ビッグデータと人工知能 可能性と罠を見極める みんなのレビュー

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2016/10/07：
　人工知能が人の仕事を奪うわけではない。
　人工知能が人を支配するというのは、欧米・ユダヤ系の一神教の、特殊な思想。
　人工知能は、知能増幅（ちのうぞうふく、Intelligence amplification、IA）に役立つ。
　アジア系の多神教的な思想。
　ビッグデータ・集合知で、人が使えるよう分析して傾向をみたりするのがIA。

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p106 「コンピュータ〜は過去によって〜規定され〜人間は〜現在の時点で判断しながら生きている」が双方の違いなのか？条件の数と学習、性向によって判断の基準や要素が異なるだけでそれ程大きな違いはないのでは？
コンピュータと人間は違うという仮説、前提に立って話を構築している印象。
未来予測は現在を含めた過去の集合から起こり得る傾向を推測する以外になく、それは勘であっても同じこと。
何を持って人間と比較するのか。正確なコピーができたらそれは弱点もまた併せ持つ。

p122 言葉の意味が確定するのは使われ方(文脈)によるので、文脈を理解する精度が上がれば、訳の精度も上がるのでは？

中断〜もう読まないだろうな。。

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だまされた！わけではないけれど、楽観的に過ぎた。だいたいこういうことには慎重な方だったのだけれど、働かなくても収入がある、理想的な世界のような気がしたからだろうか？ちょっと安易に信じて、他人にも話してしまった。反省。先日、先端的？書店　枚方ツタヤで、同時にＡＩ関係の本を２冊購入した。だいたい分かってはいた。楽観的な方を先に選んで読んだ。ちょっと夢を見たかったから。そして本書を読んで、やっぱりそんなことないよな、と夢ははかなく消えた。タイムマシンができるとは思わないが、自動車が空中を走ったり、食べたいものがボタン一つで出て来たり、人間の奴隷は無理だけれど、ロボットがなんでもやってくれるような、そんな未来を子どものころは想像していた。何一つ実現していない。しかし、外国語の勉強は必要なくなるのではないかとひそかに思っている。翻訳とか通訳とか、そういう仕事は必要なくなるのではないかと思っている。思うのは自由だけれど、他人に言うのはよそう。本書を読んでいると、どうもそういうこともなさそうだから。ＡＩもビッグデータも上手に使わなければいけない。使える人間にならないといけない。

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ビッグデータの勃興から人工知能の紆余曲折などは一般的な話ですが、ユダヤ-キリスト教的一神教世界観に映るロボットや人工知能についての考察が特に面白かった。汎用的で人間的な人工知能はそもそも無理なので日本は実用的な特化型人工知能を目指せとの言説は納得、汎用人工知能は欧米がやっているからと官が主導すると第5世代コンピュータの二の舞いになりそう。

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自分が大学生の頃に携わった人工知能研究は、第2世代のブームだったようだ。
当時は、素直にプログラムを書いて、コンピュータに処理させれば良いことを、自然言語処理をさせて、プログラムを書かなくてもコンピュータが人間の意図を理解して、処理するという状況を目指していたと思う。
第3世代のブームである現在は、ビッグデータ、集合知と統計処理の活用。気をつけなければならないのは、相変わらず^、コンピュータには、プログラム(予め、書いたもの)が、必要だということ。自己学習すると言っても、その自己学習の仕方は、予めプログラムされている。そのことを忘れては、ならない。

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人工知能の未来を基礎情報学の立場から見直した本と言えるだろうか．深層学習などのAI技術にはさらりと触れるだけで，もっぱらその技術の社会的意味を問う本．

著者はソフトウェア技術者として出発しコンピュータ工学者から転身し，「情報社会や情報文化を論じる文系の学者になった」という人．「普遍主義を批判し相対化するため，構造主義やポスト構造主義などのフランス現代思想に夢中になり，1990年代半ばにフランスに留学」し，その後「文理融合の東京大学大学院情報学環」の教授になった人．
ここまで書くと，本書の読者層は全く限られたものになるんじゃないか．

人間のような生物と機械は「概念」「意味」「知識」といったものが持てるか持てないかによって劃然と区別されるべきで，従って機械は「人口知能」に進化することもなく，シンギュラリティなんて言うのも，一神教の欧米人達の戯言にすぎないというのが主張のようだ．

さすがの私でもこれはちょっと大雑把にすぎやしないかと思う．この前に読んだ戸田山和久の「哲学入門 」では少なくとも，「意味」や「情報」とは何かを丹念に考察していた．そういうスタンスがここにはどこにもない．文系の学者と理系の学者がもっと話し合うべきという著者の提言はその通り．しかしその前にお互いに会話のできる言葉を学ばなければいけないのだな．専門者の間のバリアは非常に高い．

私はコンピュータが人間を超越する人格を持つようになるとか，ならないとかの議論はするのはいいけど，実りがないんじゃないかと考える．それよりも人間から見て，「感情」「情緒」「気配り」なんてものを，全くもっていないような「人工知能」が重要な決定を瞬時に確率的なことだけで行う可能性のある社会の方がよほど怖い．もう金融市場はそうなっているし，金融恐慌は人間が止められるものではなくなっているように見える．そういう意味では是非「人工知能」にも心を与えて欲しいとも思うが，何が善で何が悪かというのはあまりにも線引きが難しい．

そういうことを偉い学者さんや政治家たちは文理を超えて，国境を超えて一生懸命考えなくてはならないのだな．

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シンギュラリティに対しては予想通り？批判的だった。知能とは生存本能とも密接に関係するため、人間にしか宿らないみたいなことを書いていたような。じゃあ機械にも生存本能を持たせようということで、あとは映画の通り

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人工知能を斬る、著者はコンピューター科学のライターの代表で、特化型AIは有用だが、汎用AIへの西洋の予測や論調は一神教の裏返しであり、現実はDNAや簡単な生命も合成できない状況で人間の意識の再現などできるわけはないとしている。そもそもAIの歴史を振り返れば、期待と裏切りの繰り返しであり、ディープラーニングが特化型のブレークスルーにはなったが、汎用性のブレークスルーではない。そりゃそうか。
とはいえ、特化型は強みを持ち、人間の単純労働を代替することが考えられるので、教育で汎用的な人間を育てることが重要という。Intelligence Amplifierを使いこなすことができれば、さらなる発展が望めよう。

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書名のとおり、ビッグデータと人口知能についての本なのだけれども、いまいち何を言いたいのかは分からなかった。シンギュラリティが来るといわれてるけど、そんなものはこないと言いたいのだと思う。
アメリカで2012年、中古車の品質データを相関分析したところ、「オレンジ色のクルマは欠陥品が少ない」という結果を得られたらしい。面白い結果だけど、数が少ないだけじゃないのかと。
そういえば、シンギュラリティと聞くと、人工知能が人間を支配する世界というイメージがあったけど、シンギュラリティを広めたことで有名なカーツワイルや楽観主義者なんだとか。まあ、どっちも両極端なので、一般人は深く考えないようにしたほうがいいとのことだ。
後、高校の情報の授業にも少し書かれていた。自分の時の情報は、数学の先生が副業でやっているようなそんな感じだったけど、今はちょっと違うのだろうか。そういえば、妹が高校生の時の情報の教科書見せてもらった時は、思ったより本格で驚いた覚えがある。

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いまやタイトルとなっている言葉を目や耳にしない日はない。イメージだけが一人歩きしてしまい、ＡＩが我々の生活に欠かせない存在になるのであろう近い将来には期待と共に不安も感じるが、著者の丁寧な解説が確かな視座を与えてくれる。

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AIからIA (Intelligence Amplifier)へ、という主張には大いに共感できるものがある。人間が、その能力を活かすためにどう使いこなしていけるかが、今後の課題だろう。

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コンピューターと人間の基本的な違いをよく考えてごらんということが書いてある。小林雅一「AIの衝撃」とは、だいぶ違ったことが書いてあるように感じた。

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【非・人間機械論】
シンギュラリティの言葉に代表されるような、人工知能が人間と同等(それ以上)の知性を獲得する未来は到来しないと著者は主張する。人間の生命活動における判断は根本的に「生存本能」と結びついている点で機械と大きく異なる。
知性の働きを「目標設定」と「問題解決」に分けると、課題解決は機械に可能であっても、生存本能を持たないためそもそも自ら目標設定する事が出来ない。ここに根本的な機械に超えられない壁がある。

【集合知、Deep Learningの過信】
現在注目を浴びているDeep Learningを筆頭とする人工知能の技術は基本的に過去のデータを大量に学習した統計に基づく論理計算の結果を出力しているに過ぎないため、過去から仮説推量すること以外はできない。人間は身体知・暗黙知を使って判断する為、過去に無かった事例に遭遇した場合でも自らの理性に基づいて臨機応変に対応できる。
よってAI万能説は否定し、Deep Learning等による結果の集合知はあくまで判断材料を提供するIA(Intelligence Amplifier)として使用し、最終的な判断は複数の専門家らによって行われるべきと著者は述べている。

【今後必要な人材】
また、最後に著者は、プログラミング技術やリテラシーではなく、システム構成を根本的に理解するエンジニアとしての知識と、情報と知性の本質について考えられる文理融合の統合的な情報学の能力を有する新たな人材が必要であると主張している。

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主に読んだ箇所のまとめ。

・機械学習
・ディープラーニングの概要
・現在進められてる人工知能は、あくまでも所与の目的関数の元に判断し、正しい結果またはその根拠になる蓋然性（確率）を提示するだけ。これは「機械」。
・一方「生物」は、「生きる」という広義の目的の元に、個々の目的関数を設定。必要に応じ分析、判断もする。
・ヨーロッパ系研究者に多い汎用人工知能を危惧する声は、人間機械論を前提とし、目的関数の設定さえも可能と勘違いしているから（？）。
・一神教の延長線上には、神を頂点としその下に人間、（人間以外の）動物などを置く秩序体系がある。しかし人間機械論に立てば、すべてのことは一つ（目的）につながるので、機械でさえも目的を設定する最上位、神の位置に立てるのではと考えてしまう。