書籍・読書 コラム AI・機械学習・ディープラーニング

【AI(人口知能)まるわかり】(日経ビジネス)を読んで

投稿日:2017年10月8日 更新日:

 機械学習・ディープラーニングによりAI開発が加速している

機械学習に必要なもの。

  • 大量の学習データ
  • 膨大な計算リソース

これらを可能にしたのがgoogleである。計算リソースはGoogle Cloud Platformsで借りることができる。

ディープラーニング(深層学習)とは?

ディープラーニングは機械学習の手法の1つである。

ディープラーニングとは、人間の脳を模した「ニューラルネットワーク」を使って大量のデータを学習する手法です。実現方法は2006年に登場しました。-p22

脳の神経回路の構造を模倣している。従来の単純な構造化プログラミングのアルゴリズムとは違うようだ。

機械学習の開発言語は?

C,C++
Python

PythonはGoogleでも使用されている。機械学習やデータ解析のためのライブラリが豊富である。

機械学習や人工知能プログラムを簡単に利用できる数多くのライブラリが登場

https://s.news.mynavi.jp/series/Python_ML/001/

  •  数値計算 Numpy
  • 科学技術計算 Scipy
  • 機械学習 scikit-learn
  • データ解析 pandas

なとが有名。


本格的に初めてみるならこれ。


ちょっと動かしてみたいならこれ。

AIでなくなる職業

高度な知識が必要だからといって

弁護士や司法書士もAIにとってかわられる。
高給な仕事だからとてなくならないわけではない。

コミュニケーションは残る

医師や教師など柔軟なコミュニケーションが必要な仕事は残る可能性が高い。
そういう意味では、弁護士でもコミュニケーションが必要となる業務は残る。

弁護士に限らず、置き換わると言われてる職業は何でもそうで、コミュニケーションが必要となる、コミュニケーションが求められる業務は残る。

AIと人間の住みわけ

AIと人間、それぞれ得意な分野が違う。うまく住みわけして生産性を高めていくことが望ましい。

人間は人間にしかできないコミュニケーションや新しい創造といった分野に特化していく。

日本に勝機はあるか

日本はAI研究で米中に遅れている。
今後ますます差は開くだろう。

AI研究に関する大学教育を受けた人間が日本は3400人、米国は25000人。
少子化だから増やすのは難しい?
AI研究に必要な学部を増やす。日本の国策で取り組んでいく必要あり。

と書いて思ったが、少子化もAIで解決するのではないか。
若年者にやって欲しいことを、AIにやらせればよい。

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