今日のMSNニュースの記事。
『「人工知能はデータが命」に潜むワナ――その数字、本当に信頼できますか?』
この記事にあるように、正しいデータを使えば、
AIも正しい選択をすることができますが、
データ自体に信ぴょう性がなけば、出てきた結果も信ぴょう性がない。
私話だが、取引先の電子部品製造工場で、AIを導入したら?という話が出た。
ところが、即却下!
何故なら、与えるデータに不具合データが混入する可能性が高く、
AIはどんどん不良品を製造するようになり、
より不良品の精度が上がり? より欠陥のある製品を作るようになる!
というのが理由だった![](https://blogimg.goo.ne.jp/img_emoji/face_warai.gif)
まぁ実際は、普通、正しいデータを次々に与えるから、品質は向上するので、
不良品を大量生産する可能性は低いのだが、ありえなくはない。
この記事では、不良データを与えるのではなく、
どちらも正しいデータだが、測定方法等の違いで誤差が生じ
そのデータをそれぞれのAIに与えると、結果が異なるというもの。
これは実は大変大きい問題であり、
例えば、今は正しいとされていても、科学がもっと進むと
実はそれは間違っていた!となってしまうもの。
つまり正しいと信じて与えたデータが、実は間違っていて
それによって既に、様々なところで間違ったデータを使って
AIが膨大な答えを既に出してしまっている場合、
後から正しいデータを与えても、最初からAIが処理する事はないので
間違ってデータを与えた方が、正しいというパラドックスに陥ってしまう。
この記事の最後に...
『データは単なる数字でしかありませんし、その結果、
生まれた人工知能の判断というも単なる現象に過ぎません。
データが持つ意味を精査し、ロジックによる“正しさ”を人工知能に与えるのは、
今のところ人間にしかできない仕事なのだと思います。』
と締めくくられている、正にその通りだと思う。
今日目についた記事:
・新東名、最高速110km/h区間の試行から半年、事故や違反は増えた?減った?
そう遠くない日に、高速道路の最高時速は120kmになるだろう
今日の気持ちステータス:
寒い
今日の一言:
結局、最後は人間なんですよ、結果を左右するのは。
今日読んだ本:
・一億人の英文法
・瞬間英作文シャッフル
『「人工知能はデータが命」に潜むワナ――その数字、本当に信頼できますか?』
この記事にあるように、正しいデータを使えば、
AIも正しい選択をすることができますが、
データ自体に信ぴょう性がなけば、出てきた結果も信ぴょう性がない。
私話だが、取引先の電子部品製造工場で、AIを導入したら?という話が出た。
ところが、即却下!
何故なら、与えるデータに不具合データが混入する可能性が高く、
AIはどんどん不良品を製造するようになり、
より不良品の精度が上がり? より欠陥のある製品を作るようになる!
というのが理由だった
![](https://blogimg.goo.ne.jp/img_emoji/face_warai.gif)
まぁ実際は、普通、正しいデータを次々に与えるから、品質は向上するので、
不良品を大量生産する可能性は低いのだが、ありえなくはない。
この記事では、不良データを与えるのではなく、
どちらも正しいデータだが、測定方法等の違いで誤差が生じ
そのデータをそれぞれのAIに与えると、結果が異なるというもの。
これは実は大変大きい問題であり、
例えば、今は正しいとされていても、科学がもっと進むと
実はそれは間違っていた!となってしまうもの。
つまり正しいと信じて与えたデータが、実は間違っていて
それによって既に、様々なところで間違ったデータを使って
AIが膨大な答えを既に出してしまっている場合、
後から正しいデータを与えても、最初からAIが処理する事はないので
間違ってデータを与えた方が、正しいというパラドックスに陥ってしまう。
この記事の最後に...
『データは単なる数字でしかありませんし、その結果、
生まれた人工知能の判断というも単なる現象に過ぎません。
データが持つ意味を精査し、ロジックによる“正しさ”を人工知能に与えるのは、
今のところ人間にしかできない仕事なのだと思います。』
と締めくくられている、正にその通りだと思う。
今日目についた記事:
・新東名、最高速110km/h区間の試行から半年、事故や違反は増えた?減った?
そう遠くない日に、高速道路の最高時速は120kmになるだろう
今日の気持ちステータス:
![](https://blogimg.goo.ne.jp/img_emoji/hiyoko_cloud.gif)
今日の一言:
結局、最後は人間なんですよ、結果を左右するのは。
今日読んだ本:
・一億人の英文法
・瞬間英作文シャッフル