【note川柳】#33：お題は「AI（人工知能）」（161～165）

心はＺ世代！ 身体は還暦過ぎた昭和人！ Ｚ世代応援団のじーじです⁉

日本が決定的に遅れてしまった分野がAI（人工知能）とWEB3（DAO）の世界と言われています。

書類は手書き、ミーティングは会議室でのFace to Faceが大事だと言い張る昭和人支配の社会構造では、遅れても仕方ないのですが「AI」で決定的に日本は遅れてしまったようなのです。

Siri（Apple）やアレクサ（Amazon）は、ちゃんと日本語を理解して言葉を返してくれます。そして深層学習を通してどんどん賢くなっています。1年前のアレクサよりも今のアレクサは確実に賢くなっています。

資金力を武器にGAFAMの独壇場が続くのでしょうか？

今回のお題は「AI」です。

追い越すぞシンギュラリティAIが⁉

シンギュラリティという言葉を聞かれたことがありますか？
Singularityを直訳すると「特異点」
「AI（人工知能）」が人類の知能を超える転換点（技術的特異点）のことを言います。

現時点では、2045年にはAIが人間の知能を超えると予測されています。

既に「アルファ碁」のように分野を限ればAIが人間の能力を凌駕し始めました。囲碁は、AIにとって難敵と思われていましたが、Googleの「アルファ碁」に囲碁の名人でも勝てなくなりました。

Alpha碁は盤面を評価する「value networks」と動き（次の一手）を選択するための「policy networks」という（人工知能に用いる）評価関数を使っているそうです。

これらの評価関数を使ったディープニューラルネットワークは人間の囲碁のプロによる「教師あり学習」と「自己対戦による強化学習」の組み合わせにより囲碁の学習（ディープラーニング）が進んでいくそうです。

つまりこういったAI技術の差は、やがて薬剤やワクチン開発といった分野に決定的な差をもたらし、全ての産業の競争力を左右しそうです。

さてさて、日本はどうなっていくことか？　頑張れ！Ｚ世代⁉

先生の教え次第で馬鹿チンが⁉

昭和人が懐かしい先生と言えば、武田鉄矢さんの「金八先生」！
本人よりも「この馬鹿チンが」の物まねを思い出します。

さて、AIの世界でも「この馬鹿チンが」という出来事がありました。

2016年の3月、MicrosoftはAIボットの「Tay」を公開しました。
ところが、16時間もしないうちに、Tayは無神経な反ユダヤ主義者になってしまい、かなり人種差別的で攻撃的なツィートを始め、『ナチスは正しかった』などと言い出しました。

Tayにひたすら反ユダヤのコメントをし続けた特定の人の偏った考えをAIが学習してしまったことが原因でした。

アルファ碁が人間の囲碁のプロによる教師あり学習と、自己対戦による強化学習の組み合わせによって囲碁の学習（ディープラーニング）が進んでいったように、結局教師である「人間」が間違ったり、悪人であれば、AIは馬鹿チンになってしまうのです。

AIは万能ではなく、こういったリスクを十分に理解した上で発展していく必要があるのです。

診断に自動運転お手の物

AIの最前線では、何といっても自動運転が注目の的だと思います。
ハンドルのないオール自動運転車の世界になれば、不幸な自動車の死亡事故は撲滅され、交通事故が激減する未来が待っているでしょう。

更に画像診断をディープラーニングすることで医療分野では「AI×専門医」で癌の早期発見等の精度がどんどん高まっていくことでしょう。

更には過去の判例をディープラーニングすることで優秀な「弁護士×AI」というリーガルテックと呼ばれる分野でも活躍しそうです。

日本は1票の格差が2倍以上あるような選挙区が解消しませんが、選挙の区割りにAIを活用した格差ゼロ提案といったことも米国では既に始まっています。

こんな動きを知ると本気で心配になるのが「AIに仕事を奪われてしまう」のじゃないかということですね。

つまりAIを使いこなす側に回らないとAIに代替される分野ではお金が稼げなくなります。

ますます旧来型の「教育」からの脱皮が重要です。

20年後を先回りした教育の今を変革しなければ、世界の中で日本の存在感がどんどん小さくなっていきますよ。頑張れ！Ｚ世代⁉

腹落ちが何故かできない不採用

もしも就活で「不採用通知 by AI」を受け取ったあなたが企業に質問した時に「AIが決定しましたので」と「何故？」の理由説明を省略されても納得できますか？

「AIがなぜその判断を下したのか」という理由を知ることができない可能性があるのは問題ですよね。

また、自動運転車が事故を起こした場合の責任の所在はAIの設計者か、部品メーカーか、組み立てメーカーか、それとも所有者なのか？

AIが答えを導き出すまでの「プロセス」がブラックボックス化したのでは、間違った結果が導き出されたときの原因を追及することが困難です。

AIが、人間の無意識バイアスの影響を受けてしまうケースもあるでしょうから、学習に用いられるデータに偏りがないかなどを定期的に確認することもAIの実用化には重要なポイントだと思います。

Amazonの採用技術性差別

流石にアレクサのアマゾン、2018年にAI採用を断念するのも早かった！

この事実からもAIにどのようなデータを学習させるかによっては結果を間違った方向に導いてしまう危険性があるということです。

ただし、こういったAI倫理とでもいうような論点は既に課題として研究され始めており、シンギュラリティの2045年までには克服されると考えられています。

凄い世の中になりました。
負けるなＺ世代！
頑張れ！Ｚ世代⁉

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(感謝)

▼月曜日に「うれしいお知らせです！」通知と「おめでとうございます！」通知をいただきました。先週は運動部活動をテーマにした投稿をしました。みなさんの沢山のスキ応援のお陰です。いつもありがとうございます。

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