人工知能が社会にもたらすメリットを76項目列挙します

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人工知能のメリットとはどのようなものか知りたい人
「人工知能、AIに興味があります。どのような事に使われて、どのような良いことが考えられているのでしょうか。わかりやすく教えてください。あと、色々な意見があると思うので、偏った意見ではなく様々な考えを知りたいです。」

こんな悩みを解決します。

人工知能に関する良書とそれぞれの本の要旨を紹介します

人口知能については、主にメリットを強調する楽観論とデメリットを強調する悲観論に分かれます。近年、人工知能関連の本が多く出版されていますが、その殆どはメリットを強調するものです。それでも人工知能の応用分野は広く、どのようなメリットがあるのか全容を掴むのは困難です。本記事では、人工知能に関する良書を取り上げ、その要旨だけをピックアップしました。なお、本記事で紹介する書籍とその要約はフライヤーさんの記事になります。
(引用元:https://www.flierinc.com/)

それでは早速、本の紹介とその要点です。

東大准教授に教わる「人工知能って、そんなことまでできるんですか?」

  • 日本では1980年代から人工知能の仕組みが検討されていた。近年ビッグデータが取得できるようになったことで、当時実現できなかったことが可能になってきている。
  • コンピューターは膨大なデータの処理が得意だが、逆に人間は、少ないサンプルから似たパターンを見つけることを得意とする。抽象化のために「近似」の判断基準をもつことが人工知能の今後の課題である。
  • 人工知能がデータ分析やパターン認知を担うようになったとき、人間に残される役割は、意思決定をすることと、責任を取ることの2つになるかもしれない。

人工超知能が人類を超える

  • 技術的特異点の到来が近づく今、人類進化の大きな流れの中で特異点の意味を考え、特異点後のビジョンを描くことが求められている。
  • 人類は農業革命、産業革命、情報革命という三大革命を通じて、物質、エネルギー、情報の3つを自在に操れるようになった。
  • ロボット革命により、「仕事に就かなくても暮らしていける」社会になると著者は予測している。その後、生物革命が起きれば、遺伝子の意図的改変と、再生医療・ナノテク医療による不老不死が実現する可能性もある。

グーグルに学ぶディープラーニング

  • ディープラーニングは機械学習の一種であり、人間の脳の神経構造を模した仕組みを有している。最大の特徴は、大量のデータがあれば、画像認識や機械翻訳といった複雑な処理の機能を、人間が処理方法を与えることなく、比較的簡単な手法で構築できるところにある。
  • グーグルは家庭のAIコンシェルジュ「Google Home」や、画像や動画を保存する「Googleフォト」などのさまざまなサービスにディープラーニングを取り入れている。

シンキング・マシン

  • 2012年に画像認識分野で多層ニューラルネットワークが画期的性能を示すと、世界的ブームとなり現在のAI高速進化につながった。
  • AI技術を応用したスマートデバイスやAIアシスタントは、日常生活に浸透しており、やがてAIが人々の仕事を奪っていくと同時に新たな職種を生むと予測されている。
  • AIは新しい絵を描いたり小説を書いたりするなど、創造性を発揮している。自然選択を模倣する「進化的アルゴリズム」を用いて、前例がない独創的な設計が実現している。

2020年、人工知能は車を運転するのか

  • 自動車メーカーは、自動運転により、事故のない安全で快適な交通社会を実現しようとしている。自動運転技術を支える中枢にあるのが人工知能である。
  • 現在は産学官がインフラ整備やフォーマット統一にあたっており、人・車・道路が三位一体となり、安全で安心な自動運転をめざしている。
  • 手動運転から自動運転に移行しても、緊急時に運転操作をドライバーが引き継ぐ場合があるため、人と機械の協調運転が欠かせない。自動車メーカーはドライバーの状況を車が把握する様々な技術開発を行っている。

いまこそ知りたいAIビジネス

  • マッキンゼー・グローバル・インスティチュートの発表によると、AIを導入すれば業績が大きく伸びると予想される業種は、全体の69%にのぼる。
  • アメリカのファッション通販サイト「スティッチフィックス(Stich Fix)」は、AIの力と人間の力をうまく組み合わせたサービスを提供している。
  • AI導入プロジェクトを頓挫させないためには、サンプルデータの分析が必須である。そうすれば、企業が抱える課題に対してどのようなアプローチがありえるのかを見きわめられるからだ。著者の会社では、このプロセスを「AI診断」と呼ぶ。

AIとBIはいかに人間を変えるのか

  • BIは、格差・貧困問題の解決策として前向きに検討すべきである。
  • 導入の懸念点である「フリーライダー」や「財源確保」といった問題も解決可能だ。
  • AIが生産活動のほとんどを担う時代においては、「再分配」が重要となる。再分配施策のなかで、最も民主主義的で経済合理性があるのがBIである。
  • BIの導入によって、人々は「生きるための労働」から解放され、純粋に豊かさを求める活動に従事できるようになる。

AI時代の人生戦略

  • 「STEM(=科学、技術、工学、数学)」に、A(芸術)を足した「STEAM」を身につけることが、これからの社会では必要不可欠だ。
  • 現代の仕事の約半数はAIやロボットに代替されてしまうが、新しく生まれる仕事もある。「AIを使う仕事」と「AIに使われる仕事」のどちらを選ぶかはあなた次第だ。
  • 近いうちに、あらゆる仕事からサイエンスとテクノロジーを切り離せなくなる時代がやってくる。いまのうちから、テレビや雑誌、入門書を活用し、広く浅く情報に触れておくべきである。

AI経営で会社は甦る

  • これまでコンピュータやAV機器・通信関連に限られていたデジタル革命は、AIやIoT技術の進歩によって、今後は全産業におよぶと予想される。
  • ネットビジネスのようなバーチャルな世界では、サイバー上でビジネスが完結していたためスピード重視だった。一方で自動車などリアルでシリアスな世界だと、それぞれ独自のノウハウがあり、ローカルな要素が強いという特徴がある。
  • これからはソフトウェアとハードウェア両方における組織文化の特徴をよく理解したうえで、それらをうまく統合していく経営が求められる。

AIをビジネスに実装する方法

  • AIは自社のボトルネックとなる経営課題を解決するために活用すべきである。
  • ディープラーニングの画像認識の精度は人間以上になった。AIの導入によって非構造化データが宝の山に変わる。
  • AIを導入することで、経験とカンだけに頼ることなく、ファクト・データをもとにした仮説の検証、施策の検討・立案が可能になる。

データの見えざる手

  • ウェアラブルセンサ技術を活用して得られる大量データは、これまで科学の対象とならなかった経済活動や社会現象を科学的手法で解析することを可能にする。
  • 人間行動や社会現象に関する計測データの統計分布の殆どがU分布に従う。つまり、人間は自分の意思で自由に行動を決めていると考えているが、実際は自然法則に縛られている。
  • 人の幸せはウェアラブルセンサで測ることができる。また、幸せは人から人へと連鎖的に伝染する。
  • 膨大なデータの背後にあるパターンや法則性を明らかにし、そのデータの元となるモデルを逆生成する、いわば「自ら学習するマシン」は、今後社会におけるサービスとその中での人間の役割を大きく変える。

人工知能が金融を支配する日

  • ヘッジファンド業界は、最高の人工知能技術者をIBMなどの企業から引き抜き、人工知能の研究開発を秘密裏に進めている。
  • 驚異的な速度と精度で取引の意思決定と執行を行うロボ・トレーダーが、相次いで世界の金融市場に進出している。
  • 人工知能の進化に寄与したのは、多階層のニューラルネットワークを使った機械学習である「深層学習」だ。
  • オズボーンの論文「雇用の未来」によると、金融の中核を担ってきた職種の多くが、今後ロボット化される可能性が高いという。

2020年人工知能時代 僕たちの幸せな働き方

  • 幸せな働き方を生み出すためのポイントは、AIと協働することで何ができるのかと思いを巡らすことである。
  • 人間ならではの価値を生み出すには、現在の仕事を、AIの苦手な領域である、コミュニケーター、モデレーター、イノベーターの領域にいかに近づけていくかを考えることが重要である。
  • 今後のリーダーは、テクノロジーの最前線を学び続け、率先してAIを活用し、多様なメンバーを巻き込むことが求められる。

ホモ・デウス(上)

  • 人類は飢饉、疾病、戦争という問題を解決しつつある。人類の新たな目標はホモ・サピエンスをホモ・デウス(神のヒト)へアップグレードすることであり、不死、幸福、そして神性の獲得が追求されていくだろう。
  • 農業革命が有神論の宗教を生み出したのに対して、科学革命が生み出したのは人間至上主義という宗教だ。いまのところ科学と人間至上主義は両輪となって、現代社会を構築している。しかし今後、ポスト人間至上主義が生まれるかもしれない。

ホモ・デウス(下)

  • 人間至上主義は「自由主義」「社会主義」「進化論的な人間至上主義」の3宗派に分かれて争い、最終的に自由主義が勝利した。
  • 現代において自由主義が支配的なのは、科学やテクノロジーともっとも相性がよいからだ。
  • 自由主義は科学の発展とともに隆盛してきたが、いまは科学が自由主義に疑問を投げかけている。
  • 自由主義の崩壊後、新しく生まれる可能性のあるのが「テクノ人間至上主義」と「データ教」だ。前者はホモ・デウス(神のヒト)を、後者は「すべてのモノのインターネット」を志向する。

人工知能はなぜ椅子に座れないのか

  • 「無限定環境」を生きる生命の「ホメオスタシス(恒常性)」という生命維持プロセスにおいて生じる「自己認識」が、「心」や「意識」の根幹だ。
  • 今日の情報化社会を支える根本思想は「コンピュータが人に取って代わる」ではなく、「人間とコンピュータが共生する」である。
  • 「シンギュラリティ(特異点)」とは「人工知能がみずから成長進化し人智を超える」という概念だ。しかしこの考えには、生物の知能と人工知能の違いや、そもそも「知性」「生命」とはなにかという視点が欠けている。

人間の未来 AIの未来

  • iPS細胞の研究はいま、「再生医療」と「創薬」という2つの分野で進展している。
  • 生命科学の世界には研究成果をリアルタイムに共有する仕組みがない。それがいま問題視されている。
  • AI導入を推進する際に重要な観点となるのが、AIの答えに人間が納得できるかどうかだ。なぜならAIが答えを導き出すプロセスはブラックボックスであるうえ、判断ミスを犯す可能性もあるからである。
  • 重要なのは情報の「量」を増やすことではなく、それらを「質」に転換し、遭遇したことのない新たな局面でもうまく対応することである。

AI vs. 教科書が読めない子どもたち

  • 本当の意味でのAI(人工知能)はまだ存在しない。よってシンギュラリティ(技術的特異点)が近いうちに起こるのはありえない。
  • AIは今後、既存のホワイトカラーが担っている仕事を代替する存在になる。
  • いまの学生は暗記や計算を得意としているが、基本的な読解力に欠けている。暗記や計算はAIの得意分野であり、このままだと彼らの仕事はAIに代替されてしまう。
  • 教育のあり方をあらためて見直し、読解力を基盤とした、柔軟性を養うプログラムにしなければならない。そうしなければ、AI大恐慌という最悪のシナリオを迎えることになるだろう。

AIに負けない自分で考える子どもを育てる21世紀型教育

  • 社会が大きく変化していく中、教育も時代の変化に合わせた「21世紀型教育」へと転換しなければならない。
  • 三田国際学園では「相互通行型教育」によって考える力を鍛えている。先生が投げかけた質問に対し、グループで議論して見解をまとめ、プレゼンするというものだ。このプログラムを通じて生徒たちは、隣の生徒が深い洞察・思考をしていることに驚かされ、知的刺激を受けてさらに成長していく。

ディープラーニング活用の教科書

  • ディープラーニングは電気やインターネットと同じく「汎用目的技術」といえる。日本企業がAI技術を駆使して世界で勝ち残るためには、まずはロボティクス、インタラクションの領域でプレゼンスを高める必要がある。
  • AI活用を自社で考える場合、まずは既存のオペレーション効率や業務プロセスの最適化を検討し、その次に製品・サービスの付加価値向上を視野に入れるとよい。
  • AIの学習度合いによって導き出される結果は異なる。そのため、他社で成功した施策が自社にも成功をもたらすとは安易に考えないようにしたい。

明日、機械がヒトになる

  • SR(代替現実)はVR(仮想現実)を上回るリアリティをつくりだす。これにより、これまでむずかしかった主観的な体験の伝達もできるようになるかもしれない。
  • 人間にとって最も理想的なインターフェースは人そのものである。
  • ロボットが発展した将来、人間は自らの存在価値を何に見出すのか迫られることになるだろう。
  • 人間の「活動予算」は決まっており、たとえば原稿執筆作業には1日の29%程度しか使えない。
  • 幸せを定量化することは、かえって多様性の促進につながる。

データサイエンティストが創る未来

  • 近年ビックデータを扱えるようになった理由は、コンピューターの計算能力、識別能力、コミュニケーション能力などの技術的な改善である。しかしソフトウェアとハードウェアが進歩し続けるためには、人間の頭脳とエネルギーと資金力が欠かせない。
  • ビックデータを活用する定石は「感知する」「観察する」「行動する」ことである。ビッグデータ技術によって改善が進んでいる測定と監視は「観察する」に相当する。物事が明確に見えるようになれば、賢明な行動を取れる確率は高まるのである。

日経テクノロジー展望2019 世界をつなぐ 100の技術

  • 2019年には、複数のテクノロジーが交わり、世界をつなぐ「クロス」の動きが活発になる。
  • ビジネスパーソンに期待するテクノロジーを尋ねると、深層学習や自動運転など、AI関連の技術が上位を占めた。これらの技術が2019年に社会を変え始めるという期待が込められている。
  • AIやIoTをはじめ、ICTはさまざまな分野のテクノロジーとクロスし、テクノロジー同士のつながりも促進し、都市や街を大きく変えていくと予測される。

AI時代の子育て戦略

  • 「ガリ勉をして東大」をめざす時代は終わった。これからは好きなことにとことんハマることが強みになる。
  • 一流になるためには、素質+のめりこむ力が必要だ。まず自分が子ども時代に好きだったことを子どもにやらせてみよう。そして興味を示したものはどんどんやらせる。飽きてしまったらやめさせればいい。
  • AI時代において、つぶしがきくのは「転職がしやすい」職業だ。AIに使われるのではなく、使う側の人間になるために、STEM(科学・技術・工学・数学)教育を実践しよう。

今回は以上です。
人工知能が社会にもたらすメリットについての理解が深まりましたら幸いです。