[ざっくり解説] AIとは何か? [ヒトとAIの未来]
Summary
TLDRこのトークでは、AIの定義とその歴史、機械学習とディープラーニングの違い、そしてAIと人間の関係について説明されています。AIはコンピューターが人間のような知能を再現する技術で、最近ではディープラーニングの進化により多くのタスクを自動化できるようになりました。しかし、AIが完全に人間の仕事を置き換える未来はまだ低い可能性であり、人類はAIと共存し、自分の強みを活かして進化するべきです。
Takeaways
- 🤖 AI(人工知能)はコンピューターが人間らしい知能を再現する技術で、現在は特化型AIが主流です。
- 📚 AIの概念は70年以上前、アラン・チューリングが提唱し、計算する機械と人間という本で議論されました。
- 🎮 1960年代には、人类的な思考過程を模倣する第一次AIブームがあり、ゲームNPCのような振る舞いを目指していました。
- 🧠 1980年代には第二次AIブームがあり、エキスパートシステムが登場し、専門家の知識を学習して問題解決を目指しました。
- 🌟 2006年にディープラーニングが登場し、AI技術の大きな革新をもたらしました。
- 🔍 機械学習はデータから特徴を学習する方法で、ディープラーニングはその発展形で、自動的に特徴を抽出します。
- 👀 AIは言語化できない情報を自動で特徴抽出し、マッチングアプリでの好みの理解など、人間が感じづらい情報を処理できます。
- 🚀 AIの発展により、専門的な仕事もAIに置き換えられる可能性があると考慮されています。
- 💡 AIは膨大なデータ量を扱う能力があり、人間の経験を超える診断や治療を可能にします。
- 👥 人間とAIの共存が重要で、AIは決断力や創造性などの人間特有の能力を補完する役割を果たします。
- 🌐 AIが進化し続けることで、未来の職業や社会のあり方について考える必要性が高まります。
Q & A
AIとは何ですか?
-AIとは、人間のような知能をコンピューターが再現するための技術のことです。
汎用AIと特化型AIの違いは何ですか?
-汎用AIは任意のタスクを人間と同じようにこなすAIで、特化型AIは特定のタスクに特化したAIです。
AIの歴史はどれくらい古いですか?
-AIの概念は約70年前、1950年代にアラン・チューリングによって提唱されたことに始まります。
チューリングテストとは何ですか?
-チューリングテストは、機械が人間のように思考できるかを判断するためのテストです。会話が成立すれば、機械が人間のように思考できていると判断します。
第1次AIブームの主な焦点は何でしたか?
-第1次AIブームでは、人間の思考過程を模倣し実行する推論やパズルを解く方法などが主な焦点でした。
エキスパートシステムとは何ですか?
-エキスパートシステムは、専門家の知識をAIに学習させて問題解決を行う技術です。
ディープラーニングと機械学習の違いは何ですか?
-機械学習は人間が特徴を指定して学習させる必要がありますが、ディープラーニングではAIが自動で特徴を学習し、理解します。
AIが人類の知能を超えるシンギュラリティはいつ来るとされていますか?
-2045年頃にAIが人類全体の知能を超えると言われています。
AIによる音楽作成は現在どの程度進んでいますか?
-GoogleなどがAIでの作曲を実用化するなど、音楽作成にAIを活用する技術が進んでいます。
将来、AIに仕事を奪われないためにはどうすればよいですか?
-人の感情に触れることの多い仕事やコミュニケーションを取りながらの仕事を選ぶことが、AIに置き換わりにくいとされています。
Outlines
🤖 AIの基礎知識と歴史
この段落では、AIの基礎知識と歴史について説明されています。AIはコンピューターが人間のような知能を再現するための技術であり、最近では非常にブームになっています。しかし、AIの概念は70年前の1950年にAlan Turingが提唱したものです。AIの歴史を振り返ると、1960年代には第一次AIブームがあり、エキスパートシステムが開発されましたが、限界を感じて冬の時代を迎えました。2006年に大きなイノベーションが起こり、ディープラーニングの登場がAIの発展に大きく貢献しました。
🧠 機械学習とディープラーニングの進化
この段落では、機械学習とディープラーニングの進化について述べられています。機械学習は、人間が特定の特徴を教えることで学習させる方法であり、ディープラーニングはその発展形で、自ら特徴を探し出す能力があります。ディープラーニングは、言語化できない情報を自動で特徴を見つけ出すことができます。例えば、マッチングアプリでの好みの理解や、AIによる作曲などが挙げられます。しかし、ディープラーニングでは学習の方向性は人間がコントロールできず、何が起こったのか理解できないこともあります。
🌐 AIと人間の共存と未来
最後の段落では、AIと人間の共存と未来について話し及んでいます。AIは膨大なデータ量を持ち、世界中の症例や治療方法を学習することができます。しかし、AIは人間とは異なる思考を持っているため、共感や感情の交換は難しいとされています。AIが仕事を奪う可能性がある反面、人間に置き換えられない部分もあると説明されています。例として、音楽制作や法律相談など、AIと共存しながら働くことが重要であると強調されています。最終的には、AIがすべてを奪っていく未来は低い可能性であり、人間は自分の強みを活かしてAIと共存し続けることが重要とされています。
Mindmap
Keywords
💡AI(人工知能)
💡機械学習
💡ディープラーニング
💡エキスパートシステム
💡AIの冬
💡シンギュラリティ
💡特化型AI
💡チューリングテスト
💡ビッグデータ
💡AIと人間
💡AIの発展
Highlights
AIが社会に浸透し、再現を当たり前のように扱われるようになってきた。
人工知能(AI)の定義は統一されておらず、コンピューターが人間らしい知能を再現するための技術とされています。
汎用AIと特化型AIの違いが説明されており、汎用AIはまだ実現が難しいとされています。
2045年までにAIが人類全体の知能を超える「シンギュラリティ」が来るという説がある。
AIの歴史は1970年代に遡り、アラン・チューリングが提唱した「計算する機械と人間」の本が登場しています。
チューリング試験は、機械が人との会話が成立するかどうかを判断する考え方として提案されました。
1960年代には第一次AIブームがあり、推論や探索を模倣したAIが開発されました。
第二次AIブームでは、エキスパートシステムが登場し、専門家の知識を学習させる技術として注目されました。
2006年にディープラーニングが登場し、AI技術に大きな革新をもたらしました。
ディープラーニングは機械学習の進化形で、学習データの特徴を自動で探し出す能力があります。
AIが進化すると、人間が理解できない結果を出す場合もあると述べられています。
専門的な仕事もAIに置き換えられる可能性があると触れられています。
AIと人間が共存し、それぞれの強みを活かした働き方が考えられています。
AIは膨大なデータ量を扱う能力があり、人間の経験を超えた診断や治療が可能になる。
AI同士の対決は興味深くないと感じるという、人間の感情や共感の重要性が指摘されています。
AIが進化しても、人間が持つコミュニケーション能力や感情は置き換えられないと強調されています。
AIの導入後も生き残るためには、人とのコミュニケーションを重視した仕事にシフトすることが重要です。
AIがすべてを奪っていく未来は低い可能性とされ、人間が働かなくていい時代も来ないとの見解が示されています。
自分らしい価値や強みを大切にし、AIとの共存時代に適応するためのアドバイスが提供されています。
AIが作曲する技術が実用化されており、未来の可能性が示唆されています。
最終的には、AIが仕事を奪うのではなく、人間の生活を支援する役割を果たすと期待されています。
Transcripts
はいみなさんこんにちはの会さんですシンガポールで it 社長やってます
今回はですね再現を当たり前のように社会に浸透してきました ai について
ざっくりと解説していきます
まあ ai ってそもそも何なんっていう非 it 系の方やこれから a 案につい
て勉強したいエンジニアさんの方なんかにを
ススメです今回の内容はこちらになります
そもそも人工知能とはまぁ最近年愛 ai って言葉を見ない日がないぐらいブームに
なってますよね
そんな人工知能を簡単にどういうものなかっていうことを説明します
次に人工知能の歴史についてまあ簡単に説明します
実はね人口と
のって結構古くからあって皆さんを驚かれるかもしれません
次に機械学習と軽いディープラーニングとかまぁよく見る言葉ですがこれがどういう
ものでどういう違いがあるのかを解説します最後に人工知能と人間っていうテーマでお
話しさせていただきます
でははじめに人工知能っている
なにいって話なんですけれども実はこれといったね統一された定義はなくてなんとなく
コンピューターが人間みたいな知能を再現するための技術という感じです
大きいとねえ皆たぶんこういうのとかこういうのとか
まあこういうのとかこういうのとかを想像すると思うんですけどこういうのは汎用が
楕円愛ってのに分類されてて残念ながらね今の技術ではまだまだ実現は難しい
竹て現代ではまだ特化型 ai というのが主流です
汎用が大変愛っていうのは本当に人間と同じような何でも対応できる
まるで意識を持っているようなそんなことを機械で実現するそういう ai のことを
いいます
特化型 ai っていうのはまあ例えば英語がめっちゃ強いとか画像から何か木
敵のものを抽出するとかまあ音声認識釣りとか言語を翻訳するとかそういう何かの
タスクに特化した ai のことを言いますこのあたりはね弱いやい強い ai と
いうような文でよされることもあります2045年2年前 ai が人類全体の知能を
超える
いわゆるあのシンギュラリティというのが来ると言う
れてるんでもしかするとねその頃には汎用が大嫌いっていうのは完成しているかもしれ
ませんね
まあではま詳しくはね後ほど解説するとして実は意外と長い ai の歴史について
紹介したいと思います ai という姉概念が生まれたのは絶対今から70年
ぐらい前のことで1950年にねアランチューリングっていう人柄した著書の計算する
機械と人間っていう本に登場しますこの本のなかで機械は考えることができるのかと
いう問いを出してその答えとして機械が施工したかどうかは人との会話が成立したか
どうかれい判断するとしましたこれってまあいろいろと議論があって例えば中国が全く
できない人を部屋に閉じ込めて紙で言葉を書いてやりとりするってゼッケンをするとし
ます
ニーハオ回って書いてある紙がその部屋に入れられたら o hawai って書いて
返すチーファンな
雨はって書いてある紙がその部屋に入れられたら g 号ラーって返します
で予め教えておいたら実際そういう実験をした時に会話は成立しちゃいますよね
じゃあそれってね中の人は中国を理解しているのかっていう疑問が湧きますよねこれは
ね中国
の部屋っていう思考実験なんですけどまぁ興味がある方は調べてみてください
ちなみにアランチューリングは現在のコンピュータの基礎理論を作り出した人としても
有名で
実際のコンピューターはまあカレーの提唱したね
チューリングマシンっていう原理でう動作しています
このチューリングマシンっていうのはまあ理論を定義したものでそれを実現したのが
ジョン法印ノイマンという人でこの人はねコンピューターの生みの親とも言われて
すべての音コンピューターは今ノイマン型コンピュータって実は呼ばれます
こんな感じでまあ実は ai っていうのは最近かなり話題にあがってますけど
子
でコンピューターダンジョン日からこの概念が存在しますその後ね
1960年代に第1次 ai ブームってのが訪れますこの時は人間の思考過程を表現
し実行しようとする推論というものやパズルを解く方法をバターンは決して探し出す
探索という考え
方がメインでした簡単に言うとゲーム内のねー
npc がまるで人間のように振る舞うとか
ゼストかオセロとか将棋とか言おうとかのゲームを pc と対戦できることという
レベルのものが ai とされてた時代になります
現在の人から見てもあまり驚きもすごさも感じないと思うんです
けど当時の人たちもすぐにまあ限界に気づくんですね
腰でもルールに外れたことやまあルールが曖昧な言葉等には対応できずすぐにブームは
去ってしまいますたらこの時登場した
はぁセプト論っていう理論は今主流になってるディープラーニングの帰途になってい
たりします
たあの mit で開発された自然言語処理プログラムのイライザっていうのがあるん
ですけどこれはね皆さんの iphone に入っている siri に発展したとさ
れてますなのでブームはねすぐに去ってしまったんですけどあきらめず研究し続けた
まあ先人たちのお陰で今の ai があるって訳ですね
次に少し冬
の時代を迎え1980年代に第二子 ai ブームがきますこの時のコンセプトは
エキスパートシステムと呼ばれるもので人工知能にね専門家の知識を学習させて問題
解決をするようにする技術になります
私もね大学時代にエキスバードシステムって講義をとってた記憶が
ありますねこれはまぁ今で言うとアマゾンとかね
オススメの商品だしたり関連商品を出したり
これを買った人をこれを買ってます的なレコメンデーション園前に応用されていると
いえますただまぁこれもねすぐ限界がきて当時のコンピューターにはね必要な情報を
自ら収集して蓄積する能力がなく
学習させるのに非常に年膨大なデータを人が入力する必要があったり
まあ例外処理とか矛盾した問題に対処することができませんでした
プログラミングをねしたことある人なら if 文って知ってると思うんですけど
極端に言うとこのエキスパートシステムっていうのはもう
膨大な if 文の組み合わせで学習させるようなもんで
実際に運用するにはねすごく大変なものでしたその後また ai は冬の時代を迎える
んですけれども
ようやく2006年に大きなイノベーションが起こりますそれがディープラーニングの
登場ですね
糖度人間がチェスでコンピューターに負ける時代になったその出来事がね
非常に大きなインパクトを与えましたなので今の ai ブームっていうのがまあ大
惨事 ai 部うって事になりますが大きな技術革新としてはインターネットの普及で
ビッグデータと呼ばれる大量のデータが用意できるようになったことそしてその膨大な
データを学習する方法としての機械学習
とディヴラーニングですこれをね今度しちゃってる方が多いと思うんですけど
簡単に言うとまあリープラーニングは機械学習が発展したもので機械学習はね人間が
どういう特徴があるかというのを明確にして学習させる必要があるんですね
例えばなストリングを見上げるように ai に学習
いうさせるとします機械学習では人間は林坊を教えるのにリンゴの写真と赤いですよっ
ていう情報を教えます
梨を教えるのになぜの写真と黄色いですよって情報を学習させる必要があります
ディープラーニングではねリンゴを教えるのにもりんごの写真だけ
なしを教えるのインナー
しの写真だけを学習させますそして映画勝手に特徴を探し出して赤いのがリンゴで
黄色いのがな品やなっていうふうに理解します
身近な例であげるとマッチングアプリとかでねまあよく好きな異性のタイプとかを登録
してかコナミの以前は写真をいくつか選ぶみたいなやつが機械学習で
キンダーとかみたいにね写真だけバーって魅せられて好みか創価じゃないかを選んで
自動的に ai が自分の好みを理解してくれる
これがディープラーニングみたいなもんだと思ってください
これって何がすごいかというと言語化できない情報ってありますよねま例えばまあ寿命
目の大きい子が好きなんやけどでも
この目の形はちょっと違うよねあそうそうこういう感じの方がいいわとかまぁ言葉で
うまく伝えられないもの
こういうのを ai が自動で特徴を見つけ出してくれるという部分はディープ
ラーニングのすごいところです
まあでも難しい点といえば機械学習の場合はねある程度その学習の方向性を人間が
コントロール
で出来るんですけどディープラーニングで学習させるともう何でそういう結果になった
のかっていうのがもう人間には全然理解できないっていう事態が発生します例えば
スーパーの売り上げを上げるために色々とまぁ deep learning させた
結果
店内のこの位置に転院を立たせれば良いよって答えが出たとします
でその通り会えずまあその通りにやってみましたまあ確かに売り上げが上がりました
でもなんでって感じでまあ全く人間が理解できないんですよね
つまり人間の能力ではこれについてさらに改善とかできないみたいなそんな時代に陥っ
てしまいますまあこうなるともう人工知能から離れられなくなっても人工知能を
言いなりになってしまうなんかまぁそんな未来がまあ確実に音ずれちゃうんじゃないか
なんていうところがまあ個人的に気持ち悪いかなって思ってますでまぁこの先見ないで
ね人間と ai がどのように関わっていくのかっていうのはまあ個人的なね
まぁ予想というかそんな感じの話をするとみんなねよくあの aa 西
音を奪われるって話名誉にすると思うんですけど
まあ確かに ai が完全に代表されていく仕事っていうのは存在すると思いますただ
まぁ実はね意外と専門的な仕事がそれに該当してしまうんじゃないかなと個人的に考え
てて
例えば先生と呼ばれるような職業学校の先生とか税理士た
会計士さんマート弁護士さんとかねこうやってねーま決まったルールの中で判断したり
行動したりする仕事なので意外とね ai に代表されやすかったりするんですよ
六法全書とかね全ての判例を記憶して瞬時に応用できる弁護士ってまあなかなかいない
と思うんですよね
またまあ医者ですねドクターとかも
自分の軽減本当に感情を診断して治療するんですけど
人間っていくら頑張っても世界中の愛車が経験したデータを基に診断することを言えば
不可能ですよね
で ai だとま仕組みが整えば世界中の症例すべてその治療方法とかねその結果
を学習して応用することができちゃいますあともう一つはまあ意思決定する立場の人間
ですねまぁ実は社長とかってあの a に奪われやすかったりするんじゃないかと個人
的に思っていますが自分がな経験とね
まあ ai が持つ膨大なデータ量を比べたらまあ勝てないだろうなっていう部分は
あるんですよねこういう数
専門家の部分でまあうまくその専門家が ai を使いながらまず ai と共存して
いくと思うんですよね
まぁこんな悲観的に考えるとちょっと嫌な感じになるんですけどまぁ実はね私その後
このあたりはまあ共存して行くだろうけど完全に置き換えると思ってないんですね
まあなんでかっていうと先ほどか
移設したんですけどまぁ ai が出した判断でも人間にはリッキーができないんです
よね
もうなんかなんでそれを選ぶのかが
わからない子ってすごく気持ち悪いですよね人間と ai ってほんと違う行きも
みたいなもんでまぁ宇宙人みたいなもんですよね
例えば ai と人間がね以後で勝負してたらなんかこう人間に勧請し移入して熱く
なったりするよ
まあそれって何となく人間がこういう思考でこういうところで悩んで行
いう決断をしたんだっていう部分そういうところが共感できたりして盛り上がれると
思うんですよ
逆に例えば ai 同士がいいをさしててももう全然盛り上がらないと思うよね何も
問題と思うよ例えば社長が ai だったら社員がついてくるのかとか
ai の弁護士と課税者に悩みを相談したいかとかそういう部分で
へ
人間ってコミュニケーションが取りたいなんか安心感があるそういうところを求めるも
やと思うんですよねでこういう部分がまあ ai と差別化できる部分だと思ってます
例えばね弁護士に相談してあーこれってダメですかねはいそれダメですね
両あったらちょまい相談料返せってことになりますよね
でこういう時にやっぱ
にこれはダメなんですけどまぁこここういう理由でこういうエリー方へと多分 ok だ
と思いますとかそういうの欲しいやで社長とかも
はいまあうちの会社はこういうふうにやり野菜とまぁ名でだしますとどのどういう理由
でそういうことをするに使って聴いた時にまあええからやれやって言われたら正社員的
にはちょっと嫌ですよね
を言う理由でこうしたほうがいいかでこうやっていきましょうっていう説明がやっぱ
必要ですよね
なのでまぁこういう職業に限らずまあコミュニケーションをとらない必要としないそう
いう部分とかねそういう人は ai に置き換わりやすいと思うんですよね
なんで ai に仕事を奪われたくないなぁと思ってる人はまあ人の感情
に触れることの多い仕事これはちょっと極端なんですけど実は結構好きなアニメで
キャロル& tuesday っていうのがあってこれけっこう未来の話でこの時代で
は音楽というのはすべて人工知能が作曲してまーそれが常にヒットしている
でまぁその世界をまあ人間の力だけで曲を作って頑張っていくみたい
な話なんですけど結構オススメなんでちょっと見てもらったらいいなぁと思います
実際ねすでに今 google が ai で作曲するとかまあそういう技術がね結構
実用化されているのであながちそんな遠い世界の話ではないやカーっていうのも面白い
かなと思ってますただまぁ別にみんなにねそんな芸術家とか
なんかのカリスマになる必要があるって言ってるわけじゃなくて
まあ単に事務的なやり取りをしてタスクをこなすんではなくてコミュニケーションを
とってね強化は追うようなそんな感じで仕事をすればまあうちちょっと ai 導入
それから大量リストラするででなった時も生き残れると思います
最後ねちょっと全然 it 関係ない話になりましたけど
ai がすべてを奪っていく未来っていう可能性はこれはまぁこ前的にはすごく低いと
思っています逆によく sf であるような音 ai が仕事をすべてしてくれるから
人間が働かなくていいって時代も絶対に来ないと思っていますまあねえなんでまぁ皆
さんも何か自分
枝毛できるとかそんな自分らしさとか自分の強みとかねそういうのをね大事にしていっ
てもらえたらなぁと思いますではね
今回はんまぁこのあたりで簡単に終わらせていただきます
もしねもっとこういう部分突っ込んで解説してほしいとかも疑問に思った事などござい
ましたらコメントお願いします返事します
また
面白かったって方はチャンネル動力や高評価お願いします逆に思えなかった宛てがだ
わーも低評価でもいいんで残していってくださいそれでは次回またお会いしましょうさ
よならー
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