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人工知能について具体的にわかりやすく学ぶ
本書は、人工知能の専門家が、わかりやすく説明することを目標としている本です。著者は、人工知能の専門家とデータサイエンティストの2名で、本書では、2人が対談形式で、話を進めていきます。誤解をされている人工知能の実際の特徴や性質について、いろいろな角度から解説しています。
はじめに
本書は、人工知能って結局何なの?と疑問に感じている人のために、人工知能の専門家である田中潤とデータサイエンティストである松本健太郎の2人が、人工知能について分かりやすく、具体的に理解できることを目指して書いた1冊です。
はじめまして、松本健太郎と申します。本書の著者の1人です。
普段は大阪でデータサイエンスの研究およびビジネスデータ分析の仕事に就いています。研究の一環で人工知能の開発にも携わっていますが、その技術力は田中さんには遠く及ばず、専門家ですと言うと田中さんに「松本さんが人工知能の専門家ですか?」と笑われそうなので、あえて専門家とは名乗りません。
本書は、私が田中さんに1日ぶっ通しで行ったインタビューを、体系立ててまとめています。午前11時前から始まったインタビューは、途中で何度か休憩を挟みつつ、陽は沈み、私のお腹がグーと鳴ってようやく終了しました。
その後もSkypeやメールなどを通じて何度も内容を練り直し、ようやく完成に至りました。実に内容の濃い1冊に仕上がりました。
本文を読んでいただければ伝わると思うのですが、田中さんのキャラは「濃い」の一言に尽きます。シンプルにクセが凄い。
なぜなら、人工知能開発者としての経験や知識職だけでなく、経営者として2011年から人工知能ビジネスを推進する恐眼、そのどれを取っても人並み以上のパワーなのです。クセが凄くて当然です。
これまで人工知能に関する書籍を読んできた方ほど、本書を読まれて「本当かよ!」「そんな話は今まで聞いたことがない!」と思わず声に出してしまうでしょう。少なくとも、僕は出しました。
したがって途中で何度も田中さんから「そんなことも知らないのですか」と叱責を受けましたが、それ以上に「これ知っていますか?」「こういう話もあります!」と、知識を出し惜しむことなくインタビューに答えてくださいました。
本書は、人工知能とは何か、人工知能が産業をどのように変えていくのか、私たちはどのように対応するべきか、大きく分けてこの3章から構成されています。
今すぐにでも田中さんの話を読みたいと思われた方は、このまま興味のある箇所に進んでください。
ところで、なぜデータサイエンティストである私が田中さんと一緒に人工知能に関する本を出すのか、そもそも田中さんって何者だ、と思われた方は、少しだけ私の話に付き合っていただければと思います。
なぜ「人工知能って結局何なの?」に答える本は少ないのか
世間を賑わせている人工知能を紹介する書籍は、書店に山のように積まれています。ビジネス誌でも人工知能特集を組めばものすごく売れるそうですし、ネット媒体でも人工知能コンテンツは多くのPVを集めているようです。
おそらく「人工知能」自体の存在を知らない人はいないでしょう。誰もが人工知能について知ろうと情報を求めています。
しかし人工知能って結局何なの? という疑問が解消されたという声はあまり聞きません。いまだに多くの人にとって人工知能は謎の存在であり、私たちの仕事を奪うかもしれない脅威か、私たちの日常を豊かにしてくれる福音のように見ています。
簡単に言うと、人工知能とは良いやつなのか悪いやつなのか、敵なのか味方なのか、結局のところよく分からない、というのが皆さんの感想ではないでしょうか。
これほど人工知能を紹介する書籍、雑誌、テレビ、ウェブなどのコンテンツが日本中に溢れていながら、多くの人が「人工知能って結局何なの?」と疑問を抱くのには、理由があると私は考えています。
それは、人工知能を紹介するコンテンツの作り手の経験値不足か、経験を語る表現力不足が原因です。つまり、コンテンツの作り手がこの2パターンのどちらかに偏っているので、皆さんは分かったようで分からないモヤモヤが続いているのではないでしょうか。
2パターンのうち1つ目は、人工知能のプログラミング経験が全く無い、人工知能の専門家以外が作ったコンテンツです。コンサルティングを主業とする方たちが作られている場合が多いでしょう。
私も現状を整理するために、そうした方たちが書かれた書籍を買います。非常に読みやすいし分かりやすくまとめられています。おそらく文章を書き慣れているからでしょう。
しかし、いかんせん人工知能を作った経験が無いからか、「10年以内に人工知能が仕事を奪う」「自我を持った人工知能が人間と会話をする」といった実現可能性の薄い話を、さも人工知能時代の到来であるかのように紹介されている場合があります。
専門家とは言えない私ですら「どうやって実現すんねん!」と突っ込んだことが何度もありました。
実際に人工知能を作る側になれば、10年以内に仕事を奪うような人工知能が生まれるなんて夢物語に過ぎないし、こんなプログラムの羅列からどうやって自我が生まれるだろうかと小首を傾げるのですが、作ったことが無い分だけ想像が膨らんでしまうのかもしれません。
百聞は一見に如かず、と言いますが、そうした方たちは見ていない分だけ、抽象論になってしまいがちなのでしょう。
結局のところ、どうやって実現するのか、具体的な時期はいつなのかが分からない抽象論に終始してしまうと、読者の側は分かったようで分からないモヤモヤが心の奥底に残り、消化不良を起こしてしまいます。だからこそ多くの人が「人工知能って結局何なの?」と疑問が氷解しないままなのだと私は考えています。
2パターンのうち2つ目は、実際に人工知能を開発している専門家が書いたコンテンツです。大学教授や、どこかの企業で研究職に従事している方たちが作られている場合が多いでしょう。
しかし、そうした書籍の多くは同じ専門家のために書かれている場合が多く、難しい数式が並ぶか、聞いたこともない専門用語が羅列しているだけの技術書なのです。プログラミングができない人からすれば、具体的ですが難解で、出だしの数ページで挫折して読み進めるのをやめてしまうでしょう。
知らない人に1から説明するのは意外と難しく、どうしても2、3あたりから話を始めてしまいがちです。
実際に私も田中さんから「そんなことも知らないのか?」と言われた側の人間です。自分が知っていることを、どこまで他人が知らないのかを線引きするのは意外と難しいもので、今回のインタビューを通じて田中さんはかなり苦労されたと思います。
田中さんからすれば分かりやすく解説しているつもりが、私からすれば意味不明だった場合は、容赦なく「言っている意味が全く分かりません」「それって、要はこういうことですか?」と質問しました。説明のための言葉にすら説明を必要としたからです。一方で田中さんは言葉をひねり出すのに相当苦労されていました。
結局のところ、人工知能について一番詳しい専門家が分かりやすく解説できればいいのですが、意外と「分かりやすく」が難しく、説明しきれないまま、専門家か一部の「飲み込みの早い人」にしか知識が共有されていないのです。だからこそ多くの人が「人工知能って結局何なの?」という疑問が氷解しないままなのだと私は考えています。
この2つのパターンは、ざっくり図0のような四象限にまとめることができます。
図0 人工知能の開発経験が豊富な専門家による分かりやすい書籍は意外に少ない
実は、この図を見ていただければお分かりの通り、人工知能開発の経験が十二分にあって、かつその経験や知識を簡単に説明できれば、読者のモヤモヤも晴れるはずなのです。しかしながら、この2つの条件を満たしているコンテンツは意外と少ないのが現状です。それはつまり、両方の能力を兼ね備えている人物が非常に少ないことを表しているとも言えます。
こうした状況を踏まえて、田中さんと私に声がかかりました。田中さんは「専門家」として、そして私は簡単に説明できる「翻訳者」として。
人工知能について分かりやすく、具体的に理解できるように書かれた1冊。冒頭でも述べましたが、本書はそれを目指しています。
専門家の田中さんと翻訳者の松本
ここまで読み進めた読者なら、ふと疑問に思うでしょう。じゃあ、田中さんはどこまで人工知能の専門家なのか、と。
そこで、私から田中さんの紹介をさせていただきます。
田中さんは数学科出身で、長らく純粋数学の研究をされていました。アメリカ数学会という数学の学会でも数学論文を発表されています。
博士課程の研究課題が、金融領域で使われている量子力学の理論手法である「経路積分」だったこともあり、リーマンショック前は米国で金融系企業の手伝いをされていました。すでにその頃はディープラーニングの基礎が完成していて、「次はこの分野が来るな」と肌感覚で分かっていたそうです。それはまさに、第3次人工知能ブームの幕開けでした。田中さんはそれを本場の米国にいて肌で感じていたのです。
リーマンショック後、米国人の友達が「次は人工知能が来るぞ」とアドバイスをくれたのをキッカケに、米国での経験から「これは間違いない技術だ」と確信して、2011年にカリフォルニア大学リバーサイド校博士課程在籍中にShannon Lab株式会社を立ち上げられました。
田中さんの現在の注力テーマの1つが音声マイクです。スマートスピーカーの音声認識部分を指していると考えればいいでしょう。私も一度、田中さんの開発した音声マイクに触れた経験があるのですが、周囲の騒音を拾わず、真正面の声だけを拾ってくれる優れものでした。
通常、スマートスピーカーや人工知能アシスタントは、周囲の雑音にまで反応してしまうものですが、田中さんの開発された高性能な音声マイクは、雑音に全く反応しません。すでに研究を始めて5年経っているそうで、その成果に私はただ驚くばかりでした。
田中さんがマイクを開発された理由は、人工知能との人間らしい自然な対話を実現するには、自然言語処理などを活用して精度を上げるだけでなく、マイク自体の精度を上げなければビジネスとしての拡張性に欠けると考えたからです。要は、人工知能と対話しようにも声を拾えなければ意味が無く、マイクの精度が上がらない限りはビジネスには使えないと判断したのです。
人工知能との対話という大目標を掲げ、まずはマイクの精度を上げるために、音声認識の研究から始める。極めて遠回りのように見えますが、田中さんの歩んでこられた道のりは実は最短距離だったのかもしれません。
なぜなら2017年には、AmazonやGoogleなど人工知能を扱う巨大企業が、スマートスピーカーの開発に本腰を入れているのですから。
現在は音声認識、自然言語処理、対話アプリなどを主軸にビジネスの現場で活躍されています。人工知能のプログラミングもできて、会社の経営もされていて、米国の第3次人工知能ブーム勃興期も知っておられる、まさに専門家と呼ぶに相応しい方だと私は思っています。
加えて、私(松本健太郎)自身の紹介です。
私は現在、マーケティングと人工知能の研究を行う研究所の所長を務めています。主に人工知能やデータサイエンスに関する情報発信、ビジネスデータ分析の業務に就いています。
なんだか小難しい職務に見えますが、全くそんなことはありません。むしろビジネスの現場で相手に「なんか難しそうだ」と思われたら負けだとすら思っています。
例えばビジネスデータ分析の場面では、分かりにくい統計用語は使わず、とにかく平易な言葉を使うことを心がけてきました。
なぜなら「分析」という言葉がようやく市民権を得た現在でも、統計学は一般的ではなく、統計学に関する用語はビジネスの現場で駅染みが無いからです。検定、有意差、帰無仮説などの用語を使って説明していて、難しい言葉で煙に巻いているのか! と叱られた経験は一度や二度ではありません。相手に難しいと思われた段階で、聴く力は削がれ、寄せられていた信頼は泡のように消え失せます。
叱られたくない。けれど、分析の結果は受け入れてもらいたい。そうやって頭を何度もひねって分かりやすく伝えようと試行錯誤していると、難しい内容を分かりやすく相手に伝える「翻訳者」のような能力が身に付きました。
この「翻訳者」としての能力を伸ばすにはどうすれば良いか考えた結果、「分析」が全く浸透していない業界のデータを使って分析する訓練をするのはどうだろうと閃きました。
例えばプロ野球であれば、セイバーメトリクス(統計的観点から客観的に分析する手法)を駆使して、2016年には、マエケンが抜けて絶対に優勝はあり得ないとされた広島東洋カープの優勝を的中させました。その他にも、安倍内閣が推進しているEBPM(エビデンス〈証拠〉に基づく政策立案)に着目して、政府・省庁が提供するオープンデータを分析するコンテンツを作成し、「この政策は変だ」「この報道はおかしい」と情報発信をしていました。そうしたナレッジの集大成としてビジネス書も出しています。
難しいデータ分析を、身近な社会の日常に潜む数字を使って分かりやすく面白く伝えているなと思っていただけたのか、NHKに出演したり、ラジオに呼ばれたり、週刊東洋経済に寄稿したり、様々な媒体に登場させていただきました。
本書ももともとは田中さんの単著の予定でした。しかし「僕の言っていることは難しすぎると思うから、松本さん、噛み砕く役割を担ってください」というオファーを田中さんから直々にいただいて共著になりました。自分で言うのも変ですが、田中さんの難しい人工知能の話を分かりやすく翻訳できたと自負しています。
もし本書の内容で分からない点、気になる点があれば、Facebookで問い合わせてください。答えられる範囲でお答えします。
http://www.facebook.com/kentaro.matsumoto.0716
人工知能について分かりやすく、具体的に理解できる1冊を目指して
私は、作家である故・井上ひさしさんの「むずかしいことをやさしく、やさしいことをふかく、ふかいことをおもしろく」という言葉が好きです。
したがって本書には、敵なのか味方なのかよく分からない人工知能について、これでもかというぐらい丁寧に解説するだけでなく、深く、しかも読んでいて面白く、誰かに言いたくなるような話をなるべく盛り込みました。
第1章では、人工知能とは結局何なのかについて、専門家もあまり言及していないデメリット、現時点の限界について深く掘り下げて説明しています。多くの人が「そんな話聞いたことない!」と思われるかもしれませんが、ご一読いただければ幸いです。
第2章では、ますます人工知能の活用が進むビジネスの世界において、2018年現時点、2020年代、2030年代、シンギュラリティが訪れると言われている2045年それぞれの時代に、人工知能がどのように活躍しているのかを想定してみました。
読者の方々が働いている業界では、何年後に人工知能の導入が始まり、何年後に人工知能に仕事が奪われてしまうのでしょうか? その答えは本当にあります。
最後の第3章では、これから活用が進む人工知能を、私たちはどのように受け入れるべきなのか、生き方、働き方を想定してみました。人工知能に仕事が奪われてしまった後、私たちはどのように生きるべきなのでしょうか。
それでは、さっそく第1章から始めましょう。
目次
はじめに
なぜ「人工知能って結局何なの?」に答える本は少ないのか
専門家の田中さんと神訳者の松本
人工知能について分かりやすく、具体的に理解できる1冊を目指して
第1章 みんな人工知能を勘違いしている
「人工知能」とは何か?…松本健太郎の質問
「人工知能」とは…田中潤の答え
「人工知能は○○だ」と定義するだけ無駄である
「ディープラーニングはプログラミングである」という批判
人間の脳を人工的に作っているから人工知能って言うのでしょう?
人工知能は人間の「脳」を模倣している?
人工知能はどのようにして人間を超えようとしているのか?
「シンギュラリティ」は勘違いされている
なぜ、ここまで「ディープラーニング」は注目されるのか?
ディープラーニングは画像認識の精度が凄い!
ディープラーニングは空気を読めない
「ディープラーニング」は万能なのか?
なぜディーブラーニングは万能に見えるのか?
「量が多ければ良いとは限らない」通説を覆したディープラーニング
ディープラーニングは柔軟性に優れている
ディープラーニングにデメリットはあるのか?
なぜ、あらゆる場面に「ディープラーニング」は浸透しないのか?
あまり知られていないディープラーニングの性質とは?
意味を理解せず、特徴だけを見ているディープラーニング
「ディープラーニング」の弱点を克服するには何が必要か?
注目すべき技術は「理由付け」する方法
「なぜ?」が無いディープラーニング
「なぜ爆撃機は帰ってきていないのか?」という洞察は浮かばない
第2章 人工知能はこの先の社会をどう変えていくか?
第1節 2018年
なぜ、巨大ベンチャーは「スマートスピーカー」に取り組むのか?
なぜ事例探しに苦労するのか?
リアルデータ争奪戦が始まった
音声認識が受付UXを変える
なぜ音声認識は精度よりテクニックなのか?
音声認識はデータの前処理に時間がかかる
なぜ「やりたい内容」と「やれる内容」のギャップは生まれるのか?
どうやってギャップを埋めるか?
人工知能をビジネスに導入するには
リスク1: ディープラーニングを理解した人材の不足
リスク2: 人工知能を導入する組織の勉強不足
リスク3: 質の高い学習データの不足
人手不足解決のため、人工知能は誰にでもやれる事務全般を担えるか?
「忖度」のできない人工知能
お掃除ロボットの進化で考える人工知能とビジネスの距離感
第2節 2020年代
東京オリンピックで自動運転車、ロボットタクシーは活躍しているか?
ロボットタクシーの活躍はまだ先?
自動運転技術はどこまで進んでいるのか?
ディープラーニング+顔認証、テロ対策にも有効か?
ディープラーニング+顔認証はここまで進んでいる
人工知能は挙動を学習して「怪しさ」を検出できるか?
プライバシーへの配慮
医療、建築……どんどん進むディープラーニングの導入
人間の認識率が低ければ、直ぐにでも……..
「上手くいかなかった」はニュースにならない
この先、人工知能はどのように進化するか、はどうすれば分かるのか?
ロボットで考える人工知能の進化
法律、規制、倫理で考える人工知能の進化
第3節 2030年代
人工知能を持つロボットは人間を凌駕するか?
人の集まる「場」作りの重要さ
「当たり前にできる」が一番凄い
人工知能は教育を変えるか?
人工知能に教えられる、という違和感への反発
東ロボくんが越えられなかった壁
グランドチャレンジから次にやってくる人工知能が見えてくる
2030年でも人工知能が浸透しない業界はあるか?
人工知能の導入が進まない業界とは
ディープラーニング自体の開発が遅れている日本
ブロックチェーンと人工知能の相性は良い?
第4節 2045年以降
シンギュラリティが訪れて私たちの仕事を奪うのか?
人工知能とチャットボット
チャットポットは人工知能ならぬ人工無脳?
なぜチャットボットは対話ができないのか?
「あるとき」と「ないとき」の差分こそが意味
人工知能が意味を理解するとどうなるのか?
意味を理解するのは難しい
意味を理解する人工知能と人間の差は無くなる
意味を理解する人工知能に「自我」は芽生えるか?
第3章 社会に浸透する人工知能に私たちはどのように対応するべきか?
人工知能が浸透した時代の働き方とは?
組織の時代から個人の時代へ
私たちは古代ローマ時代に還る
人工知能時代にこそ考えるべきペーシックインカム
ベーシックインカムはどこまで浸透しているか?
人工知能により真っ先に職場を追われる人の気持ちを考えられるか?
ベーシックインカムが無いまま人工知能の浸透が進むと……
人間は「知能」が全てなのか?
人工知能は個人の生き方すら変えてしまうのか?
個人・個性こそが全て
インターネット上の「信用」文化
人工知能のせいで都会と地方は分断される?
企業は人工知能時代にどう立ち向かうべきか?
企業はどのような目線で人工知能を導入するか
人工知能を開発する企業に必要な心構えとは
政府は何をするべきか?
統計学科の設置を
これから訪れる人工知能時代に向けて私たちが明日からできることは?
ビジネスマンは今すぐブログラミングを始めよう
これからの21世紀を生きる子どもたちは数学をやろう
今から始めよう、今から動き出そう
おわりに
