AIに人間が支配されるのではなく、人間がAIを支配すること。AIと敵対する立場に居るのではなく、AIを自ら作り利用する立場に立つことです。AIは、一種の占いや呪術のようなもので、「人間には分からないけれども、呪術師であるAIさまの言うことだから従おう」といったものになりつつあります。本当に「AIを盲信して間違った判断をする」のか、それともAIの技術に精通して「AIを上手く応用して良い判断をする」立場になるのかは、人間のやり方次第です。AIは難しいものではなく、Pythonコードをscikit-learnなどを使って書くことは、「とても簡単で面白い」ということを知ることから、AIを上手くコントロールすることの第一歩が始まるでしょう。AIはいつか、きっと人間を超えるまた、「AIが人間を超えるのか」という議論がなされることもあります。現在のAI・ロボット技術というのは、まだ、人間並みの「認識と行為」を行うことはできません。弁当の盛り付けなどができるようになってきているぐらいで、まだまだ人間のような身のこなしを行うことはできていません。僕はきっとAIは人間をそのうち超えると思います。そのために必要なのは、人間と同じ頭脳をAIが持てるのか、ということですが、僕は持てると思います。人間型のAIを作る上で必要なのは、僕は以下の4つだと思います。1.人間や動物と同じように、この世界を「見る」ことができるかどうか。2.人間が何かを思考するように、ある一定の「思考判断と制御」を行うことができるかどうか。3.人間が感情や意志を持つように、自らの行動を「意志と感情」を持って、「自律」して行動することができるかどうか。4.パターン認識や記憶処理によって、外界からの「反応や認識判断」を行い、自由自在に行動し、自らの「人生に基づく生活」をできるかどうか。この4つができれば、きっとロボットは作れます。自分で作ったロボット僕の作ったロボット思考AIについては、ロボットを参照のこと。以下はロボットのページから転載。自分で作ったコードです。ここでパターン認識(viewは見た景色の情報を返す。rb.mainloop()環境を見ながら自分の状態に基づいたことを思考する僕は、人間型のロボットを作るために必要なのは、「自分の状態」(ステート)が鍵になると思います。ロボットが居るその環境を見ながら、変化を分析して「出来事」(イベント)を認識し、その上で「自分の状態に基づいたことを言う」ことができれば、ロボットは作れます。出来事や状態とは、たとえば、ご飯を食べたら「おなかがいっぱいになった」とか、違う場所に行けば「この場所に来た」とか、そういうことを自分のステートとイベントに応じて言えるようにすれば良いのです。その上で、自分の意志を持つ必要がありますが、これは単にステートの一部として意志を持つデータを格納すればいいのです。ステートとイベントに応じたことを、上のPythonによるAIプログラムのように、永遠に考え続けることができたら、それで、外界とは全く分離されたロボットが作れます。このステートとイベントをパターン認識と分析した結果としての記憶から行えるようにすれば、きっと人間と同じロボットは作れるでしょう。AIを宇宙ロケットに乗せる僕は、AIを宇宙ロケットに乗せて、刻々と定期的にロケットの軌道を修正するようにすればどうかと思う。ロケットをAIが人間の代わりに操縦する。月や火星だけではなく、もっと遠くまで行けるようになる。AIという言葉が氾濫しているだけで、実際は解析・照会プログラムにすぎない最近はマスコミなどでもAIという言葉がよく使われるために、AIとは人間の代わりをしてくれる人間のようなプログラムで、最近はどんどん人間に近づいている、と思っている人が多いです。確かにAIは、人間の代わりをするプログラムですが、実際のところ、単なるプログラムにすぎません。AIの多くの処理は、データを解析し、データベースと照会する、データ処理プログラムにすぎません。確かにAIは、ニューラルネットワークやディープラーニングを中心に、「AIらしいモジュールや関数を使う」ということが中心ですが、僕の言いたいのは、「AIも単なる普通のプログラムである」ということです。マスコミなどには、「AIが崩し文字を解析できるようになった」というよりも、「ソフトウェアの技術が向上して崩し文字が解析できるようになった」と言ってほしいのです。AIだからといって、特別なプログラムではなく、ソフトウェアの技術のひとつであり、多くの場合まさに、ソフトウェアの技術が向上しているだけである、というのが、最近の「AIというトレンド専門用語」に僕が感じるところです。逆説的に言えば、データを解析し照会することができれば、それだけでAIができます。そこで機械学習やデータ解析のために使われる便利なモジュールとして、AIのさまざまな技術があるのです。AIはデータが命です。同じAIのプログラムでも、データが1000かあるいは10万かでは、そのソフトウェアの精度が著しく変わってしまいます。「データの量=AIの精度」となってしまうのです。それが、GAFAの優位性や、データが新しい石油だと言われる理由です。AIの精度はデータをどれだけ集められるかにかかっています。(にわか知識で書いているため、間違っているかもしれません。)AI用語集ニューラルネットワークニューラルネットワークは、人間の脳細胞(ニューロン)が信号の受け渡しを行っている様子を、コンピュータ内に再現したもの。AINOWディープラーニングディープラーニングは深層学習という意味で、多層構造のニューラルネットワークを用いた機械学習のこと。コンピューターにたくさんのデータを反復的に学習させ、パターンを見つけ出すこと。AINOWデータマイニングデータマイニングとは、統計学、パターン認識、人工知能などのデータ解析の技法を使って、たくさんのデータの中からパターンやルールを見つけ出す技術。AINOWビッグデータインターネットなどでやり取りされるデータのような、従来のアプリケーションでは処理できない巨大なデータ群のこと。現代の技術で機械学習に学ばせることで、潜在的なパターンを発掘できる。人間が五感を用いて行っている、「これはあれ、それはこれ」といった認識のこと。人間が一般的に使う言葉の解析手法。言葉を最小単位に分割した後、辞書のリストに基づいて品詞を解析し、意味を判別する。日本語は他の言語よりも形態素解析が難しいとされる。日本語の形態素解析エンジンはMeCabやChaSenなどがよく利用されている。