成長し続けるディープラーニングを制するのは誰か
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注目のコメント
そもそもディープラーニングは人間の学習プロセスをなぞってるに過ぎない。昔から研究されてきて熟れてるのもそのとおり。人間がなんで例えば顔を顔として認識してるかなんてロジックで説明できないのと同様、AIの出力結果もプロセスは説明できるはずがない。危険もクソも無い。人間が危険だとすれば同様にAIもって話になる。最近盛り上がりを見せてるのはグーグルなどの情報収集とGPU並列化などのテクノロジーの進化。これをクラウドで容易に安価に扱えるようになったってだけの話やん。それもスマホ革命の一環だとすればスティーブジョブズの功績はかなりでかいと言わざるを得ない
良い記事。最後の人工知能と機械学習についてのコメントも著者の真摯な姿勢を表している。
記事では、ビッグデータがそうであったように、ディープラーニングもどの企業が使う技術になると予測する。その上で、機械学習に特化したスタートアップはデータ量と優れたアルゴリズムというにわたま問題を解決しないといけないと説く。買収を経て、しばらくしたら巨大機械学習ベンダーが登場すると言うが、それは結局Googleであるような気がしてならない。人工知能（AI）についての素朴な疑問がある。ディープラーニングによって導き出された結果（仮にそれは人間による判断の結果よりも優れているとしよう）を、AIがなぜその判断をしたのか、人間がロジックで追えないというのだ。AlphaGoのニュース記事にもあったが、AIからの学びがあるという話を耳にする。だが、人間がAIによる判断のロジックが追えず人間による再現性が成り立たないのなら、そこに効果的な学びがあるのか疑問だ。
このまま研究開発が進めば、あらゆる分野でAIによる判断がベターな結果を生むということになるだろう。すると、極論すれば、人間がAIにあらゆる判断を依存するということになりかねない。しばらくの間は、人間が、企業がAIを利用しているのだ、というムードが続くかもしれない。そこでは、どのようにAIを利用するのかに焦点があたるだろう。だが、AIに判断を依存する、それはやっぱり危険なことではないか。
判断のロジックが追えなくてもAIを制御できればよいのではないか、という声が聞こえてきそうである。現時点では可能だろう。だがそう遠くない未来、技術的特異点を迎えてなお、人間はAIを制御しコントロールし続けることができるのか、できるとすればどのようにするのか。この辺り、ぜひ専門家の意見を伺いたいところだ。
