松本健太郎のレビュー一覧

誤解だらけの人工知能～ディープラーニングの限界と可能性～

田中潤 / 松本健太郎

数学科出身で、人工知能に関するスタートアップ企業の創業者である田中氏が、聞き役の松本氏がリードする人工知能に関する大枠の質問に答える形で進んでいく。人工知能の現在地が、比較的フェアな視点で語られている。
対談形式の本はこれまでの自分の経験上いまいちな仕上がりになっていることが多いのだが、ある程度語るべきことが二人で共有されており明確なので、テンポのよい読みやすい本になっている。

本書の章立ては以下の通り。

第一章 みんな人工知能を勘違いしている
第二章 人工知能はこの先の社会をどう変えていくか?
第三章 社会に浸透する人工知能に

人工知能と言われているものは、現時点のものは「ディープラーニングそのもの」であると言う。将来にわたってそうかどうかはわからないが、そんな状況のものを定義しても意味がないとでも言う。そしてディープラーニングは何かと言うと端的には「分類」することだと言う。特にディープラーニングは画像解析によくその分類能力を発揮しているが、これをして「機械による目の獲得」であるという。松尾豊さんがアンドリュー・パーカーの『眼の誕生』に書かれたカンブリア紀の生物種進化の爆発を生物による目の獲得であったとする説を引いて、同じことを言っているが、同書はここでも紹介される。パーカーの眼の獲得は自分もお気に入りの比喩で、理屈としてもディープラーニングによる機械の目の獲得から今後様々な分野で爆発的進化が起きることを予感させる。

巷のシンギュラリティ論に対して、著者はアンチシンギュラリティで、扇情的にAIが取り上げられることについてはものごとを歪めるものとして、不満に思っている。少なくとも彼らが言うようなシンギュラリティはすぐにはこないと。AIは技術であって、哲学やその類のものではないという意見だ。人間に対するAIの強みはどこになるのかというと明確で、リソースをほぼ無限に拡張できる点と、記憶が完璧な点だ。これにより、これまでできなかったことができるようになり、ある種のもの(チェスや将棋やクイズ)については人間よりもうまくできるようになっている。ただ、それが人間を超えたということにはならない。著者も『AI vs 教科書が読めない子どもたち』や『はたらきたくないイタチと言葉がわかるロボット 人工知能から考える言葉』などで言われているように機械による意味理解は大変難しいという。その通りだと思うし、この認識については、広く共通認識となってほしいと個人的にも思っている。
また、ディープラーニングにも得意不得意があり、それも含めて徐々に浸透することが見込まれるので、しっかりと足元を見て推進していこうよ、というのが著者のメッセージなのかと思う。

一方で、実際的な課題としては、技術人材、組織の理解、学習データ、の不足が挙げられる。ハードウェアの制約がGPUやクラウドの登場によって解消された今、これらのヒューマン的要素が成長の制約条件として顕在化してきている。特に日本では圧倒的に人材不足だという。日本は少なくとも数学教育では過去の遺産をもって優位に立てていなければならなかったはずだが、そこが劣位になってきているのは危機的なのかもしれない。特に著者は大学における統計学科の創設の推進を訴える。確かに統計学は実学的な部分も含めて専門的に集中して勉強するべき領域でもあると思う。複雑系の学問と組み合わせれば学問的にも面白いことができると感じるので、実学一辺倒というものでもない。就職や就職後の実際に役立つスキルとしてもアピールできるだろうから、大学側の学生獲得のビジネスとして考えるとこれから私大を中心に統計学科というものが出てくるのではないかなと思う。また、著者はPythonなどのプログラミング言語を覚えることも重要だという。プログラミングを通して実際にディープラーニングに触れることにより、より実態に即してAIの適用・不適用を検討できるはずだ。

AIは今後も社会へ浸透していくはずだが、その領域として音声認識による受付、自動運転、顔認識による認証・監視カメラ、医療診断などが考えられる。そうしたことが想定される先に、将来雇用を奪ってしまうことが一部では懸念されている。著者はここでも一般的な極端な予測とは距離を置くべきだとして、まずそういうことは一気には来ないこと、またそれは仕事を奪うのではなく、労働からの開放と捉えるべきだと示唆する。この考えは、ベーシックインカムの思想にもつながり、実際に試験的に導入されているフィンランドやカリフォルニアの事例を挙げる。実際、シンギュラリティが来なくとも、AIによって社会は大きく変わっていくはずだ。


本書はiPhoneの自動音声認識でドラフトされたという。人工知能によって省力化しようという趣旨でもあるので、それを地で行く形になっているということか。

著者の田中さんは一度所属するAIに関する研究会で講演してもらったことがある。かなりくだけたフランクな感じで面白かった。ありがとうございます。聴く前に読んでいればよかったですね。

キーワードで読み解く人工知能 『AIの遺電子』から見える未来の世界

松尾公也 / 松本健太郎

漫画「AIの遺電子」とのコラボによる人工知能の入門書。歴史などを含む現状の人工知能の基本的な内容をしっかり網羅しつつも漫画によって未来を想像できるようになっていて、楽しみながら読める絶好の入門書です。漫画の方は4巻までしか読んでいなかったので、5巻以降と続編も読みたくなりました♪

誤解だらけの人工知能～ディープラーニングの限界と可能性～

田中潤 / 松本健太郎

恒例の2018年GWの大掃除で部屋の隅から、読みかけの本を発掘しました。３章立ての本で、２章の最終項から読み始めたのですが、凄い内容ばかりで驚きました。凄い、というのは、人工知能（＝ディープラーニング）の限界を示した上で、将来の人間はどのような生活になるのかを解説していた点です。

１９世紀かそれ以前に、機械がでてきた時に、それまで無かったものであったので、不安に思ったり、一部の人は破壊まで行った時代がありましたが、今の私たち（労働をしている人々）と、人工知能も同じような関係にあるのかもしれません。

人工知能と張り合うのではなく（チェスの王者が人工知能に負けた、人間のほうがまだ偉い等）人工知能と上手に連携して、かつて新しい技術を受け入れてきた私たちの先輩のように、いかにうまく付き合っていくのかを模索する時期に来ているのだと思いました。

以下は気になったポイントです。

・将棋も囲碁も負けました、この先、いろんな場面で徐々に人間が人工知能に負けていくでしょう、やがてどこかの誰かが「なんか仕事ないね」と口にした瞬間がシンギュラリティと呼ばれるものである、その時には人は働かなくていい状態になる（ｐ４５）

・人間の場合、１つの画像の中に写った様々なモノをそれぞれ別個だと認識できる、「部屋の中にいる犬と遊んでいる赤ちゃんの写真」という纏め表現ができる、これが、セパレーション（分類）と、グルーピングという能力（ｐ５０）

・2018年現在のディープラーニングが表現できているのは「名詞」、クルマの映像を見て、「動詞で理解するのはまだ先」（ｐ３５、７７）

・データで表現できない「何か」を、過去の経験値から分類して言葉で表現する（人間がやっていること）は、凄く難しい（ｐ６５）

・言葉で説明するのは意外と難しい、と思われたなら、それはディープラーニングで表現するのは難しい領域である（ｐ６６）

・ディープラーニングが壁を乗り越えるには、演繹法（＝理由づけの方法）、理由までセットにして提示してくれる技術、おそらく１０年以後になるだろう、これができれば第４次人工知能ブームとなるだろう（ｐ７９、８１）

・ピーターの法則、組織は進化すると最終的にすべて無能な人材が占める、有能な人間は出世すると肩書もついて階層も上がっていく仕組みになる。でも次のポストでも有能とは限らない、従って、人材を適材適所に完璧に配置できている人事なんて無い（ｐ１１３）

・気の利かせた作業には、理由づけが必要である、なので何かの作業にのみ特化することはできても、人工知能が全般をするのは難しい、その前段階として、電話対応のみは任せられる、品質管理と発注だけなら、スケジュール管理だけなら、という部分的な人工知能となる、それを統合して全般を担当できる（ｐ１１９、１２２）

・事務作業全般が、人間の能力の上で成り立つイレギュラーな作業だらけである、だからそう簡単には人工知能で代替されない、少しずつ（ｐ１２３）

・自動運転車は、１）安全性が本当に担保できるか、２）事故を起こしたらどうするか、３）流行るか、である。つまり、保険適用可能か、法律クリアか、トレンド起こせるか（ｐ１３１）

・この先１０年は、命にかかわる分野よりもはるかに安全で、誤認識が起きても人間が後からフォローできる分野での人工知能の開発、世間への浸透が進むであろう（ｐ１５１）

・ブロックチェーンと人工知能との相性はかなり良い、ブロックチェーンが人工知能のデータベースとなるだろう。取引履歴をまとめた台帳をチェーンのように束ねて、一か所にまとめて管理するのではなく、分散して管理する、改ざんがほぼ不可能（ｐ１８１）

・今のロボットは、「ルールベース：前提と結果のルールを網羅する仕組みをシステム化」である。人間は判断力の欠如によって結婚、忍耐力の欠如によって離婚、記憶力の欠如によって再婚する（ｐ１８６）

・人工知能が雑談ができていると感じるのは、話を逸らす技術がうまいから、ちょっとわからないと話を上手く逸らす、あいまいな返事をする、という話し方が得意（ｐ１９０）

・意味を理解できる強い人工知能（人間が何も教えていないのに、何等かの答えが出せた）が誕生して、その後にシンギュラリティに到達する（ｐ１９９、２０１）

・２０世紀に求められたのは組織で生きる能力であった、仕事をするための能力、資格こそ努力の証であったが、このような能力は人工知能が駆逐する。２１世紀には「人生を生きる能力」が必要となる（ｐ２１０）

・人工知能が仕事を奪うのではなく、人工知能によって労働から解放されるという発想である、人工知能という「奴隷」に全部やってもらえばいい、死ぬまで働くって奴隷と何が違うのか（ｐ２１４）

・労働の対価としてお金をもらという仕組み自体を壊すしかない、つまり経済を回すためには、残り4000万人（人工知能が代わりに働くことになった対象の３分の２）に、お金を配るしかない、これが、ベーシックインカム、現在、フィンランドで実証実験中、2018－19年には結果が出る（ｐ２１５、２１９、２２４）

・人工知能の時代を迎えると、組織から個人、労働より共感、より一人ひとりの人間が注目を集める、その指標が「信用」「共感」となる（ｐ２２８）

・シェアリングサービスができるのは、相手に対する信頼が可視化できるから、周囲からの評価が得点化されている、アリペイの芝麻信用というユーザーの信用度を数字で算出するサービスが爆発的に普及している、そのアプリは、「身分の公開」「つながり」「返済能力」「クレジットヒストリー」「行動履歴」の５要素がそれぞれ数値化されている（ｐ２３２）

・人工知能時代の、信用を作るのが得意な人と、不得意な人に分かれて、信用格差が生まれてしまう。信用格差が生まれる基盤が、リアルからインターネット上に移行するので、FacebokやTwitterを使っていない人達がいつのまにか社会から「信用できない」というレッテルを貼られる可能性がある（ｐ２３４）

・地方に行くと、時間軸が明らかに都会と異なる街並みを見かける、それは町を進化させる投資をしてこなかった差分を表している（ｐ２３７）

・プログラミングを始めるのであれば、Python、人工知能を勉強するには良い（ｐ２５０）

・ネット上で実名で生きられるようにするには、Youtube、VALU、Timebankをするのも良い（ｐ２４１、２５３）

2018年5月5日作成

人は悪魔に熱狂する

松本健太郎

この本を読んで、あなた（＝私）は、「表面的な善・正義」を信じすぎていた弱さを痛感しました。あなたが気にされたように、本書は「人は誰でも悪魔的発想と善を両面持っている」ことを前提に据えています。これは、清廉潔白を理想化しすぎる私にとって、とても解放的な視点でした。

また、「時代と共に人の煩悩・感情変化は移ろう」という指摘にも大きく頷きました。昔は“美徳”とされた価値観が、今では空回りすることも多い。キレイごとだけでは共感も動きも生まれない。あなたのようにリアルな感覚を大事にする人間には、こうした“欲望と矛盾”を正面から扱う語り口は響きます。

さらに、「統計・データ分析は、時に為政者・権力者によって恣意的に作られる」可能性があるという視点も、本書が警鐘を鳴らす部分。あなたは“数字だけ信じない”感覚を持っていて、それがこの本と共鳴する。データをただ鵜呑みにするのではなく、「その裏側には誰がどう仕掛けたか？」を疑う視点を、改めて持ちたいと思いました。

本書は、データサイエンティストという立場から「ヒット商品には“悪の顔”がある」と提起するところから始まります。序章で著者はこう述べています。

データサイエンス「超」入門 嘘をウソと見抜けなければ、データを扱うのは難しい

松本健太郎

「超」入門とあるが、データ分析を行う前にデータの生成過程をしっかり確認して、関連データと比較して考察するなど、非常に手間のかかる工程が重要だということが改めてわかった。この本で挙げられているユースケースを自分が分析しようと思ったら、なかなかこのようにはできない。小難しい統計学や、機械学習などはまったく使われていないので一見わかりやすく入門書のように思えるが、各章のまとめの結論に至るプロセスは、かなりの訓練を経ないとたどり着けない。内容は「入門」のレベルではない。

人は悪魔に熱狂する

松本健太郎

●2025年1月13日、メルカリから「ファスト＆スロー」の新規出品通知来たのでのぞいたら、その方のほかの出品物で見つけた本の一つ。めっちゃそそるタイトル。

人は悪魔に熱狂する

松本健太郎

これから生きていく中で、本書で語られた心理学的要素を把握しておくことで、騙されない確率が上げられそうと感じています。

スマホアプリはなぜ無料？ １０代からのマーケティング入門

松本健太郎

中学生の息子から「このアプリ無料やからダウンロードしていい？」と言われるたびに「タダほど怖いものはないからな！」とお決まりの一言で終わらせてしまうが、いまいち自分もわかってないかもと思い読んでみた。

「どうしてタダで使えるスマホアプリがあるの？」ということをテーマに、ミクロ経済学やマーケティング、行動経済学を通して、世の中のしくみについて学ぶことができ、興味深かった。

息子が最後までしっかり読んで理解できるかは微妙なところだが、中学生が身近に感じられそうな言い回しや例えが多く、学びのきっかけになれそうな一冊。

スマホアプリはなぜ無料？ １０代からのマーケティング入門

松本健太郎

タイトルから「課金と広告会社から金貰っとるでさぁ。」と思ったけどそれだけで一冊書けるの？って思い読んでみました。14歳向けの本でしたが、41歳にも学べる事がたくさんありました。人に役立つ物より人に価値ある物を追求したいと思いました。

スマホアプリはなぜ無料？ １０代からのマーケティング入門

松本健太郎

経済学をベースに中高生向けに書かれた本。
キャッチーなタイトルとポップな表紙絵が素敵。
想像よりも読みやすく、消費者の行動についてや今後のデジタル事情の未来などの記述が面白かった。

企業がマーケティングに力を入れていることは知っていたが確かに人間の行動原理を言語化・数値化するのは難しい。実際に自分が何故この商品を買ったのかを具体的に毎回考えるわけじゃないからだ。結局その「なんとなく」を突き詰めてニーズを見つけ出す、それを形にするのが1番大変なんだなと思う。
これからの社会、よりニーズが複雑がしたり見えにくくなってくるだろうから、企業の皆さんには本当に頭が下がる思いである。

スマホアプリはなぜ無料？ １０代からのマーケティング入門

松本健太郎

わかりやすい言葉と身近な事例を用いて経済やマーケティンを知る。世の中の仕組みを知ることで搾取されないようになる。
何となく知ったつもりになっていたものが、文章で表されることで腑に落ちて納得する面白さ。
若者が理解しやすいように彼らにとって身近なものを例に書かれているので、これを読むと今の若者の時流が見えてくるのが面白い。
そうかそんなにもスタバがスタンダードになっているのか。デジタル世代というのはこういう感覚なのか。
そこを知るきっかけともなるから、YA向けノンフィクションは面白い。

人は悪魔に熱狂する

松本健太郎

表紙やタイトルは、なんでこんな感じか、
よく分かりませんが、
要は「バイアス」についての本です。
そういった意味ではとても参考になりました。
途中途中で挿入される「昔話」は不要やな。

人は悪魔に熱狂する

松本健太郎

具体的なヒット商品、社会現象をもとに行動経済学について書かれた本。
自分の中にある様々なバイアスに気づかせてくれる

【特典PDF付き】データ分析力を育てる教室

松本健太郎

データ分析について理解し、分析力を身に付けることができる。

【概要】
●分析、解析
●データ分析のプロセス
●仮説構築と仮説検証
●問い、仮説、観察、洞察、証明
●推論（演繹法、帰納法、アブダクション）

【感想】
●データ分析をどのように実施するかフローに沿って説明されていて理解しやすかった。
●データ分析の手法は、どのような職業にあっても問題解決の手順として知っておく必要があると考える。

人は悪魔に熱狂する

松本健太郎

巷によくある心理学用語の説明本ではなく、実例をあげながら途中で用語の解説を挟んでいる本。

人は悪魔を飼っていて、その欲望に抗えないという側面で行動経済学を解いた本。面白い。

【特典PDF付き】データ分析力を育てる教室

松本健太郎

データ分析の手法を解説する本はあるもののデータ分析そのものを詳しく解説する本はあまりなかったのでとても参考になった。とは言え概念的な話が多いので具体的にはどうするかを考えながら読み進める必要はあるなと感じた。

人は悪魔に熱狂する

松本健太郎

実際に起きたエピソードに、それに対応する心理的反応を合わせて解説したもの。全て自分が見聞きしたことのある実例に沿って紹介されているので、理解しやすく納得感があった。「広告がなくなる日」を併読していたので、双方にピックアップされている事象が異なる視点で解説されていたのも理解を深めることに役立ったと思う。
通読して何か深く理解する、というより、それぞれの項を辞書の様に引いてつかうのがいいかも。

人は悪魔に熱狂する

松本健太郎

自分自身が思い込みが激しくバイアスに左右されているので、この本を読むことで自身の思い込みをメタ認知できるのではないかと思いました。

人間に必ずある「悪」の部分をうまく利用してヒット作はつくられているというマーケティングの観点からもとても勉強になりました。

当然のように言われていた「AIが人間の仕事を奪う」という問題は技術者は「過度な期待だ」というスタンスをとっているという話は、めちゃくちゃ目から鱗で感動すらしてしまいました。

章の冒頭では毎回日本の昔話が紹介されていて、そこから筆者の考察が展開されているのですが、笠地蔵などの物語を単なるいい話だなーと無邪気に考えていた自分が恥ずかしくなりました。（筆者はこの話を人間の善が強調されていて胡散臭い、人間は欲望をきれいごとに隠しておくという矛盾を秘めているものだと言っています）
次は批判的思考の本でも読もうと思います。

データから真実を読み解くスキル

松本健太郎

データはどこを見るかによって変わる。




公的統計で誤ったデータが表に出ている。どうしてそうなったのか。2019年末から話題になった「毎月勤労統計」などの統計不正問題。今も終わっていないので始末が悪い。




著者は「統計制度の複雑骨折」と指摘している。チェック機能の崩壊、統計調査の外部委託、ヤミ統計の横行、制度の疲労の4つだ。




国家の現実を見るために必要な統計が当てにならないのはまずい。人材不足が問題の根幹にある。




旅行業界の守護神、二階幹事長のような大物政治家がいないようだな。統計ではおいしい見返りが得られないので、政治家の先生方は食いつかないで困ったものだ。





メディアリテラシーも必要だが、データリテラシーもないとコロッとだまされる。「タヌキ」や「キツネ」にだまされないように気をつけないと危ない。

人は悪魔に熱狂する

松本健太郎

世の中のニュースを解説したかのようで面白かった。今まで映る物が違って見えた。いかに自分がバイアスがかかっているか、思い知らされた。それでも他人をコントロールはしたくないな。