AIとうまくつきあう方法・教養としてのAIリテラシー(感想)

今回は原点回帰でサイト名を「airobot life」にしたときの気持ちを思い出しAIについてもっと管理人自身知らなければということで書籍「AIとうまくつきあう方法」を読みましたので感想等、綴っていきます。

AIとうまくつきあう方法



Prologue　教養としてのAIリテラシー

この本では「AIが得意なことと苦手なことを教養として知ること」「科学的にデータを扱うための教養としての知恵をつけること」の2つ視点に基づく学びを「AIリテラシー」と定義しています。

アメリカのカーネギーメロン大学のトゥレツキー教授らが作成したAI教育ガイドラインに基づき学習していくのですがガイドラインは「幼稚園～高校生」が対象らしいですw
でも「教養としてAIを学ぶ」という本の趣旨を入門書ととらえれば年齢は関係ないと思います。
・ガイドラインAIを学ぶための5つのビッグアイディア
1.知覚
2.推論と表現
3.学習
4.自然なインタラクション
5.社会的影響

・AIの2大分類
1.「ANI(Artificial Narrow Intelligence/特化型AI)」ある特定の作業を行う。
音声認識AIスピーカー(スマートスピーカーAmazon Alexaなど)、スマホの顔認証など

2.「AGI(Artificial General Intelligence/汎用AI)」想定外のことにも人間のように対応する。
映画やアニメなどに出てくるAIロボット(ドラえもん)など

このような分類があることすら知らなかった・・・
勉強になります。どちらも興味深いけど、どちらかというと管理人はAGIの方に興味があります。
そういえば昔、本気でドラえもんを作ると言っている人がネットニュースとかで取り上げられていたけど是非完成させてもらいたいです!

Basic1　論理的に考える方法

Basic1ではAIリテラシーを学ぶ為の土台作りをしていきます。
①「比べる」ことによって、観察力を身に付け、得た情報を整理します。
②「仲間分け」では、カテゴリーに分類することで、具体・抽象の関係を整理する力を身に付けます。
③「枝分かれと木構造」では、②の「仲間分け」で表しきれなかった複雑な仲間分けを枝分かれで表現し、それが複雑な関係を整理する力になります。
④「原因と結果」は、原因と結果の関係を見つけることにより、システム思考の基本を身に付けます。

Basic1では「比べる」、「仲間分け」などでそれぞれの目的に適したタイプの「表」の使い方や考え方を解説していて説明が分かり易かったです。

Basic2　システムをデザインする方法

設計者目線で考える練習
「なぜ、そのAIシステムが必要なのか？何が目的なのか？」
例ハンバーガー作り
①どんなハンバーガーを作りたいか考える→設計者の「目的」を考える(ゴール、出力)
②そのために必要な材料を考える→目的を達成するために必要なものを考える(入力)
③作り方や手順を考える→目的を達成するための最適な「アルゴリズム」を考える

・AIシステムのデザイン
1.「ゴールベース」
最終的な目的(ゴール)を果たすことに価値を置き、そのゴールに向かって方法や手順を考えること。
2.「ルールベース」
単純なルールに従うことに価値を置き、ルールを守っているかどうかが重要。

Basic2では「入力・アルゴリズム・出力」という基本のシステムデザインの他、「機械学習」についても解説されています。機械学習も細分化していくと色々な学習方法があるようで、その中でも流行？の深層学習(ディープラーニング)が興味深かったです。
こういった技術もいつか身に付けたいものです。

Basic3　データを扱う方法

Basic3では「人間がやるべきこと」について学んでいきます。
画像認識などでは学習データ(画像など)が必要です。学習データの偏りの対策などについて学びます。
学習データの偏り例として犬と猫を区別するために画像でAIに学習させる時に「白い犬」と「黒い猫」の画像しかデータを集めなかった場合「黒い犬」をAIは「猫」と学習してしまう場合があります。
人間もコンピューターも指導(操作)する人次第で変なことになる可能性があるということですね。

人が書いたり話す言葉をコンピューターで処理する技術である「自然言語処理」についても解説されています。

Basic4　いろいろな視点で考える方法

・いろいろな視点で考える
①自分にとっての「一番良い」を整理する
②みんなの「一番良い」を比べる
③自分と関わる人の立場の視点で考える
④意見を1つにまとめる
自分にとってのベストが必ずしも万人受けするとは限らないということですね。
色々な物に言えることですが「作り手目線」「ユーザー目線」「経営者目線」など立場によって何を基準に「一番良い」と思うかが変わってきたりするのでここでも表を使ったりして総合的に判断できるようにしよう!というお話です。

AIの機能を体験する

・QUICK, DRAW!(クイックドロー)

Googleが提供するオンラインゲームです。「お題」に出された絵を描き制限時間内にAIに何の絵を描いているか正解させるゲームです。
下記は1ゲーム終了後の画像です。ブドウは、描き順が悪かったのか時間ギリギリでAIが正解してくれました。ジャガイモは正解するまでが早すぎてビックリしましたw

・Teachable Machine(ティーチャブルマシーン)

こちらもGoogleが提供しているサービスです。画像や音声データを使用して機械学習の流れを体験できます。

・MeCab(メカブ)

MeCabは自然言語処理の「形態素解析」という方法を試せるみたいですが使うまでにインストール、設定などがあるみたいなので管理人は、試していませんw

余談

管理人もプログラマーの端くれではあるのでこの本を読んでいる途中からAIを使ったアプリのアイデアが降りてきましたw
①アプリ名
「マッシュルーム・デッドオアアライブ・フィルター」
・その辺に生えているキノコをスマホのカメラに写すと画像判定でキノコの名前、説明が見られるのはもちろんのこと「毒キノコ」か「毒なし」で食べることが可能なキノコか判定してくれる！
・サバイバル時に役立つこと間違いなし！
・技術的にはキノコ判定以外にも「野草」など様々なものに応用可能！

上記の流れで考えてたんだけど実現する技術力を持ち合わせていないけど「アイデアはもっている！」という人も大勢いるだろうから「アイデアを売り買いする」クラウドアイデア的なプラットフォームなんかがあったらいいなぁ～と・・・
誰かアイデア料「マッシュルーム・デッドオアアライブ・フィルター」5万と「クラウドアイデア」5万でアイデア買ってくれ～
以上です。