対馬魚類図鑑から学ぶAIとディープラーニング

昨今のAI(人工知能)に関するニュースは多く、どの業界もRPA導入を模索しているため、会議で耳タコな方が多いでしょう。

一方で提案する側も、「これがどうでアレがナニ出来ます!」みたいな説明ができるほど理解しておらず、AIのすごさをそれっぽく並べた紹介が多いため、全能の神っぽく取りあげられていることも多い。──そんなことないのにね。

最先端かつ今後重要になるこの議題を、もっとシンプルに理解して欲しい。

それを説明するに、たまたま見かけた「対馬魚類図鑑」がベストっぽいと感じたので紹介します。

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そもそもAIって何ができるの?

AIがやれることは、人間からすると単純作業に見えるし、その通りなんですよ。

ただし、その処理速度が人間より速く長時間でも安定しており、常人が到達できる知識量を超えているから、「アイツめちゃくちゃ賢いな!」と思えるのが特徴。

人間にはどうしても疲労があります。プログラムは長時間労働でも疲れません。

だから「代わりに働いてもうらほうがよくね?」と考えた結果が、『RPA(Robotic Process Automation)』と呼ばれる、機械による自動化の導入に繋がります。

アインシュタインのAIは作れるが、彼を産み出すことはできない

AIはプログラム言語で作られるので、身近なスマホアプリと大差はありません。

人工知能と呼ばれるだけあって、これは人が産み出すモノです。でも産まれたばかりのAIは、赤子より何も考えていないし、体も動かないし、感情もない──。

ならどうやって物事を覚えさせるのか? それは人間と同じで”教える”わけです。

AIの学習は受け身でしか学習できません。そして教える人以上(言語で説明できるか否か)のことを学ぶこともできません。だからゼロからイチを生みだすような、創造豊かな天才を産み出すことは難しい……。想像や妄想でも、人智に収まってしまうためです。

なので相対性理論が発表された当時の数学者、全ての知識や思考パターンをAIに落とし込んだとしても、ゼロからその理論を思いつくことは不可能でしょう。それは公式がないとプログラムが機能しないためです。

ようするに、AIとは「とある人の知能の映し鏡」みたいなものなんです。

ディープラーニングは人間がする勉強と変わらない

「深層学習(ディープラーニング)」はよく聞く単語かと思います。

AIの優れたところは、何人、何百、何万の思考パターンを記録して、ある命題から正解に近い答えを瞬時に導く計算能力。これは「国民投票」みたいなもんです。アニメ筋にはエヴァのマギシステム(3つの脳で会議をする)がわかりやすいかと。

火ノ丸相撲の刃皇会議が思い浮かぶ

ディープラーニングは投票みたいなもので、これはプログラムにデータを蓄積させる作業です。

選挙は投票率が高いほうが、いろいろな人の想いが集まり、「なぜその人に決めたのか?」のデータが集まりやすく、最多投票を集めた当選者の結果には、過半数の人が納得したとわかります。

そして結果は速報で、開票直後に発表されることもあります。これは統計によるものですが、AIの特徴である決断の速さが表れているかと。

深層学習の手順は、ホント、学校でする勉強の過程と変わりません。その効率はどうあれ、何も知らない人に知識を与える行為なことに違いはない。

その過程がわかりやすいのが、とある地域限定の「魚類図鑑」かと思うので紹介します。

対馬魚類図鑑から学ぶAIとディープラーニング

対馬魚類図鑑(対馬のさかなと人の暮らし)

http://www.city.tsushima.nagasaki.jp/kaiyohogoku/post-2.html

このページにある注意書きにこうあります。

※2 図鑑の内容は、2018年度までに収集・整理した対馬の魚・海に関する情報を掲載しています。今後、市においても対馬の魚・海に関する新たな情報の収集に努めますが、市民皆様からの情報提供もお待ちしています。皆様からご提供いただいた情報等を参考に内容の更新・充実を図っていきます。

http://www.city.tsushima.nagasaki.jp/kaiyohogoku/post-2.html

意訳すると、「研究員だけじゃ情報集めにキリがないから、みんなのチカラを分けてくれ!」……です。

対馬市は洋上の島で、全域が海に囲まれているため、魚介類の採取にはことかかない地域です。でも地磯が多く、およそ人が立ち入れないような場所も多く、その全域で魚をとるのは至難の技……!

だから島をある程度の区域にわけて、「ここで何釣れたん?」と聞いて周るか、それとも伝えてくれるのを待つかで、対馬魚類図鑑は常に更新し続ける図鑑になれるわけです。

世界中の魚図鑑を作るより対馬だけの図鑑が難しい理由

世界中にはまだ発見されていない種も未知数でしょうけど、確認されている種の数は研究で判明されています。なのでとりあえずデータベースに全種をぶちこみ、新種発見のたび追加するだけで済みます。Excelのセルを下に1個増やすだけの作業。

大して対馬限定の魚類図鑑は、外洋の機嫌次第で訪れる魚も変化するから、毎日新しい情報が入ってくる状態にあるわけですね。だから完璧に把握するのは到底ムリな話。

そこで役立つのは、毎日のように魚を採取する人々から、情報を提供してもらうこと。つまり漁師や釣人ですね。

記録するデータ量が多いほどセンス(選択肢)が光る!

センスは才能で、それを持つかは生まれながらに決められている……そう思っていませんか?

芸術などでいうセンスとは”経験”のこと。応用ともいいます。

経験は物事を見て、知って、理解し────活かす。ただ真似するのはただの複製。経験はアレンジして応用すればセンスに昇華するわけです。膨大なデータからひとつを選ぶ速度もセンスといえますね。

そこから何か連想できませんか?

……そう、AIと深層学習は「人工的なセンス」みたいな存在です。

一度に蓄積できるデータ量は人間の脳が凌駕します(約1024テラバイト)。しかし身体能力に差があるので、答えを処理する能力はCPUのほうが上です。

5G時代でようやく実現しそうなAI最強時代

通信事業で話題の「5G」は、現在の光ケーブル通信よりも速度が速くなります。

データ転送量が従来よりも格段にはやくなり、通信ロスも最小限になるため、ネットワーク上のやりとりが全世界でリニアになります。その恩恵を受けるのがクラウドを介したサービスたちかなと。

いい例ではGoogleの提案する、ネットワークを介したゲームサービスの「Stadia」。これはAppleも参入する予定ですね。

Googleの新ゲームサービス「Stadia」まとめ:これは歴史に残るぞ
新時代の幕開けとともに、新世界が広がり始めた。Googleがやっちまいました。ゲーム業界の革命です。GDC(ゲーム開発者カンファレンス)で発表した...

これはネットワーク先のスーパーコンピュータークラスのPCでゲームアプリを動かし、ユーザーのPCはコントローラーとディスプレイに映像を送るだけでいいので、重要なのは通信設備だけになります。データ遅延の少ない5G回線でこそ活きるシステムかと思います。

メディアだと動画データのDLが速いことがメリットにあげられ、その分野が伸びると予想されています。

一度に大量のデータ通信が可能になれば、どこかの研究機関で使うようなスーパーコンピューターを、通信だけでレンタルできるのがメリットかなと思います。このシステムが活かされるのが「完全自動運転」です。

自分の能力が高いと思うならデータにして売れる時代に

これからの時代、自己分析をAIに落とし込んで、自分の思考をプログラム化して販売するのもアリになってきます。もうすでに音声からの自動書記に、数個の単語から文章を書くなど、ライティング分野で活かされています。

いずれブログも「どこそこ行った、楽しかった!」だけの情報から、1000文字をケロリと書くアプリが生まれるんでしょうね。もしそれが浸透すると”個性”が重要になりますよね。

どんな時代になろうとも、個人の価値は”魅力”で決まる。それこそが企業の求める「コミュ力が高い人」です。

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海釣りがメインでたまに淡水も。2019年の目標は月イチ釣行、浜インしつつ遠州サーフを再度マッピングしていきたい。

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