DeepMindは囲碁で勝ったAIで、いま何をしようとしているのか
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AIってすごい定義が広いです。実際はプログラムで自動化していることと同義だと思っていて、AIを利用するには、インプットする情報をデジタル化する必要があります。中小企業では業務の中でアナログの処理も多く、まずはそれをデジタル化してデータを蓄積しないと、そもそもAIが利用できなくなります。まずはアナログのものは、どんどんシステムに置き換えましょう。
注目のコメント
DeepMind社が語る「技術がいかにぼくらの社会を変え、仕事の仕方を変え、人類の生き方を変えるか」について、京大/山極総長やアスクル/岩田社長と鼎談した映像がアップされました。多様な視点が入った議論は、この記事に関心がある方々には楽しめると思います。
https://www.youtube.com/watch?v=bz8vM0EPFeM先日、「AIは人間を超えられるか？」というタイトルのシンポジウムに行きました。結論を言うと、「すでに人間を超えている部分もあれば、絶対に超えられない領域もある」でした。パネリストの1人、将棋の羽生さんは「マクロの世界ではAIに勝てない。人間はミクロの世界で戦うしかない」。言い換えれば、不確実性とか曖昧さとかアンコンシャスな部分こそが人間の特徴なのかもしれません。
興味深かったのは、東大の松尾先生がしきりと「AI技術は日本のメーカーにとって、最大のチャンス。このビジネスチャンスを逃しては二度と日本は浮上できなくなる」と力説されていたことでした。ケヴィン・ケリー氏の著書「インターネットの次に来るもの」では、30年後から現在を振り返ると、AIによる様々な可能性が見え始めていることはドットコムバブルに似ていると語られます。
1984年に先見性を持ってドメイン名に着目していれば、低コストでいくらでも取得できて無限の可能性があった。広大なフロンティアが見え始めたすごいチャンスがある時代です。現在も30年後からすればそのように見えるだろうということで、どんなモノにでもちょっとセンサーをつけてAIをつないでクラウドに置いておくだけで億万長者になれた時代だった！と振り返ることになるだろう、としています。
DeepMindのような会社がまさにそのフロンティアを切り開いていこうとしています。記事にある通り、アルゴリズムは汎用的なので、解決したい課題設定と良質なデータセットだけ人間がうまく揃えてあげれば、あとは自動です。今はおそらく色々な分野でアルゴリズムのテストをしている段階で、それが終わったとき、一気に普及期に入ると見ています。そのときのために、解決したい課題設定とデータセットの準備をいかにしておくかの勝負の段階に入っていると思います。
