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専門ゼミナール【2019後期第3回】
- 18. ▪ なぜ、「文学国語」は嫌われるのか？ ▪ 森鴎外「舞姫」は、 エリート男子に尽くして 妊娠した挙句に 捨てられた踊り子の話。 ▪ 「共学校」ではOKだが、「女子高」ではNG ▪ もっと、「ダイバーシティー」に配慮すべき。 2018年「改正学校教育法」 日本の学校教育に息苦しさ
- 19. ▪ なぜ、「データ」が重要か？ ▪ 深層学習には、 膨大なデータが必要。 データは、人工知能の燃料 ▪ 問題が単純なら、データは不要 自分でモデルを作れば良い。 難問を理解するためには、データしかない。 「データ資本主義」 令和時代は「データの時代」
- 20. ▪ 「未来を知りたい」 ▪ それは、人間の飽くなき欲望。 世界中から膨大なデータを集め 人工知能（ＡＩ）で瞬時に 分析できる現代。 ▪ 様々な分野で、一歩先を「予測」しようとする 試みが始まっている。 「データ資本主義」 令和時代は「データの時代」
- 22. ▪ ＡＩとは、「予測マシン」である。 （カナダ・トロント大学 アジェイ・アグラワル「予測マシンの世紀」 ▪ 英語に見合う日本語を予測するのが のが、「翻訳ＡＩ」 ▪ 顔の画像から特定の人物を 予測するのが、「画像認識ＡＩ」。 「予測」という意味では、同じ働き。 「データ資本主義」 令和時代は「データの時代」
- 23. 人工知能 Artifical Intelligence 機械学習 Machine Learning 深層学習 Deep Learning 人間の思考プロセスと同じような形で 動作するプログラム全般 あるいは、人間が知的と感じる 情報処理・技術全般 人工知能のうち、人間の「学習」に相当する 仕組みをコンピューター等で実現するもの 新たなデータからパターン/ルールを発見し 新たなデータに当てはめることで、 その新たなデータに関する識別や予測等が 可能 機械学習のうち、多数の層から成る ニューラルネットワークを用いるもの パターン・ルールを発見する上で、 何に注目するか（「特徴量」）を 自ら抽出することが可能 「深層学習」とは・・・ 「人工知能」「機械学習」「深層学習」の関係
- 24. ▪ 「予測マシン」の中心的技術が「機械学習」。 ▪ 過去のデータを解析して データ間のつながりを見出すプログラム ▪ 二者択一を重ねてデータを 振り分けて行く「決定木」。 ▪ データを抽象化して潜在的なつながりを 探し出す「深層学習」など、様々な手法。 「データ資本主義」 令和時代は「データの時代」
- 25. ▪ 「予測マシン」が一番、変革を迫ったのが 「広告」分野。 ▪ ユーザーの属性、ネットの使い方の履歴 などから購買行動を予測 ▪ データを集めやすく、 たとえ予測が外れても、リスクが小さいことも 「広告」への人工知能の導入を後押しした。 「データ資本主義」 令和時代は「データの時代」
- 27. 「人工知能」と「人間」の得意領域 人工知能を生かし易い分野 AI 人間 膨大なデータを迅速に処理する ○ × 大量のデータから共通項を見出す ○ △ ルールや傾向を探り、判断を繰り返す ○ △ 判断の根拠を究明する △ ○ 未知の状況で、即時対応する △ ○
- 36. ▪ 産業・社会の変化が革命的に早いことが特徴。 ▪ 産業革命 「第1次」～「第2次」 約100年 「第2次」～「第3次」 約100年 「第3次」～「第4次」 約100年 「第4次」～ ？ ▪ 短期間に大きな変化が来ることが予想 ＩoTを「第4の革命」と呼ぶならば・・・ IoT（インターネット・オブ・シングズ）
- 42. ◼ 人工知能は2種類。 ◼ 「強い人工知能（Strong AI）」：意識、心を持つ ◼ 「弱い人工知能（Weak AI）」：意識を持たない ◼ 「専用（特化型）人工知能」 ：ワトソン、アルファ碁、ルンバ・・ ◼ 「汎用人工知能」 ：なんでもこなし、常識がある、2029年予定 「人工知能」とは ２種類の「人工知能」
- 43. ◼ 人工知能に創作は出来るか？ ◼ 相当できるようになっている ◼ 部分的には、人間を超えている。 「人工知能」がもたらす「革新」 人間のようにできる人工知能
- 51. ＜人工知能社会の働き方＞ ▪ 個人の職業寿命 40年→50年 ▪ 企業の寿命 60年→15年 ▪ 経験社数 0.6社→3,3社 ▪ 転職が一般化し、 複数の会社で働くのが当たり前に。 「人工知能」時代 ＡＩ・データ時代をどう生きるか？
- 68. ▪ 労働改善のため、マスコミにＡＩは 不可欠。２種類の「人工知能」がある。 ▪ （１）既にあるものを「知能化」する （企画、編集、広告、広報） ▪ （２）「人工知能」を作る （ＡＩアナウンサー） 「人工知能」とは・・・ 「人工知能の現在・未来」
- 70. ▪ （200）森林労働者(Lumberjack) ▪ （199）新聞記者(Newspaper Reporter) ▪ （198）兵士(Enlisted Military Personnel) ▪ （197）タクシー運転手(Taxi Driver) ▪ （196）アナウンサー(Broadcaster) ▪ （195）料理長(Head Cook) ▪ （194）客室乗務員(Flight Attendant) ▪ （193）ゴミ清掃人(Garbage Collector) ▪ （192）消防士(Firefighter) ▪ （191）看守(Corrections Officer) 200のキツイ仕事のうち、「ワースト10」 人工知能に置き換わる仕事ランキング
- 71. ▪ 「安定」「高給」でかつての人気企業 ▪ 「フィンテック」「人工知能」 ▪ 「低金利」 ▪ 書店には「銀行員大失業」 「大失職」というタイトルの本が並ぶ あこがれの職業も、今は昔 かつてのエリート「銀行員」は・・
- 79. ▪ 「もっとサラサラしたモノが欲しい」 ▪ 「モフモフした感じで」 ▪ 直感的な一言から 人がどう感じているかを 人工知能を使って数値化 「広告」未利用「マーケティング」 「SNS」を「人工知能」で解析
- 80. ▪ 過去の広告を人工知能で分析 ▪ 逆のイメージを与える失敗広告が 多数見つかった（人間の失敗）。 ▪ 洗剤や柔軟剤は、 「清潔さ」「爽やかさ」を与える 成功広告が多い分野 「広告」未利用「マーケティング」 「SNS」を「人工知能」で解析
- 85. ▪ なぜ、「お客さまの対応で、 チャットボットが人間より 好まれるのか？」 ▪ 「即座に対応してくれる」 ▪ 「気を遣う必要がない」 過去の常識が通用しない マーケティングの世界も変革
- 87. ▪ 「台割」（雑誌製作でどのページに どの内容を入れるかを示す設計図） や、 「校閲」（原稿の正誤・適否を 確かめる作業）は、 人工知能が得意な作業 人工知能雑誌が登場 人工知能が完全編集作業
- 93. ▪ いまだに、人工知能（ＡＩ）が人間の仕事を 奪う、と言っているオジさんは多い。 ▪ この論はいったいどれほど「新しい」のか？ ▪ そもそも、人間社会では、これまでも 新たな技術に世に出るたびに 仕事はなくなったり、 生まれたりして来た。 「人工知能」がもたらす「革新」 「人間」と「人工知能」の「協働」
- 95. ▪ ＡＩにより、人間の仕事を減らしたとする ▪ ＡＩによる「生産性向上の分配」 ▪ ＡＩを所有する資本家が 「富」の大半を得るから、 「マルクス」や、 機械の打ち壊し運動を主導した「ラッド」 なら、労働者に恩恵が来ることに悲観的。 「人工知能」がもたらす「革新」 「人間」と「人工知能」の「協働」
- 99. ▪ 駅の切符切り業務は、 自動改札によって、なくなった。 ▪ 「自動運転」普及により、 運転手業務も不要になる。 ▪ ＪＲ社員は何をすれば良いのか？ たとえば、ＪＲ社員 人工知能時代の能力
- 103. ▪ 保険会社が、無料アプリを配布 ▪ チャットベースで、 24時間医療相談が受けられる。 ▪ 以前の保険会社は、 加盟者が病気になった時に対処して いたが、健康であるためには どうしたら良いかに代わった。 保険会社では・・・・ 人工知能時代の能力
- 104. ▪ ２つの「人工知能」に分かれる ▪ （１）単独の「人工知能」（社会インフラ） Google、Facebookなど膨大なデータを 集めて、人工知能が対応する。 ▪ （２）「人間」と「人工知能」の協調（ペア） 「人工知能の現在・未来」 将来の「人工知能」
- 106. ◼ 人工知能が出来ることは、 人工知能に任せる。 ◼ Communication ◼ Collaboration（協働） ◼ Creation（創造） 求められる能力は？ 人工知能時代
- 107. ▪ 将棋、囲碁も人工知能と 人間がペアを組んだら最強 ▪ 人間と人工知能が、「協調」する世界 ▪ 人工知能とペアを組めば、 最強チームが出来る。 「Wisidom Network Society」(WINS) 目指すべき社会像：「智連社会」
- 108. ▪ 「人間」（弁護士）は、依頼者の話を聞く ▪ 「人工知能」が、判例を調べる ▪ 「人間」が、裁判で話す ▪ 「人工知能」が、裁判の議事録を取る 人間と人工知能のペアが最強（弁護士のケース） 「人工知能の現在・未来」
- 110. ▪ どこまで、「人間の内面」に食い込んで 理解するか？ ▪ 人工知能は、人間の職業は奪わない。 ▪ 自分の仕事の何割かは、 人工知能に置き換わる。 （人工知能とペアを組んだ人が勝つ） 人間を「労働」から解放 「働かなくても暮らせる」ライフスタイル
- 113. ▪ 大学生全員（約50万人）に 初級レベルのスキルを、 文系、理系を問わず、 大学生の半分である 約25万人の学生には、 応用レベルの習得を促す。 幅広い産業分野で必須に 「AI」を使いこなす人材育成
- 114. ▪ 1位 「対人関係力」 55.0% ▪ 2位 「創造力」 36.9% ▪ 人工知能が雇用に与える影響 1位 「労働時間の短縮」 58.9% 2位 「業務の効率化・生産性向上」 56.3% 求められる能力は？ 人工知能時代
- 115. ▪ （１）労働者が全部人工知能に 置き換わる「完全置換型」 ▪ （２）一部人工知能に置き換わり、 人間と人工知能が「協働」する 「ハイブリッド型」 ▪ （３）人工知能によって、 従来ない仕事が創出される「新雇用」 「人間」と「人工知能」の関係 ３つの分類
- 117. ◼ 知識（Knoledge） ◼ 知脳（Intelligence） ◼ 智（Wisdom） ◼ 人間の潜在的な能力を引き出す考え方。 ◼ 人工知能と「共存」する社会（智連社会） 「人工知能」と「人間・社会」 「知」（Knowledge）から「智」（Wisdom）へ
- 127. ▪ 人工知能は、読者の予想を裏切る 「どんでん返し」を 単独で創作することは難しい。 ▪ 人を楽しませる嘘や、 人を欺く巧妙な嘘は 人間には敵わない。 「嘘を付く」のが苦手 「人工知能」の課題
- 130. 数値化できない「課題」 ▪ 家に帰って来て、 「ああ暑いな」と人工知能に 言ったりする。 良く冷えたビールが出て来る。 ▪ その日は体調が悪くて ビールの気分じゃないかもしれない。 「心」とは何か？
- 134. ▪ 「裸の赤ちゃんの写真でも、 家族がお風呂に入れているなら、 児童ポルノとは、言えない」 ▪ 「魚釣りや狩猟の写真であれば、 動物虐待とは、言えない」 ▪ 人工知能は、文脈、複雑な表現を 理解できない 人工知能の限界（適否監視の困難） 表現が複雑化
- 135. ▪ 児童虐待（性的虐待を除く） の写真は 削除されない場合がある。 その理由は、該当する子供も 特定して救助するのに 役立つケースがあるとしている。 人工知能の限界（適否監視の困難） 表現が複雑化
- 136. ＡＩの課題 ラベリング 人間によるデータ識別。 大量で間違いやすい データ収集 大量で多種類のデータが必要。 入手に困難さも 説明可能性 AIがなぜそう判断したか、 理由を説明できるか 汎用性 学習内容を異なる状況に応用、 あてはめられるか 偏見 人間の偏見がAIに反映されてし まう
- 137. ▪ 人工知能がなぜ、そう判断したかが 人間には分からない。 「ブラックボックス」化する。 ▪ 採用試験で人工知能に 「不合格」にされたら・・・ ▪ 銀行ローンの審査を人工知能に 「不可」にされたら・・・ 「ブラックボックス」化する人工知能 人工知能の懸念
- 147. ▪ 生産性向上、効率化の追求だけでなく、 ▪ 余暇の過ごし方という「休み方改革」、 ▪ 趣味の楽しみ方という「遊び方改革」、 ▪ 職場や学校での受動的関係ではなく 人間同士の本来のつながり方 という「人間関係改革」 の３つからなる「生き方改革」。 2030年の日本社会 日本社会の未来は・・・
- 148. ▪ 「人間」と「動物」を分けるものは何か？ ▪ 知恵がある「英知人」 ▪ 道具を作る「工作人」 ▪ 情報で生きる「情報人」 ▪ 趣味に生きる「遊戯人」 ▪ 「遊戯人」としての性質を強める。 2030年の日本社会 日本社会の未来は・・・