MBA Class Review-テクノロジー時代の思考

こちらは現在同時進行で受講している講義です。テクノロジー時代に私たちがどんな思考回路で問題にあたるか、ということを、キーとなるコンセプトであるプログラミングの実演も通して学んでいます。

そんな中でも直近のクラスでは現存するツールから何ができるかを考えるボトムアップ思考というテーマでした。AIやIoTって皆さん必ず耳にしているとは思いますが、結局どんなものでどんなことが出来るのっていう話はもやってしてますね。そんなツールを色々紹介してもらえたというものです。

テクノロジー時代の思考回路
従来の課題解決思考・批判的思考といわれるものは、課題設定→仮説→検証という世界でしたが、テクノロジー時代は課題設定→全部アプローチが可能になる世界だそうです。

そんな世界においては、課題は何か→関連するデータは揃っているか→必要なアルゴリズムは何か→実践というのがテクノロジー時代の思考回路になります（なのでアルゴリズムの考え方は結構肝で、ここを前回までの講義で学んでいました）。

世の中の環境変化とテクノベート環境の変化
何かWebベースでのサービスを立ち上げる際に、従来色々とサーバーやらPCやら自分で揃えなければならなかったのが、今はSaaS、PaaS、IaaSの発展により、導入コストを抑えてスタートできる、みたいな話でした。

noteはちょっと違うかも知れませんが、SaasだとGmailやOffice365、IaaSだとAzureとかAWSとかが結構有名ですね。

AIとは
そういえばAIという言葉を自分が初めて知ったのは昔のドラクエの自動戦闘機能だったように思います。当時は学習するのではなく、一定のコマンド（ガンガン行こうぜ、命大事に）に基づいてランダムにオプションを提供していたんだなと。

AIの定義自体は諸説あるようで、この分野の第一人者でGAiMERiのアドバ
イザリーでもある東大の松尾先生の言葉を借りると『人工的につくられた人間のような知能、ないしはそれをつくる技術』ということのようです。

AIの仕組み

さて今回AIの仕組みをもやっと理解しました。端的に言うと回帰分析に近いもののようです。大量のインプットとその答え（例えばMNISTという手書きデータの画像セットが有名だそうです）から、ある関数を導出し、その関数の精度を上げていく、ということのようです。

といってもなんのこっちゃという感じなんですが、例えば猫の画像を覚えさせるときに、色々な猫の写真とこれは全てネコという答えを投入し続けると、猫の特徴を洗い出し、それをだんだん精緻化していくという仕組みです。特徴は耳がとんがっている、顔が丸い、目が細いなどですが、これが耳のとんがりぐらいはこれぐらいで、顔の丸みはこれくらいでとどんどん数値化していくというイメージです。

自分が携わる財務会計の世界でも大量のインプットがあるので、数値予測なんかに使えそうですね。

AIと意識

もう一つ、AIが意識を持つかどうかみたいな議論がありました。これはそもそも意識とは何ぞやという世界で、結局映画みたいに機械が自分の意思を持つためには、意識というものを数式化でき、データ化できるかという点が課題のようです。

ちょっと調べてみると、以下の様な議論が色々となされているようです。

・AIの意識は脳科学の観点から語られていることが多いみたいですね。
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%84%8F%E8%AD%98
人工知能(AI)は意識を持つようになるのか？を神経科学者が解説 - GIGAZINE
https://gigazine.net/news/20200514-can-ai-become-conscious/

・哲学的な観点からAIが意識を持つことに関しての意義を論じています。Google 翻訳でパット読めるのもまたAIの恩恵ですね。
https://bdtechtalks.com/2020/08/05/artificial-you-susan-schneider/

APIやIoT

これはどちらもつながるというテーマですね。APIは自社のアプリケーションを相互利用できるようにするサービスの事で、よくWebsite行くとGoogle mapが埋まっているなんて言うのはその典型的な一例です。

IoTもずいぶん一般的になってきた感じですが、世の中をすべてデータ化して価値を生み出していくというコンセプトですね。特にセンサーデバイスの価格破壊、ネットワーク技術の進歩、スマホの普及なんかがIoTを加速しています。