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
■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
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
■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