2016-09-22 12:53 | カテゴリ:勉強や投資情報
以下の本を読んでAIの勉強をしました。



まず皆さん、AI(人工知能)について認識を改めないといけません。
今現在AIと呼べるソフトは開発されていません。
企業が株価を上げるために一生懸命適時開示に『AI』の文字を入れていますが、全部偽物です。

AIとは本来、【知恵】を持ち、自分で考え、最適解を導く事の出来る自立システムの事です。
そして何よりも大事なのは【汎用性】がある事です。
つまり、画像認識しか出来ない、囲碁しか出来ない、自動運転しか出来ない、そういうのは本物のAIではありません。

しかしなぜか今、人間がやることをソフトが自動でやったら、それだけでAIとか呼んでもいいという風潮が支配的になっています。
特に機械学習=AIというような風潮になっています。

ですので、本物のAIを【強いAI】や【AGI】と呼んで区別する場合もあります。
このブログでは以下のように定義します。

汎用性と知恵を持った本物のAI=強いAI=AGI
特定用途と決められた事しか出来ない偽物のAI=弱いAI=AI

次にそのAGIが本当に開発されるのか・・・これは分かりません。
しかし、一応2045年までには誕生すると言われています(2045年問題)。
これをシンギュラリティ(技術的特異点)と言います。

現に、物理的にはCPUは人間の脳に2018年に追いつきます。
人間の脳は300億のニューロンがあり、これをシナプスが繋げています。
CPUのトランジスタの数は2018年には300億個に達するという試算があります。

弱いAIとAGIは全くの別物ですので、その区別がついていないと、議論も噛み合いません。
昨今、AIが進んだら人間の仕事が奪われるという議論があり、「奪われない。奪われても少しだけ」という論調の人も多いですが、それは弱いAIのイメージで考えていると思います。
確かに今の弱いAIがいくら進化しても、1割ぐらいしか人間の知的労働を奪えないでしょう。
しかしAGIが登場したら、人間の知的労働の9割は奪われます

例えば自動運転ですが、「AIが運転して事故ったら誰が責任取るんだ」という議論がありますが、AGIが登場したら、こんな議論はナンセンスになります。
AGIが自動運転するとは、人間以上の正確な運転(F1ドライバー以上)で、しかも自分で考えてどんな事が起きても臨機応変に対応する運転となります。

例えば、
・田舎の道で法定速度で走ってて後ろ渋滞したら法定速度無視でスピード上げる
・救急車が来たら道を譲る
・煽られたら道を譲る
・割り込みさせてくれたらサンキューハザードを出す
・路面凍結していたらエンジンブレーキ多用
・パトカーを見つけたら法定速度に落とす
・ネズミ捕りを見つけたら、対向車にパッシングで教えてあげる

ぐらいの、人間がやっている事は当たり前にやるようになります。
それだけでなく、
・車泥棒に遭ったら、ドアをロックして犯人を閉じ込めて警察署へ行く
・乗ってる人が急病になったらスピード上げて病院へ行く

とかも自分で考えてやるようになります。

万が一事故った時も、乗っている人間がダメージを受けないように頑張って車を制御して事故るので、AGIを責めるなんて論外です。

そして、上でも書きましたが、AGIは【汎用性】があるので、学習して何でも出来るようになります。
しかもどれも人間以上の知恵を持った状態で・・・
それこそ、ゲーム・運転・診断・弁護・裁判・予算立案・立法・日銀総裁・経理・経営判断・人事・プログラミング・トレード等々、人間の物理的なオペレーションの伴わない仕事は全部AGIに奪われてしまいます。

人間と物理的に同等の事が出来るロボットを作るのは技術的にも難しいし、コストも掛かりますし、そんなロボットを作ってまでAGIにやらせる合理性はないので、人間のオペレーションが必要な仕事は残ります。
ですから、伝票集めて入力する事務職員・外科医・ライン工・営業・販売員等は残り、特に第一次産業は安泰です。

従って、今は子供は運動よりも学業が優先されていますが、AGIが実用化されたら学業よりも運動が優先されると思います。
だって天才以外は、知的労働で職を得るのが難しくなるからです。

ですので、AGIが実用化されたら革命どころの話ではないので、AGI関連の材料が出たら、買いです。

ではどういうのがAGI関連の材料なのでしょう。
AGIを実現する鍵はやはり機械学習にあります。

普通ソフトが想定通りに動かないとプログラムを修正します。
しかし機械学習をするソフトは、繰り返し学習する事で想定通りの動きに近づけます。

一度ソフトを作ってしまえば、プログラムの修正が必要ないので、効率的です。
※勿論機械学習のアルゴリズム自体を変更するにはプログラム修正が必要
しかしそうなると、今度は学習させるデータの質・量と、膨大なデータを処理する能力が必要となります。

量についてはビックデータの時代になった事で解決し、処理能力についてはハードの進化で解決されました。
後は質です。

前AIをインターネット上で学習させようとしたら、速攻人種差別的発言を連発するようになったというニュースがあったと思います。
マイクロソフトのAI、「差別発言」で即停止
これは、ネット上で人間との対話を通じて人工知能を学習させようとしたのですが、悪意ある人がわざと人種差別発言をAIに連発するイタズラをした結果です。

さて、では肝の機械学習ですが、技法は沢山あります。
Wikiに乗ってるのだけで10種類もあります。
その中で注目されているのは【ニューラルネットワーク】の中の【ディープラーニング(深層学習)】です。
ニューラルネットワークとは、人間の脳の構造を再現するというのが始まりですが、簡単に図にしたのが以下です。
ニューラルネットワーク
この中間層を多くすると、人工知能が正解に辿り着く精度が上がったのです。
※20層とかもあるそうです
中間層が多いと深く考えるという意味で、深層学習(=ディープラーニング)と言います。

従来は、関係ない情報も繋ぐため、過学習で精度が落ちていたのですが、過学習を防ぐ仕組みが実用化され、人工知能コンテストでディープラーニングを使ったソフトは他を圧倒したため、注目されるようになりました。

ですので、適時開示を読んでいて、【AI】という言葉が出てきたら、機械学習のAIなのかな?というのが大事になりますし、【機械学習】という言葉が出てきたら、どの技法なのかな?というのが大事になります。
尚、どの技法が優れているかは専門家でないので分かりませんが、用途次第かとは思います。

その中でAGIの開発に繋がると期待されるIRが出たら、超絶材料となります。
今現在、AGIに最も近いと言われているのはIBMのワトソンです。
※IBMはワトソンはAGIではないと理解しているので、決してワトソンを【AI】とは呼ばずに、コグニティブ・システムと呼んでいます。ワトソンを【AI】と呼んでいるのはあくまで、マスコミや日本人が勝手に言ってるだけです。
従ってIBMのワトソン材料を出したソフトブレーンが直近強い値動きだったのは納得です。
尚、IBMはソフトバンクと組んでワトソンを日本展開しており、以下のように広がっています。
みずほ銀行がIBMのWatsonを導入した狙いとは

AGIの誕生には機械学習以外にも沢山の技術が必要になると思われます。
※ワトソンも機械学習以外にも沢山の技術が詰め込まれています
AGIに繋がると思われる技術開発のIRや、既にその技術を持っていると思われる銘柄は見逃さないようにしましょう。

■余談■
27日にIPOするシルバーエッグですが、業務内容がAI(人工知能)技術をベースにしたウェブマーケティングサービスの開発・提供です。
そしてHPを見ると「ベイジアン協調フィルタリング」という言葉があるので、これは機械学習の技法の一つの「ベイジアンネットワーク」と推測されます。
※ニューラルネットワーク及びディープラーニングではない
また「強化学習」という言葉もあり、これは機械学習の分類の一つで、周囲の環境を観測することでどう行動すべきかを学習するタイプとなります。

この会社では機械学習でユーザーの行動予測を自動で行い、ウェブマーケティングサービスに利用している会社であり、そのソフトは知恵もなく、特定用途にしか使っていないので、典型的な「弱いAI」という事になります。
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