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人工知能はきみの敵か味方か

Jun Kawaoka
November 21, 2018

 人工知能はきみの敵か味方か

11/21 オルタナ・アカデミーにて大人と子ども向けのセミナーでお話した内容です。

Jun Kawaoka

November 21, 2018
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Transcript

  1. 自己紹介 • 川岡 潤(かわおか じゅん) • 旭川市生まれ • 数学苦手な文系人間 •

    思春期が長く28歳で社会人に • インフラエンジニアとしてキャリアを積む • 現在は フュージョン株式会社 システム運用チーム でマネジメントを行う 2
  2. 身近な例 9  狭い場所で必要以上に走行することなく脱 出する。  容易に抜け出せない袋小路と判断した場合 は後退して脱出する。  ゴミの多い重点掃除個所と認識した場合は、

    重点掃除をしながら、最適掃除行動をとる ように計算して走行する。  絨毯の房や、毛足などが回転ブラシに絡ま ったとき、それを感知してブラシを逆回転 して吐き出します。  突然障害物や家具が部屋に現れるなど、フ ロアーの状態が刻々変わっていっても、同 時に刻々それに対応して最適化していきま す。 https://www.digimoba.com/products/roomba/roomba_function.html
  3. AlphaGoの進化(Wikipediaより) AlphaGo Lee • 2016年3月、韓国棋界で「魔王」と呼ばれる世界トップ棋士の一人の李世乭と戦い、4勝1敗と 勝ち越した。 AlphaGo Master • 2016年暮れから2017年初頭にかけて、ネット碁でプロ棋士相手に60連勝を達成した。その後

    同年5月、人類最強の棋士である柯潔に3戦全勝した。 AlphaGo Zero • 2017年10月に発表された。従来のバージョンとは大きく異なり、棋譜やビッグデータを必要 とせず自己対局によって強化される。全くの初心者の状態から3日間の学習でAlphago Leeの レベルに到達し、21日目にAlphago Masterと肩を並べる。40日間の学習後、AlphaGo Leeに は100戦全勝、AlphaGo Masterには100戦して89勝11敗と過去のバージョンを圧倒するレベ ルとなった。 15
  4. 26

  5. 29

  6. 奪われる仕事・奪われない仕事 44 奪われるかもしれない • 単純な作業 • 目や耳を使う仕事 • 事例から何かを予測するような仕事 など、機械やコンピュータができることとかぶっている人

    奪われない(かもしれない)仕事 • 人の話を聞く仕事 • 何かを生み出す仕事 • 繊細さが必要な仕事 など人に寄り添ったり、人の感情を動かせるような人
  7. どうすればいい? 46 • 人工知能を自分の味方につける • 人工知能は自分の能力を補う・拡張する技術 • 電卓使うのと変わらない • 数学、統計・分析、プログラミングのスキルがあればなお良い

    仕事の概念自体が変わるかも • そもそも生きるためにはお金が必要?とか、仕事で苦しい思いをしたらお金がもらえるとい うこと自体が固定観念という時代になってきている(ワークライフバランス -> ワークアズラ イフ)
  8. まとめ 47 • 人工知能はたくさんのなかから最適なものを教えてくれたり分類してくれる • そのために機械だって学ぶ • 学ぶとは境界線を決めて分類してそれが間違いだったら修正すること • 人工知能と同じ土俵で勝負せずに仲間にすること

    • 人工知能って難しいからと避けてしまうとそうでない人との差はきっと広がるはず • 人工知能に対して不安になりすぎることもなくかといって安心しきらないこと