最近のAIについて思っていること
『最近のAIについて思っていること』
AIについてかなり表面的な情報しかとってませんが、思うことがあります。
AIって大きく分けると、
「教師あり学習」
「教師なし学習」
「強化学習」
3つあります。
「教師あり学習」は、
答えを与えるとそれに近いかどうか判別してくれます。
なので、猫の画像を見せておけば、新たに与えた画像が猫であるかどうか判別できます。
動画は画像の集合なので、人が通ったかどうかなんてことも判別できるわけです。そのため、自動運転なんかもできちゃいます。
AIは目を手に入れた！ってのが正しいのはこのためです。
「教師なし学習」は、
主に分類をする際に使われます。
当社のターゲットってどういう風に分類できるんだっけ？みたいな際に使えるし、教師なし学習を教師あり学習にする方法とかもあって、この商品を買ってくれやすいかどうかの分類なんてのもできます。
さて、問題は「強化学習」です。
強化学習って一般に「ある環境内におけるエージェントが、現在の状態を観測し、取るべき行動を決定する問題を扱う機械学習の一種」。
（普通の人には理解不能です）
強化学習を社会実装するのが難しいのです。
アルファ碁は強化学習なんですが、ディープマインド社はなんで「囲碁」をやっているかといえば、このくらいしか社会実装できないからです。
「教師あり学習」みたいに「車の自動運転」みたいなことはできないわけです。
正確には、強化学習を使って社会実装できるものは教師あり学習で社会実装できます。（たぶん）
なので、
強化学習をほいほい実装できるような世界の天才達の脳を、
なにに使うのかをマジで考えて、それを提示できるリーダーに全てかかっていると思います。
強化学習を使うと良いものの例。
今までのデータはあるが本当にそれがベストかどうかわからないようなことに使うとよいです。
そうすると今までのベターからベストを導いてくれます。
（こういうもので、パイがでかいものってなんだ？）
こういう世の中になるといいと思う
こういう世の中になるといいと思う
テクノロジーは常に進化しており、新しいテクノロジーはいくらでも出てきているし今後もそうである。
この”テクノロージー”とエンジニアはどうやって向き合っていけばいいか。
結論はこうだ。
エンジニアは決して「このテクノロジーを使ってある問題を解決しよう」といった態度をとるべきではない。
「ある問題があった際に、このテクノロジーを使えば解決できる」という態度をとるべきである。
例えば、いくらデータベースが進化したからと言っても、データベースを使ってデータをストックして、業務効率化をしようといった提案をするべきではない。
業務効率化という問題がある際に、データベースの利用といった方法で問題を解決すべきだ。
なぜか。
それはそのテクノロジーが最適であるかどうかわからないからである。
昨今のAIのニーズを見ていると違和感しかない。その違和感は、前者だからだ。AIを使って投資のレコメンドとかそのようなものしかない。
これが真の解決策であるだろうか。
〇〇という問題があるから、××を使おうというのが正しい解決策であると思うのだ。
そのためにエンジニアはありとあらゆる分野に目を向ける必要があるし、常に新しいテクノロジーを学ぶ必要があると思った次第。
精進します。
以上。
今年買って1番よかったもの
こんな写真が簡単に撮れちゃう一眼レフです。
【書評】『ゼロから作るDeepLearning』斎藤 康毅 著
この業界ではとても有名な本書。
今更感がありますが、読みました。
結構良い本です。
↓昨年の1位はこの本です。
ITエンジニアに読んでほしい！技術書・ビジネス書 大賞 2017より引用
良かった点と微妙な点を書きます。
良かった点は5つ。
1.第2章パーセプトロンの話がコンピュータの本質的な話をしている気がして感動できる。
人工知能「冬の時代」が到来 - THE ZERO/ONE より引用
2.気合いで読めば丸一日で読める
全部は写経は無理かもしれませんが読めます。
3.pythonに慣れることができる
pythonの変数を宣言しない感じとか、インデックスに意味がある感じとかわかります。
4.チューニングの方法がわかる
6章にまとめて書いてあってとても良いです。
DeepLearningはなんかこうすると良いといった法則があるのでそれを知れて良かったです。
5.第5章の逆伝播の説明が、「まぁ」わかりやすい
「まぁ」が入るのがポイントです。
微妙な点
(著者としては当たり前な話でしょうが）
1.偏微分がわからないと多分読めません
ちゃんと書いてあるぶん、ある程度の知識は必要です。
2.初めてプログラミングする人には、、、
ゼロからって書いてあるから、買って勉強しようとするプログラミング未経験者は多分無理です。
カレントディレクトリを移動できない人は、3章で詰まります。
（私はそもそもオープンにソース公開されていることに知らず、詰まりました）
3.結局は、データの前処理な気がしました、、、
MNISTに対する前処理のところがサンプルコードでは既にされいるので、いざ何かに適用するとすると、そこに膨大な時間がかかるかと思いました。
（それはそうですよね）
結論：
DeepLearningの理論をかじったことがあって、pythonでディレクトリの移動なんてググれば余裕だぜ！っていうpython未経験者にはオススメです。
（狭いですが、いるかと思います）
ICOやりたいとかマジで意味わかんない
仮想通貨バブルがバブリ過ぎていて、ICOをやりたいとか言っている方がいますが、本当に意味がわからないので、寝言は寝てから言ってください。
理解できない点が下記3つあります。
1.ICOして何をしたいのか全くわからない
例えば、ロケットを作りたいとか、スマホの次にくるデバイスを作りたいとか、◯◯やりたいならわかります。
が、しかし
何もやりたいことなくて、かつ先進的なビジョンもいのにやりたいとか意味わかりません。
2.お金集めたはいいけど人集めれるの？
経営に必要な3Mとはよく言ったもので、
人・モノ・金
この3つです。
これはこの順番で大切です。
お金を集めたとしても、人を集める能力と人をマネジメントできる能力がないとICOしても意味ないです。
3.ちゃんとそのお金使える？
2とも繋がりますが、私は仮に1億円ICOで集めたとしても、ちゃんとそのお金に見合うだけのアウトプットを出せる気がしません。
1億円使って高い確率で1.1億円にする方法がわかりません。
もっとも、税務上どう扱えばいいかもわかりません。
以上、ICOしたいとか簡単に言わない方がよいと思った話でした。
今年読んで1番よかった本
人生はノートで変わる『頭のよさはノートで決まる 超速脳内整理術』
斎藤孝著 ビジネス社
良い本は、時に価値観や習慣を変えてくれる。
本書はそういった本だ。
著者は明治大学の教授であり、多くの書籍を書かれている斎藤孝先生だ。
本書は言わば考えるためのノートの使い方についてが徹底的に書かれている。
本書の主張は3つだ。
・考えるために主体的に、積極的にノートを使うこと
・絵や図を使ってシンプルに整理すること
・物事は3つにポイントにまとめること
上記について具体的にどうやってやるかが書かれている。
なんでも、「我思う、ゆえに我あり」で有名なデカルトは『方法序説』に
「問題を列挙して再確認することが真理への道」だと説いている。
要は、ノートを使って書いて考えろと言っているわけだ。
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本は読むだけでは意味がなく実際に行動に移さないと意味がない。
この本を読むきっかけになったSHOWROOM代表の前田さんのノート術を丸パクリして行動に移してみた。
（参考：すぐに役立つ！ 仕事がうまくいく「メモの取り方」 - ホウドウキョク）
するとどうだろうか。
明らかに日常で考えることが増え、面白いアイデアややるべきことが綺麗に整理できるようになった。
この一ヶ月くらいしかやっていないが、もう手帳とメモ帳とノートは欠かせなくなってしまった。完全に習慣化された。
何よりも良いのは、活字中毒である私は、大量の活字を読むが何がどこに書かれているかなどは全てを覚えておくことはできない。
それをメモ帳もしくは、iPhoneに書いておけば、考えがまとまり、やりたいことやるべきことが明確になる。
とても読みやすい本なので、是非皆さんも読んで、ノートで考える習慣を身に付けてもらいたい。
考えることは楽しいことであって、楽しい考えることができるようになるので。
