AIって最近よく聞くから、知っておきゃなきゃなぁと思っているけども、自分で調べるのはちょっとめんどくさそうって思っちゃいますよねぇ。
言っても、理系でしょう?サイエンスでしょ?関係ないじゃん?俺、関係ない仕事してるしっていうw人が多いと思うんですよね。
でも実はめっちゃ関係あるし、そして面白いんですよ!
そんな話をしていきましょう^^
AI(アーティフィシャル・インテリジェンス)Artificial Intelligence人工知能
人工知能って何ですか?ていうのは実は結構難しいんですよね。一言でこれです!ってなかなか言えないんです。
何でかっていうと、時代によってAIができることがドンドン変化していったからンなんです。
実は現在エーアイエーアイって言ってるけども、エーアイエーアイ言い出したのって結構前からなんです。しかもいまは、第3次AIブーム!
これをまず知らないですよねww
えっ!?第三次だったの!?初めてなんじゃないの?って思うかもしれないんですが、違うんですねぇw
第一次、第二次があったそうなんです。
第一次(推論と探索)
1950年代~1960年代
この時代は戦後間もないですから、だいぶ前ですよね。
その頃のできることは、推論と探索。
簡単に言えば、ゲームのルールを覚えさせて、コンピューターにやらせることができるってことですね。
迷路を解けるようになりました。とかそういうレベルですね。
つまり、この頃はルールのあるゲームをプレー出来るようになったというのが第一次なんです。
第二次(エキスパートシステム)
1980年代~1990年代
マリオとかが生まれた時期ですかねぇ。みんながファミコンに夢中になっていました。
そんな時代にエキスパートシステムは発展していました。
読んで字のごとく、専門家が機械に知識を詰め込んでいって、何でも知っている機械を作ろうとしましたが、知識も不備があるともうダメ。
教えられたことしかできない。守備範囲外のことは全くなにもできない状態だったわけですね。
第三次(ディープラーニング)
2000年代~
機械が覚えたことだけではなくて、機械が自分で学習していくのが加わってきました。
10年以上前から実は来ていたんですね。実用化され始めたから、AIという言葉をよく聞くようになってきたんですね。
2012年AIの世界大会
大会では、画像を認識するコンテストが開催されました。100万枚の画像を読み込ませた後に、これは何ですか?という問題で、その精度を競うという競技でした。
そこでカナダのトロント大学のチームが爆発的な結果を出して、圧勝したところから始まったんです。
サッカーで2−1とか3−0とかの試合をしている中で、1000−2みたいな話ですww
どうやってやったんですか?とみんなから注目された、その仕組みこそ「ディープラーニング」だったんですね。
これを知ってもらうのが今回の目的なんですけど、第一次と第二次では、人が教えたことを覚える機械だったんです。
ところが、機械学習という、つまり機械が自分で勉強するというところに行き着いたわけです!
ニューラルネットワーク
難しい言葉が出てきましたが、簡単です。
要するに、人間の脳を真似した仕組みのことを「ニューラルネットワーク」と言います。
それを何層にも重ね合わせたのが、ディープラーニングなんですね。
過学習とドロップアウト
猫の画像をたくさん覚えさせた機械(過学習)に、希少な耳の長い猫の画像を見せたら、「これは、猫ではない」と判断してしまっていたのが、それを解決したのが、ドロップアウトのシステムでした。
これは発明は、とても画期的でした。
例えていうなら、私たちが駅まで歩いていこうとして、工事で道が塞がれていたら、回り道をして駅にたどり着くように、今までの機械は道がふさがっている時点でダメだったのが、機械が、回り道をして駅に着けるようになった。
あえてランダムに、道を塞ぐこと(ドロップアウト)で回り道ができるAIが誕生したということですね。
Iot、ビックデータ、ロボティクス
いやぁ、また難しい言葉が出てきたぁって人、安心してください。
これは、組み合わせで覚えると一番いいんです。
とりあえず3つがどんなものか、説明してから、AIとの関係性を説明しますね。
Iot(インターネット・オブ・シングス)
モノが、インターネットに繋がっている状態。
普通の冷蔵庫は、インターネットと繋がっていないですが、インターネットと繋がったら、スマホで冷蔵庫の中身が確認できるわけですね。
これは、Iotになるわけです。スマート家電はIotの代表ですね。
ビックデータ
インターネットが普及したことで、世界中から大量のデータが集まりますよね。
あなたは昨日なにを買ったか、あの人は昨日なにを買った、世界中の人の趣味趣向とか、最近の流行りとか完璧にわかるわけです。
今までは、お店に買い物に来た人がなにを買ったかのデータを集めていたのと、世界中の人のデータでは比べ物になりませんよね。
これが、ビックデータです。
ロボティクス
ロボティクスとはロボットの設計・製作・制御を行う「ロボット工学」を指す言葉です。
簡単にいうと機械を作動させる仕組みですね。
AIとのつながり
人間でいうと、Iotは「目」、
ビックデータ、AIは「脳」でビックデータが「知識」でAIは「思考」、
ロボティクスは「手」
と思ってもらうと簡単な気がしてきますね。
こんなことができる
自分の車と、家のエアコンが繋がっていたら、車が家に近づくと同時に、エアコンを付けてくれるシステムができるわけですね。
夏、家に帰って「むわーん」から解放されるわけですねww
駐車場に車が止まってから、何分後に家に着くかデータがあるわけですね。
目で見て、脳で考えて、スイッチを入れる手があれば、どんどん快適になっていくわけですね。
AIにできること
なんかすごいことができるらしいけど、なにができるの?
「わたし、全く知らないんですけどww」っていう友達に最近会いました。
違ーーーう。それは、違うんですよ!!!!
あなた方はもう使ってるんですよ!
10年以上も前から、すでにその仕組みはできていて使っているんです。
そして、まだまだ開発中のものもあるよという話です。
Google翻訳
ありがとう thank you のような変換ですね。これも元々は全然良くないと言われていました。
やばくなぁい?のような話し言葉には全く反応しなかったんですね。なぜなら、第二次AIだったからです。
Apple Siri
顔認証、音声認識、言語認識、意図を理解する。これは、本当に凄すぎですね。
「今日は暑いですか?」(気温が知りたいんですね)ってことだから、気温が出てきますよね。。
暑いですか?、、暑いですよ!ってことじゃぁ使い物になりませんもんねww
Amazon
これも買いませんかぁ?というのが出ますよね?あなたに専門の担当者が付いているような、ピンポイントのオススメを持ってきますよねww
あれもAIなんですね。そして、他の購入者の誰と似ているか分類して、こういうのを買う人だねってわかるわけですねw
NETFLIX
これは驚愕なんですが。なんとAIでキャスティングを考えているそうですwwプロデューサーの好き嫌いで選んでいた?wのが今度は、AIによって選ばれる時代な訳なんですねw
いまこの年齢層には、こういうコンテンツが流行っていて(ジャンル決め)、こういう脚本はすごく満足度が高かった。じゃぁキャスティングは?
この人が出てるのは視聴率が高い、この人は好感度が高いなど。。。
だから、顧客の満足度が高いと言われています。すごいですよね
Uber(eats)
日本では、Uber eatsなのでその話をすると、そのお店の人しか配達できませんでしたよね。
それが、誰々が近いから、あなたの仕事ですって、リアルタイムでわかるわけです。
お客さんは、誰が運びますってすぐわかりますね。
海外では、配車サービスなんですが、この時間帯は、どのエリアがお客さんが多いですよとかの情報も共有されているんです。だから、その辺で車を乗っていたら、お客さんを獲得できるわけです。
Airbnb
どの時期に、どのあたりのニーズが多くなるかなど、すべての管理をしていて、その季節の前には、受け入れの家を増やすためにオーナー側にアプローチするような、プロモーションを行っています。
また、顧客満足度などからも、オーナーの良し悪しを選別しているなどとも言われています。
その他
受付業務、金融(株取引、クレジットカードの不正把握)、スポーツ(全選手の動きの分析)、運転、医療(12万通りの薬の効能を瞬間的に調べられる)、材料(人間が考えたことがない成分の組み合わせで、最強の断熱材などが開発されている)など、すでに生活に浸透していますね。
ここでは、挙げきれないくらいたくさんのことが私たちの生活に生かされていますね。
まとめ
今日はAIについて話をしてきました。
人工知能が、どう私たちの生活に入ってきているかというよりは、もう入りすぎて、なくてはならないものになっているんですよね。
またの機会に、AIでなくなる仕事、なくならない仕事などについても、解説したいと思います。
今日も、ブログを読んでいただきありがとうございました。