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2019年6月16日日曜日

ジュニアエラ2019年7月号 「AIと未来社会」 は子供に見せるべき

我が子のため、子供のために、AIを伝えたい。

そう思って最近色々情報収集しているのですが、

子供の為に購入した雑誌、ジュニアエラ 2019年 07 月号 [雑誌]に「AI」の特集が載ってました。

これは逃せない!

早速子供より熱心に見させてもらいました。

どういった切り口で教えるんだろう。

歴史から?

利用シーンから?

適用の限界から?

最近のディープラーニングから?

全部でした

どうも特集1回目の様ですが、欲張りすぎ!子供が吸収できる量か?!

でも、この雑誌は小学校高学年向けのようなので、何回か見直せばいけそう。

他の記事も結構小さい文字でがっつり書いてました。

その中で特に良かった2点と、頑張ってほしかった2点があったので記載します。

良かった1点目:AIができることを「ワザ」として紹介したこと

予測系AI
画像系AI
言語系AI
ゲーム系AI
4つの「ワザ」でまとめており、今のところこれを覚えていれば確かにイケる。

良かった2点目:ディープラーニングの説明が分かり易い

パンダを例に

・しっぽが長いか
・目の周りが黒いか
・体の色が白と黒だけか

などの着眼点を探し、それを点数づける手順がまさにディープラーニングがやっていること。

できれば個人的にはこの過程がわかるようなサンプルを子供に見せてあげたい。。。

頑張ってほしかった1点目:AI≒ディープラーニングでまとめないで欲しい

「AIを賢くした3条件」として以下を紹介していました
1.インターネットの拡大によって使えるデータ量が増えた
2.コンピュータが大量の情報を処理できるようになった
3.ディープラーニングで自ら学習できるようになった
ディープラーニングでAIができるようになったイメージが沸き起こりますが

以前の記事でも書いたように、「AI」は人間ができる独創的なことができない。

「AI」の限界についても説明してほしかった。

頑張ってほしかった2点目:「ブラックボックス」の説明がもう少し欲しかった

ディープラーニングの判断過程や理由が人間にはわかっていない、という説明で
過程が「ブラックボックス」であるといわれています
と書かれていました。

「ブラックボックス」は一般的な用語にはまだなっていないと思うので、

いきなりそんな用語で説明しても、わからないか、誤解を生むような気がして不安になりました。

それとも小学校高学年であれば、わからなければ自分で調べろってことなのかな。。。


その他:自動運転とAIの弊害が伝えられているのは良い

他にも4ページを使って説明している

普通考える、AIが操縦してくれる「自動運転」はまだ実現していない。
「自動運転中に事故を起こしたとき、だれがその責任をとるか」の問いに答えられれば
普及するかも(2ページ)

便利なだけじゃない。レコメンドで欲しい情報が勝手に出てくるのは、時には問題も発生する。(2ページ)

オオカミということだけで、危険人物(危険生物?)として判定されることがあったが、悪くないオオカミも捕まえてしまう。

まとめ

まあ、色々ありましたが、最初の2ページで「AI」についての概要はつかめます。

あとの4ページで、今のAIの具体例が感じられると思います。

もし学校の授業や受験などでAI対策をしておきたい場合は、手元にあっても損はないと思いました。

2019年6月15日土曜日

機会学習とディープラーニングとAI

機会学習とディープラーニングとAIの違いは?

我が子からもし聞かれたらちゃんと答えられるか、、、

不安になりましたので調べることにしました。


https://trend.nikkeibp.co.jp/atcl/contents/18/00163/00001/

親しみやすそうな博士と助手が出てきて導入としては良さそう。

しかし会員登録が必要

無料の会員登録も可能なのですが、あまりいろんなところに会員登録してると、自分で管理できなくなりそう。もし会員登録済みの方であれば良いサイトだと思います。


https://markezine.jp/article/detail/29471

マーケティングでもAIというキーワードが重要になってきている。

学術的な意味ではなく、本当に使う立場から考えた、AI、 機会学習、ディープラーニングの整理は良かったです。

途中に出てくる図を見るだけでも一見の価値あり。
しかし

ここも会員登録が必要


みんな余程会員登録させたいらしい。
こうなったら意地でも会員登録登録不要の情報を入手してやる!

https://blogs.nvidia.co.jp/2016/08/09/whats-difference-artificial-intelligence-machine-learning-deep-learning-ai/

天下のnvidiaさんのHP。ディープラーニングでGPUの需要が上がってから、鰻登りの成長です。

会員登録も不要!

、、、

少し難しいです。nvidiaさん。

この内容でいける人は最高のソースだと思います。


https://innovation.mufg.jp/detail/id=93

東京三菱UFJ銀行が!?と思ったら、その傘下の研究機関かな。

「機械学習」と「ディープラーニング」については、AIの仕組みではあるものの、機能強化の自動化を推し進めているという違いがあるといえる。特に、分析の対象を区別する際に「目の付けどころ(「特徴量」という)」を自動的に見つけ出す点で、進化していると言えるだろう。

また良いサイト見つけたら更新したいとおもいます。