AIがこれからの時代に大きな影響を与えることは間違いがないと思います。シンギュラリティが起きてAI搭載のロボットに人間が滅ぼされるとか、いわゆる、ターミネーターの世界だったり、マトリックスの世界が現実的になるのか？という論争ですね。意外と、有名な研究者が警告を出したりしているので、あながち、夢物語というわけでもなさそうです。
他には、新井さんによる東京大学にAIで合格するプロジェクト、所謂、東ロボプロジェクトもありました。今のところ東大合格は難しいけどもMARCHくらいは行けるということでした。新井さんは、このプロジェクトの後、これからを生きる子供たちに必要な教育は何か？というテーマで多くの提言をされていますね。
さらに、今ある仕事の半数が奪われるという指標も出されました。一方、今までにない仕事も生まれてくる可能性もあります。大型施設の清掃は、すでにAI搭載のロボットが担っているという話もあります。一方で、NHKプロフェッショナルでは清掃員に焦点を当てた番組もありますね。また、軍事技術でも大いにAIが使われていますね。要するに、AI搭載のロボットと人間がどういう共存関係になるか？が今後の焦点となります。
AIロボットよりもコストが安い労働を人間が担う ＋ AI上司誕生
最近、衝撃だった話をしますと、”17の密約”という本に登場したのですが、自動車の洗車機が後退し、今は人間が担当しているという記述が出てきます。簡単に言えば、すでに、AI搭載の機械よりも人間の方がコストが安い仕事を担っているという現実があるというわけです。AIに仕事が奪われてしまい、仕事自体がなくなっているから、洗車をする人々は他の仕事に転職することができず、一生懸命洗車を行っているというのです。
また、AIはアルゴリズムで動くので、簡単に言えば、管理業務も得意分野というわけです。ですから、人々に対して、Aさんは●●までに、◇◇をやってください。Bさんは・・・と指示ができます。つまり、AI上司が誕生するわけです。ということで、今後の社会で労働の在り方にAIロボットは深く影響しますし、その先に、もはや働く必要がなくなった人間の世界を想定してベーシックインカムの世界があるのかもしれません。イーロン・マスク氏が話すユニバーサルベーシックインカムやら、堀江氏が指摘する「これからは遊ぶことが大事だ」という文脈につながっていくわけです。こういった話が夢物語だと思っていませんか？私は、人間の代わりに働くロボットに課税をしよう！という議論が出ていることを知り、世界最先端の企業やら経営者は本気なんだなと確信しました。
さて、AIという単語、人工知能と訳されますが、皆さん、正直AIって何なのか？わかります？研究者、技術者はイメージが沸くのでしょうが、一般人にはどうも。そこで、私は勉強を始めたわけです。何をやったのか？をさっと紹介してみますね。
ディープラーニングG検定の勉強
まずは、ディープラーニングG検定のテキストを買って勉強をしてみました。GはGENERALの頭文字で、AIを会社に導入する管理者育成を目指しているようです。他にENGINEERの頭文字をとってE検定というものもあります。技術者というのはハードルが高いので、とりあえずG検定の勉強をしてみました。知識や概念中心なので、難易度はそれほど高くなく、さっと読み終えました。
時期が合えば、資格試験も受験しようと思ったのですが、ここで思わぬ感覚になったのです。要するに、勉強しても、AIがなんだか良く分からないのです。ということで、やはり、実際にプログラムを作る経験をしないとだめだな！と思ったわけです。
Pythonを学ぼう！！と決心
そもそも、私のプログラミングスキルは、C/C++でオセロを作ったり、cygwinでロボットのモーター制御などをする程度です。開発環境を整えるくらいはできるので、2つ目の言語を学ぼうと決意しました。最初はcygwinで試したのですが、多くのライブラリを使えないので、Anacondaを使うことにしました。
教科書は、O’REILLYのゼロから作るDeep Learningです。（こういうの、amazonリンクとか貼りたいけど、この前、amazonに申請したらまだ駄目でした。）到達目標は次の2つ。
- 人口知能を積んで強くなるオセロ
- 株式のデイトレードを自動で行うアプリ開発
ということで、実際にプログラムを組んでみて、AIを肌で感じてみたいと思います。聞いた話だと、Deep Learningは、体育会系だといわれます。いかに、多くのサンプルを流しこむか？みたいな表現でした。 Tech expertとか通ってしまおう！と思いましたが、そこまで自由になれないので、まずは、できる範囲で努力努力です。
目の病気になり、生活スタイルが変わりました。それを良い方向に向かうように新しいことに挑戦しないと。でも、あまりやると疲れるので、目を労わりながらですね。
