AIの今後について考えなければならないこと

ここに書かれているブログはA8．netで書いたブログです。AIについて考えなければならないと思いはてなブログにのせてみました。

今、AIの進化が目覚ましい。今後、AIはどこに行くのであろうかということを私は考えてしまいます。AIの前にRPAについて今現在、社会にどのような位置付けかを考え見たい。
私が勤務している会社でもRPAが導入されているのです。RPA自体はそんなに高度な知識を必要としないのです。日本のRPAの開発で有名なのがWin actorです。企業名はNTTデータです。RPAツール「WinActor」は、NTTグループで研究・利用を続け、技術とノウハウが詰まった、業務効率を支援するソフトウェア型ロボットです。
もし明日、AIのこれ以上の進化に終止符が打たれたとしても、AIが世の中に与える影響がなくなるとは思わないほうがいいだろう。



グーグルやマイクロソフト、アマゾンのような大手テック企業は、AI分野の才能と高性能コンピューターをずらりと揃えることで、コアビジネスであるターゲティング広告や顧客の消費行動予測を強化している。

さらには、自社のネットワーク内で外の参加者にAIを使ったプロジェクトを運営させることで利益を上げようとしている。そうすることで、ヘルスケアや国家の安全保障といった分野の発展が促進されていく。AIのハードウェアが改善し、機械学習の人材養成講座が規模を拡大し、オープンソースのマシンラーニング・プロジェクトが生まれたことで、AIはさらに新たな産業へと進出が加速していった。

消費者は、AI搭載のサーヴィスやガジェットを今後ますます目にするようになるだろう。とりわけグーグルやアマゾンにとっては、マシンラーニングの進歩が、自社のヴァーチャルアシスタントやスマートスピーカーといった製品をよりパワフルなものにするはずだ。例えば、アマゾンの一連のカメラ付きデヴァイスは、持ち主や周囲の環境をいつも眺めている。

AIの商用利用の可能性を考えれば、いますぐその分野の研究者を目指すべきだろう。よりスマートなマシンの開発を目指すラボの数はこれまでにないほど増え、潤沢な資金提供がある。それに、まだまだやるべきことはたくさんある。

まだ機械にはできないこと
AIに関する近年の目覚しい進歩、そして心躍るような近未来予測がある一方で、機械にできないことはいまだに多く存在している。例えば、言葉のニュアンスを理解することや、常識を推し測ること、ひとつふたつの少ない例から新しいスキルを学習するといったことだ。

AIのソフトウェアが、多様性・順応性・創造性を備えた人間の知能に近づくには、こうしたスキルを習得する必要がある。ディープラーニングの先駆者、グーグルのジェフリー・ヒントンは「その大きな挑戦で進展を見るためには、この分野を根本のところから再考する必要性に迫られるだろう」と主張する。

AIのシステムがさらにパワフルになるにつれ、より徹底した精査が必要になってくるだろう。刑事司法といった分野での政府のソフトウェアの利用には、欠陥や隠蔽がつきまとう。フェイスブックなどいくつかの企業は、自社の根幹であるアルゴリズムの不都合な欠陥に対峙しなければならなくなった。

AIがさらに進歩すれば、より深刻な問題を引き起こす可能性もある。例えば、女性や黒人に対する固定概念・歴史的な偏見を、永遠に固定してしまうかもしれないのだ。市民団体やテック業界自身が、いまやAIの安全面・倫理面に関する規則やガイドラインの制定を模索している。スマートになっていくマシンの恩恵を十分に享受するには、わたしたち自身がスマートにマシンを使う必要があるのだ。
Windows上で操作可能なアプリケーション、個別の業務システムを利用した業務をシナリオ（ワークフロー）として学習し、ユーザのPC業務を自動化します。この説明を簡単に言ってしまえばホワイトカラーのルーティンの仕事を通常業務で使っているデスクトップパソコンでソフトを組み込みそれを稼働させるということです。プログラミングの知識は必要ではなくロボット化したパソコンに自動に数字を打ち込ませるとか毎日の同じような作業をwin actorのようなソフトに記憶をさせひたすら作業をさせるというものなのです。欧米では5年以上前から導入を本格的させていました。どのような業種に向いているかといえば金融関係などがいい例だと思います。そのため銀行などは今、大幅なリストラを始めているのです。人は間違うが私に言わせればコンピューターは間違わないと思っています。どの企業でもそうですが間接部門といわれる管理をするような業務をしているところにはいいソフトではないでしょうか。
RPAはあくまでルーティンの作業に向いているというだけだと思います。AIとは違うのです。AIがRPAを管理することができれば人のやる作業的な仕事をしなくてもいいわけです。
AIを語るうえでテック企業の存在が大きくかかわってくる。


グーグルやマイクロソフト、アマゾンのような大手テック企業は、AI分野の才能と高性能コンピューターをずらりと揃えることで、コアビジネスであるターゲティング広告や顧客の消費行動予測を強化しているのです。
さらには、自社のネットワーク内で外の参加者にAIを使ったプロジェクトを運営させることで利益を上げようとしている。そうすることで、ヘルスケアや国家の安全保障といった分野の発展が促進されていく。AIのハードウェアが改善し、機械学習の人材養成講座が規模を拡大し、オープンソースのマシンラーニング・プロジェクトが生まれたことで、AIはさらに新たな産業へと進出が加速しているのです。
消費者は、AI搭載のサーヴィスやガジェットを今後ますます目にするようになるだろう。とりわけグーグルやアマゾンにとっては、マシンラーニングの進歩が、自社のヴァーチャルアシスタントやスマートスピーカーといった製品をよりパワフルなものにするはずだ。例えば、アマゾンの一連のカメラ付きデヴァイスは、持ち主や周囲の環境をいつも眺めている。

AIの商用利用の可能性を考えれば、いますぐその分野の研究者を目指すべきだろう。よりスマートなマシンの開発を目指すラボの数はこれまでにないほど増え、潤沢な資金提供がある。それに、まだまだやるべきことはたくさんある。

まだ機械にはできないこと
AIに関する近年の目覚しい進歩、そして心躍るような近未来予測がある一方で、機械にできないことはいまだに多く存在している。例えば、言葉のニュアンスを理解することや、常識を推し測ること、ひとつふたつの少ない例から新しいスキルを学習するといったことだ。
AIのソフトウェアが、多様性・順応性・創造性を備えた人間の知能に近づくには、こうしたスキルを習得する必要がある。ディープラーニングの先駆者、グーグルのジェフリー・ヒントンは「その大きな挑戦で進展を見るためには、この分野を根本のところから再考する必要性に迫られるだろう」と主張する。
AIのシステムがさらにパワフルになるにつれ、より徹底した精査が必要になってくるだろう。刑事司法といった分野での政府のソフトウェアの利用には、欠陥や隠蔽がつきまとう。フェイスブックなどいくつかの企業は、自社の根幹であるアルゴリズムの不都合な欠陥に対峙しなければならなくなった。
AIがさらに進歩すれば、より深刻な問題を引き起こす可能性もある。例えば、女性や黒人に対する固定概念・歴史的な偏見を、永遠に固定してしまうかもしれないのだ。市民団体やテック業界自身が、いまやAIの安全面・倫理面に関する規則やガイドラインの制定を模索している。スマートになっていくマシンの恩恵を十分に享受するには、わたしたち自身がスマートにマシンを使う必要があるのだ。
人は今後何をしていけばいいかというと考える仕事をすることだろうがそれもAIの膨大な記憶媒体が進化すれば考えることもできるようになると思われます。勧化ることではないことのほかに何があるかといわれればクリエイティブな仕事です。想像を有することをするクリエイティブなことはAIにはまだできないと思われます。AIの今後に進化にはコンピューターはのハード面での進化がまだ必要なのです。
そのためパソコンはスマートフォンが出てきた時になくなるといわれた時期があったがその反対でスマートフォンが必要なくなるほうのが高いのです。単なるリモコンの端末のような感じに近い未来なるような気がします。
我々人間はAIに仕事をとられないように何らかの策を練らなければならにでしょう。
長くなってしまったのでこの辺今日は終わりにします。