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ビットコインやブロックチェーンの技術に衝撃を受け、プログラミングの勉強を開始。現在はPythonを勉強中。

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「人口知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの」

「人間の知能がプログラムで実現できないはずはない」

人工知能がバズワードです。

検索、広告、金融、自動車あらゆる分野で人工知能の技術が活用され、効率化されています。今まで人間が行なってきた単純な作業を人工知能が代替していくことが予想され、人類にとっての脅威といえるかもしれません。

人間の仕事は人工知能に奪われるのでしょうか?映画ターミネーターのように人類は人工知能によって支配されるのでしょうか?

シンギュラリティ(技術的特異点)は到来するのでしょうか?

人口知能が自分より賢い人工知能を作ることができるようになると、その人工知能がさらに賢い人口知能を作るため、爆発的に進化します。

その人口知能が自分より賢い人工知能を作ることができるようになる瞬間がシンギュラリティです。

ゴキブリが増殖していくようなイメージでしょうか。テラフォーマーズみたいな?

そういえばテラフォーマーズのゴキブリも学習して人間の武器を利用したり、作戦立てたりしてますよね。

あれは西暦2600年ぐらいが舞台だけど、レイ・カーツワイルという有名な実業家はシンギュラリティは2045年に到来すると主張しています。

「それは人類の終焉を意味するかもしれない」と警告を発しているのはスティーブン・ホーキング博士で、他にもイーロン・マスクやビル・ゲイツなどの著名人が人工知能の研究に関して慎重に取り組むべきだと考えているようです。

非常に興味深いです。

他にも自分はこんな疑問がありました。

・人間の職業は人工知能に奪われるのか?

・なぜGoogleやFacebookなどのテクノロジー企業は人工知能関連に積極的に投資しているのか?その目的は?

・ディープラーニングとはなにか?

これらの疑問は本書「人口知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの」を読むことでぼんやりとですが解決することができました。

人工知能の冬の時代から最新技術まで時系列で繋がるように解説されているので非常にわかりやすいです。

この本を読むと人工知能発展の歴史がわかります。

いろいろと勉強になったのでメモします。

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第一次AIブーム

・「推論」や「探索」の研究 要は場合分け。現実の問題は解けないことが判明。

第二次AIブーム

人間の知識をどのように表現するか。知識表現の難しさ。

・オントロジー研究 P93

人間にとっては常識でも、コンピューターがそれを理解し、処理するのは難しい。

オントロジー(存在論)研究は知識を正しく記述するために行なわれた。

ヘビーウェイト・オントロジー=人間が考えて知識を記述する。

例 Cyc(サイク)プロジェクト→人間の持つ全ての一般常識をコンピューターに入力していく。

ライトウェイト・オントロジー=コンピューターにデータを読み込ませて自動で概念間の関係性を見つけさせる。

例 IBMのワトソン クイズ番組でチャンピオンに勝ったとき、ワトソンはWikipediaの記述をもとにライトウェイト・オントロジーを生成して解答した。質問の意図を理解しているのではなく、質問に含まれるキーワードと関連しそうな答えを高速に引っ張り出しているだけ。

 

・フレーム問題 P103

あるタスクを実行するのに関係ある知識だけを取り出して使うことが人間には簡単でもコンピューターにとっては難しい。

・シンボルグラウディング問題 P105

身体がないと、シンボル(既号や文字列)とそれが指すものを接地させることができない。モノの概念を理解、イメージできない。

第三次AIブーム

機械学習の発展。人工知能のプログラム自身が学習する。

人間が教師となって分類方法を教える「教師あり学習」入力と出力を用意。

データのみを与えて一定のパターンやルールを抽出、出力させる「教師なし学習」

機械学習の精度を上げるためには特徴量(機械学習の入力に使う変数)をどのように設定するかが重要→特徴量を人間が判断して決めていた→コンピューターが自ら考え特徴量を抽出することができればフレーム問題やシンボルグラウディング問題は解決される→これがディープラーニング

ディープラーニングは他階層のニューラルネットワーク。

ニューラルネットワークは人間の脳神経回路の模倣。

人間が知識を教えるのではなく、コンピューターが自ら概念を獲得していく。人間が思いもつかないような特徴量をコンピューターが獲得する可能性がある。それは創造性といえるかもしれない。

シンギュラリティについて

人間=知能+生命

人工的に生命をつくりだすことは実質的に不可能。人工知能が人間を征服する心配する必要なし。

しかし人口知能の普及が社会にもたらす影響については考慮すべき。

 

まとめ

自動運転者の実用化、ドローンの商業利用、銀行のコールセンターでIBMのワトソン採用、ソフトバンクのPepper、人工知能の活用はこれから拡大するのは必然です。

こういったブログもテーマだけ与えれば書いてくれるようになるでしょう。実際にアメリカのファンドでは顧客向けレポートを人工知能が作成しているという話もあります。

好奇心がくすぐられますね。

著者 松尾豊氏は「ディープラーニングは人工知能研究における50年来のブレークスルー」と表現しています。

その興奮がわかる一冊です。人工知能に興味のある人は必読です。

 

 

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