2016年03月01日

ITの最前線の考え方。

人工知能の開発によって起きることは、「人間による意思決定の重要度」が増すこと。「人間による単純労働の価値」が減ること。

想定される人工知能の欠点は以下。


1.意志がない。

2.人間のように知覚できない。

3.事例が少ないと対応できない。

4.問いを生み出せない。

5.枠組みのデザインができない。

6.ヒラメキがない。

7.常識的な判断ができない。

8.人を動かす力がない。

ハーバードビジネスレビューの2015.11月号


したがって、上記は、「人間」がこなさなければならぬ。



そして、最近指摘されるのは、人工知能によって実現するのは、自動化ではなく、オーグメンテーション(深化)である。
ディープラーニングも深化学習と訳される。

ディープラーニングは、2012年、カナダのトロント大学が開発したSuper Visionの「データをもとに、コンピュータがみずから特徴量を作り出す機械学習」による驚異的な画像認識の精度によって、注目されたという…。

因みに、
機械学習とは、Yes,Noなど、あらかじめ、答えの選択肢が決定しているもの。
「おむつとビールの相関関係」を発見するデータマイニングとは異なる。
ディープラーニングでは、変数をコンピュータが自分で選ぶこと。




ハーバードビジネスレビューの2015.11月号では、自動化の3つの時代として以下を指摘している。

1.危険で汚い仕事が機械に移行する。
機織や綿くりなど、産業革命。

2.退屈の仕事が機械に移行する。
空港のチェックインやコールセンターの自動インターフェース。人間が、取引のルーティーンや事務作業から開放される。

3.意思決定が機械に移行する。
航空運賃の決定からIBMのワトソンなど、「人間よりも、早く確実な、より優れた選択」を行う。


このトレンドの変化を、
「オートメーションから、オーグメンテーション(深化)」という。
つまり、オートメーションが「人間を楽にする」だったのが、オーグメンテーションでは「新たな仕事を開発する」。
それにより、人間の雇用が確保される。


そう考えてみると、オーグメンテーションも、労働組合に向けたスローガン・プロバガンダの一種という気がしないでもないが…。
posted by スポンタ at 10:33| 東京 ☀| Comment(0) | ネットウォッチ | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする
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