MRIのえらいひと
・最近非常に関心高い
　　　バズワード
　　　よくわからないけど、こわい

・自己紹介
　第五世代コンピューター→下り坂→急に注目

・AIとは
　コンピューターに人間のような知的能力を持たせるソフトウェア
　　Watson

・身近なAI
　知覚　　　見るAI
　言語処理　言葉を理解する
　　　りんな：すばらしいか、適当か、かなり会話する
　推論　　　Amazonのおすすめ
　行動計画　ルンバ：虫の人工知能

・人工知能
　　１次ブーム：コンピューターが出来たとき
　　　→ダートマス会議：アルゴリズムって人工知能→簡単な問題しか解けない
　　２次ブーム：第5世代コンピューター
　　　→知識を埋め込む：専門家の知識（エキスパートシステム）
　　　　ルール：１０００くらいつくるとわけわからん。
　　　　　→知識獲得問題、フレーム問題
　　冬の時代
　　　９０年代後半
　　　　　インターネット
　　　　　ERP
　　　２０００年代
　　　　　ビッグデータ
　　　　　最適化、予測：人間が作りこむ
　　　コンピューター速くなる
　　　使えるデータおおくなる
　　　　　カスパロス、DeepBlueにやぶれる
　　３次ブーム
　　　DeepLearning
　　　　　データから知識を獲得する：推論
　　　　　　→汎用人工知能シンギュラリティ

・ＤｅｅｐＬｅａｒｎｉｎｇ
　　特徴量を自動的にみつける
　　そろそろ人間を超えつつある
　　ＤｅｅｐＭｉｎｄ：
　　投資が始まっている

　５０年来のブレークスルー
　先に広がる世界がすごい

・第三次ＡＩブームの３要素
　　ビッグデータ
　　機械学習アルゴリズムの進化（ＤｅｅｐＬｅａｒｎｉｎｇ）
　　計算パワー

　ＡｌｐｈａＧｏ
　　１０年を一気に縮めた
　　ビッグデータを学習しても足りなかった
　　打ち手ＡＩ→
　　　　仮想学習：深層強化学習
　　　　対局的な形勢判断
　　シミュレーションできるがポイント

・人工知能の２つの系譜
　　弱いＡＩ：囲碁だけ解けるＡＩなど→機械学習アルゴリズム
　　強いＡＩ：何でも解ける→全脳アーキテクチャ

・ＡＩサービスの価値創造パターン
　　個人適用
　　人並み認知
　　全体俯瞰
　　高速性
　　対話力
　→生産性向上か新しいサービス

・個人適用
　行動パターンの学習

・人並み認知
　目視、画像認識、文章理解：メールの不正

・全体俯瞰
　大事なところ→キーメッセージ

・高速性
　例：広告枠のオークション

・対話力
　Pepper→対話ボット：チャットに置き換えられるのが増えている
　ＡＩのほうが安心して話しかけられる

・うまくいっているのは、実はあまりない・・・
　失敗しがち
　　人手の作業を作業化するだけのサービス：コストが見合わない
　　　例外：同一作業で数十人　コールセンター
　　　　　データエントリー
　　　　　不正の発見
　　便利なもの：売上に繋がらない
　　　→ＧｏｏｇｌｅやＡｐｐｌｅ、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔですら
　　　　ユーザー獲得の差別化

・自動運転とＡＩ
　自動運転は、高度・多様なＡＩの集大成
　　インパクトが大きい
　　レベル１，２，３，４
　　１：１こじどうか
　　２：２こじどうか
　　３：３つじどうか
　　４：自動運転：ハンドルブレーキついてない
　テスラーなどは４を目指している。日本は１から→方向転換
　倫理課題と法的課題

・トロッコ問題
　　５人ひき殺すか、１人ひき殺すか→きめのもんだい。

・ＡＩ企業動向マップ
　ＫＡＯＳマップ
　　基盤ＡＩ技術
　　業務別：ＡＩベンチャー　最近ＨｏＴ　
　　業界別
・人材ＸＡＩ：ＨＲＴｅｃｈ
　　転職マッチング：ビズリーチ（属性もまぜながら）
　教育ＸＡＩ：ＥｄＴｅｃｈ
　　アダプティブラーニング
　　　学習進度に合わせる
　不動産ＸＡＩ　Ｒｅａｌ　Ｅｓｔａｔｅ　Ｔｅｃｈ
　　価格査定：業界破壊（新しいビジネスモデル）
　ヘルスケアＸＡＩ
　　デジタライゼーション
　　予防医療→ダイエット（メタボを防ぐ）
　金融ＸＡＩ　事前与信＋マーケティング
　　特定ローン：教育ローン　貸して大丈夫？
　　Ｆｉｎｔｅｃｈ系はいっぱい：機械アドバイス
　システム開発ＸＡＩ　リポジトリマイニング
　オフィースワークＸＡＩ
　　　ＨＵＥ：過去ログから、教えてくれる
　　→自社製品にいれる
　婚活とＡＩ
　　マッチング：選挙と婚活
　　→ビジネスマッチング

・２０１６年はボット元年
　Ｓｉｒｉ，りんなさん→ソフトウェアロボット
　　けっこうブレイク

　チャットボットに大手ＩＴサービスが続々参入
　　すらっくの中で、注目
　ボットラッシュ始まる
　　ろはこ：ＦＡＱの類
　雑談の部分
　スラックのボット　Ｓｕｂｏｔ
　音声アシスタント機器という、もうひとつの潮流

・一方日本はコミュニケーションロボットに注力
　　ＡＩＢＯ、→全滅　会話気が利いていない

　このままいきのこるか？

　代表Ｐｅｐｐｅｒ
　　ＤＭＭ
　これからくる？

　アメリカはＥＣＨＯ
　アメリカはロボットは執事、日本はパートナー

・変革１：ユーザーインターフェースの変革
　　第一世代：キーボード
　　第二世代：マウス
　　第三世代：タッチパネル
　　第四世代：音声対話
　デバイスという概念がいらなくなる

・変革２　ＩＴサービスビジネスモデルのパラダイムシフト
　　これまで、アプリストアを通じて
　　これからはボットストア

・でも対話技術はまだ未熟
　　実は、特定タスクにしか答えられない
　　検索ベース（りんななど）は一見話題豊富、でもタスク解決は・・
　　当面は、特定タスクのチャットボット

・ＡＩが普及したインテリジェント社会の到来
　経済どうなるの？
　　デジタル新技術（ＡＩ，ＩｏＴ，ロボテクス）の最大活用で需給両面を底上げ
　　　　新しい産業
　　　　生産性があがる→医療・介護・健康・製造がききそう
　　→創造型需要

・移動
　バリューチェーン：通勤している時間
　スマホ：すきまじかん
　長時間労働を減らす
　車の通勤時間がなくなる

・ＡＩ，ロボットによる雇用代替（技術的失業）
　→実はいい加減な試算
　　一番のミスリーディング：職業的に見た
　　人のしごと：３０％代替できて、７０％はできないなど
　　ＢＰＯ：同じ業務をまとめる→機械へ

・ＡＩ進展に伴うリスク
　　ＡＩ単独
　　いっぱいのＡＩ
　　ＡＩネットワークで強化
　　人とＡＩが共存
　まずはプライバシー・セキュリティー

・法的問題
　自動運転
　著作物：ＡＩソフト開発者・実行した人？・元の著者？？
　　→権利化
　個人情報の扱い
　　まなびすぎだよね：ＰＡＳＭＯのデータ→自宅ばればれ
　　裁判所でＡＩ：結果として差別：プロセスの公平性

・汎用ＡＩは第4次産業革命の汎用技術
　勝手に経済
・シンギュラリティの懸念
　カーツワイル
　かしこくなる：どこかがポイント
　　→おしえて賢くなっている場合はＯＫ
　自己進化で賢くなるのが問題
　　→自己再生のＡＩはまだ：べつのブレイクスルーが必要

・ＡＩにできないこと
　奪われない職業：感情と欲
　人と共感する仕事、枠組みを作る仕事

まとめ
・ＡＩ普及しつつある（いしきされないかもしれないけど）
　ツールそろってる
　つかえるかな？とおもってみて

■Ｑ＆Ａ
・日本のＡＩはバズワード化してないか？
　アメリカもバズワード化してるけど、日本もこのきらいはある
　過剰な期待を生み出してしまっているかも？

・計算機パワーが問題なら、ムーアの法則があたまうちになったら、
　シンギュラリティは？
　　シンギュラリティはムーアの法則絶好調なときだった
　　ムーアの法則はさちらないかも
　　２、３桁の性能ならあがるかも

・松原先生の講義「ＡＩは根拠が分からないところがポイント」
　全部ディープラーニングでやると、根拠分からない
　そうすると、こまること：マーケティング施策組めない
　　→頻発、
　　　簡易モデルでシミュレート
　　　決定木で仮説をつくるところからの最適化
　　→プラクティカルに
　例：自動運転で、理由分からないけど、人轢いちゃいましたあ（＾＾；）ｖ

・なんでＡＩ、ごまかしてんじゃね～の
　半分あたり。そういう面ある。マシンラーニング使っているのがＡＩになってる
　ただ、普通の情報処理とちがって、学習し続ける

■おしらせ
　１２月１０日　研究変遷から見た人工知能技術
　次回１２月１６日