●AI・倫理：リスクをなくすには 181225NHK
- 短期的な影響と長期的な影響を分けて考えよ（金井良太）
- AIでの応用分野
- AIによる判断
- 重症患者がいる時にスピード違反してもよいのでは？ ⇒ 人間の思考を適用できるようにすればよい
- AIが全体の影響をふまえてわざと渋滞を起こすということもあるのだ（T興味深い）
- ←しかしジレンマをわざと考える必要はない
- バイアス
- バイアスがある（この人は〇〇のような人は好きではないのでそれを反映させる）
- Tayがヒトラーを賞賛 ⇒ 悪意のある書き込みから学んだ
- AIは現在バイアスを固定化している
- 特定のバイアスのみを取り除ければよいのでは？
- 因果関係を理解する必要あり、透明性が必要
- 大衆コントロール
- 選挙に影響を与える広告はいけない（大衆コントロールの規制はない）
- ボットネット：悪意あるプログラムが乗っ取ったコンピュータによるネットワーク
- TWがFBが自主規制をするのは、政府からの規制を恐れているから
- AIと民主化
- AIは皆が使えるようにすることが必要（民主化）
- 特定の者だけが力を持ってはいけない
●UBERの自動運転車が死亡事故 2018.3.19
- 米アリゾナ州で配車大手ウーバー・テクノロジーズの自動運転車が衝突事故が起こし、女性１人が死亡した。
- 完全な自動運転車の事故で死者が出たのは初めて。
- 自動運転反対派：自動運転車の絡む事故が起きて死者が出る。
- 自動運転賛成派：交通規則を守るようプログラミングされた自動運転車が普及すれば、ドライバーによるわき見運転や居眠り運転が減り、多数の人命が救われる。
- その他の意見：安全を確保しつつ、規制は技術革新を妨げないという意識も重要。
●超AI入門 特別編 181200
- レイ・カーツワイル
- 人はどこからきてどこへ向かうのか？
- シンギュラー＝飛躍的、その先はわからない ブラックホールのようなところを指す
- タイミングは大切
- ガンやエイズは、免疫がきかない
- VR（拡張現実）の方が現実になる
- T: シンプルで美しい世界
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脳をネットにつなぐ →思考の規模を拡大できる
- 200万年前、人間の脳の階層構造が大きくなり知能が高まった
- 最上位の階層をネットにつなぐ
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人間の重要な能力は優先順位をつけること（重要なことに集中すること）
- 人生とは超越すること
- ノーム・チョムスキー
- 人間はクリエイティブな仕事につくべき
- 低レベルの仕事はロボットにやらせるべき
- プログラムは人間が作ったもの
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なぜを突き止めるのが科学である
- フリーマン・ダイソン
- 科学は予測できないこと
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人間ではなくソフトウェアがコントロールしている世界がある（例：自動操縦、株の売買）
- T:ディープラーニングやりたい
●超AI入門 人間ってナンだ 12回 働く 2017.12
- ダイレクトティーチングという機能（人間が機械に教える）
- サブサンプションアーキテクチャ（包摂アーキテクチャ）
- 分散型アーキテクチャ
- 反射的な行動を多段階で構成する
- 脳波計：人の感動状態・感情を計測
- 誤差逆伝播＝バックプロバケーション
- ニューラルネット＝重みをつけている＝間違っていた場合は重みを逆の順番で変えていく
- スパイクのタイミングにより逆伝播ができているのではないか
- Deep learning =深い階層を持った学習
- 世界が階層的だからdeeplearningがよい？
- 人が階層的な考え方しかできないから世界が階層的に見えてしまう？
- 将来の世界
●ＡＩはどこに使われている？
- 家電製品、検索エンジン、金融取引、自動車の自立走行、医療
●AIはどのように発想するのか？
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AIがイ・セドル棋士に勝った。人にはありえない碁だった。
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AIにおいしいパンの製造を任せる → ネット上の情報から「おいしいパンの条件を収集」→（もちもちのパンを提案＝おいしいという概念から考えて「意外なもの」を作る
●ＡＩの特徴
- ＡＩだと自分の好きなことにタコツボ化してしまう
- 社会へのコミットメントをする
●ＡＩで起きた事故の責任は誰にあるのか？
- どこに使えて使えないかを考えよう
- 既にＡＩは入ってきて変わってきている
●技術進歩で仕事はどのようになるのか？
- 出典：2014.12.16「機械が人間の知性を超える日をどのように迎えるべきか？
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AIとBI」井上智洋 / マクロ経済学/synodos
- 「技術的失業」（テクノロジー失業）
- 新しい技術の導入がもたらす失業。
- 「銀行にATMが導入されて、窓口係が必要なくなり職を失う
- Amazonなどのショッピングサイトの普及によって、街角の書店が廃業に追い込まれ従業員が職を失う
- 1台の自動車を作るのに6人の人手が必要だったのが、新しい機械の導入による生産性の向上により、4人で済むようになる。その際、消費需要が1.5倍になれば問題ないが、消費需要が変わらなければ6人中2人は失業する。これもまた、技術的失業の例。
- その分野の労働需要は減るので、違う分野のスキルを獲得できない労働者は不利となる。
- 労働者階級は賃金が得られなくなることにより消滅し、資本家階級が全てを手にする。資本家は、労働力を使用せずに商品を作り出し販売する。商品を買うのもまた資本家である。
- 労働者は所得がないので商品を買うことができない。
●シンギュラリティ
●自動運転の責任問題
●AIの倫理的問題
- 自動運転の車は、「目の前で落石、ブレーキが間に合わないが、左に曲がると１人の子ども、右に曲がると３人の高齢者がいる。自動運転ではどのような操作をすべきか？」
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AIに判断を任せるのか？
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最初の設定で運転者に判断を登録させる（特定のシチュエーションを提示して人に応えてもらう）
●超AI入門 第６回 お金を使う
- 株式投資
- シナリオを考えて予測する
- トレーダーはAIに変わりつつある
- アルゴリズム取引
- AI＝予測に使う情報の取捨選択がすごい （deepleraning)
- タイムスパンが短いものに有利 （人間は中長期）
- デメリット
- フラッシュクラッシュが起きる →サーキットブレーカで対処
- マーケットの挙動が変わる（例：リーマン）に対応できない
- 皆が同じアルゴリズムを使うと→乱高下
- AIも目的関数を変えたものが出てくるとそのようにならない
- 家のお金管理をAIがやってくれる （FinTech）
- レシートを印刷するだけで家計簿をつけてくれる
- 教師あり学習＝店名、商品名、金額などから「食費」に分類
- 景気予測
- TWで景気に関するものを選ぶ
- 形体要素解析
- 今日 みんな 焼肉 + ＝教師
- 今日 ない 焼肉 － ＝教師
- （道の組み合わせ） + - を判断
- ディープラーニングは、単語の順番も考えて判断
- 人間＝ワクワクドキドキできる存在