2020年は「あの職業」がいよいよ不要に？AIの進化を新春大予測
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この記事にある「アプリケーション」「学習済みモデル」の区別は、一部ではそうだと思いますが、区別できない場合もあります。
既存のものをレゴのように組み合わせるだけで目的が実現できるなら正しいでしょう。いや、レゴの例をみておわかりいただける通り、「ちゃんと組み合わせる」というのも相当大変ですけど。
しかし、多くの場合既存のものだとパフォーマンスが出ない、競合との差が出ないなどを理由に学習の仕方やアーキテクチャまで戻って検討しないことになります。
たまたま私のところは企業さんとの共同研究が多い方ですが、まさに後者のスタイルを取っています。唯一無二の膨大かつリアルな貴重なデータがあり、そこに全力で研究リソースを投入するから最先端の研究ができ、ビジネス的にもメリットがある。そんな産学連携を目指しています。技術はソフトウエアなので、どんどん進んでいきますが、残念ながら適用する実ビジネスが追いついていないのが実情です。
これまでのAI/機械学習の適用は、大量の事例のあることについて、過去の成功を繰り返し、失敗を避けるためにデータを使っている。そして、過去の成功を再現する精度ばかり気にしている。
この「過去の成功の繰り返し」というのは、AIという技術の制約ではない。これは、人間が、このような使い方に限定して使っているだけである。そして、これはビジネスの本来の姿からみると間違った使い方である。
我々が気にすべきは未来だ。過去は参考になるが、未来の可能性は、過去より遙かに広大である。現在のような過去の範囲に留まることを奨励することは、新たな挑戦を避けるべし、といっているようなものである。無意識のうちに、未来の可能性を阻むことをAI活用の目的にしてしまっているのである。とんでもないことである。
AIは、我々がもっと創造的になるために使える。我々がデモしているブランコのデモでは、新たなブランコの乗り方や、鉄棒の大車輪を発見することができる。
https://www.youtube.com/watch?v=q8i6wHCefU4
これは囲碁のケースも同じである。アルファ碁は、人間の打ち方とは全く異なる打ち方をした。例えば、序盤から盤面の中心に打つような動きをしたが、これは従来の定石に反することだった。これは、人間が「定石」をつくって、過去のうまくいったやり方の中で打つことを奨励しているために、新しい打ち方の探索が不足していたわけである。
このブランコやアルファ碁がベースにしている探索型のAIの使い方にそろそろ切り替えるベキである。
技術は既にある。これを阻んでいるのは、我々人間の不確実性を避けるマインドだ。AIではない。ネットの普及によって「無くなった仕事」、「仕事が変わった」等の変化のように、別にAIが進化するから仕事がなくなるってスペシャルなことではない。世の中の外部環境は常に変わっていくわけで、その外部環境にどう対応していくかという視点は昔も今の時代も本質は変わらない。仕事とはそういうもの。
