AIと最適化の違いをうっかり聞いてしまう前に

最近ちょっと聞くことが多い数理最適化。
エーアイとどう違うなかなと思った時にチラ見して3分でわかった気分になる資料

Transcript

1. AIと数理最適化の違いを うっかり 聞いてしまう前に読む資料 ～解答者の葛藤を和らげてあげるために～
2. 数理最適化の話をしたときに出る質問 Top3 質問１「ＡＩと最適化何が違うんですか？」 質問２「ＡＩと最適化何が違うんですか？」 質問３「ＡＩと最適化何が違うんですか？」 ほぼ100%聞かれます (気持ちはわかるけど、逆に「なぜ人類はこの質問をしてしまうのか？」と聞きたい )
3. 頑張ってひねり出した解答Ｔｏｐ３ 答１ 答２ 答３ 「コンピュータが人の代わりに最高の答えを見つけてくれるという意味ではＡＩ（人工知能） の一つと考えられますね！ ハハハ」 「ＡＩは大量のデータがないと使えませんが、数理最適化はルールが分かっていれば使え ます。」 「ＡＩは今後どのようになるか つまり予測分析であり、最適化はその後のどのように手を打 つかつまり計画のための分析という違いがあります」 ） …もう勘弁してくれ。 AIが何か知ってて聞いてるのか？（ワシも知らんけど）
4. そもそもAIって何ですか？ 世界で最も納得がいくAI説明 https://twitter.com/matvelloso/status/1065778379612282885 機械学習とＡＩの違いは、 Pythonで書かれていたら機械学習で、 パワポで書かれていればＡＩ！
5. 少し真面目に、AI（えーあい）の定義 AIの明確な定義はなく、「お、知能っぽいゾ」という処理や技術を指す。 現在のトレンドは機械学習だが、それ以外の AIも存在する（というかそちらのほうが歴史が長い） AI ルールベース 機械学習 教師あり学習 ・ディープラーニング 教師なし学習 ・クラスタリング ・GAN ・主成分分析 ・アソシエーション分析 強化学習 逆強化学習 必要なデータ量 多 小 ルール（モデル）の明瞭さ 不明瞭 明瞭 （なんか賢いプログラム）
6. AIと数理最適化は比べられるのか？ AIや数理最適化の対象はデータであり、データ分析のツールとして比較できる。 ＊これは利用側からのカテゴライズです。ちゃんと勉強する人からすると「いやいや、データ分析のためのモノじゃないし…」はごもっともですがスルーしてください。 記述的分析：何が起きたか？ 診断的分析：なぜ起きたのか？ 予測的分析：何が起きるのか？ 処方的分析：何をすべきか？ 最適化 データ蓄積/集計 (RDB,NoSQL) データ収集・可視化 (Message Queue,ETL) 予測 処方 AI
7. 私の最終的な解答 AIという定義は曖昧であり、非常に広義のテクノロジーを含んでいます。 例えば、大量のデータから規則性を見つけ出し、その規則性の再現を行うディープライニングのようなタイプの AIや、ルールがわかっている事象に対してルールに基づき処理をするルールベースの処理を行うタイプの AI、 その他、処理対象のデータそのものの特性を利用してグループ分けする クラスタリングのようなタイプの AIなど があります。 実はクラスタリング等は最適化そのものです。予測分析のモデル生成は「あるモデルに基づいた出力誤差の最 小化」を目的関数とした最適化問題ですので、その処理過程に最適化を内包しています。 したがって、AIの一つ一つのテクノロジーと最適化についての議論はできますが、あいまいな ”AI”との比較につ いては一言ではご説明できません。 「ＡＩは大量のデータがないと使えませんが、最適化はルールが分かっていれ ば使えます」と答えるわけです。 をあきらめて嚙み砕いて …
8. 付録
9. 付録１ https://www.soumu.go.jp/ict_skill/pdf/ict_skill_3_5.pdf
10. 付録２ https://www.soumu.go.jp/ict_skill/pdf/ict_skill_3_5.pdf
11. AIと数理最適化は比べられるのか？ AIや数理最適化の対象はデータであり、データ分析のツールとして比較できる。 データ源 ・デバイス(IoT/携帯） ・センサー ・キーボード入力 ・カメラ ・ネットワーク 　　　： データ収集/ETL ・Message Queue ・Data Streaming ・CEP(Complex Event Processing) データ蓄積/集計 ・RDB ・分散DB、NoSQL ・分散ストレージ 予測・分析 AI 計画、対策 最適化 出力（ディスプレイ、プリンタ、 IoTデバイス、ロボット、人間、パワーポイント ...） では、データの分析はどのような種類があるのか？ ＊これは利用側からのカテゴライズです。ちゃんと勉強する人からすると「いやいや、データ分析のためのモノじゃないし…」はごもっともですがスルーしてください。
12. 分析の種類 Descriptive Analytics 記述的分析 過去から現在、ど うだった Diagnostic Analytics 診断的分析 過去から現在、何が 起こった Predictive Analytics 予測的分析 現在から未来、どう なる Prescriptive Analytics 処方的分析 今とるべきアク ション つまり、ＡＩと最適化では 使われるフェーズ（用途）が違う 分析の種類で分けてデータ処理過程を見ると …