はじめに

最近あっちこっちで人工知能というのが叫ばれていますよね。

そこでよく話題になるのはこれではないでしょうか？

「人工知能は人間を超えるのか？」

シンギュラリティというヘンテコな言葉も聞きますね。

今日の本

ということで、これを読みました。

人工知能は人間を超えるか、というテーマを切り口に、AIブームという波が過去に何度か来ていることからこれまでの歴史を振り返ってみるような内容でした。

ブームは今回が3回目のようです。

探索の時代です。要するに、たくさん場合分けして頑張るという発想です。

ゲームは解けるのですが、最大の欠点として、現実の問題は解けない！ということがあり、ブームが下火になってしまいます。

第二次のキーワードは知識。産業界への応用もされました。例えば医療知識をたくさん読み込みさせれば、医者の一部機能の代わりとなります。

しかし課題としては、前提となる常識レベルの知識おしえるの難しいということです。これは組み合わせというレベルではなく、無限にありますし、これからも増え、常に変わり続けるものです。

ここでの欠点はずばり、入力した知識以上の価値を生み出せない、ということ。またブームが下火になります。

そして、最近話題の機械学習・ディープラーニングが出てきます。

機械学習によって、人工知能自身が学習できるようになりました。

弱点としては、何を変数をとして読み込ませるかです。変数の重みづけの調整が必要みたいです。

そしてさらに発展したディープラーニングが出てきます。

詳しい技術的なことはわからないですが、複数の入力層で分析できて精度上がるよって話らしいです。正解のデータ以外の間違いデータをノイズとして入れると精度上がるみたいです。なんか人間っぽいですよね。

まず、どんな仕事が残るのか？ということです。週刊誌とかで話題になりますよね。

残る仕事の特徴はこれ。

あと、AIの軍事利用が心配ですよね。ロボットが人を殺すようになったら歯止めが効かなくなりそうですね。平和が一番。

ということで、これまでのAIとこれからのAIを考えるうえで良い本でしたとさ。

よかったらどうぞ。

【参考記事】