弁護士中村真(なかむら・まこと)のブログです。さあ、みんなで考えよう。日本ディープラーニング協会(JDLA)のG検定の受験を決めました。説明が必要かもしれません。最近、AI、AIと騒がれ新聞でも人工知能関連のニュースを見ない日はありません。自分は「AI」の実体を全く知らないことに気付きました。何らかのデータの集合の形なのか、アルゴリズムなのか、あるいはデータ処理のデバイスを指しているのか、それすらも全くイメージできていなかったのです。やって作られるのかもわかりませんでした。これから、AI関連技術はどんどん我々の業界にも取り入れられていくことになるのでしょう。いうわけで私は人工知能学会への入会申込を決めました。人工知能を扱う学会です。カニやトマトは扱いません。隔月で発行している(普通に買うとそこそこする)学会誌が送られてきます。内容はかなり高度です。私がほとんど理解できないくらいに高度です。たくさんの情報に晒されることで人工知能に対する苦手意識が少~しだけ薄まってきたように思います。松尾豊特任准教授が理事長を務めています。ここから、少しだけディープラーニングって何?って話。興味ない方は読み飛ばしてください。最近、メディアでも耳にすることが多くなりましたが、ディープニューラルネットワーク、つまり多階層のニューラルネットワークを用いた機械学習の手法です。端的に言うと、コンピュータの中に人間の脳神経細胞(ニューロン)を模したネットワークを構築する数学モデルです。実際に脳神経細胞に似た変化を見せます。あと、機械学習っていうのは、これも平たく言うと、AIのプログラム自身が学習する仕組みですね。学習に用いる特徴量は人間が頭をひねって考え出し、コンピュータに入れてやらなければなりませんでした。機械学習は今よりももっと人間の手による部分が大きかったといえるかと思います。特徴量や学習アルゴリズムをいじってAIの推論のエラー率を少しずつ下げていくという方法が一般的でした。「そのデータのどういった部分に着目するか」という変数のことです。私の売上データがここにあったとします。驚くほど少ないなと二度見したくなりますが、とにかく、私の売上データがあるとします。毛量」、これらは全て特徴量だと言えます。※私が依頼人の毛量をデータ化しているという話ではありません。私の売上や収益性予測の精度にはほとんど寄与しないでしょう。このように、どのような特徴量を用いるかというのはAIの推論の精度に大きく影響するのですが、それをDLが注目されるようになるまでの機械学習では、エンジニアが試行錯誤しながら考案して組み込まなければならなかったのです。ところが、DLに自己符号化器(オートエンコーダ)というアルゴリズムが加わり、また、入力側から順に階層ごとに学習していく方法をとることによってコンピュータ自体がデータから高次の特徴量を選び出す(作り出す)ことができるようになりました。今到来しているような第3次AIブームの大きな原動力となったのです。多層ニューラルネットワーク、DLの研究が開始された時期と、DLが画像認識等の分野で大きな成果を出し大きく注目されるようになった時期や事象にはズレがあります。DLというものをほとんど知りませんでした。日本ディープラーニング協会のG検定(ジェネラリスト検定)というものがあるのを知りました。適切な活用方針を決定して事業応用する能力を持つ人材」のための検定です。その具体的内容は?果たして何が試される試験なの?G検定のシラバスは以下の通りです。何やらよくわからない単語が並んでいますが、これに合格できるということはDLについてある程度の理解ができていると言えそうな感じがします。これを読んで一旦やる気になったものの、まだ昨年12月に第1回の検定があったばかりで過去問も情報もほとんどありません。協会は、G検定受検のための推薦図書を3冊挙げており、これらは一通り読んでおこうと思いました。推薦図書と試験の雑感を以下に載せときます。編集によるAI白書(通称『白書』)です。白書と名の付く物の例に漏れず腹に入れておくと小さい銃弾なら防げんじゃないかってくらい分厚く、そして重いです。対応動向」、そして「政策動向」に分けられています。「わかりやすく解説します。内容は、常識的な読解力があれば数学の素養のない文系でも一応理解は可能です。途中何度か心が折れそうになります。私は、全部読むのに17時間16分掛かりました。諸問題なんかは検定でも出題割合多いので重要です。持ち歩くのは重いので、あとからKindle版を買い直しました。書籍版の方はしばらく鍋敷きになっていました。推薦図書の2冊目は協会の理事長である松尾豊先生の『人工知能は人間を超えるか~ディープラーニングの先にあるもの~』です。推薦図書3冊中、もっとも読みやすいです。G検定の勉強には、まずこの本からという人が多いようです。第3次AIブーム到来の契機となった2000年代の大幅な技術革新など、AI研究の歴史が詳しく説明されています。技術的な部分にも言及しています。多層の自己符号化器で高次の特徴量を抽出する方法は豊富な図表と分かりやすい例え話を交えて詳しく、丁寧に解説されています。これらの歴史や技術の部分は検定でもよく問われます。用語数だけで言うと検定で出てくる用語のだいたい4割くらいはこの本で取り上げられています。この『人工知能は人間を超えるか~ディープラーニングの先にあるもの~』もKindle版がありまして、こちらの方が安く、しかも表紙が『イブの時間』の帯つきバージョンなので全くオススメです。これが私のような根っからの文系人間にはかなりの障壁です。頁数は180頁弱とそれほどではありません。違いのよくわからない散布図の羅列などを用いて詳しく解説されています。書いてある意味が分からないので正確にいうと「詳しく解説されているんだろうな」というイメージです。用語や概念は一見難しそうに見えても理解は可能です。ところが、具体的な処理、たとえば、ニューラルネットワークの調整の仕方なんかは手が付けられません。数式については10頁目くらいで諦めました。見たことない変な記号が入った数式が載っています。この本を読み始めたときにはもう検定の受講料を支払ってしまっていたので少し後悔しました。ところが、数式については、G検定ではそれほど深い理解は求められていないということも知ってはいたので、とりあえず、概念を押さえておけばいいかなと割り切りました。データサイエンティストやエンジニアになるわけじゃないからね。数式を用いた出題は1学習済みパーセプトロンの定式とサンプルをもとにクラス分け(0か1か)をさせるもの2簡単な偏微分をさせるものの2題くらいです。一度は一通り目を通しておく必要があると思います。そんなわけで、推薦図書3冊になんとか一通り目を通したあたりで検定当日がやってきました。G検定は自宅のパソコンで受けられるCBT試験です。分からない用語はネットで調べられるじゃん、と思うかもしれません。120分で228問を解こうと思うと1問当たりに掛けられる時間は30秒ほどなのでいちいち問題を前に調べる余裕はありません。CBT試験であるためにわざと問題数を多くしてタイトにしているのかなとも思います。頭の引き出しに入っている状態にして、それを問題を前にリズミカルに出していけるようにできなければ難しいかなと思いました。あと、JDLAのウェブサイトに出ていた例題のなかから、ほぼそのままの形で1問出題がありました。例題のチェックは必須です。自己採点はしていませんが多分正答率は7割くらいでしょうか。第2回の総受験者数は1,988名でそのうち合格者は1,136名だったということでした。知ったからこそ分かることというものもあります。「弁護士業やコンサルタント業務はAIに取って代わられることはない」という見方が今は優勢のようです。人の悩みを聞き、アドバイスをして安心感を与え、信頼を得るにはマシンではなく人である必要がある」というものです。生まれるものだと思うのよ。ときどき、相談してる側が不安になるくらい頼りない専門家っているでしょ。そんな人を「人」であるからといって信頼する依頼者はいないのよ。「人」がマシンより優位に立てる根拠がいよいよ乏しくなってくるよね。正確な情報や推論を弾き出す能力はそのうちAIに大きく水をあけられそうだしね。「AIに代替されることはなさそうだ」なんて言ってられない時代がもうすぐそこまで来ていると思いますのよ。(?)音声認識は近時精度が上がったとはいえ、まだまだ改善の余地があると思いますね。「今後は『AI対ヒト』ではなく『AIを使いこなせる人対使いこなせない人』という図式になっていく」っていう研究者の方は多いです。結局、当初の不安は残ったままです。街でPepperを見かけたときには挨拶を続けようと思います。最後に、AI関連で最近面白いと思ったものを二つほど。劇場版』は今、Amazonプライムでも無料で見られます。AIを積んだ人間そっくりのアンドロイドが普及した世の中が舞台で、ロボットとヒトとの交流が登場人物の生活を通して色々な形で描かれます。勉強に疲れたときに見ると良い気分転換にもなります。こちらはPS4のゲームですが、これもアンドロイドが普及した未来のデトロイトが舞台です。雇用問題や人間へ反旗を翻すアンドロイドといったAI関連でよく話題となる未来の問題が描かれています。チューリングテストや「トロッコ問題」などG検定でも若干関わりのある話題が出てきますがそれ以上に、グラフィックや舞台設定、プレイヤーの選択でどんどんと分岐していくストーリーの秀逸さに引き込まれます。こんばんは、ジョン・コナーです。前回の更新から随分と間が空いてしまいました。自分の趣味のブログなのでこういう嘘を挟むのにさほど抵抗はありません。今回は、大切な人工知能のお話です。Employment(雇用の未来)』というセンセーショナルな論文が騒がれていたからであります。自分自身何か人工知能に対して思うところがあったというわけではありませんでした。「こんど『ビジネス法務』でリーガルテックの特集を組むので、ブログのノリで人工知能と法務スタッフの未来について何か書いてもらえませんか」というありがたいお話を頂きました。それが載ったのが『ビジネス法務』の2017年7月号です。締め切りの3日前から余裕を持って執筆に取りかかりました。概念整理にやや不正確な部分があります。法曹界の将来予測という点は1年たった今でもそれなりのリアリティがあると感じています。『エイリアン』のアンドロイドを見て過ごしたという世代的なバックグラウンドによるものです。あと、中央経済社さんという会社は私のイラストには一切ダメ出しするなという行政指導でも入っているのか、このとき描いたヤバめのネタや絵も一切修正なし、袋とじ処理なしでそのまま載せてもらえました。「リーガルテックの最前線」は当時の先進情報を詰め込んだ意欲的かつ非常に興味深い内容でした。今読む内容としてもオススメです。自分の中での人工知能に対する警戒感が拭いがたいものとなりました。早い話が、マシンにヒトの仕事がとられてしまうのではないかという漠然としたイメージです。私以外の人の仕事がとられるのはどちらかというとどうでもいいことなのですが、こと自分に関わる話となると冷静でいられません。それがヒトという生き物です。いうときにこそ、ヒトは自分の心の声を聞くのです。人工知能について手放しで喜んで迎える気持ちになれなかったのです。「職種」というざっくりした括りの話だけで一喜一憂する捉え方にも違和感を感じるようになりました。自分の中にいろいろな疑問が湧いてきます。社会には人工知能の普及でむしろ消えていかなければならないタスクというのもあるんじゃないか?人は人に代わる存在を自ら作り出そうとしているのではないか?pepperは実は「胡椒」と「故障」を掛けてるんじゃあないか?(町中に、うなだれているpepper多くないか?)こういった(忙しいときはあまり考えなくてよい)問いの答えを見つけるために、ヒトはいずれ人工知能と真正面から向き合う必要があります。問題の根源が何か、その具体を見極めることが大切です。AIというものをもう少し知る必要がありました。日本ディープラーニング協会のG検定の受検を決めました。※「人工知能の先にあるもの【後編】」に続く。神戸の弁護士・中村真(なかむら・まこと)のBLOGです。複雑な法律問題などをわかりやすい絵で親切に解説しているつもりでしたが、最近はそうでもないです。(09/13)あのとき髪は長かった。(12/27)四年目。