松尾豊のレビュー一覧
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Posted by ブクログ
ネタバレ難しかった。松尾先生の解説で、何となく全体像は見えたかも。因果関係という当たり前と思える事象に統計学が対応できたのはつい最近らしい。独自の因果モデルを作れば馬券ソフト開発に役立つか？
・相関は見られたが、因果については何も言えない 時代が続いた。
・因果について表現する言語を発明→因果ダイアグラム
・相関を解析するのには交絡因子が課題。主流はランダム化比較試験（RCT)
・RCTができない場合が多いので、交絡因子を調整して因果効果を推論する
・コライダー（結合）を調整してしまうと、元の変数が独立から従属に変わる。
・モンティホールパラドックスは司会者のドア選択がコライダーとなり新車の位置と出場者のドア選択に影響
・Do演算子を導入して数式化。ある薬(drug)Dを患者に与えて それが寿命(lifespan)Lに与える影響はP(L|do(D))と表現（Pは確率）
・患者が自主的に薬Ｄを服用したのを観察した際の数式P(L|D)と P(L|do(D))
は別物。Do演算子は介入を表す。
・Do演算子の数式を解くには、交絡因子を調整する。介入と結果の間の交絡因子を含むバックドア経路を交絡因子を調整することによってブロックする方法が一般的だが、介入と結果の経路に中間因子があれば、介入データを調整することで介入→中間因子→結果の因果効果を推定できる。
・因果ダイアグラムを用いると、観察データや実験データを使い、現実ではない筋書き＝反事実的なシナリオについて情報を引き出せる。もし〇〇だったら、××だったのにという仮定法過去を定量化できるようになる。 -
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Posted by ブクログ
一時期「AIが人間を超える。仕事を奪う」ばかりが注目されていた。
しかしそれから数年経って、AIの研究は更に進んでからは、こういう考え方が主流だ。
「AIの得意なことは、もちろん人間を超えている。しかし人間の得意なことが、AIにはものすごく難しい」
どうやらAIと人間の関係については、
「使い分け」「共存」「拡張」となるのだろうとのこと。
結局、人間もAIも別物。
同じ目線で考える必要はないし、所詮機械でしかないのだから、AIを便利に使えばいいだけの話。
スマホだって、車だって、飛行機だって。
マイナス面もあるかもしれないけれど、圧倒的に便利な方が勝っている。
だから多少リスクを負ってでも、便利なものは利用した方がいいのだ。
スマホを使いこなせない老人がいるという。
Excelだって、使える人と、使えない人との差は歴然だ。
AIにも同様の事が起こるだろう。
上手に使える人と、うまく使いこなせない人。
しかしそうなると、仕事の能力的は相当に差がつくことだろう。
だからこそ、AIの強み、弱みを理解しておく必要がある。
これからの未来。自分もドンドン歳をとっていく。
無理してもAIを勉強して、利用できる側になっていないと生き残れない。
そんな事を考えていた。
（2019/10/6） -
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Posted by ブクログ
人工知能とは何かについては、研究者の中でも明確な定義が定まっていない。そのため、人工知能とは何かについて、一度議論を始めると大論争になってしまう。
知能とは何か、それをコンピュータで実現できるのかという問いは深遠で、決して簡単に答えられるものではない。これは、人間とは何か、世界とは何か、生きるとは何かという問いにも通じる、哲学的な問いをも含んでいる。そして、人工知能の分野は、６０年もの間、知能とはこうではないか、ああではないか、という仮説に従ってさまざまな研究をしてきた。
人工知能というのは、非常に懐の深い学問領域である。固定した考えや権威を嫌い、新しい考え、異なる考えをいつでも歓迎する。知能とは何かを考えることが、いかに楽しく、知的な興奮を伴うものであるか、どれほどたくさんの考え方があって、それでもなおひとつの分野として共存している点は興味深い。