AI For Everyone(すべての人のためのAIリテラシー講座) 時間のない人のために要約(1週目)

こんにちは。d1です。

今回はJDLAがビジネスパーソン向けにアレンジしたコンテンツを紹介します。今回は1週目の内容で約1時間20分あるコンテンツですので、いそがしくて視聴が難しい人のために簡単に要約していきます。今日の記事はこんなひと向けです。

  • 1時間20分の動画視聴が確保できない人
  • 英語がききとれない、かつ、字幕(書き起こし)を読むのが苦手な人
  • Courseraに登録したくない人
  • ひとまず概要を知って受講するかしないか決めたいひと

1時間20分受講できるよ、って人には不要な内容です。

1週目の全体概要

1週目の内容はずばり「AIってなに」ってことと、「AIにできること、できないこと」を主眼に話が展開されます。言葉の意味や、それぞれのイメージをつけていくことからスタートします。

DX(digital transformation)=デジタル化とはなにか

巷ではディーエックスの言葉が盛んに問われますが、定義が定まっていない場合が大半です。今回の場合は、DXを以下の定義としています。

digitization(デジタイゼーション) + digitalization(デジタライゼーション)

⇒ 紙媒体、実測等からのデジタル化 + 業務効率化と付加価値向上

前者のデジタイゼーション(紙媒体⇒デジタル化)はイメージしやすいものなのでなじみはあるかもしれません。つい最近もハンコ廃止で話題になった行政改革も、このデジタイゼーションの一種だと思います。

「行政手続きの99.247%で押印廃止」河野大臣が明らかに “霞ヶ関の慣行”も

https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2010/16/news171.html

AIの種類2つ 特価型人工知能と汎用人工知能

ここ最近AIスピーカの登場などによりより身近になったAIですが、2つに分類されます。

  • 特化型人工知能・・・スマートスピーカのAlexa、siriやプロ囲碁棋士に勝ったAlphaGo等が有名
  • 汎用型人工知能・・・人間とおなじように考えるAI まだ実現されていない

汎用型人工知能のイメージがしづらいので、ターミネーターやスターウォーズ等にでてくるアンドロイド、ヒト型ロボットが近いかと思います。いろんな物事に対して、自ら考えるタイプのものです。siri等はあたかも汎用型に近く感じますが、音声認識に特化した人工知能と認識した音声に適した解答を返すエキスパートシステムを組みあわせたようなものなのであくまで特化型人工知能に類します。

AIにまつわる言葉の定義

多くのAI用語がありますが理解をしやすくするためにいくつか定義づけをしています。

  • 機械学習 ⇒ Aを入力するとBが出るマッピングをおこなうこと
  • データサイエンス ⇒ データから知識と洞察を抽出すること
  • AIカンパニー ⇒ 戦略的なデータの取得。単一のデータウェアハウス・多岐にわたる自動化

AIにできること、できないこと

この講義の中では非常にわかりやすい定義を示しています。

「一秒で判断できることはAIでできること」

もう少し説明すると単純な概念の学習はAIの得意とするところなので、それを「一秒で判断できる」と表現しています。一方でできないことは、

  • 少量のデータ
  • 複雑な概念
  • 新しいタイプのもの

といった条件が出てくるとAIでは判断できなかったり、間違った判断をしてしまうケースが多い。講義内の例で出ていた自動運転について、単純な停止や右折左折、一定距離での走行はAIでもできるように思います。しかし、例えば自転車の飛び出しや工事等で臨時的な徐行や待機をどう判断していくかが完全な自動運転実現の課題になるようにおもいます。

おわり

以上がAI For Everyoneの1週目の内容です。難しい理論や技術の話はなく、「AIってこんなものなのかな」というイメージをつかむ内容でした。個人的には「DX(digital transformation)=デジタル化とはなにか」で2つの概念「digitization(デジタイゼーション) + digitalization(デジタライゼーション)」と分類できたのが、これまでモヤモヤしていたものが一定クリアになったと感じています。

では2週目以降も逐次記事にしていきたいと思うので読んでいただければ幸いです。

ではでは。

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