鈴の音情報局blog

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今のAIブームを考える、果たしてAIは万全なのか?

先日ソフトバンクがAIやロボット関係の企業を買収したように、AIとその頭脳でロボットを動かすことが
今後の主要技術になるであろうという動きが活発化しています。

特にその中でも次世代の大きな技術としてAIがクローズアップしています。
例えば将棋、例えばチェス、そして囲碁など、AIがもたらしている成果は非常に恐るべきものです。

しかし私はその成果を見て、「ああ、AIは所詮そんなものだったのか」とちょっと肩を落とす結果となりました。
私が予想していた発展をしなかったからです。

今現在は機械学習によるAIマシンが大きな成果を上げています。
ディープランニングと言われているのもです。

ディープランニングは基本的には既存のデータを解析して、その中からあらゆる側面に対応できるような
学習を疲れを知らずに行います。睡眠も必要ありません。
しかも一度覚えたことは感情やコンディションに左右されることなく、一定の能力を発揮し続けます。
なのでディープランニングはこういったゲームにはめっぽう強いというか得意分野なのです。
なのでまずこういう分野で成果を上げ始めたのです。

しかし私が想像していたものとは違う発展を遂げたものが成果を出してしまいました。
私は脳のニューロンやシナプスの働きを模し、脳内の伝達の様子をコンピューター上に
再現することで仮想電子脳を作成し、その脳みその働きにより結果を導き出すという方法論が
進化して結果を出すのだと思い込んでいました。

しかし方程式を形として組んだような機械学習が幅を利かせ、結果を出してしまっただけに、
一気に機械学習が流行ってしまいました。多分電子脳を作っていた組は今は相当立場が
追いやられているのだろうと思います。


では機械学習の何が問題なのか?

機械学習はあくまでも特定の経験のパターンだけを学習するものです。
要するに小説を読ませても、特定の指定された分野の単語と並び方しか認識しません。
文意は読んでおらず、文章の中のパターンだけを徹底的に抽出するのです。

なので小説を読んでいるようでも、意味やシナリオは全く学習できていませんし、理解もしていません。
ひたすら固有名詞や、特定の単語の並びや抽出頻度等、パターンだけを学習しているのです。
なのでどれだけ学習させても、分析はできますが、同じレベルの小説を書かせることはできません。
何故ならば、小説はノールールの世界であり、正解がなく無限解の世界だからです。

今AIがめっぽう強い、将棋・チェス・囲碁の世界はルールがきちんと決まっており、勝敗も明確です。
そういった有限解の世界ではディープラーニング型のAIはとんでもない強さを発揮します。
学ぶべきことが決まっているからです。

このゲームAIは、その有限解の中で、人間が見逃している隙間を探って人間を打ち負かしているのです。
人間は定石という先入観ショートカットを作り出し、思考の負担を軽くして最適解を得る負荷の軽減を
行って強さを手に入れてきました。しかし今の機械学習のAIには定石というシュートカットが存在しません。
人間が見逃していた所まで手を探しに行くのです。だから人間にとっては意表を突いた手を連発している
ように映り、人間の弱点を冷静に突いているように見えるのです。


さて、ではその他の分野ではどうか。
例えばグーグルが必死になって作り上げてきた自動運転の分野では?

残念ながら自動運転の世界は有限ルールではありません。
路面・環境・天候・対向車・歩行者等、無限の組み合わせの情報が存在する自動運転の世界で、
機械学習のAIは先のゲームのような強さを発揮することは、少なくとも今現在の状況ではありません。
私はそう考えています。

補助的な所では病院でガンの発見などで成果を上げていますね。
ガン患者のレントゲン写真などのわずかな違いを見極めるのはめっぽう得意な分野で成果を上げています。
でもそれは医者が参考にするためのもので、判断や決定権は医者が持っています。
決してがん発見用のAIは独立して判断を下すことはできなくなっています。


では今色んな企業が考えているであろう、独立系のロボットはどうか?
安全性に関係ないものは意外と実用化は早いかも知れません。

例えばロビのようなロボットがどれだけ賢くなったところで、基本的には脅威になることは有りませんし、
人間が布石ようもない相当な危険な行動を起こせるとも思いません。
しかも自立系のロボットなら処理すべき情報は無限解です。

しかしロビのような廉価なロボットではセンサー数も知れており、載せられるメモリやCPUも
限られているでしょう。電池の容量も。なのでロビが驚くようなAIを手に入れることも考えにくく、
何よりも価格帯でアウトな状況になると思います。

価格が高くてもよく、大きさも縛られない。
安全性にもうるさくなく、多少の誤動作が有ったとしても許されるところって・・・?

そんな都合のいい分野を私は今の所思いつきません。
何か有るのかもしれませんが、数が出るコンシューマー用途では現状考え付きません。

例えばソフトバンクのペッパーは誤動作が許されるから売られているのであり、
誤動作=シビアインシデントになり得るならば、売られることはなかったはずです。
売り出し初めにテレビ番組で恥ずかしい結果を報道されていましたが、誤動作しても
恥ずかしいだけで済むから許されているのです。



この記事を書くタイミングで量子コンピューターのニュースが流れましたが、
それなら何か可能なのかもしれません。でも同様の課題の解き方の計算速度が
もっと早くなるだけなら、私が求めている所に関しては全く意味をなさないのですけどね。

少なくともディープランニングと呼ばれる機械学習の世界を抜け出さないと、
何も始まらないと思っているのですけど、今後はどうなるのでしょうね。
関連記事
  1. 2017/06/27(火) 00:53:50|
  2. 携帯
  3. | トラックバック:0
  4. | コメント:7
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コメント

ディープラーニングとパターン認識

ディープラーニング系の処理は
「パターン認識」発展系です

今までのパターン認識では
「(人間にとって)わずかな違い」が「(コンピュータにとって)大きな違い」となって
これがハードルとなっていました…
なので少しずつ、「認識条件を手入力で増やす」という事をしていたのを
『ビッグデータを使って「世の中とはこういうものだ」とコンピュータに教える事にしました』
これがディープラーニングです…
すると「わずかなちがい」を「(必要最小限の)誤差」として処理されるようになり
認識精度が飛躍的に向上しました

で、『認識精度が上がったので「パターン認識」が実用的に使えるようになりました』
というのが"今"なのです

「パターン認識」の範疇から出ていないので
「文字認識」、「音声認識」、「画像からのオブジェクト抽出」等が主な適用先ですね
そこから発展しても、
「それらしい文章の自動生成(できあがった文章に意味はない)」とか…
ロボットに適用しても、外界の障害物を避けるとか、そんなところでしょうか…

あたしは
自己意思とは無縁の処理系なので
ディープラーニングとかを「AI」というのは否定的だったりします…
  1. URL |
  2. 2017/06/27(火) 05:34:22 |
  3. 姫 #Qgp/yXvw
  4. [ 編集]

AIの世界は、未知数なところが多いです。
そして、AIの目指す真に超えるべき壁はかなり厚いこともわかっています。
それを超えられるかは実に未知数。

ただ、ここに来てAIの研究は行き詰まっている感じも、またあります。
プログラムはどこまでいってもプログラム。
論理的な分岐処理に支配されるつまらない世界です。
それこそ、動物であれば自然の摂理である進化によって、地上で揉まれて生存競争を勝ち抜き、勝ち抜けないなら滅ぶだけ。
46億年の歴史の中で、それは続いてきた。
生存競争は、三葉虫が存在した時代にはもう始まっていたとされています。
生き延びるため、種の保存という本能ゆえに環境適応能力を発揮し、自身の姿すらも変える。

残酷なまでに冷徹なプログラムにこれができるのか。
進化の本質は生存競争。
競争相手のいないプログラムに進化を求められるのか。
そして、己を自動で変える仕組みがあるのか。
プログラム自体を己で変更を加え、人の手を介さない、まるで亜種ウイルスプログラムのような機能が。
もちろんそのプログラム変更の行き着く先は亜種などではなく、別種への変貌すら起こすことが必要。
亜種はあくまでも亜種。車で言えばベースシャシーやエンジンなど、内部はほぼそのままでボディやカラーを変更したようなもの。
進化とは、ベースシャシーやエンジンすらも自ら改変を加えてかつ、より強力に成り立つことを言う。(必ずしも巨大化ではない。環境への最適化を意味する)

だがその原動力はあくまでも「生存競争を勝ち抜くため」の本能であり、プログラムに生存競争を勝ち抜くという本能を与えられるのか。
コアプログラムすら自分で書き換え、かつ正常な動作を保てるようなプログラム構築エンジンを搭載できるのか。
もちろん、その構築エンジンそのものすらも自ら書き換えることが必要。言うまでもなく、書き換え後も正常かつ高度に動作することが前提であるが。
ここがポイントだろう。

なぜ進化という現象が起きるのか。
それは交配が大きい。
遺伝子はすべて同じではない。
2つの遺伝子が出会い、自らその遺伝子は「劣位」にあるものを排除して「優位」にあるものを残し、世代を経るごとにその「優位」な情報が残る。
まさに偶然の産物とも言える。
突然変異がまさにそれだ。

アインシュタインは「神様はサイコロを振らない」と断じて、サイコロを排除する方程式を作ってきた。
しかし現実にはサイコロ無しでは崩壊することばかり。
遺伝子レベルで見れば、サイコロの数字が勝っている方が環境に適して生き残る。
サイコロを振らなければ生物すら誕生しなかったろう。

では、自己プログラムはどうだろうか。
プログラムのメンテナンスをするのは人間であり、しかしプログラム自身は自らを跡形もなく変更する能力は無い。
あったとしても、プログラム構築プログラムは自ら変更を加えられない。
あくまでも人間という手によって変更を受けるだけ。

仮にできたとしたらどうなるだろうか。
それはもはや「新しい知的生命体の誕生」とさえ言えよう。
とはいえ電子の世界でのみ生きる、無血の動物という位置づけではあるが。

AIの世界で行き詰まり感があるのは、生命の本質を無視して、科学の本質という方角へ舵へ切ったことによる、ある種の迷路に入ったからだと分析する。
その迷路の先に何があるのか、見届けることはおそらく無いだろう。
子や孫がそれを見届けることになるかもしれない。

人類がこれほど(環境を)進化させてきたのは、記録があるから。
記憶が記録となり、記録が新たな発想へと至り、それを記録して次の世代へ残す。
それは古代から変わらない。
石器時代でさえ、壁画という記録をしてきた。
その記録が狩猟の手順を引き継ぎ、引き継いだ手順をより高度にした戦術へ変化し、戦術の記録が戦略へと発展した。

プログラムにそれができるのだろうか。
その答えは100年後かもしれない。
もちろん、「諦めた」というのもまた答えだ。
  1. URL |
  2. 2017/06/27(火) 06:30:05 |
  3. 9SUXEN #22s72cIM
  4. [ 編集]

放射線科医とAI

え~、医師の仕事の中で
「最も早く無くなりそうな仕事」が「画像診断」とも言われてます

近年、いわゆる銀塩フィルムを用いない「デジタル画像」がデフォルトになっており
情報提供の際にも、データはCD-R等に焼いて他施設へ送ります(VPN等で送る事もしますが)

画像診断を「読影」と言いますが、現状のAI診断の「所見」と呼ばれる診断結果が上で
もしくは、医師による診断より早期発見が出来る状況に至ってます(例えば肺野の疾患など)
当然、処理速度も速く、経過観察による「前回の画像の比較」も必要としません
少なくともその点において、医師の能力は超えてます

ただ、やっぱり現状の「医師格」というのは様々な点で「絶対条件」であるために
読影における所見をカルテ等に記載する「権限」は譲れない、もしくは譲らないと思われます

件の画像診断から具体的な「病名」を付けることは別であり
「確定診断」という点においても、細胞などの組織や血液などの検査結果も含めて
「総合的な診断結果」として加療を始めます

某TV番組で、インターンを揃えてカンファレンスをシュミレートする番組もありますが
アレを観てて、人的なエラーを排除できないことも現実的課題です


そもそも論として「医師に向かない資質」を持った連中(俗に言うヤブ医者)が多いってこともあります(個人的感想)
また、「先のこと」を論ずほど高尚なことより、まずは「出来る事」からと思います
  1. URL |
  2. 2017/06/27(火) 10:33:12 |
  3. 通りすがりの医療従事者 #mQop/nM.
  4. [ 編集]

ディープラーニング方式のAIで、車の運転までは行けると思います。類似パターンから最適な解を出すということで、実質有限ですから。もちろん次元が増えた分無理が増えることは間違いないでしょうが。(この「できる」ということは、「絶対に無事故の~」という意味ではありません。人ができる程度に運転ができるシステムは出来るという意味です。この水準の自動運転システムでは事故は減らないので意味が無いのかもしれませんけれど)
でも、プログラムを自律的に作れるAIというところまではたどり着けないと思いますし、新しい理論を組み立てることも無理だと思います。

ディープラーニングから遠いところを研究してるけれども、パターン認識に近い研究室で学生をしている人からの感覚的な意見です。
  1. URL |
  2. 2017/06/27(火) 14:26:20 |
  3. Nexus #uCPF.7wc
  4. [ 編集]

AIの発展で早くに消えるだろうといわれてるのは司法関係だといわれていますね。
具体的には弁護士。
過去の判例などの積み重ねといえば聞こえはいいですが、要は前例主義ですので、
AIでの理論構築は容易だろうといわれています。ソースは失念しましたが、実際に
AIにやらせてみたら、人間とあまり変わらなかった、という研究結果があったと
記憶しています。
まあ判決には「公の権威」が必要だ、という考えで、人間の裁判官は例えお飾りでも
必要とされるでしょうけれど。
  1. URL |
  2. 2017/06/28(水) 00:47:33 |
  3. 普段はROM専門 #mQop/nM.
  4. [ 編集]

http://blog.goo.ne.jp/dancing-ufo/e/20d71855a752bfef33eb996a7b75fdb2

この方のblogによると将来的には「会計士」も厳しいみたいです
でもここに書かれてる”ブロックチェーンを追加して「三式簿記」”が現実のものとなったら
困るのはソフトバンクだったりしてw
  1. URL |
  2. 2017/06/28(水) 01:45:25 |
  3. 元古事記 #-
  4. [ 編集]

力技の総当たりで僅かな相関が発見できれば新しい理論、定理の発見に繋がるかもしれない。
天才はそれを閃きで行う。
  1. URL |
  2. 2017/06/29(木) 08:36:45 |
  3. すべすべすべお #-
  4. [ 編集]

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