小林雅一のレビュー一覧
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Posted by ブクログ
クラウドからAIへ 小林雅一 朝日新書
アップル・グーグル・フェイスブックの次なる主戦場
人工知能は６０年前から
あらゆるジャンルの学者たちが一同に介して始められた
しかし答えを一つにしない相対的な脳のファジーな部分を
解決できずに論理と法則とルールによって挑戦した第一次は収束し
８０年代に起こった第二次のAIは様々な業界の知識を持ち寄った
集合によって実用化に向かうが柔軟性に欠けた為に頓挫する
そして第三次が今盛り上がっているAIである
アルゴリズムの統計学による確立的な方法で曖昧な部分を
柔軟に対処することによって無限大の領域を相手にできる可能性を持った
1997年チェスで世界チャンピョンを負かしたIBMのディープ・ブルー
TVのクイズ番組で優勝したIBMのワトソン
あるいは音声操作によるsiriを導入したアップル
自動車の自動運転を目指すグーグルなどの各社
医療助手を務めるロボットや
掃除機のルンバなどが活躍し始めている
危ない話では無人偵察機から無人爆撃機や戦闘機
あるいは災害用ロボットを転用する兵隊ロボット
ビッグデータと呼ばれる世界中に人間の思考や趣向を網羅することで
シナヤカな答えを引き出しロボットが自ら情報処理をしながら
成長していくという具合で生き物に近づいてきた
ある意味知らね間にユーザーの情報によってロボットの成長を即され
下手をするとユーザーがロボットに管理されそのロボットの元締めが
全てを支配するというシナリオに成り兼ねないのである
翻訳機もユーザーがロボットに情報提供することで
生きた言葉を並べらる能力を高めていけることになる
アルゴリズムによる人気投票が人間の目指す目的と一致するとは限らず
狭い世界の迷路に紛れ込も危険な可能性も大きい
知識が次元の違う意識を賄えるかと言えば
ディテールが全体像を理解出来るかという話になり
処理と理解の違いが表面化してくる
統計による答えは処理しただけで理解してはいない
今は統計データで結果を出しているけれども
将来心とか意識と関わることになった場合にツマズクことになるだろう
そこで出てくるのが脳の動きを模倣したニューラルネットワーク
知覚メカニズムを模倣したディープラーニング
しかしレイヤが増えれば遅くなる
目の神経を聴覚野に繋いでも視覚能力を発揮するという
五感の相互変換が可能だということに目を付け
大量の情報から抽象化するために必要な本質部分だけを取り出すことで
コンパクトにできるようになる
されにyoutubeを使ってAIがネコの概念を自習することで
自力に獲得させることに成功する
画像認識だけでなく音声も言語処理も自習することで処理できる可能性を得た
クラウド型のサービスにすることで世界中にユーザー情報をサンプルとして得る
いよいよ人間の代わりとなる機会の誕生を迎えて何を考えなければならないか
柔軟な処理をするということは完璧でないわけで その空白となるブラックボックス故のパニクッタ暴走や誤作動に どう対応するかと言う問題や いずれ依存の関係なのか対等な分業なのか 人権とロボット＝ヒューマノイド権の調整が必要になるかもねと言う問題 人間のニューロンは１千億個でシナプスによって相手を選びながらつながるのに対して
AIは数万個の工学的ニューロンと少ないながらも同じような仕組で働く
いくら手塩にかけて育てても思うようには育たないのが現実ですから
ロボットも同じように危険をはらむ条件上にあるといえるのです
金融世界でもフラッシュ・クラッシュと呼ばれる誤動作が起こり
１０分足らずで数十兆円が失われたと言う話もあるし
２０秒間で株価が２０ドルから１セントに暴落した企業もあるという
人間の仕事がなくなる問題をどう解決するか
オフィス・工場・倉庫での多能工
さらには病院の看護師や医者・
あるいは新たな雇用を生むか 最も飛躍して且つ有効だと思えるのはそれぞれの生き方に沿って 過不足のないベーシックインカムの採用である 実利的な生産のほとんどをAIロボットに任せ 人間は消費と創造とそれをこなすべき労働作業とを受け持ち 人間臭く抽象性の高い仕事を遊びとして深く関わっていける道を開く ある意味原初の人間に戻って大自然の解明に挑む その対象は無限にあるはずだ 全ての現象や心の動きに対して何故かと問い掛けて研究実験するのもありだし 現象自体にタユタウことをたのしんでもいい
更には出合った状態から起こる想念を写し取ってもいいだろうし そこに創造を織り込んだ表現をするのもたのしいかもしれない 何しろ無限の可能性を孕んだこの世界を可能な限り 精一杯に出合った仲間と切磋琢磨することで未知なる今に挑戦し 視野を広げ新たな発見をし全体観を膨らませて行くことを 目指していられれば幸福なのだと思う
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Posted by ブクログ
少し前に流行ったクラウド、ビッグデータから、著者は今はＡＩ（人工知能）へシフトしてきているという。そのための入門書的な新書。
内容は、１章で現代のＡＩの代表である、アップルの音声認識ソフトSiri、グーグルのセマンティック検索、フェイスブックのグラフ検索などの例を挙げ、２章では、ＡＩの研究がどのように発展して来たかを説明している。
３章では、音声認識技術、グーグル・グラス、自動車の自動運転技術、家庭用ロボットなど、医療現場に導入されるロボットなどを紹介し、４章では、人間が機械に依存しすぎる危険性と、人間が機械に存在価値などを奪われる危険性にわけて解説している。
ＡＩについては、まだまだわかないことが多いことと、筆者が書くような未来になるとは限らないが、少なくても現在地点を知る上では、格好の入門書だと思った。 -
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Posted by ブクログ
最近、「HTML5で世界が変わる」というフレーズを聞くけど、「で、何がどうなんの？」と思っていたところ、フレッシュマン達推薦のこの本に出会いました。もちろん、今さら、言語を覚えて自分でHTML5を書こうというわけではありません。HTMLやウェブの歴史、HTML5できる様になることの意義、アダビ対アップルのフラッシュをめぐる戦いの背景等が良く理解できました。技術的な進化に加え、熾烈なビジネスの駆け引きが行われているのですね。最近、我々が日常、PCやスマホで使っているサービスは、そういった駆け引きから生み出されていると思うと、感慨深いものがあります。
グーグルやアップルといった企業は、こういったウェブ進化の技術的見識と事業的見識の両方を持ち、技術と事業を両輪としたビジョンを描ける経営者が、企業を躍進させているのですね。
日本メーカーも、ウェブ進化の本質を理解し、各自の強みと擦り合わせば、まだまだチャンスはあると思います。著者の小林氏の様な、サイバー世界でのグローバルな戦いを理解している方の、サーバー世界での日本メーカー復活のリーディングも期待します。 -
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Posted by ブクログ
最近よくこの言葉を聴いていてキッチンになっていたのと、前々からプログラミングの勉強をしたかったので、読んでみました。詳細な解説で良書だと思います。
この本は僕がHTML5の勉強をしようとは思ったものの、テキストになるような本があまりにも分厚かったので、何とか入門書になるようなものはないかなと思っていたときに見つけて読んだものです。僕も近い将来にWebサイトをHTML5で記述できることを目標にしていますので。大変有意義なものでした。しかし、このHTMLという言語、5に行き着くまでにずいぶんとまた紆余曲折があったことを、この本を読むまで僕はまったく知りませんでした。いま、この本によると、主にグーグルとアップルの間で、スマートフォンとブラウザーにおける戦争がここまですさまじいものだと、改めて思い知ることができました。
HTML5は将来のインターネットにおけるプラットフォームになり、まったく根底からすべてをひっくり返すものなんだと。そういうことが詳細な解説とともに前編にわたって展開されていて、新書ながら濃い読書体験ができました。アップルがクローズドの状態で囲い込んだ状態で展開されるビジネスモデルとグーグルの提供するアンドロイドやOSのクロームがもたらすオープンなモデル。最終的な軍配はどちらに上がるのかはわかりませんが、僕もHTML5について、もっと勉強を重ねて、自在に操れるようになって、この戦いの末端に加わることができれば、エキサイティングな人生が開けてくる、そんな気がしてなりません。 -
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Posted by ブクログ
タイトルはサム・アルトマンだが、内容はOpenAIを中心とした生成AIの開発を追ったもの。
1980年代にヒントンらによって誤差の逆伝播と呼ばれるアルゴリズムが開発され、多層ニューラルネットの学習技術が確立された。 1990年代後半には、ラン・ルカンらに畳み込みニューラルネットと呼ばれる方式が開発され、多層ニューラルネットが各種の文字や数字、音声や画像などを識別するパターン認識の能力が向上した。
2012年クリフェフスキーとスツケヴァーは、2個のGPUを使って多層ニューラルネット（アレックス・ネット）を開発した。画像認識コンテストILSVRCで、2位以下を圧倒的大差で引き離す好成績を挙げて優勝し、GPUを使うとニューラルネットの学習速度が従来のCPUの100倍に高まることを示した。
アルトマンは、30歳を目前にした2015年に、汎用人工知能(AGI)を自分の手で実現すべきとの結論に至った。アルトマンは、イーロン・マスクを誘って、人類に貢献する安全なAGIを実現するためのプロジェクトを立ち上げることで合意し、ブロックマンやスツケヴァーを加えて非営利の研究団体OpenAIを設立した。
2016年に言語モデルを研究していたアレック・ラドフォードがOpenAIに入所した。2017年にGoogleがAttention Is All You Needというタイトルの論文を発表し、Transformerと呼ばれるニューラルネットが言語モデルの研究に突破口をもたらした。
2017年の末頃、首脳陣はOpenAIを営利企業化することで合意に近づいた。マスクはその株式の過半数と取締役会の指揮権を握って、そのCEOになることを要求したが、それに難色を示されるとOpenAIへの資金供給を止め、離脱した。
Googleは2018年にBERTを開発したが、人種・性的な偏見やハルシネーションを出力することが発見されために発表を躊躇した。検索エンジンなどの巨大市場を守ることを優先する経営陣の姿勢を見た研究者らは次々と退社し、Transformerの論文を共同執筆した8人の研究者は全員が去った。
2018年にOpenAIはGPT、2019年にGPT-2を開発した。LLMの規模や機械学習のデータ量が増加するほど性能が指数関数的に上昇することが発見され、「ニューラル言語モデルのスケール則」のタイトルの論文として2020年に発表された。2020年にGPT3を開発。2021年にGPT3をベースに開発された画像生成AI「DALL-E」を発表した。
2021年頃からマイクロソフトがOpenAIに出資するようになると、経営陣に不信を募らせたダリオ・アモディやカプランら15名の研究者は、雇用破壊や人類滅亡などの重大な危害をもたらさない安全なAI開発を目指す「ＡＩ憲章」を設けたアンソロピックを立ち上げた。
2022年11月にChatGPTを一般公開。2023年GPT4公開。
マスクは、2023年にxAIを立ち上げてGrokを発表した。2024年、Googleは、言語、映像、音声など様々な種類のデータを認識して処理できるマルチモーダル型のGeminiをリリースした。
NECが開発したcotomiは、主に社内文書やマニュアルの要約など、企業や自治体向けのサービスを想定。
NTTが開発したtsuzumiは、医療や金融、コールセンター業務などに特化したサービスに適している。
KDDIは、MetaのLlama2をベースにしたLLMを開発したELYZAに出資して連結子会社化した。
楽天は、フランスのMistral AIが提供するLLMをベースにして、日本語に最適化されたLLMを開発した。
影響力のあるAI専門家のうち、ジェフリー・ヒントン、ヨシュア・ベンジオはAI脅威論者で、ヤン・ルカンは楽観論者。 -
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