AIむちゃぶり対策　[文系AI人材になる]　野口竜司

わかるようでわからない、実態が掴めないAI
セールスフォースとか身近なツールでも使えるようになってきたことを
考えると、業務で使う日は近いのでは、、、ということもあり
もっとAIと仲良くなりたいと思っていた時に読んだ本。

基本用語の紹介含め、沢山の事例もあり身近にAIが感じられる1冊でした。

AIならなんでもできるっしょ
っていう社内のおじさんからの危険なフリに返せる基本動作は身につけられたと思う。

・・・・・・・備忘録・・・・・・・・・
■まずは定義と基本用語■
＜AI＞
人間と同等の能力を持たせようとする技術

＜機械学習＞　　赤鬼青鬼の見分け方は色であると人が教えこむ
AIの1種　特定のAIを学習によって学べる
人が特徴、目の付け所を教え込む

＜ディープラーニング＞　　赤鬼青鬼の写真を複数渡せば自身で色が識別方法だとわかる
機械学習の1種　人の脳のニューロンの学習法を模した能力
マシンが目の付け所を自動定義

従来難しかった下記3つの道を切り開いたのがディープラーニング
＞画像、動画識別　目の代わり
＞自然言語　会話制御力　耳口の代わり
＞物体制御力　体代わり

■AIがどう学習していくのか■
3つのAIの学習について

1 /教師あり学習　＝答えあり学習　　正解がある　
車種分けをやる場合はフォルダごとに整理してどのメーカーのものか答えがわかるように整理して学習をさせる

種類は2種　
分類　（選択肢を当てに行く　外見を見て年齢を当てる）　or 回帰　（数値を当てに行く　e.g. 来月のECの売り上げ）

2 /教師なし学習　＝答えなし学習
正解不正解などの答えがない素材で学習させる
なんの分類も用意しないデータを渡した結果に問い（どんな分類に分けられるのか）を投げかける

3 / 強化学習
教師あり学習に近いが、強化学習は良い選択を繰り返すためのもの　総合的な答えに導く学習　最終的に最も良い状態を作る

■活用タイプ別　AI は8分類に分けることができる■

/機能でわけると、4タイプ
識別系　見て認識
予測系　考えて予測
会話系　会話する
実行系　物体、体を動かす

/役割は2タイプ
人間の代行型　人間ができること
人間の拡張型　人間ができないこと
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まずは目的にそった使えるデータを揃えるのが大変そうだけど、最初から完璧を求めるのではなく試行錯誤をしながら作っていくことが大切。スクラッチから作るのはコスト的に難しいとは思うけど、既存のAIを活用する手法だったら可能性は十分にありそう。