kuroplan備忘録

このブログは、東京で働いているデジタル系起業家・元戦略コンサルが、調べてみてわかったことなどを30分で記事としてアウトプットしてる備忘録です。

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人工知能実装の考え方整理 その1

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備忘録を公開せずに、ずっともやもや考えているだけだと、全く考えがまとまらないので、とりあえず書ききって、公開してみることにした。
その1と書いては見たものの、今後も続けて、「人工知能実装の考え方」をまとめていくかは未定。
記事を読む際は、駆け出しの人工知能実装者が書いていることを年頭に置いていただければと思う。

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Photo credit: A Health Blog via Visual Hunt / CC BY-SA

人工知能における考え方の違い

ざっくり言って、2つの考え方ができると考えている。

  1. すべての判断を自分で行う人工知能
  2. あるデータを基に、判断を行っていく人工知能

の2つがあると思う。
昨今の人工知能脅威論はどちらかというと、1.のタイプの人工知能が出現することに関して、大きな不安を持っている人が多いのだと考える。
ただ、よくよく製品化されている人工知能のロジックなり、考え方なりを見てみると、まだ1.のタイプの人工知能は数が少なく、2.のタイプの人工知能が主流を占めていると考える。

この考えに至った経緯 

2012年から実験が始まった、Googleの自動運転車も2015年後半から具体的な事故率が公表されるなど多くのデータが開示されるようになったり、トヨタが人工知能の開発拠点をアメリカに設立するなど、多くの情報がネットニュースになるようになった。

そこで、気になった記事が2つある。

jp.techcrunch.com

まず、ひとつ目だが、多くのニュース記事は、この記事のように、まだある程度人の介入が必要であるが、もうすぐ自動運転ができるようになる、という印象の記事が多い。

でも、2つの目のこの記事を読むと、自分の記事の捉え方に疑問が出てくる。

gigazine.net

この記事の概要としては、「開発者が人工知能に自分の運転方法の真似をさせて、自動運転ができるようにする。」というものである。

これまで自動運転に関するニュースを見て、ただ「こんなことができるようになるなんて、すごいなぁ〜」と感じていたが、「人工知能をどう実装するのか?」と根本のことを考えるキッカケになった。

まとめ

『人工知能』という言葉を使っているが、実際の技術・プログラムの話をすると、『機械学習』をいかに実装するのか?ということになる。

その機械学習にも、

  • 教師あり学習
  • 教師なし学習

の2種類があり、はじめに出した2種類の人工知能は、

  1. すべての判断を自分で行う人工知能 ←教師なし学習
  2. あるデータを基に、判断を行っていく人工知能 ←教師あり学習

ということになると考える。
最近のWeb業界で広がりつつある人工知能は、Web業界の特性もあり、教師あり学習の人工知能が多いように感じる。
事前仮説を基に、Webサイトに流入してきたユーザーのコンバージョンやフローについてデータが集めやすく、また改善ポイントのしての広告施策やサイト内コンテンツのディレクションなどができるためだと考える。
そのため、2016年は、広告会社のストラテジックプランナー復権の年と言われている。

まぁ、ぶっちゃけて、人工知能どっちがよい、よくないについては理論も実装も始めたばかりなので、判断がつかないが、思想の違いがあるということをきちんと認識しながら、開発していけたら良いと考える。

ではでは。

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