AIセミナー「90分でわかる! 教えてカナコさん! AIってなあに?」学習レポート

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AI入門セミナー「90分でわかる! 教えてカナコさん! AIってなあに?」が、とても分かりやすかったのでまとめました。

講師は、大西加奈子氏
専門は対話システム。
開催日は2017/11/15

難しいことを、簡単に話すには深い理解が無いと難しいので、カナコさんは相当なスキルの持ち主だなと感じました!

アジェンダ

  • そもそもAIとはなにか
  • AIとビジネス
  • AIで将来はどうなるのか

テーマ1 そもそもAIとはなにか

Q1. どこまでがAI?

AI, 機械学習、ディープラーニングの関係は?
最近AIとよばれる、機械学習が用いられていることが多い
人工知能 > 機械学習 > ディープラーニング

「AI」 という言葉はフィクション小説に出てくる言葉みたいなモノ.研究の現場では使われない。
「機械学習」「ディープラーニング」は現実に存在する技術

AIで○○、は言ったモノ勝ちのようになっている。売り言葉のようなものになっている。

機械学習って?

人間がルールを与えるのでは無く、AI自身が与えられたデータからルールを作り出す。

具体例:パンに合う飲み物を教えてくれるAIを機械学習でつくってみましょう。
データを元に考えてデータには無い組み合わせにも答えてくれる。これが機械学習。

ディープラーニング

ディープラーニングの利用は、適材適所。必ずしも優れていると言うことでは無いが、良い成果を出すことが多い。

これまでの機械学習とディープラーニングの違い

「これまでの機械学習」

予め人間が、データの特注を与える必要がある※職人技が必要。
例)メールのスパム判定
品詞の情報を使った方が良い佐宗だ
助詞は学習に影響しないように、削除しておいた負が良さそうだ

「ディープラーニング」

予め特徴を与える必要がない。簡単なのに精度が高い。
データを投げ込むだけなので、とっつきやすい。
職人技を磨いて来た人に勝てるケースもあり、業界に衝撃が走った。
一体どうしてこの結果になったか分からないので、理由が分かる必要がある課題の場合には厳しい。

Q2 AIスピーカーやチャットボットおなど自動返答するモノは全部AIなのか?

チャットボット:今、質問したら返答が帰ってくるコンピュータのことを指す。広い意味で使われてる。
AIと言っても間違いでは無い。
ただし、ルールを全てプログラミングしたものに、AIを使っているという人は居ないはず。

チャットボットにはどんな種類があるのか

タスク指向:

何か目的を達成するために対話する
例)
天気が知りたい
メールが書きたい
あるものを買いたい
しりとりをしたい

非タスク指向:

ただ話をするだけ。雑談
例)
独り言を言う
話を聞いて欲しい

今、チャットボット導入が簡単で見た目的にも分かりやすいので、おすすめ。
タスク指向 + 非タスク指向 の組み合わせが多い。
ただし、タスク指向に重きを置いたものが多い。
タスク指向の方が商用にも耐えられる。

チャットボット事例

NTTドコモ 自然対話エンジン
IBM Watson
Microsoft “りんな”の技術
Nextreer minarai
アドバンストメディア AmiAgent

音声用の対話システムとテキスト用の対話システムは別物なんでしょ?

⇒よくある誤解。音で入力しても、一旦テキストに変換されている。

チャットボットのレベル感

項目 概要 対話自由度 発話リスク
質問応答 質問応答に特化したシステム
シナリオ対応 人が書いたシナリオに沿って対話する
自由対話 (必ず答える) 選択型 人力(手動) 改め人でで作成した複数の応答文から、自動で1つを選択して応答
選択型 統計(自動) Webなどから大量にデータを集め生成した応答文から、自動で1つを選択して応答
生成型  予め応答分を保有せず、都度生成  高  高

 

注意!

統計(自動)と生成型 は難しい。
現状、あまり使われていない。チャレンジしている会社もあるが、時々炎上している。
やりたい事とリスクを鑑みて決める。

補足

発話リスク:コンピュータがやばいことを言うリスク。もはや何を言うか分からない。
コンピュータに倫理を教えることができない。

シナリオ対応:揺らぎ吸収に機械学習が使われていて、自由度高い。

まとめ

AIの定義は人による
機械学習の凄いところは、人間がルールをああてるのではなくAI自身が与えられたデータからルールを作り出す。
チャットボットにいろいろな技術があるが、高度な技術を使えば良いというモノではない。

テーマ2 AIとビジネス

Q3 AIを活用して業務を行うのに必要とされる人材・スキルとは?

必要な力

解きたい課題をAIで解ける課題に落とし込む力。

具体的には?

何が出来るか?

AIが得意なことに課題を落とし込めるか
AIが得意なことは限られている

どこまでできるか?

AIはどの程度まで精度を担保できるか
AIに100%の精度を求めるか
細かい数学などは、分からなくても使える。

具体例

作業内容

歌にカラオケの映像を付ける
シチュエーション毎に動画が準備されており、それを可視に交わせて組み合わせる

人が行った場合の課題

動画の選定に時間が掛かる

目的

自動化して、作業時間を80%カット
ただし、人が行ったように精度が高い

・「分類」という問題に落とし込める(AIが最も得意)
・「可視を動画に分類する」という問題

※多くの問題は分類することで解ける!!

Q4 AIに使うのにどれくらいのお金が掛かりますか?

前提として、やりたいことによって、大きく変わる。

AI導入コスト 2種類

データを集めるコスト
機械学習されるマシンを購入するコスト

※ これからは、機械学習する上でデータがどれだけあるかが重要

Q5. AIを導入したいのですが、自社でどこまでやるべきなのかどこから外注すべきなのかを教えて下さい。

解きたい課題をAIで解ける課題に落とし込むところまでして、
早い段階で、外注しても良い。

まとめ

AI導入に必要な人材・スキルは「課題をAIで溶けるように落とし込むちから」
AI導入のコストのほとんどは「データを集めるコスト」

テーマ3. AIで社会はどうなるか?

Q6. AIのとって変わられる職種とそうで無い職種

AIの台頭で完全になくなる仕事は無い。
ただし、AIと人の棲み分けが行われる。
統計的な情報や経験に基づいて行う仕事は、AIによって仕事の形が大きく変化する可能性がある。

ドラえもんの登場は、研究段階でも見えていない。

例) 医師
様々な患者の症状を見て、どの病状かを推測する

AIが得意な分野

Q7 2045年問題。AIは人間の知能を超えると思いますか?

もう少し具体的にならないと、わからない。
人間の知能という概念は無い。比較対象が無い。
ものによっては、超える。ものによっては超えない。

Q8 AIがプログラミングを無視して暴走する可能性はないのか。

所詮はプログラムなので可能性は無い。

Q9. AIについて学ぶためにおすすめの本や映画は

書籍

映画

もし、会話ができるOSがあったらという話
チャットボットに恋をする。それは、恋なのか。

アラン・チューリング。
史実に基づいている。

まとめ

AIの台頭で完全になくなる仕事は無いが、仕事の”形”は変わる
SF映画のような出来事は当分起こらない
対話に関しては、まだブレイクスルーが足りていない。

おわりに

IT Searchで連載もやっているので、更新が楽しみですね。
専門家が話すと、夢のあるAIのイメージが崩れはしますが、私たちエンジニアはいわゆるAIで出来る事出来ないことを把握して、ビジネスに活かしていきたいと思いました。

関連リンク

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