人工知能が人間の知能を超えることは避けられないと考えている

人工知能には社会的な価値があります

精度く情報推彫ステムが予測するユーザの評価と実際の評価の差異の絶対値)には限界-MagicBarrier”があり、アルゴリズムを改良しても、それ以上精度が向上しなくなる壁にぶつかるとつまり「やがていつかはJ的な精度向上には限界が存在するかもしれないのだ。二点目は「精度が向上」していけばそれで有益なシステムができあがるのだろうか·という点。前述したような「精度向上の.j能性について議論すると.以下のようなコメントをもらうことが多「確かに精度向上は簡単ではないし、100%正解というのは難しいと思うけど、それでもやらないよりはましなはずだ」
しかし私はこのコメントにも諸手を挙げて賛成する気にはならない。プログラムすることができるようになったのです私が感じる疑問について説明するため、少し異なる分野の状況を考える。
「ユーザのログデータから嗜好の傾向を推定する」情報処理はとマーケティングの世界でも行われている。例えば「膨大なデータを分析したところ00に属する人たちはΔΔする可能性が一番高いことがわかった」
で成果も上がっていると聞いている。
というような関係を見出し、それをマーケティツに応用すしかしこうした「可能性が一番高い関連」
を見出すことと、それを現実世界のユーザに提示することの間には深くて長い溝がある。

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ニューラルネットワークが出した答は1

私がある楽曲推薦システムを使ったときの経験を紹介いい。
具体例として、デモシステムにオススメ曲を尋ねると次のような音声と文字が表示されたデモ用システムなのでユーザプロファイルはあらかじめ設定されたものだったがそれは本質的な問題ではない。
「あなたは50代の男性ですから、演歌を推薦します」
当時まだ50歳になってはいなかった、という事実を除いたとしても、私は(後から考えれば自分でも滑稽なほどに)腹を立てた。
テクノロジー論だといえる
ほとんどの音楽は好きだが「きよしのズンドコ節」
を除いて演貅毛嫌いしているからだ。
それを年齢と性別だけで「演歌好き」
と決めつけ推薦してくるとは。
そのことを開発者に言うと「だってアンケートをとったら50代の男性が好きな曲のジャンルの一位は演歌だったんですよ」
と答えが返ってくる。
なるほどそれは事実なのかもしれない。
しかし仮に50代の男性の半分が演歌好きだとして、残りの50%はこの「情報推薦と理由)説明」
を聞いてどのように感じるだろうか?
この例にピンとこない方は次のような「メニュー推薦システム」
重を気にしている女性に対してこう告げる。
を想像して欲しい。人工知能研究者の大半が自然言語処理へ向かう動機はこんないまも全世界

人工知能研究所を設立しました

その人の性別、体重、年航食習慣を入力データとして最適なメニューを推薦しその理由を教えてくれるシステムだそして:0システムは「あなたには七草粥を推薦します。
なぜなら明らかに太りすぎ、かつ食べ過ぎだからです」
その結果何が起こるだろうか。
「ユーザプロファイルを元に、医学的な見地からも最適なメニューを推薦し、その理由まで説明しているのに何故受容度が低いのだろう」
などと言ったところで事態が改善される見込みは薄い何が言いたいのか?人工知能研究者の大半が自然言語処理へ向かう動機はこんないまも全世界

人工知能研究者の大半が自然言語処理へ向かう動機はこんないまも全世界

端的に言えば「ユーザの嗜好を推定する機能と、それをどのように提示するか、という機能は分けて考えるべきだ」
この点を説明するために「優秀な情報推薦システム」である人間はどのように情報を推薦しているかを見てみたい。
二人の被験者(ここでは母と剃に観光タクシーを利用して自由に京都瀙光を行ってもその際の運転手さんとのやりとりを記録した。
ここに示すのは、出発してからまもなく「みやげ物」
を買う場所を決定するときの会話ログである。
(運転手):お買い物はありますか?


プログラムすることができるようになったのです ロボット世界的には日本政府も日本企業 ロボットがさらなる威力を発揮する事が期待されている