GoogleのAIのトップは曰く、人工知能という言葉自体が間違っている、誇大宣伝を生む温床だ
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一応、専門分野なので一言。
これはその通りです。
現段階では人間の脳のほんの一部しかできないです。
しかしその能力がめちゃめちゃ高いというだけです。
今、実用化されているのは
AIという分野のうち
ML(機械学習)という分野の中の
ディープラーニング(深層学習)というものです。
これは認識技術のことで、具体的には
１)画像認識
２)音声認識
３)自然言語認識
の3つで、現段階ではこの3つしかまだ実用化されてません。
１)画像認識
画像をみて特徴点を探す技術で
アルファGOなどもこれです。
何が凄いかというと、
曖昧にモザイクかけたようにぼーっと見れるようになった
事と、答えを複数出す事で、
少しだけ人間の脳に近づけた事。
２)音声認識
画像認識の音声バージョン
３)自然言語認識
言葉がわかって会話できるみたいになってますが、
パターンマッチングで、それらしい事を返してるだけ。
意味は理解してません。
しかし処理速度が早いことと、きちんと学習させられれば
人間が気がつかなかったパターンを見つけ出せる
という事ですが
やらせたい処理に対して、１つ１つ
専門の学習をさせなければならない。
例えば、人の写真をみて、
その特徴を見つけ出すことはできても
それの3Dマスクを設計するAIと
そこから人種を推測するAIは別ものなのです。
１つの事しか出来ません。
汎用性を持たせる研究はされていて
それがシンギュラリティで
2045年とか2030年とか言われてますが
この予測には大した根拠はありません。
ムーアの法則程度の曖昧なものです。
人間の脳に置き換えられるAIに至っては
まだ、影も形もないです。
それでも、従来のコンピュータ技術のデータベースと
組み合わせることにより
一部の仕事、
「認識してデータベースから答えを探し出す行為」
については人間を上回る可能性があるというだけです。
その条件は
「その専門の仕事についての
学習できるだけの膨大なデータがある事」
それがなければ作れません。技術用語だと思うから間違える
単にバズってる本質を欠いたマーケティング用語
「ビッグデータ」だって大きさは決まってない
クラウドもIotも定義はない
だからと言って意味がないわけではない
