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東大准教授に教わる「人工知能って、そんなことまでできるんですか?」

<気になったことMEMO>
●人工知能の賢さとは事例をたくさん覚えさせて、どの事例に近いかを予測すること。

●アドテクノロジーは、遺伝子情報を基にすることも考えられる。

●クラスタリングは、いろいろな組み合わせを使って成果を出す。

●これまでの人工知能は、データが少なかったのでエキスパートシステムとプロダクションシステムでルールを描いてきたが、現在はデータに基づいてルールをつくっていくのが賢い方法である。

※エキスパートシステム
人間の専門家の思考形態をコンピュータで模倣したシステム。判断を行う「推論エンジン」とルールを記述した「ルールベース」で構成される。

※プロダクションシステム
if~then~(もし~なら~を実行)の形式で記述した「プロダクションルール」を使って問題解決するシステム。

●人間の脳がやっているのは、ユークリッド空間から位相(=つながり、ネットワーク)空間への写像である。すべては相対感の中で、自身の興味に基づいて、生き物的な関心に基づいて順位をつけている。人工知能は「近さ」の判断や解釈が、まだ不得手。

●人工知能は、目的に関係ない変数は捨ててしまう。腑に落ちなくてもただ認識するだけだが、人間は因果関係にさかのぼって(サンプルがわずかしかない場合でも)、状況の変化についていこうとする。視覚、聴覚情報など、いろいろなものを統合し、自分自身のデータから予測することによって、「意味ありげ」という塊をどんどんつくっていく。

●人工知能は、新しい機械学習(ディープラーニング、トランスファーラーニング、マルチタスクラーニング)などで、学習速度を高めるようにしている。

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●匿名データ保存国のようなところをバーチャルにつくり、法的、政治的リスクがありませんよ、データをここに貯めてくださいという国が現れたら力を持つかもしれない。

●これからは、ビトウィンネスが高い国が強い。資源も技術もなく数百万人規模でPDCAが回せ、「ポジショニングがすべて」というシンガポールやドバイなど。

●バーチャルな世界では、連続性のある国家観は希薄になる。国の物語の代替としての政策が素晴らしければ良いが、そうではないと健全なアイデンティティは得られない。

●人間が心地よいと思う新商品の半歩先を定義し、その半歩先という位置に対して、プラス1かマイナス1なのかを測定できると良い。

●人工知能の特性、得意分野をよく理解し、それを踏み台に専門スキルや人間系のインターフェイスを研くことが大事。

●データ解析が進むと、不平等性が明確に見えてしまう。

●人口構成が高齢者が増えて子供が少ない状況だと、1人1票の意思決定をした場合、集団としての意思決定は短期的な利得を最大化するようになってしまう。長期的に国を発展させるためには、やり方を変える必要がある。

●自動車の自動運転の事故が起こった場合、最後に謝ってくれるのは誰か?が合意できなければ、自動運転は先に進まない。

●ロボット救助などの場合、あらかじめ命の重さのスコアリングを決め、誰を助け、助けないかをその場判断しなければならない。だれが、そのスコアリングをつくるのか?

●ロボットには寿命が必要。環境が変わると、これまで最適化・構造化されていたことが、崩せないという問題がでてくる。1回リセットして、もう1回つくったほうが良い。経営も同じ(創造的破壊)。

●コンテンツとして提供されているところまでは、誰でも来られる(=高速道路のたとえ)が、そこから先の試行錯誤で知識を開拓していく段階では、簡単には先に進めない。

Posted by THINKJAM.

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