AI

今年度は書くことがないと思っていたのですが、代打で回ってきました。今日は本当は（ツ）さんの担当なのですが、とてつもなく多忙ということで代わりに私（つ）が担当します。久しぶりにJSPブログを書きます。

今日のお題は「AI」。最近はCMでも「AIで分析」とか「AIで予測」とか聞きますね。私自身も『職業柄いずれは触らねばなるまい』という思いから触ってみたいな、と考えていました。とはいったものの、急に本格的に入っていけるかというと、そう簡単な分野でもないですよね。なので、牛歩のごとく、ちょっとずつ、ちょっとずつ情報を集めていました。

「AI」と一口に言っても、実はそれが指すものはたくさんあります。最近のAIブームの火付け役は、間違いなく「ディープラーニング」でしょう。他には「機械学習」とか「ニューラルネットワーク」とか、いろいろあるようです。それぞれがどんなもので、どういった違いがあって・・・というのは私自身もはっきりとわかっていないので書きません。

今年度は少しだけ、その「ディープラーニング」に触れてみました。第一印象としては「どういう仕組みで動いていて、何をやっているのかわからない」でした。今は、『あれ？これって本当に人間の学習の仕方に似ているんじゃない？』と何となく感じられる程度にはなりました。

例えば私が『AIってなんだろう？』と疑問に思って勉強し始めたとき、ひたすら「AI」についての情報を集めました。それから情報を分類して、体系立ててまとめて、『何となくAIってこういうものかな？』と自分なりの解釈を作りました。
ディープラーニングも同じです。2012年ごろ、Googleは「猫を認識するAIを開発した」と発表しましたが、その学習にはYouTubeにアップロードされたたくさんの猫の動画を使ったようです。その際、このAIは「猫ってこういうもの」というイメージを自身の中で持っていました。たくさんの猫動画を分析することで、『何となく猫ってこういうものかな？』という解釈を持っていたわけです。


そんなディープラーニングですが、技術者向けには「TensorFlow」とか「Chainer」とか、そんなライブラリが無料で使えるようになっています。流行っているだけあって、ライブラリの進化速度もとても速く、『半年前はこうだった』という情報もすでに古くなっている場合もあるようです。
勉強するのであれば、インターネット上の情報だけに頼らない方が良いですね。初心者向けに情報がまとまっている本を読んだ方が、圧倒的にわかりやすいです。

「将来消える職業ランキング」みたいなものにもかなり影響を出していそうですね。
ディープラーニングの良いところの一つとして、『人間が気づけない特徴を見つけられる』というものがあります。囲碁や将棋の世界でもAIの活躍が騒がれていますが、時折『そんな手があったのか』とプロ棋士を驚かせているようです。
つまり、学習した範囲内に限定されてはいますが、仕事上の判断などでも人間には思いつかない手を考え出せる可能性があるのです。しかも、AIが下した判断はこれまでの実際のデータに基づいているため、信頼性も高そうな感じですね。

もう10年もしたら「AIコンサルタント」とか、「AI上司」とか、出ているかもしれません。GoogleはAI関連でいくつもの実績を持っているので、将来、世界中の企業はGoogleが派遣するAI上司によって運営されているかもしれませんね。

(つ)

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