野村直之の作品一覧

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  人工知能が変える仕事の未来

  野村直之

  よくあるAI本と違い、本質をとらえ正しく表現している良書。とくに「ソフトウェア開発者を建築家、デザイナー、アーティストと見なしてきた欧米、中国と比べると、日本の大企業では…ソフトウェア開発者を工場の組立工のように見なす」は完全に同意(ソフトウェア開発をエンジニアリングと表現すること自体違和感というか...続きを読む、嫌悪感すら感じる)。
  最後の方、特に人材教育のあたりがややもすると安っぽいその他の一般論と被ってるように感じられたのが、唯一残念。
  やはりこのくらいのボリューム感がないとこの手の話は掘り下げられない、ということか。とはいえ、この分厚さはぱっと見ウッ、となる。今回は著者がJ社時代の先輩？同僚？だったのが影響したが、今後の本選びの指標となった。

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  AIに勝つ！ 強いアタマの作り方・使い方

  野村直之

  AIに何ができて何ができないかを詳細に説明しつつ、何をAIに任せて人間は何を行うべきかを考察し、人間はどのように脳を鍛える（勉強する）べきか指南する一冊。

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  人工知能が変える仕事の未来

  野村直之

  本書が目的とするところは、AI技術の現状を正しく伝えて、「シンギュラリティ」といったような煽り言葉によって持たれるかもしれないAIに対する歪んだイメージを正したいということにある。
  
  著者は次のように書く。
  「著者が本書を執筆した大きな動機は、今回のAIブームがバブルとなり、弾けて、前回と同様、産業...続きを読む応用が頓挫することを怖れた点にあります。現時点のAIが人間と同じだとか、人間的な能力、人間的なやり方(本物の意思や責任感が生み出した新発想など)で問題解決する能力で人間を超えたとか、人間が学び得るあらゆることをすでに学べるようになったので、30年以内に全人類の知能を超える、などと喧伝するのも危険といえば危険です」
  
  また、「大したAI技術も使っていないのに普通に検索、レコメンドをした程度で「AI搭載だからすごい!」と発表するような企業によってAIがバズワードとして消費され、いわゆるガードナーの曲線のやま(Hype)を超えて廃れてしまう心配があります」 と言うとき、過去のファジーやニューロといったバズワードが消えていった経緯を思い出している。確かにファジーやニューロはまったくそれが効果を持つ根拠がわからなかったが、AIは、かつて消えていった技術とは違うことは確かである。
  
  著者はAIの議論をする上で、言及するAIをきちんと分類して議論するべきだという。具体的には、「強いAI－弱いAI」、「専用AI－汎用AI」「知識データの量:多いー少ない」の三軸でAIを分類するべきだと主張する。
  
  「実際には何百種類、何千種類の異なる方法、AIがあるのに、実は点義も千差万別ではっきりしない人工知能を、魔法のおまじないのように称するのは、ほぼインチキ臭いといってよい」
  
  現時点では、「強いAI」や「汎用AI」よりも専用型で弱いAIの方が実用的で現在の技術に向いているとし、その精度向上にはデータの量が重要であるが、データが少なければ少ないなりに何とかするというのもポイントのひとつであると指摘するものである。最終的には、上手くAIと共存することができるようになったものがもっともよくAIからの利益を引き出せることができるだろう。実態としては、自然言語処理は難しいが、専用の画像認識であれば人間以上に正確にやれるし、もちろん速度も人間とはけた違いに速い。
  
  著者はいわゆるシンギュラリティ論についても手厳しい。とにかく、シンギュラリティのような夢物語を語ることで生じる誤解やその後の幻滅期について懸念を持っているのである。
  
  「シンギュラリティ論や、「学習」「推論」「感覚的に理解」などの用語をこのように括弧付きでAI専用の定義の下で使わずに、人間の「学習」「予測」などと混同することから生じた未来予測が氾濫しています」
  
  著者がシンギュラリティがすぐには来ないとする理由のひとつが、脳の神経細胞との構造上の違いである。
  
  「3Dの完全立体配線である脳は、ひとつの神経細胞が平均で他の2万個もの神経細胞とつながっており、高々周囲の数個のトランジスタとしかつながれない通常のCPUとは、何桁も複雑度が違います」
  
  もう少し納得感のある説明を挙げると、「ディープラーニングの代表格、CNNやRNNが目下得意とする「パターン認識」は、人の脳内の思考を模した人工知能というより、目や耳からの刺激が何であるかを忠実に判定する視角、聴覚の能力」なのである。
  
  AIの適用を業務でもやっているが、AIにも向いているところと向いていないところがあり、自然言語処理などは相当に難しく、汎用AIの出現は相当先の話であるという考えを共有している。真面目で倫理的な抑制が効いた良本。

  Posted by ブクログ
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  人工知能が変える仕事の未来

  野村直之

  AI普及に対する過剰な期待や危機感をあおることはなく、研究者としての目線で今までとこれからをわかりやすく説明。
  今回は第3次AIブームであること、人類値を超える転換点は2045年までにはこないことと明記。
  AIの3軸分類　強弱　専用汎用　知識データの量で分類し、ヒトの能力の補佐とヒト脳つくりから超知...続きを読む能までのレベルへと方向性をわかりやすく図示
  AIの得意な分野、新サービスの開発、暗黙知での動きをディープラーニング活用など具体例で示している
  
  ラブロックのサービス分類
  IBMワトソン
  LED電球Hue
  JR東日本の空いている車両案内
  パナソニック　ホスピー

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  実践フェーズに突入 最強のAI活用術

  野村直之

  コンシューマー分野の最先端ＩＴやＡＩの動向を自らエンドユーザーとしてつまみ食いして体感する
  目標精度設定、新しい業務フロー設計に貢献
  例外的事態が発生しても対応できるよう自らを鍛え、チームとして対応
  
  マネジメント能力（切り盛りする能力）高度な判断、発想と検証、交渉と合意形成、おもてなし
  知識は陳腐...続きを読む化
  
  業務全面がAIにはならない。間違ってる。
  ダブルチェックが1人になる、それだけで人件費半分。
  人とは別の判断軸に。あぶり出しに使う。
  
  深層学習をするAIの特徴は普遍性。AIの成果物は異なる学習データを使うことで新たなサービスや事業に流用できる。経営者は単一事業として過大でも投資する価値があるか投機的判断が必要。
  
  正解率99.5%でも低い
  ＲＯＩ投資対効果、精度目標不可欠
  AIを使う人間の作業フローＵＩ（ユーザーインターフェース）
  結局人が何を実現したいか。

  Posted by ブクログ

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