初投稿となる今回は松尾豊氏による著書　人工知能は人間を超えるか　を読みどのように文系の人が利用できるか考えてみました。YouTubeで中田敦彦さんが解説動画をあげ話題になりましたね〜

読んだ理由。

読もうと思ったきっかけはある企業イベントで経営者から効率的に人員を配置できるシフト表を作成するという課題が出された時のことです。ある班員がAIを利用したものを作りたいといいだしました。暇な人員を他の業務に当てるため、警備員やコールセンターの受付、清掃員などの忙しさを何らかの指標で測りAIにシフトの割り振りさせるというものです。自分はそもそもAIがどこまで機能できるのかわからず話についていけませんでした。そこでAIの概要を知る必要性に気づかされこの本を買いました。

本の内容。

主に人工知能の発達の歴史に沿って人工知能ができるようになった事とその限界についてわかりやすく解説してます。その後考えられうる未来を筆者なりに書いています。

１章　人工知能とは何か　

　まずは人工知能の定義が曖昧になっている問題を受けAIを４つのレベルに分けて定義します。レベル１IoT的単純なプログラム。　レベル２多彩な振る舞いをする将棋AI的なプログラム。レベル3機械学習が可能なAI。　レベル４ディープラーニングが可能なAI。　人工知能はこれらの段階的発展を通し作られてきました。

2章　第一次AIブーム（１９６０〜７０年代）

この時代のAIは迷路やパズルといった限られた範囲でしか機能させることはできませんでした。AIは処理能力に優れていたものの囲碁など組み合わせが果てしなくあるものについて対処できず現実世界での応用も厳しかったのです。しかし人工知能という言葉が生まれこの分野が発展し始めたのは事実です。

3章　第二次AIブーム（１９８０〜90年代）

現実世界で応用できるようにしたいのならば知識をコンピュータに与えれば良いという考えが出てきた。産業的にある程度使えるようになったが様々な問題が出てきた。１つ目はこの世界の知識が膨大で人の手で知識をAIに与えることに限界があったこと、２つ目はフレーム問題というもので必要な情報だけ抜き出して実行に移すのが難しいこと、３つ目はシンボルグラウンディング問題というものなどです。

これらの問題の詳細は割愛しますが非常に面白い問題なので是非調べて下さい。

４章　第三次AIブーム（2010年〜）

機械学習は一言で言えばパターン認識による自学習です。それから特徴量を獲得し、ディープラーニングが誕生しました。AIの特徴量の獲得は筆者が最も重要視している出来事です。特徴量とは対象とする事物の特徴を定量的にしたものです。何がその事物の特徴かをAIが自力で見つけるということはAIがその事物を理解することを意味します。うーん、、説明が難しい、、、笑

これ以降はAIの未来について筆者の予想が書かれています。筆者の意見を知りたい方は是非本を読んでください。

考察。

結論として人工知能は未完成で多くの課題を残しているためAIの発達の歴史を学ぶしかAIを把握することは出来ないことがわかりました。物事を認識し区別することができることをしれました。

今AIは世間でも注目の的です。様々に議論されSFチックな妄想をする人も多くいます。攻殻機動隊SACはいい例ですね。タチコマはとても好奇心旺盛でかわいいキャラですがその裏で外界から情報を受け取り特徴量を見つけだし物事を把握しつずけているのか笑。機械は人間と違い様々な感覚を受け取れます。熱や風を視認したり、もしかすると五感以外で事物を把握できたりするかもしれない。そしたら人間に把握できない次元の特徴量を発見するかもしれません。

ここに非常に魅力を感じます。例えば自分は欧州のサッカーが好きなのですが試合の展開をAIに読み込ませることで勝つパターンにつながる未知の特徴量を発見するかもしれません。そういった未来では戦術の一プランを提案する司令塔として人間と協力する未来があるかもしれません。

マーケティングにおいてはどうでしょう。ペルソナとインサイトという顧客設定方法などいらなくなるかもしれません。具体的に顧客を想定し顧客になりきるよりも特徴量を見つけ行動するAIの方がよっぽど論路的ですよね。

人工知能を利用する未来をリアルに想像できるようになれたのでこの本は非常に役に立ちました。今取り組んでいる統計学にも活かせそうです。

以上拙い文章を読んでいただきありがとうございました。