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~に刺激[触発]される

小林雅一さんの『AIの衝撃』を読んで、印象に残った部分をあげてみた

成毛 眞さんの著者『AI時代の人生戦略』で推薦されている書籍の一冊です。


▼成毛 眞さんの『AI時代の人生戦略』について書いています

http://inspirex.hatenadiary.jp/entry/2017/03/12/183828


成毛さんは本書について、「AIに関する知識を仕入れようと思ったら、本書を最初に読むべきだ。」と評されています。



本書のおもな内容は下記のとおりです。

◼︎第1章 最新AIの驚異的実力と人類滅亡の危惧

◼︎第2章 脳科学とコンピュータの融合から何が生まれるのか

◼︎第3章 日本の全産業がグーグルに支配される日

◼︎第4章 人間の存在価値が問われる時代



本書を読んで、最新AIについて下記の三点がキーワードになっているように感じました。

◼︎機械学習

◼︎ディープラーニング

◼︎強化学習


それぞれ説明されている箇所を引用します。


機械学習

機械学習は「コンピュータが(実社会やウェブ上に存在する)大量のデータを解析し、そこからビジネスに役立つ何らかのパターンを抽出する」という技術です。

この技術はまた、「ロボットや自動車、あるいはスマホなどざまざまな機械が(各種センサーから取得した)大量のデータをベースに、自ら学習して賢くなる」ためにも使われます。


ディープラーニング

数ある機械学習技術の中でも、彼らが特に関心を持っているのが前述の「ディープラーニング(深層学習)です。この技術は、人間の頭脳を構成する神経回路網を人工的に再現した「ニューラルネット」の一種です。このためディープラーニングは「ディープニューラルネット(DNN)」と呼ばれることもあります。そこには大脳視覚野の認識メカニズムに基づく、一連のアルゴリズムが実装されています。


【強化学習】

このAIプログラム(ニューラルネット)に何かの仕事をさせ、それが上手くできたら、「よくできたね!」と私たち人間が褒めてあげる。逆に失敗した、「駄目じゃないか!」と叱る。たったこれだけのことで、このAIプログラムは自分のやり方のどこが良くて、どこが悪かったかを自分で発見して、どんどん上達していく。これが強化学習に基づくAIです。



また、機械が自ら学び、変化し、無限に成長する自律的マシンとなる際に課題となることとして、事例に基づいた下記の考察が印象に残りました。


①機械への権限移譲をどう行うかー自動運転車の可能性と危険性

②ロボットの行動基準や倫理観をどう決めるかーぶり返すフレーム問題

③利便性とプライバシーのバランスー医療分野への応用におけるリスク

④監視社会の到来にどう対処するかー従業員の仕事ぶりをチェックするツール



他に、印象に残った箇所をあげてみます。
(要約です)


ニューラルネットに英語と中国語を学習させた後にスペイン語を学習させると、英語と中国語の語学力も向上した。その理由はシステムを開発したエンジニアにもわからない。


・「機械学習」とは、人間の知能らしきものを、統計・確率的な数値計算によって擬似的に表現したものに過ぎない


・米IT企業にとって次世代ロボットとは「次世代の情報端末」であり、そこから入ってくる情報を機械学習技術で解析することにより、ターゲティング広告の精度を高めたり、新たな製品やサービスの開発に結びつけるのが、彼らIT企業の最終目的である




【著者について】

小林雅一(こばやし まさかず)

1963年群馬県生まれ。KDDI総研リサーチフェロー、情報セキュリティ大学院大学客員准教授。東京大学理学部物理学科卒業、同大学院理学系研究科を修了後、雑誌記者などを経てボストン大学に留学、マスコミ論を専攻。ニューヨークで新聞社勤務、慶應義塾大学メディア・コミュニケーション研究所などで教鞭をとった後、現職。




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