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人工知能(AI)の使いこなし方について

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こんにちは、小宮山です。

筆者は10年ほど前に、ソフトウエアエンジニアとして入社しました。

当時はGoogleが日本に上陸してから日が浅く、AIがこれほどまでに日の目を浴びることになるとは思いもしませんでした。

筆者の会社でもAIの応用は進んでいて、製品の検査に応用するというプロジェクトがスタートしていました。

3つ上のエースエンジニアがキーパーソンで少々癖が強いひとだったのですが、筆者と気が合い、AIの基礎についてトレーニングしてもらいました。

その人とは、今は仲たがいしちゃって目も合わせませんけどね。

今回は人工知能(AI)の使いこなし方について解説します。

ちょっと今更な気もしますけど

  • AIで人の仕事はなくなるんじゃないか?
  • AIが人間を滅ぼす

ってな感じのAIは万能である説がはびこってまして、とうとう筆者の会社のCTOまでもがお熱になっちゃったので、限界をまとめておいたほうがいいかなと思いまして。

知能とは画像である

コンピュータができたとき、AIは簡単に完成するだろうと皆が思っていました。

実際、掛け算などの計算力やハードディスクに記憶する要領なら、人はコンピュータに歯が立ちません。

ところがAIは、いまだに人に並ぶだけの頭脳をもっていませんよね。

それは至極簡単な理由です。

「人間は、自分が理解していることを漏れなく言葉で説明することはできない」

という当たり前の事実でした。

例えばみなさん、自分がどうやって歩いているかを漏れなく説明できますか?

  • 腰の角度
  • 膝の上げる長さ

なども含めてすべて数値化したうえでの説明です。

ムリゲーですよね?

数字および言語化できないことは、教えられないので、AIは学習できません。

そもそも人だって最初は真似から始めますから、どう考えも不可能です。

そこで2010年に入って、ディープラーニングという技術がブレークスルーを引き起こしました。

ディープラーニングというのは、ニューラルネットワークというプログラムの発展形です。

超簡単に言えば、私たちの目の仕組みを応用したものです。

画像を小さいパーツに分解して、そこで色の濃淡を設計者が作ったロジックに基づいてランダムに変えます。

変えた結果、正解と一致すればOKで、そうなるまでロジックをひたすら組み合わせて試行錯誤していきます。

つまり、ディープラーニングは私たちの思考を画像に置き換えてることが大きなポイントです。

みなさんも経験があるのではないでしょうか?

例えば仕事で上司やお客さんから依頼されるときを振り返ってみてください。

いちいち言葉で思考してますか?

おそらくはイメージとシミュレーションが頭の中で回る感じがしているのではないでしょうか。

知能とは画像であるならば、私たちが3Dゲームよりも2Dゲームのほうが極めやすい理由も説明できます。

昔の偉い人の発言や古典では

「思考力は母国語に支配される」

「日本語で言えないことは英語では絶対言えない」

ってなことをよく書かれています。

けれど筆者は英会話ができるようになった実感として、間違ってるように思います。

いちいち日本語で考えたのを英語で翻訳なんてしませんからね、話せる人は。

AIはグレーボックス化しつつある

画像で考えて学習できるようになったAIですが、なぜAIが人間を攻撃する・滅ぼすなんてことが言われるのでしょうか?

それはAIに与えているロジックで得られる結果の中に、人間が理解不能なモノがあるからです。

  • AとBを組み合わせたら、目覚ましい正解率を出せるようになったが説明ができない
  • ロジックだけでは、詰め切れないパラメータがある

などが見られますが、こんなのは物理学の世界では当たり前の事実です。

分からないところは、「こんなもんじゃないの」的な経験則で「えいや」で数字を与えます。

そもそも私たちの常識だって、全部が全部リーズナブルじゃないですよね。

  • すべて説明できるロジックを、ホワイトモデル
  • 全く説明できないロジックを、ブラックモデル

と言います。

物理学では、両者をミックスしたグレーモデルを使うのが当たり前です。

グレーモデルの注意点は、きちんと仕様書を守ること。

あるところでの常識は、他での非常識になるから気をつけてねってことです。

例えば握手。

欧米では握手するときは、相手の目を見なければ失礼ですが、韓国では目を見るほうが失礼です。

AIを使うのなら、使用しても安全な範囲を守らなければなりません。

知性は人間しかもっていない

さて今まで「知能」について解説してきました。

一方で、「知性」という言葉もあります。

知能と知性の違いは

  • 問題の解き方を見つける能力が知能
  • 問いを設定できる能力が知性

です。

社会人なら耳にタコができるほど聞かされる、PDCAサイクルで言えば

  • DoとCheckはAIで代用できる
  • PlanとActionはAIで対応できない

ってことになります。

問いを設定するとき、ふつうは

「何でやるの?」

から始まりまるはずです。

意味もしくはストーリーを求めます。

それは人間がサバンナ時代を因果関係、つまるところストーリーを認識することで、生き残ってきたからです。

AIにはストーリーを設定する能力はありません。

だからストーリー設定は人間が、解き方はAIに担当してもらうと抜群の能力をえることができます。

実は筆者は機械デザインの仕事にて

  • 問いを筆者が設定
  • 解き方はAIが実施

することで、パフォーマンスが約500倍になっています。

もちろんAmazonのAWSというコンピュータクラウドをレンタルした上での値ですけどね。

AIのメンテナンスに年間300万払ってますが、会社に言わせればペイしまくりだそうです。

それでは、本日のまとめです。

  • 問題の解き方を見つける能力が知能であり、問いを設定できる能力が知性知能とは画像である。そして、知能とは画像認識である
  • AIはグレーボックス化しつつあり、怖がられているが物理学では常識であり、家電のように安全な範囲を守って使えば怖がる必要はない。
  • 知性は人間しかもっていない。問いを人間が設定し、解き方はAIが実施する組みあわせが、仕事の進め方のメインになる

筆者がAIのロジックに関わったのは、就職してすぐの20代でした。

臨床心理学者メグ・ジェイの言葉が、忘れられません。

キャリアの最初の10年は、人生でどれだけ稼ぐことができるかに大きく影響するということは事実です。

脳は20代の間に2度目にして最後の成長期を締めくくり、成人期に向けて配線し直すのです。

同じ考え方をもった友人たちと集まってばかりいる20代は、自分たちの知り合い、知識、考え方、話し方、働く場所を制限してしまうのです。

20代を有効的に使うことは、あなたが、仕事や恋愛、自分の幸福、世界のためにできる、最もシンプルで、それでありながら最も変化を生むことができることである、ということです。

現代の30歳は昔の20歳ではありません。

20代の生き方が、あなたの人生を決めるのです。

20代に得た知識と経験は、筆者の稼ぐ力の基礎になっています。

では、また明日。

Ciao~。