最近は大物が登場してAIが浸透する→だからこうなる→今のうちにこうしておこう！という論調が進んできた気がする。いよいよ、AIが身近になってきた一方で実際に何が必要かを考えたい。

AIの仕組み自体を学んでおく＝理系方面の理解は必要ですよね。ちょっと学んだくらいでは、実際にどう使っていいかまでは考えられません。

いざ、こういうのを実現したいと考えた時に技術者とぶつかる可能性も大いにあります。ビットコインやブロックチェーンでも言えることですが、新しいテクノロジーが浸透するとき、必ず拒否か、誇大妄想的になんでも出来ると思って無理難題言い出すかで紛糾することが生じます。

アイデアを浮かべる時も同じで、これから論理的に理解する必要は記しましたが、倫理も哲学も必要になります。それが世の中にとって良いことか悪いことか。簡単に決着がつかない事柄も多く出てくることでしょう。

歴史を学ぶことで未来の方向性やビジョンを考案するときに役立つかもしれません。地理も必要、国語やデザインも、身体作りも・・・

現在でも、企業の最大利益は働く人々の利益にならないケースも多く見かけますし、なんだか息苦しい世の中が進んでいる印象です。

AIを恐れる人々が「何を」嫌がるかも考える必要があるでしょう。ただ、自分がその世界に置いて行かれないようにするためには、幅広く、深い教養と知見、好奇心が大事となると思います。

でないと、「売れる」「データがあるからそこばかり攻めるのでは、似たようなものが溢れかえり、荒れる場となる恐れもあります。売れるかどうかは解らないけれど、ここを開拓するんだ！という見立てを養うのも、好奇心や創造力でしょうから。

こうした技術進歩により、便利になる面はありますね。これは大いに進んで欲しいし、高齢化を迎え、益々高くなる医療費の抑制に繋がって欲しいところです。限られた医療資源（人材含む）の効率化を図るうえでも必要ですね。変化が無ければある程度医者の診療の代替えで薬をもらって帰れるとか。。。こういうのとセットで、以前にも出ていた電子カルテ等で患者自身が自分のデータを管理できるようにすることで相当な充実が図れますね。

結局、どこの分野もAI単独で何かが変わるのではなく、そこに様々な要素が絡んで大きく変革できるチャンスを活かせるかどうかが決まっていきますね。

チャットボットは「人工無能」の領域だと思うのですが・・・

AI自体がプログラムを書けるのか、ただ他のAIに対してデータや創り出したデータを別のAIに渡していくことで、更なるデータ（出力）が得られるという話しなのかが読み解けませんでした。

AI自体が他のAIを創れるようになるのは当面先だと理解しているるのですが・・・

ところで、以前大手銀行が統合した時に、ATMが誤作動を起こし、機能不全に陥ったことがありましたね。もう10年以上も前でしょうか。

もしAIがシステム統合などの時に、プログラムをチェックし、不具合が起きそうな部分をチェック、提案出来るようになるのならあのような大規模なエラーも出なくなりそうなものですが・・・

これは書籍などでの「校正」もそうですね。日々のシステムエンジニアの活動も。

プログラム自体を手書きはないでしょうけど、以前から蓄積している覚書やメモの類もこうして「データ化」出来れば、よりエラーやミスの類は減るかもしれません。

結び

本当にどんどん具体的なAIの話が出てくる印象です。民間ではどうか？大学では？高校や中学校では？どの程度浸透し、どの程度人材育成や教育が進んでいるのでしょう？

そして、日本だけでなく、諸外国ではどうか？

変わる時は結構早く、気付けば周りは大きく変わっていた。ということもありそうです。脅し文句のように、何かを売りつけるための記事もあるかもしれませんし、理想像やアイデアであって、実際はまだまだなのかもしれません。

そういったことも含めてリテラシーを高めるためにも、学んで知っていきたいところですね。