“AIとは何か”　中高年、かつ文系向き

What is AI？ for middle aged.

皆さん、こんにちは！　最近、いろいろなところで５GとかAIなんていう言葉を耳にしますね。あるいは自動運転だと、IoTだとか。

小さい頃にイメージしていた未来が来る感じがして、なかなかワクワクしませんか？

とはいいつつも、時代がどう変わっていくのかわからない、ちょっとした不安感もあります。若い世代は、すぐに順応していけるのではと思うのですが、これからの中高年、まさに私達の年代は、ともすると思いっきり置いてけぼりを食らいそうな気がします。

そんなわけでこれからしばらくの間、私は最先端の技術を徹底的に調べていこうと思い立ちました。今本格的に始めないと、結構やばいのではと。

ですので、わからないながらも少しずつ勉強して、皆さんにお伝え出来たらいいなと思っています。一緒に学んでいきましょう！

Kusunoko-CI Development

2020.01.01

STEAM教育、考えていますか？

https://kusunoko-ci-development.com/steam-education

Are you thinking about STEAM education for your kids?こんにちは。皆さんは子供さんの教育について、何かこれと言って力を入れておこうみたいなものはありますか？　英語もいいですね。習い事、音楽とかスポーツなんかもいいですね。今うちの息子は、体操クラブみたいなのに入って毎週汗を流して楽しんでいます。まだ4歳ですから、なんか特別なことができてるわけじゃないですけど、縄跳び習ったり、でんぐり返りしたり、本人とても楽しんでおります。まずは健康づくりということで、楽しく体の使い方や運動を学んでくれたらいいな...

AIとは

まず「AI」は、人工知能＝artificial intelligenceの略です。

私の中でのイメージは、単純に言って「喋って、会話ができるロボットの頭」くらいの感覚です。そうですね、ドラえもんとか。あれだけ会話できるロボット、しかもあれだけ動けるってのはすごいことなんじゃないでしょうか。マンガですけど。しかも人間と同じもの食ってますからね、もう構造がどうなっているのか全然わからない。なんで飯食うんだよ。自重しろよ。

Wikiさんに定義があるんですが、それすらなんだか。

「言語の理解や推論、問題解決などの知的行動を人間に代わってコンピューターに行わせる技術」、または、「計算機（コンピュータ）による知的な情報処理システムの設計や実現に関する研究分野」ともされる。

技術、とか研究分野という話なんですかね。私は純粋に、すごいコンピューターという認識でした。

ただ、情報工学者・通信工学者の佐藤理史さんの言葉も紹介されていて、

「これまで人間にしかできなかった知的な行為（認識、推論、言語運用、創造など）を、どのような手順（アルゴリズム）とどのようなデータ（事前情報や知識）を準備すれば、それを機械的に実行できるか」

とのこと。やっぱドラえもんですよね。確かに飯を食う機能はいらんですよね。

でも残念なふがら、そういう「何でもできる系のAI」というものは存在しないと、IBMさんのWeb pageにしっかり書かれているです。

『人工知能に関する「よくある10の誤解」──すごい人工知能はまだ存在しない』

言ったことを、忠実に再現できるコンピューターシステム。それは果たしてAIなのか？　ちょっと頭のいいコンピューターというだけではないか？　

一応あと10年ですって。じゃあと10年でドラえもんとかタチコマですか！？

AI の種類

で、いろいろこのAIというものを調べていくと、強いAIと弱いAIという説明に行き当たります。これはなんなんでしょうね？

これはアメリカの哲学者ジョン・サールさんが作った用語だそうです。

以下簡単な説明を。

• 弱いAI：これは、ある限定的な部分に能力が絞られてていて、主に人間の作業のお手伝いをするように作られたAIです。皆さんご存知のSiriとかそうですね。スマホに向かって聞くと何かしら答えてはくれる。でも突発的なことには対応できない。囲碁とかのコンピューターもそうですね。囲碁は強いかもしれないけど、ほか何か期待できるわけではないです。でも囲碁AI「AlphaGo Zero」というのが現時点で最新型のようですが、もう人間は絶対かなわないそうですよ（gigazine.netさんより）。

• 強いAI：こちらは人間と同じように、突発的なこと含め、いろんなことに対応することができるようになっているAI。例えば、有名なところだと、映画「ターミネーター」に出てくる”スカイネット“とか。あとはドラゴンボールの人造人間。あれ確か生殖機能もありますよね。ドラえもんよりすごいじゃん！　でもよく考えたらドラえもんですごいのは4次元ポケットの中身であって、彼ではないということに今気づいてしまいました。

で、もちろん想像はつくかと思うのですが、現在人類が開発にしのぎを削っているのが、この弱いAIのほうで、強いAIはかなり未来のお話になりそう。

でもこの強い方はいらないんじゃないのかな。怖いですよね。「ロボット3原則」と組み込んでも突破してきそうな気がする。

ちなみにこの「ロボット3原則」というのは、アメリカのSF作家アイザック・アシモフがSF小説の中で語ったロボットが従うべき原則です（ROBOFUNさん）。

 （第一条）

ロボットは人間に危害を加えてはならない。また、その危険を看過することによって、人間に危害を及ぼしてはならない。

（第二条）

ロボットは人間にあたえられた命令に服従しなければならない。ただし、与えられた命令が、第一条に反する場合は、この限りでない。

（第三条）

ロボットは、第一条および第二条に反するおそれのないかぎり、自己を守らなければならない。

スカイネットにこんこんと聞かせてやりたい3か条ですね。

AI/機械学習、ディープラーニングの違い

AIを調べていくと必ず出てくる言葉、「機械学習とディープラーニング」。なんなんでしょうか？　全部AIなんじゃないの？　その違いは何？　ということで調べてみました。全然わからん。

まず、AIと機械学習、ディープラーニングの違いですが、これらは別々の概念ではないとのこと。どうやら図のような関係性と言いますか。

AIの一部として機械学習があり、さらに、その機械学習の一部としてディープラーニングが存在している、ということのようですね。コンピューターマトリョーシカ。

AIというのは、我々人間の脳みたいに機能するコンピューターを指します。あるいはそれを実現しようとする試み。

で、機械学習は、AIを作り出すためのコンピューターが踏むべき計算とかプログラムの手順（アルゴリズムと言います）を、コンピューターそのものが、データから学習するしくみです。機械（コンピューターが）が自分で学習するんですね。

コンピューター自身が、データから繰り返し学習する中で何らかのパターンを見つけ出すこと。そして学習した結果を新たなデータにあてはめることで、パターンにしたがって将来を予測する機能が備わっていく。昔は人手によるプログラミング（命令）で全部やらせなきゃいけなかった計算・プログラムの手順を、大量のデータから自動的に構築可能にする、というのがコンセプトです。

要は、コンピューターが自分で学び、パターンを発見して、そのパターンからちょっと先の事、考えてみようじゃないの、となるようにコンピューター自身に勉強してもらってるということですね。

つまり、ドラえもんもどきみたいなAIになってもらうために、学ぶ方法自体を開発・実装させて、どんどん“Pre‐ドラえもんもどき”に自分で勉強していってもらう、というのが機械学習ということですか。いちいち人が、ああしろこうしろと言わなくても、コンピューターが勉強していってくれる。こりゃありがたい。

ディープラーニングは？

じゃディープラーニングは何？　深層学習というようですが。

この一個上の階層に当たる機械学習というのは、機械が自分でせっせと学んでいってくれるんでしたね。

その「せっせと学ぶ方法」の中身というのが、このディープラーニングになります。そう、あくまで方法の一つ。

何をしているかいうと、コンピューターが一生懸命情報をふるいにかけているようなイメージ。

人間の脳は、目・耳などから得た情報をいろいろな判断基準と照らし合わせて、それがなんであるかを認識しています。で、このディープラーニングというのは、こういういろんな判断基準（階層といっていいのかな）をコンピューターに持たせてあげることによって、彼らが最終的にふるいに残ったものを“それ”と認識しやくすく（正解を導きやすく）なるようにしてあげた。つまり、判定基準の階層を、人間の脳みたいにいっぱい作って上げて、情報がそこを通るたびに、どんどん正解に近づけるようにしてあげた、親心。それがディープラーニングの極意。

そもそもは、コンピューターそのものの精度が上がった、そして、ネットインフラの進歩、のおかげで超大量のデータにアクセスできるようになった背景と相まって、このディープラーニングが成立する下地が出来上がったわけでですね。

例えば猫みたいな写真を見せられる。で、これでもか、という速さでこれでもかというくらいのデータにアクセスする。そのアクセスの過程で、猫はこんな色で、こんな形で、こんな形になることもあって、三角の耳があって、目はこういうので、柄はこうで、でも例外は…と、そん猫写真をいっぱいの階層を通過させることによって、最終的にかなり高精度な猫判定をくだすことができるようになった。これがディープラーニングの実態ということしょうか。

つまりこのディープラーニング（階層性判断機能と名付けちゃいました）をもとに、機械がみずから学ぶことで、AI＝ドラえもんもどきになっていく。その現時点の方法が、このディープラーニングということですか？　私はね、今強烈にメンターが欲しいですよ。

ドラえもんもどき（AI）が持つ、学習への態度と取り組み（機械学習）。その機械学習の現時点での中身・やり方がディープラーニングということですね！　ふーーー、すっきり。

かなりざっくりですけどね。よく知ってる人に、こういう判断であってるのか、確認したいですよね。

まとめ

そんなわけで今回は、AIというものを学んで、時代に取り残されないようにしよう！　の第1回です。Kusunoko-CI、遅ればせながら、この辺勉強していこうと思います。それはひいては、子供の教育につながっていきますよね。親が興味を持って、環境を用意したことに、子供は自然と惹かれていくもんです。

できれば、Kusunoko-CIがAIエンジニアとかなりたい！　「今から？」という声も聞こえてきますが、まぁ為せば成る。かもしれない。ただただ、自分の世代でなく、次世代の子供がどう生きていくか、のほうがすでに大事だったりします。

それにしても、今回いろんな情報を片っ端から調べましたが、なんとまぁわかりづらい！　「お前それ本当に意味分かって書いてんのか？」、あるいは「わかってもらおうと思って書いてんのか？」という記事の多いこと多いこと。

今後ともわかりやすい記事目指してまいります。