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AI and society
- 2. 2 1st IR 2nd IR WW1 WW2 3rd IR 4th IR 技術的特異点 シンギュラリティ
- 6. 電気通信大学 情報理工学部 荒井 稜 人工知能と人間社会 43限目 〜格差編〜
- 8. 8 人工知能とは
- 11. 11 ニューロン（ノード） 0.5 0.4 0.7 0.8 𝒇 𝒙 𝒚 = 𝒇 𝒘𝒊 𝒙𝒊 + 𝒃 𝒘 𝟏 𝒘 𝟐 𝒘 𝟑 𝒙 𝟏 𝒙 𝟐 𝒙 𝟑 𝒚
- 14. 14 多層のNNを用いた最小二乗法 𝒚 = 𝒛𝒊 − 𝒙𝒊 𝟐 を最小化するように直線を引く
- 15. 15
- 16. 16
- 20. 20 人工知能は眼を持った
- 21. 21 眼の次は、耳と口。
- 22. 22 そのほかの例＊
- 23. 23 格差とは
- 25. 25
- 26. 26 人工知能による格差
- 28. 28 ＩＣ生産オペレーター、一般事務員、鋳物工、医療事務員、受付係、 ＡＶ・通信機器組立・修理工、駅務員、ＮＣ研削盤工、ＮＣ旋 盤工、会計監査係員、加工紙製造工、貸付係事務員、学校事務員、カメラ組立工、機械木工、寄宿舎・寮・マンション管理人、ＣＡ Ｄオペレーター 、給食調理人、教育・研修事務員、行政事務員（国）、行政事務員（県市町村）、銀行窓口係、金属加工・金属製品 検査工、金属研磨工、金属材料製造検査工、金属熱処理工、金属プレス工、クリーニング取次店員、計器組立工、警備員、経理事務 員、検収・検品係員、検針員、建設作業員、ゴム製品成形工（タイヤ成形を除く）、こん包工、サッシ工、産業廃棄物収集運搬作業 員、紙器製造工、自動車組立工、自動車塗装工、出荷・発送係員、じんかい収集作業員、人事係事務員、新聞配達員、診療情報管理 士、水産ねり製品製造工、スーパー店員、生産現場事務員、製パン工、製粉工、製本作業員、清涼飲料ルートセールス員、石油精製 オペレーター、セメント生産オペレーター、繊維製品検査工、倉庫作業員、惣菜製造工、測量士、宝くじ販売人、タクシー運転者、 宅配便配達員、鍛造工、駐車場管理人、通関士、通信販売受付事務員、積卸作業員、データ入力係、電気通信技術者、電算写植オペ レーター、電子計算機保守員（ＩＴ保守員）、電子部品製造工、電車運転士、道路パトロール隊員、日用品修理ショップ店員、バイ ク便配達員、 発電員、非破壊検査員、ビル施設管理技術者、ビル清掃員、物品購買事務員、プラスチック製品成形工、プロセス製版 オペレーター、ボイラーオペレーター、貿易事務員、包装作業員、保管・管理係員、保険事務員、ホテル客室係、マシニングセン ター・オペレーター、ミシン縫製工、めっき工、めん類製造工、郵便外務員、郵便事務員、有料道路料金収受員、レジ係、列車清掃 員、レンタカー営業所員ＩＣ生産オペレーター、一般事務員、鋳物工、医療事務員、受付係、 ＡＶ・通信機器組立・修理工、駅務員 ＮＣ研削盤工、ＮＣ旋盤工、会計監査係員、加工紙製造工、貸付係事務員、学校事務員、カメラ組立工、機械木工、寄宿舎・寮・マ ンション管理人、ＣＡＤオペレーター 、給食調理人、教育・研修事務員、行政事務員（国）、行政事務員（県市町村）、銀行窓口係 金属加工・金属製品検査工、金属研磨工、金属材料製造検査工、金属熱処理工、金属プレス工、クリーニング取次店員、計器組立工、 警備員、経理事務員、検収・検品係員、検針員、建設作業員、ゴム製品成形工（タイヤ成形を除く）、こん包工、サッシ工、産業廃 棄物収集運搬作業員、紙器製造工、自動車組立工、自動車塗装工、出荷・発送係員、じんかい収集作業員、人事係事務員、新聞配達 員、診療情報管理士、水産ねり製品製造工、スーパー店員、生産現場事務員、製パン工、製粉工、製本作業員、清涼飲料ルートセー ルス員、石油精製オペレーター、セメント生産オペレーター、繊維製品検査工、倉庫作業員、惣菜製造工、測量士、宝くじ販売人、 タクシー運転者、宅配便配達員、鍛造工、駐車場管理人、通関士、通信販売受付事務員、積卸作業員、データ入力係、電気通信技術 者、電算写植オペレーター、電子計算機保守員（ＩＴ保守員）、電子部品製造工、電車運転士、道路パトロール隊員、日用品修理 ショップ店員、バイク便配達員、 発電員、非破壊検査員、ビル施設管理技術者、ビル清掃員、物品購買事務員、プラスチック製品成 形工、プロセス製版オペレーター、ボイラーオペレーター、貿易事務員、包装作業員、保管・管理係員、保険事務員、ホテル客室係、 マシニングセンター・オペレーター、ミシン縫製工、めっき工、めん類製造工、郵便外務員、郵便事務員、有料道路料金収受員、レ ジ係、列車清掃員、レンタカー営業所員 人工知能に 代替される 職業
- 29. 29 人工知能へのアクセス格差
- 30. 30 人工知能に内在する差別
- 31. 31 人工知能による平等
- 35. 35 人工知能と多軸化
- 37. 37 United we stand, Divided we fall. 団結すれば立ち、分裂すれば倒る。
- 38. 参考資料 シンギュラリティは近い レイ・カーツワイル NHK出版 サピエンス全史 ユヴァル・ノア・ハラリ 河出書房新社 相対化する知性 西山圭太・松尾豊・小林慶一郎 日本評論社 人工知能は人間を超えるか 松尾豊 角川出版 人工知能と経済の未来 井上智洋 文藝春秋 AIには何が出来ないか メレディス・ブルザード 作品社 38
Editor's Notes
- 今日は少し未来のお話です。 この絵画は有名ですし、ご存知のかたも多いかなと思います。ゴーギャンの「我々はどこからきたのか、我々は何者か、我々はどこへいくのか」です。今日は人工知能を通して、少し未来の私たちに思いを馳せて見てほしいと思ってこの絵を引用しました。
- 人工知能を含む、VRやIoT、ドローンや3Dプリンターといったこれから発達の予見されるテクノロジーの生み出す技術革新は第四次産業革命と言われています。第４次と言うからには第１次から第３次までがあり、 第１次産業革命は18世紀末期に起きた我々がよくいう「産業革命」で、蒸気機関によって鉄鋼業や繊維工業が誕生しました。 第２次産業革命は19世紀末期に起き、鋼鉄・石油・電気などの新たな産業が生まれ、大量生産が始まり、電話・電球・蓄音機などが発明されました。 その後2度の世界大戦があり、第３次産業革命では、アナログからデジタルへの技術的進歩があり、PC・インターネット・ICTなどが普及しました。 第４次産業革命はその先にあると言われ、それが実現する社会はSociety5.0とも言われています。 第四次産業革命の究極的な到達点は「技術的特異点」と呼ばれ、人類全体の知能を人工知能が超えることにより、それ以降の予測が不可能になり、人間の定義すらも覆る可能性があると言われています。この技術的特異点は今世紀前半にも訪れるとの見方があり、「2045年問題」とも呼ばれています。 この映像は世界経済フォーラムという国際機関が主催し世界のトップリーダーが一堂に会する「ダボス会議」と呼ばれる年次総会で流されたもので、「第四次産業革命」という言葉は2016年のダボス会議で初めて使われました。
- 現在、人工知能の能力はまだまだ発展途上。総合的には人間の赤ん坊にさえかないません。それでも特定の領域においては、人間を超えつつあります。さらにその進化は、加速度的で、まさに日進月歩です。
- 同時に人工知能は私たちの生活の基盤を支えつつもあります。 Siriやコルタナ、Googleをはじめとする検索エンジンはもちろん。工場で働く機械群、自動運転車、レジ、電話、冷蔵庫、電子レンジ、ゲームや映像制作、最近ではモーショントラッキングを用いた「Vチューバー」なんてものも現れています。
- 人工知能はどこまで進歩するのでしょうか。そして、人工知能の進歩は私たちをどんな未来に連れていくのでしょうか。また、どんな未来を作るべきなのでしょうか。
- 今回43回目のとまりぎのテーマは「人工知能と人間社会」 格差や分断といったテーマで話していきます。 大変申し遅れました、私、電気通信大学という工学系の大学で情報数理工学を勉強しています、荒井稜と申します。 今日のセトリは以下の通り。
- 最終的に「人工知能と格差」関連のテーマで議論したいと思います。それが今日の目標で、そのために私からじゃあ人工知能とはなんなのか、何ができるのかや格差問題の定義づけを行っていきます。そして、人工知能によってどんな格差問題が生じるのか。また「人工知能による格差」があれば「人工知能による平等」もあるだろうということで、人工知能によってどの様にして平等が実現され得るのかということをお話ししていきたいと思います。
- では、人工知能の定義からお話しましょう。
- 一般的によく使われる「人工知能」という言葉には、単なる場合わけ（if文など）のプログラムされた機械も含まれています。 しかしそれでは広すぎて説明しきれないので、ここでは最近特に注目されている、機械学習という研究分野および技術を使ったものを対象にします。 では機械学習とはなんなのでしょうか。
- 機械学習とは、端的に言えば、「脳神経の働きを模倣したプログラム手法」です。 ただ、この説明だと少し語弊もあって、機械学習のプログラムが100%実際の複雑な脳神経をシミュレーションしているわけではありません。 脳神経を模倣した部分と、人間が計算しやすい様に工夫した部分があります。 これは、人間が空を飛ぶのに、鳥の模倣を完全にするのではなく、ジェットエンジンを用いるのと似ています。
- 脳にもいろいろな領域がある
- ホワイトカラーの自動化 眼の次は耳と口（自然言語処理）文脈理解。
- ホワイトカラーの自動化 眼の次は耳と口（自然言語処理）文脈理解。
- 食品工場（キューピー）での画像認識を用いた不良品外観検査 ここまでの説明で質問などありませんでしょうか。
- 格差とはなんでしょう。 私はその領域の専門家ではありませんが、
- 先進国はもちろん、南アフリカや中南米と言った後進国にも格差は大きく見られる。
- ４枚前のスライドを思い出してください。格差は後進国でも多く見られる。これはなぜでしょうか。高所得層は先進国のテクノロジーをいち早く楽に手に入れることができるからです。テクノロジーは利潤そのものというよりは、利潤を生み出す仕組みです。速度というより加速度のようなものです。持つものと、持たざるものでは大きな差が生まれるのです。そして人工知能もそれは同じです。誰もがスマホのように持つ社会にはなりません。持っていてもスペックに差があるでしょう。計算機リソースは無限にあるわけではないのです。人工知能を持つものと持たざる者の差は鮮明になり、「社会的分断」が起こることさえ考えられます。
- マイクロソフトの人工知能Tayが差別発言 Twitterで教師データ収集で差別発言もラーニングか
- ブラックボックス性、雇用減、責任の所在、プライバシー 効率化、労働部不足の解消、 ベーシックインカム
- ここで多様化ではなく多軸化という言葉を使ったのは、我々一人一人の個性は比較不可能だと考えているからです。つまり個性は青や赤などではなく、青や高いや暑いや速い、ざらざらしていると言ったものだということです。あえて数学の言葉を使えば、一人一人のベクトルは正規直行ではないし、正規化不可能なんです。そんな多軸化した個性が織りなすからこそ社会は複雑で、人間の知能の範囲を超えている。しかし、人が人とは違う知能を受け入れ、ともに歩めるのであれば、社会というカオスも計算可能だと私は信じています。 そうなってくると僕は単なる「産業革命」という言葉では物足りなくなってきます。人が別の知性と調和する時、人はそれを「進化」と呼ぶのではないでしょうか。 最後に欧米で歴史的に度々用いられてきた標語を引用して終わりたいと思います。