お疲れ様です。
昨今話題の人工知能やAIの話に少し乗っかってみました。
元々エンジニアになった際にそこらへんの領域で働く人間になりたいな
というきっかけでしたが、今は世界が広がりそことは別の領域で働くのも良いなぁと
迷っているエンジニア二年目の人間です。
少しだけ、人工知能（AI）について調べたのでまとめようかなと。
※技術の話はあまりないです。どっちかっていうとポエミーです。
【人工知能はまだできていない？！】
人工知能 ＝ Artificial Intelijence 略してAIです。
最近では自動車の自動運転の法案も取り上げられたり、
将棋や囲碁の「電王戦」でプロの棋士達が負け越すなどでも話題になってますが、
「人工知能はまだできていない」というのが参考文献の松尾豊さんの論旨です。
というのも、「人工知能を使った製品」「人工知能の技術を使ったサービス」は
現時点でも作られたり世の中に発生してますが、
本当の意味で
「人間のように考えて、思考して判断するコンピュータや技術はまだ生まれていない」
と述べられています。
確かに、上記で取り上げた自動車や電王戦のロボット、
それからクイズ王にも輝くIBMのワトソン等も
「ある一定の枠組みの中での分析・判断」しかできていないというのが事実です。
もし仮に「人間のように考えて・思考して判断するコンピュータ」が
あればSF映画のようにロボットが人間を支配する世界が実在するやもしれませんね。
（ロボットが人間を支配する・しないに関してはさまざまな論争がありますが、
私にはわからん世界なので一旦置いておきます。）
####【人工知能の現在について】
大学の論文的な話や概要はさておき、
すこし技術的な内容も投稿したいと思います。
現在人工知能系では「Python」が非常に人気ですが、
なんでPythonが人気なんでしょうか。
調べた結果から先にお話すると「いろいろな意味で安定しているから」
というのが結論になるようです。
長ったらしく説明するのは嫌いなので、要約と引用を。
オープンソースプロジェクトは
開発リソース(おもにマンパワー)が限られ、
開発の中心メンバーが何らかの理由で参加しなくなった場合、
一気にそのプロジェクトが衰退する場合があるが、
特に科学技術計算関係のパッケージについては
民間企業が本格的にサポートとしており、
オープンソースソフトウェアとして公開する体制が整っている。
つまるところ、オープンソースソフトウェア（OSS）の開発には
「人」が依存するけど、民間企業のサポートがあると
人の依存度が下がり、安定してバージョンアップがあるため。
そのため言語がEOLを迎える心配があまりない
→言語がEOLを迎えたためのシステムの
マイグレーションをする必要がない。
というのが一つ。
もう一つに「ライブラリが充実してきている」というのが理由にあるそうです。
Pythonは科学技術の計算（天文学的な計算とか確率とか言いますが）のために
作られた言語ではなく、一昔前までは「R言語」という言語が使用されていたそうです。
このR言語にしか無かった「ライブラリ」（Lib）がPythonにも
どんどん流入されつつあり、R言語を使う理由がなくなってきている
というのが昨今のブームの理由のようです。
民間企業のサポートもありつつ、ライブラリも充実してきている
（サポートがあるからライブラリが充実しているとも言えますが）
ので、Pythonが利用されている理由の大半とのことでした。
もっと「重み付けの話」とか、「バックプロパゲーション」の話とかも書きたいのですが
図や文章量がエグいことになりそうなので、一旦今回は置いておきます。
ただ、あまりに話をしなさすぎるのもあれなので一つだけ。
####【機械学習やディープラーニングの基本をわかりやすく】
人工知能の基本となる、「機械学習」や「ディープラーニング」ですが
大きく分けて3つのステップが存在します。
1.データを集める
2.モデルを学習させる
3.システムに組み込む
「画像認識システム」の例で考えますと、
基本的に「猫」を見たことがある人はこれは「猫」だと判別できますが
PCや猫を見たことがない人は猫と識別することができません。
そのため、「猫」というものがどういうものかを機械に教える必要があります。
そこで膨大な量の「猫」のデータを機械に認識させ、「猫」のモデルを学習させます。
最終的に、画像を渡したときにこれは猫or猫じゃないと判別するように
なるわけですが、このときに先程ちらっと書いた
「重み付け」や「バックプロパゲーション」が関わってきます。
これは機会があれば書いていこうと思います。
####【人工知能（AI）が仕事を奪う・奪わないの論争について】
書いてる本人が若干忘れかけてましたがAIが仕事を奪う・奪わないについて。
事例をざっと調べると。
2015年の段階で、アメリカでは会計士・税理士などの需要が
約8万人ほど減っている。
また、RPA(ロボティック・プロセス・オートメーション)などの技術の普及により
ユニリーバ・ジャパンなどは1人月のかかるデータの分析等の内容を
半日で消化するなどの事例も出しているようです。
作業効率化はともかく、上の方はなんらかネガティブなイメージもありますが
ホテルの翌日のチェックインや今後のスケジュール、残室コントロールなどを
RPAにチェック・管理させることで業務への負担を軽減させる目的で導入。
実際に社員の残業時間も、支払う残業代も減り、離職率の高かった状態も軽減できた。
といったポジティブに働く要素もあるようです。
上の画像認識の例であげたように、危険物を持っている人を弾く、オフィスに入れない、
なんてシステムができたら警備員の負荷も減るでしょうね。
これらを踏まえて「仕事」は現実的に奪っているでしょう。
ただ、「職業」を奪っているか、というと現時点では違うように思います。
（仕事が奪われてるんだから結果的に職業も奪われることになるだろというツッコミはなしでｗ）
アメリカの会計士・税理士の事例も需要が減っているだけで、
まだまだ「人間が良い」と判断する方やAIを利用できない環境の方は
いるのだろうと考えます。（あれば使うのかどうかは気になりますが。）
ただ、最初にも述べたとおり現在の技術は「一定程度の枠組み」の中での事例でしかありません。
仕事に関して、本当に一定の枠組みで済む範囲であれば
人工知能やRPAなどの技術に任せてますでしょうか。
結果的に最終確認をするのは人間が現状やっているのが現実です。
テストやソースコードを流しても最終的に結果を最後に確認しているのは人間です。
もし最終的な確認まで人工知能やロボットができるようになったとしたら、
その時が職業が奪われるかもしれなくなったときなのかもしれないですね。
参考文献：人工知能は人間を超えるか 著者：松尾豊
はじめてのディープラーニング Pythonで学ぶニューラルネットワークとバックプロパゲーション 著者：我妻幸長