そうだったのかぁ、なるほど納得！AI（人工知能）編。AI（人工知能）にできること
AIが私たち社会、日常生活にもたらすのは圧倒的な便利さ。AIが全てにおいて人間を置き換えてしまう、というのはまだ先のお話。今はこの仕事、この分野のこの仕事のことタスクがなくなります、AIに任せた方が効率的にも最適化して私たちの日常生活が便利になります、と。
中田敦彦氏のYouTube大学観てますか？ エキストリーム現代社会〜とか毎回あるトピックをピックアップして大まかな流れの話の中でポイントとなる大事なところを何でそうなったか、そしてどうなったか、という因果関係を分かりやすく説明してくれるユーチューブチャンネルなんですけど、面白いです。あぁそういうことだったのかぁ、と。
元々お笑い芸人の方なのでお話はプロ。その上、大学の講師も務めているので教えることにはある程度の技術も持っていると。そこでユーチューブというメディアを活用して自分は何ができるのかを考えて行動、検証し、また行動して検証している、という中田敦彦氏。微妙だなぁという扱いを受けやすいナイーブなトピックも講義してくれるので有難いです。
この投稿のスクリプト、中田敦彦氏のYouTube大学の動画を参考にしてます。どうやっているのか？ iPad Proでユーチューブを立ち上げ、同時にUD Talkという音声書き起こしアプリを立ち上げます。後は中田敦彦氏の動画を再生、アプリが書き起こしたものをドキュメントへコピーして最終的に構成、校正を行いながら自分の考察を書き足してます。
本を普段から読んでいる人ならわかると思うんですけど、良書に出会うと自分の思考を駆り立てられるんです。こういうことなのかぁ、だとするとこういうことになるなぁ、とか脳が刺激されて深い洞察をしている感覚が脳内で起こるんです。中田敦彦氏のYouTube大学の動画は私にとって良書に出会っているような感じ、毎回脳が刺激されています。
AI（人工知能）にできること
三層に分けて説明。識別、予測、実行。識別。音声、画像、動画、言語。予測。数値、マッチング、意図、ニーズ。実行。表現作成、デザイン、行動最適化、作業最適化。サービスとしてすでに私たちの生活の中で利用しているものを見ていくとわかりやすいと思います。
- 識別。音声、画像、動画、言語。
- 予測。数値、マッチング、意図、ニーズ。
- 実行。表現作成、デザイン、行動最適化、作業最適化。
Google、グーグル翻訳。音声認識です。Apple、Siriがあって顔認証。音声認識、言語認識、で人の意図を理解する。Amazon、これも買いませんか、というレコメンド。マッチングです。Netflix、キャスティングで利用しているそうです。
これまではプロデューサーがキャスティングしていましたが今はAIの判断に委ねています。今ターゲットの年齢層にはこういう内容のコンテンツが流行っているのでまず、ジャンルを決め、このような脚本にして・・・だからこの俳優とこの俳優で行こう、と。
Uber、配車サービス。どの時間帯はこのエリア、人が多くなりますという情報をもとに行動、作業最適化を行ってマッチングサービスを実行していく。民泊システムのAirbnbもアイドリングエコノミーと言われるもの。空いているスペース、時間を効率よく利用していきましょう、というもの。
受付教務。コンビニ業界は深夜にはもうAIでいいだろう、という方向に動いているとか。金融。多くのトレーダーはAIにとって代わられています。ニューヨーク証券取引所。一昔前は大勢のトレーダーでひしめいていましたが今は楽に歩けて移動できるほど閑散としています。スポーツ。プレーヤーごとの動きを映像で全部データ化して分析、その上で対戦相手との戦略を作り出しているのが現在のスポーツ。
医療。患者の診断結果、AIの画像認識の方が人間よりも優れているという結果がでてきています。薬を作るという複雑なパターンもAIが担当しています。病原菌とかウイルスとかっていうのはタンパク質で薬っていうのはそれに対してセットする化合物。上手くフィットしたらその働きを変えることができるから病気が治るという仕組み。鍵穴があって、その合鍵を見つける作業が薬を作るという作業。これの最適化はAIで。
壮大な数のパターンを人間が判断して仮説、実験、検証を行うのではなく、AIに任せてしまう。材料。断熱材とかも最強の断熱材を作り上げています。人間では思いつかなかったようなある素材とある素材の組み合わせ。最適化がここでも行われています。天気。気象庁が分析していたものよりも民間のAIを使った方が精度が高いということが起きている現状。
皆んなが話題にしているなくなる仕事ってどれ？
AIが私たち社会、日常生活にもたらすのは圧倒的な便利さ。AIが全てにおいて人間を置き換えてしまう、というのはまだ先のお話。今はこの仕事、この分野のこの仕事のことタスクがなくなります、AIに任せた方が効率的にも最適化して私たちの日常生活が便利になります、と。だからどの仕事、作業がなるなるということが把握できていれば仕事のやり方が変わる、と。
自分の生活とか業種、今日その業種にどういうふうにAIが入り込んでくるのか。それがわかっている奴とわかっていないやつで圧倒的な差ができるぞってのはここ数年らしいです。じゃ、考えますかって話です。私は想像して創造することだと思います。イメージしてこういうものを作る、設計というかデザインというか仕様書を作るとか取説を作るとかそのように創造に関する分野は人間にまだしばらくは残されていくのではないかと感じています。
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その仕様書、取説に基づいて開発していく、というのはAI、アルゴリズムがこなしていく。出来上がったものを運用していく、AIが、アルゴリズムがこなしていく。創造していく分野をAIが人間が凌駕していくのはシンギュラリティ、技術的特異点の頃、一般には2045年ごろ、と言われていますが、どうなんでしょう、その頃の世界観。私にはわかりません！
自分の生活とか業種、今日その業種にどういうふうにAIが入り込んでくるのか。それがわかっている奴とわかっていないやつで圧倒的な差ができるぞってのはここ数年らしいです。
英語プラス＠の時代。インテリジェンスな情報を英語でキャッチ。日本語に翻訳されるまで待つのはやめましょう。できるあなたへ、 Knowledge is Power. このパワーの意味するところは何であろうか？ それは思うに『異なる環境へ適用する能力』だと思います。
例を挙げるなら、簡単な海外への小旅行から不確定未来のさまざまな社会への対応能力など、それ相応の知識を持っているのといないのとでは、その人の人生の過程において得るであろう結果は、まったく違ったものになります。
当たり前のことですが成人してからの個人はすべて自己責任です。育ってきた環境への不満は、成人してからの人生ではすべて自分次第でどうにでもなります。今の自分の生活環境を嘆く前に自分は努力してきただろうか、問いただしてみるといい！
小旅行の場合。英語で言う Please, Execuse Me, Thank You はなるべくその行く国々の言葉で話したほうが無難である、と言われます。その他に簡単な挨拶から10ぐらいまでの数字の言い方。その国のお金の単位や、その渡航時期の気候など、常識と思われるある程度の情報はその旅行自体を楽しんだり、その個人を守る上で必須。
新しく違う環境での生活を始めるとなった場合はどうでしょう？例えば住み慣れた日本の環境から、経験のない海外での生活となると、情報収集の意味がその行く国々についての知識の習得と言うニュアンスに変わってきます。その国の言葉から文化や生活スタイルに至るまで、勉強するべき範囲は広がるのです。
そして最後にこれから益々社会の変化のスピードが早まる中、どのような社会になっても自分を有利に導くことができるかどうかは、その人の知性に関わってきます。基礎となる知識がなくては、知性というもう一つの意味に近づくことができません。
まず何かを知ることからはじめたらどうでしょうか？無知は無恥につながるが何も知らない自分を知ることのほうが、何かを学ぼうとするためのきっかけになると思います。そのほうが知らないでずっと行ってしまうよりはまし。
自分に何が必要かを知った個人にとって、勉強という言葉は無意味に。サバイバル、といったニュアンスのほうが近いのでしょうか。自分の未来を信じることができるのならば、明日への新しい自分に出会うために今日、努力すべき。やるべきことはたくさんあります！！大前研一氏も言っています、
「自分に投資する！！自分に投資して付加価値を高め、どんな状況になっても生きていけるだけのスキルを身につける。その時の必要条件は知的に怠惰でないということ。知りたいと思ったことは調べ、経験したいと思ったことは経験し、行ってみたいと思った所には行かなければならない。」、と。
想像して創造すれば君は何処へでも行ける！
