城塚音也のレビュー一覧
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Posted by ブクログ
ビジュアル AI(人工知能)
著:城塚 音也
出版社:日本経済新聞出版社
日経文庫 1938
2019年時点のAIの解説です
いまだ、AI=人工知能というのは、誤解を与える名称かとおもいます。
AI=パターンマッチング
機械翻訳が正確な訳文を吐き出してきても、コンピュータがその言語を理解しているわけではない
生物が有する情報処理装置、脳とは、まったくことなる仕組みであり、コンピュータがその対象となる処理系を理解しているわけではないので、人工知能というのはまちがっているのではということです。
現在のAIを支えているのは、GPUなどの情報処理能力の飛躍的な進歩が背景にある
第1次ブームの推論エンジン、第2次ブーム エキスパートシステム、そして現代の第3次ブームである、深層学習:ディープラーニング+ビッグデータ、最近にはさらに、効率的な学習方法と既存のデータを反映するための生成AI、RAGなど、ますます発展を続けています。
AIの解法
①統計解析的アプローチ
②機械学習的アプローチ
複数の手法を組み合わせるロボット
①センサー、データ分析
②制御処理、状況診断、タスク生成
③出力処理、音声、行動
AIの適用範囲
①画像認識;顔認証
②音声認識:文字起こし、チャットボット
③文字認識:OCR
④言語理解:翻訳、要約、メール作成、議事録作成
⑤予測予報:天気予報、地震予報
⑥異常検知:故障予知、疾病予測
⑦判定:〇×、選択肢
⑧スコアリング:事象に点数をつける⇒45点、与信審査
⑨最適制御:自動運転、ナビ最適経路算出、
AIの応用技術
①RPAとの組み合わせ
②プログラムの自動生成
目次
第1章 AIの基礎知識
第2章 AIはこんな技術でできている
第3章 AI活用のトレンド
第4章 ここまでできる AIの実力
第5章 AIの未来を考える
第6章 AI活用のポイント
第7章 AIアプリケーションのしくみ
第8章 AIサービスの作り方
ISBN:9784532119386
判型:B6変
ページ数:176ページ
定価:1000円(本体)
2019年03月15日 1版1刷 -
Posted by ブクログ
NTTデータの技術者が書いたAIの解説本。こういう本を出すことができるのはNTTグループの一員たるNTTデータとしての懐の深さを示しているように思う。
この本の内容を執筆して書籍化した理由として、AIについて「何でも回答してくれる便利な技術」という先入観を捨てていただき、本当の意味でAIを理解して欲しい」からだという。確かに、AIは適用領域によって、検索、分類、予測、異常検知、関係性の発見、など多岐にわたる技術の組み合わせであったり、可能性の拡張であったりする。AIということでひとくくりにしてとらえるにはあまりにも広い概念である。
そもそもAIに得意なこと、苦手なこと、をきちんと理解をして、適用すべき領域を定めることがまず重要であることは間違いない。著者の分類としては、「知識探索・俯瞰」「知識発見・意思決定」「コンテンツ生成」「コミュニケーション」「知覚・制御」に分けているが、これが唯一の分類法というわけでもない。ただ、カテゴライズすることで一定の全体観を把握することには役立っている。
また、具体的な適用分野として、自動車、製造業 (工場、倉庫)、医療(診断、遺伝子解析、創薬)、セキュリティ、コマース (チャット、店舗)、教育 (アダプティブラーニング、ゲーミフィケーション)、マーケティング (広告、自動化)、コンテンツ制作、などを挙げている。このリストにはこれからもっと多くのものが入ってくるだろう。
また、こういう実務に近いAIの本では常にAI人材の確保と育成の話が出てくる。スター研究者がGAFA/BATに雇われるようになり、技術者数も桁違いに多い数を雇っている。ただ、これから実際の応用となってきた場合には、①ビジネスがわかる、②データ分析ができる、③データ分析プログラムをシステムに落とし込める、という3つの要素を持つ技術者が必要になる正しく指摘する。
また、データの取得も重要な戦略になってくる、として、MicrosoftによるLinkedIn、GoogleによるNEST、SoftbankによるARMの買収を挙げている。
筆者らは、AIブームをそろそろ終わらせてもいいのではと考えている。期待が指数関数的に高まっている中で、実際の結果に対して幻滅することが起きてくるのではないかと。しかし、それでも技術としてのAIの進化はこれからも進んでいくのであり、効率性も含めてAIをわかる人材を企業の中でも、大学の中でも、社会の中において育成していくことが必要になるのだろう。読みやすくてよい本。 -
Posted by ブクログ
人工知能研究の現状として、機械学習やディープラーニングで何ができて(画像認識や音声認識、コンテンツ作成)何ができない(常識的判断、心情を踏まえたコミュニケーション)のかを明らかにしたうえで、自動運転、製造業、農業、医療、セキュリティ面での活用実態と今後の展望がわかりやすかった。
そして、AIに仕事を奪われると恐れるのではなくAIを活用して生産性を向上させて少子化による人手不足に対応すべきとする姿勢が明確に示されたうえで、企業のAI導入にあたっては、目的の明確化、人材の確保、質·量ともに充実したデータの準備が必須であり、誤りを許容し時間をかけて育成していくことで成果を漸次的に獲得していく姿勢と理解が必要であると説明されていた。
AIは同時に人間社会全体にとって脅威として認識すべき側面もあり、AI兵器の開発にあたっての倫理的整理や、プライバシー権や黙秘権や著作権の再定義など、課題も多い。
近く、現在の過剰な期待が全て即時に満たされないことがわかるとAIブームは去るだろうと著者は言う。しかし技術は残り、これらは社会を変え続けていく。AIツールやプラットフォームがコスト面でも技術面でも万人にとって容易に利用できるようなものになった時、現在の大手IT企業に変わって主役になるのはやはり人の心に響くプロダクトを持った企業なのではないか。 -
Posted by ブクログ
ネタバレai についてビジュアルでわかりやすくまとめた良著。
内容が特別深いわけではないが、網羅的に重要論点に触れられており、初心者には最適と思われる
メモ
・ai の活用ステップは識別、予測、実行。
適用領域は知識探索俯瞰、コンテンツ生成、知識発見意思決定、コミュニケーション、知覚制御
・レコメンデーションは人に基づく協調フィルタリングか、自身の過去記事に基づくコンテンツベースフィルタリングのどちらか。
・てきようたーげっとの定め方
aiが得意なこと、作れること、運用できること、効果が高いこと
・ai導入フローについて、実績あるai の場合、机上検討後、すぐに商用開発に進めるが、実績に乏しい場合や導入効果の予測が困難な場合は技術やビジネスのpocを行なった上で商用開発に進む必要がある。
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Posted by ブクログ
昨今よく話題に上がる「AI」の実際や想定されるビジネスへの影響、企業が導入の検討をする上で必要なポイントといったビジネスパーソンとして抑えておくべきAIにまつわる要点を網羅的に示したものと感じた。本書を読む事でAIの基礎知識を概ねなめることができたと思う。
AIが業界全体の業務プロセスや既存の付加価値を根底から覆す可能性をはらんでおり、乗り遅れれば業界の生存競争に勝てない、逆に積極的な姿勢で導入に成功すれば競争力のあるサービスを打ち出せたり、業界順位を塗り替えるチャンスにもつながる点は、俄然、自職場でも挑戦したい強い思いに駆られた(自業務がコンプライアンスに関連するので、その意味で、ルールが整備されていない未知の分野に入り込む点にもモチベーションを刺激される)。
以下、印象に残った点のメモ。
・AIの得意分野;記憶力が良く、膨大な情報を扱うことができる。一度覚えたことは短時間で正確に処理できる。ルールや命令に従順で不平不満を言わない。24時間365日働くことができる。労働力が足りない場合、容易にコピーして増やすことができる。データに基づいて客観的な判断が下せる。
AIの特徴に「主観に惑わされず公正に判断できる」
企業に必要なAI人材とは①ビジネスがわかる、②データ分析ができる、③データ分析プログラムをシステムに落とし込める、という3つの要素。
業務効率化の目的でAIを導入する場合、大きな効果が見込まれる業務から検討を進めるのが良い。継続的に大きなコストを投入している業務があれば、効率化可能か検討を行う価値がある