AI vs. 教科書が読めない子どもたち

最終更新: 9月1日






















≪著者≫

新井 紀子

≪問い≫

シンギュラリティは起きるのか

≪概要≫

今後、AIのようなイノベーションに代替可能な人の労働価値が急激に下がり、賃金格差が広がっていくことが考えられる。また、AIに代替されない職種にはそれ相応の能力やスキルが必要であるため、AIにより置換された労働力の受け皿が無くなってしまう。すなわち失業者があふれてしまう。これにより、可処分所得の中央値が劇的に低下し、消費者の消費行動に影響を及ぼす可能性がある。企業サイドのおいても、AIで代替可能な業務を代替した企業とそうでない企業とでコスト体系に大きく差が出始めるだろう。

1. ディープラーニングとは何か

イチゴをイチゴだと判断するために、機械に人間並みの物体検知能力を持たせようとすると何万もの様々な検体から各特徴とその重要度を割り出して物体を特定する必要がある。これに必要なのがビッグデータであり、これがイチゴであると教えるデータを教師データと呼ぶ。上記重要度を調整していくのが学習であり、これをAIによって自動で学習させるのがディープラーニングである。

2. AIの限界はどこか

目標や目的が定量的に明確で、かつ明確な制約条件の中で最適解を求めることが得意であるが、基本的にAIは文章の意味を理解できない。「私は広島と岡山に行く」という時、広島が人名なのか県名なのかを判断できない。「私は太郎が好き」と「太郎は私が好き」もAIにとっては使われている単語が一緒なので違いが読み取れない。そういう意味で、柔軟に、かつ常識的に理解が求められることに関してAIは対応できないのである。

例えば、「洗剤は料理に使わないでください」の「洗剤は」を主語として考えてしまう。人間であれば常識的に主語で無いことが分かるが、これをAIは理解できない。

3. シンギュラリティは起きるのか

AIが人間を超越する時が来るか(シンギュラリティ)、という問いに対してNoである。もしこれが実現されるとすると、人間が脳で考え行動する全てを計算式で表現しなくてはならない。これはほぼ不可能に近い。AIはただの計算機であるため、中身の計算式や条件分岐が正しくわかっていないと機能しない。

それでは現在行われているビッグデータを活用したディープラーニングにより、限りなく人間に近づけることは可能かどうか。不可能であると考えている。AIが得意とするのは、限られた条件の中で大量の教師データを用意することで最適解を出す確率を上げていくことである。限られた条件を自動で設定したり、教師データを用意勝手に探したりすることは、「世の中に役立つとは何か」「有意な教師データは何か」を理解する必要があるため、文章や画像の意味が理解できないAIでは到底不可能である。

≪こんな人におすすめ≫

・なんとなくざっくりAIを知りたい方

≪併せて読みたい書籍≫

・シン・二ホン

・日本再興戦略

・イノベーションの解


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