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AIの基礎(特徴量・シンギュラリティ)

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こんにちは。ウェブ解析士の佐藤佳です。
今回は、AIの基礎(特徴量・シンギュラリティ)の学びをシェアします。

※情報源は「窪田望のアンテナ!」です。


■特徴量とは
注目すべきデータの特徴を量的に表したものを特徴量と言う。

例)ビールメーカーが真夏のビール売り上げを予測する場合、
  「気温」に注目したりするなど。

<Before>
これまでは人間が特徴量を見つけていた。
(データに対して、特徴量を人間が選択し、分類・回帰をしていた)

<After>
特徴量の抽出まで機械学習がやるようになってきた。
(データに対して、特徴量を機械が選択し、分類・回帰をする)

→ディープラーニングは特徴表現学習を行う機械学習アルゴリズム。

 しかしAIが高度になりすぎて、どうしてこれが特徴量なのか人間の理解が追い付かない現象、
 「説明可能性の課題」が出てきた。


■シンギュラリティとは
人工知能が十分に賢くなり、自分自身よりも賢い人工知能を作るようになった瞬間、
無限に知能の高い存在を作るようになり、人間の想像が及ばない超越的な知性が誕生すること。

未来学者で実業家のレイ・カーツワールは、シンギュラリティは2045年に起こると主張。
(人工知能が人間よりも賢くなる都市は2029年と予想)

スティーブン・ホーキング、イーロンマスク、ビルゲイツ、
全員が人工知能について悲観的なコメントを残している。


★メモ
AIって理系の分野でしょ、という印象があるかもしれませんが、
実は文系で扱うような「倫理」の問題が外せない要素としてあります。
→理系文系に関係なく、どのように自分がこのビジネスに関われるかを考えることが重要。

今回はここまでです。
また次回のブログでお会いしましょう。

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この記事を書いた人

Kei Sato
面白いと思ったモノ・コトを解析し、広く報せることに喜びと生きがいを感じる人です。広報やウェブマーケティングの仕事が大好き。個人ではウェブ解析士、キャリアトランプ ダイバーシティ ナビゲーターとしても活動中。ブログでウェブ解析×キャリア支援に役立つお話や、日々の気づきを綴っています。

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