プログラミングの終焉と生存戦略｜k1ito
この文章は何： 近年の生成AIブームにより、革命的なまでにプログラミングという仕事の形は変わることが予想され、実際、今までにない速度で世界が効率化され様々なサービスがローンチされていく中「使う側」としても「作る側」としても「IT業界(特にSaaS業界など)での生存」は難しくなっているように感じます。正解を知っていたらとっくに僕は大儲けをしているわけですが、当然わかるはずもなく生存戦略に苦しむだけの中での寝言です。 まとめと結論めいたもの：AI技術の発展により「プログラミング」と呼ばれる「人間の仕事を機械に引き継ぐ行為」のほとんどはゼロコストで行えるようになり、少なくとも今ほどの価値や競争優位の源泉とはならないだろう。今やるべきは、AIを自社の競争優位の源泉とするべく、まるで人材投資のようにAIへの引き継ぎ書を書くことと、AIの研修制度を作ることかもしれない。 プログラミングという仕事の終焉
AIが社会の主役に、人間の歴史は終わる ドワンゴ川上量生氏が描く未来図 (朝日新聞GLOBE＋)
■人間にできてAIにできないこと、ない 人間の知性って、実は人間自身が思っているほど高くないと思います。人間同士のコミュニケーションは大抵、場当たり的だし、数学者の新井紀子さんが著書「AI vs.教科書が読めない子どもたち」で明らかにしたように、読解力や論理的思考力を人間はそれほど持っていない。人工知能は現時点でも、大抵の人の知的水準をかなりの部分で上まわっているのではないか。 20年後には、AIはもう相当世の中に入ってきているでしょう。あらゆる意味で人間の知性を超えるAGIの可能性については見解が分かれていますが、遅くとも今世紀中には実現されるでしょう。 まだ人間の仕事は残っているけど、基本的には消えていく過程にある。人間にはできるけどAIにはできないことって、正直ないと思います。 ■一人一人が自分だけの仮想世界を持つ時代に それと同時に進むのが、人間の活動の比重が、現実世界から「もう一
AI Software Learns to Make AI Software
Google and others think software that learns to learn could take over some work done by AI experts. Progress in artificial intelligence causes some people to worry that software will take jobs such as driving trucks away from humans. Now leading researchers are finding that they can make software that can learn to do one of the trickiest parts of their own jobs—the task of designing machine-learni
なぜ日本は人工知能研究で世界に勝てないか 東大・松尾豊さんが語る“根本的な原因”
――米国や中国に比べ、日本は人工知能開発で遅れているといわれています。なぜ日本はこの競争に負けているのでしょうか。 松尾さん それは、日本がインターネットで世界に負けた理由と似ているのではないでしょうか。 一つは、技術の取り入れ方が非常に遅い点。1990年代後半には若者たちが「これからはネットの時代だ！」と言っていたのに、上の年代の人たちが理解しませんでした。「信用できない」「オタクが使うだけ」と否定し、新しいものが生まれなかった。 今もそれは同じです。一口にAI、人工知能といっても、新しい技術の中心であるディープラーニングに対して、従来の分野へのこだわりが強く、拒否感が強い人も大勢います。 もう一つは、若い人が力を持っていない点。若い人が自分の裁量で自在に動けるような社会環境になっていません。彼らに裁量を与えて何かやらせれば絶対に何か起こるんですけど、それをやらせないから変化が起こらない
AIが文章を推敲、より自然な言い回しに 東北大の学生が開発目指す
伊藤氏は、気持ちや考えを適切に言葉にするのに苦手意識があり、起業するきっかけになったという。「どういった言葉を選べば自分の言いたいことを適切に伝えられるのか、日々考えている。Langsmithの活動を通じてより円滑なコミュニケーションが実現できればと思う」（伊藤氏） 栗林氏は「慣れない場面や外国語で文を書く際は、自分が作った文が適切なのか、もっと魅力的な表現はないのか、というフィードバックを手軽に得たいと感じる。大量のデータに基づいて、言葉選びに対してフィードバックを与えてくれるシステムが実現できると面白いのではないか」としている。 関連記事 AIが小説執筆、電子出版ベンチャーが大学と連携 「商業出版目指す」 電子出版ベンチャーのBooks＆Companyが、AIによる小説執筆プロジェクトでカンボジアのキリロム工科大学と提携。商業出版できるレベルの小説の完成を目指す。 総務省がSF小説創作
人工知能って結局何なの？ 知能と知性の違いから考える
人工知能って結局何なの？ 知能と知性の違いから考える：【新連載】真説・人工知能に関する12の誤解（1/3 ページ） 人工知能という言葉が“マーケティング用語”のような形でちまたにあふれる昨今、人工知能に対してさまざまな誤解が生まれています。この連載では、いろいろな角度から、それらの誤解を検証していきます。 2017年、人工知能（Artificial Intelligence）という言葉をビジネスの現場で聞かない日はありません。車を自動で運転し、消費者の質問に何でも答え、マーケティングの効果予測を行い、人の採用をサポートし、農作物の病気を予防する――。まるで人工知能は万能で、あらゆる問題を解決するヒーローのようです。 一方で、人工知能と呼ばれているシステムを詳しく調べると、単なる重回帰、あるいは決定木にすぎないものも多く、デジタルマーケティング領域で人工知能を研究している私としては「それで人
［37選］機械学習ライブラリやフレームワークは？ 国内AI活用サービスのアーキテクチャを大調査！
［37選］機械学習ライブラリやフレームワークは？ 国内AI活用サービスのアーキテクチャを大調査！ Webのアーキテクチャ大調査の第二弾は「AI活用サービス」編。プログラミング言語や機械学習のライブラリをはじめ、フレームワークやツールの選定・設計もサービスによって異なります。ぜひ参考にしてください。 2017年4月に掲載したアーキテクチャ大調査の第二弾！ 今回は、人工知能（機械学習、深層学習、画像処理など）を活用したWebサービス・アプリを提供しているベンチャーを中心に、36のサービスで使用されているプログラム言語やフレームワーク、その他さまざまな開発ツールなどをヒアリングのうえまとめました。選定理由を記述いただいた12のサービスでは、それもあわせて紹介しています。 前回との違いは、当然ですがTensorFlowやKerasといった機械学習のライブラリが挙げられていること。また、技術領域もH
AlphaGo Zeroの論文の要約 : ブログ
AlphaGo Zeroが自己学習のみで過去最強になったというニュースが出たのでその元論文を読み、要約をしました。 まず感想を述べると、過去数千年にわたって蓄積してきた知識をAIが数時間で発見することに対する気持ち良さがありました。人間などクソ食らえと思っておりますので、こう言うニュースはとてもスッキリします。そして人間の発見していない打ち筋の発見にも感動しました。これこそがAIの真髄だと信じています。人間が見えていないものをAIが見つける、僕もいつかそんなことをしてみたいと思いながら生きています。 あともう一つ重要だと思ったのは、とてもネットワーク構造および学習過程が簡素化されたことです。マシンパワーも過去に比べて非常に少なく済み、個人でもすぐに再現実験ができそうなくらいです。AIが強くなることと、構造および学習のsimplerが同時に達成できていることが本質的だと思います。 一応、下記
AlphaGo Zeroの論文を読む その4(自己対局) - TadaoYamaokaの開発日記
その3の続き 自己対局パイプライン 自己対局パイプラインは、3つの主要な部分から構成される。 最適化 評価 自己対局 これらは並行で実行される。 最適化 ミニバッチサイズ：2,048 (32バッチずつ別々のGPUで実行) ミニバッチデータは直近50万の自己対局のすべての局面からランダムでサンプリング モーメントありのSGDで最適化(モメンタムパラメータ=0.9) 学習率は以下の通り徐々に下げる 1000ステップ 学習率 0-400 400-600 >600 損失関数には、policyの交差エントロピーとvalueの平均二乗誤差の和を使用 policyの交差エントロピーとvalueの平均二乗誤差は等しく重み付けする L2正則化を行う(c=) 損失関数を式にすると以下の通り zは勝敗(-1,1)、vはvalue、はモンテカルロ木探索で求めた局面の遷移確率、はpolicyの遷移確率、はネットワー
人間VSコンピュータオセロ 衝撃の6戦全敗から20年、元世界チャンピオン村上健さんに聞いた「負けた後に見えてきたもの」 (1/3) - ねとらぼ
2017年、人間は2つの知的ゲームでコンピュータに決定的な敗北を喫しました。 囲碁の世界レーティング1位の柯潔（カ・ケツ）九段が、米Google傘下DeepMindの囲碁AI「AlphaGo」との3番勝負で3戦全敗（関連記事）。 ボードゲーム最後の砦といわれた囲碁さえCOMに敗北 さらに将棋の佐藤天彦名人が、第2期電王戦二番勝負で将棋AI「PONANZA（ポナンザ）」に、先手番・後手番ともに敗れました（関連記事）。 投了直前、天を仰ぐ名人（ニコニコ生放送より） 急激に進歩するAIにより生活が激変するといわれる21世紀。2045年、あるいはそれを上回る速度で、人間の知能をAIが決定的に上回る「シンギュラリティ」が来るともいわれ、人間の存在価値すら問われ始めている昨今において、衝撃的な出来事でした。 そのちょうど20年前の1997年。囲碁と将棋のように、人間にとって非常にポピュラーな知的ゲーム
グーグルの研究本部長が予言「AIが人に代わる未来は来ない」
ＤＯＬ特別レポート 内外の政治や経済、産業、社会問題に及ぶ幅広いテーマを斬新な視点で分析する、取材レポートおよび識者・専門家による特別寄稿。 バックナンバー一覧 情報技術の分野で著しい発展が見込まれるＡＩ（人工知能）。米グーグルの子会社であるディープマインド社が開発した囲碁プログラム「アルファ碁」が2016年に人間のプロ囲碁棋士に勝ったことでＡＩの急速な進化を感じた人も多いだろう。インターネットの普及によってＡＩが膨大な情報（ビッグデータ）を教材として取り込むことが可能になり、急速に進化している。米国で最も読まれているＡＩの教科書の著者でもあるグーグルの研究本部長、ピーター・ノーヴィグ氏にグーグルの研究部門の内容と、ＡＩの未来を聞いた。（聞き手／ダイヤモンド・オンライン編集部 松野友美） ──グーグルの研究部門は、どういう体制でどういった研究をしているのですか？ グーグルは様々な事業を展開
【人工知能初心者向け】機械学習・Deep Learningプログラミング学習の道筋と参考書籍 - Qiita
【更新】 ※少々表（本のリスト）が見づらかったので変更をしました。 ※著者、出版社については、リンク先のAmazonでご確認ください。 はじめに 今回は私が人工知能プログラミングを学習する際に参考にした書籍と、 そのスキル習得の道筋を上記フローと共に振り返りメモとして残します。 現在私は競馬予想・AIがゲームをプレイするプログラムを作成しています。 これから人工知能の領域に一歩踏み出そうという方に少しでも本Qiitaが役立てば幸いです。 今回具体的にプログラムの説明はしないので、 人工知能プログラム自体に興味のある方は本Qiitaの最後にリンクを載せているので参照してください。 前提 今回選択した書籍は私が読んだものの中でも比較的易しめで、 可能な限りプログラムが添付されているものを選択しました。 なぜなら、プログラムを実装して、動かして、理解して、を繰り返すのが、 スキル習得（実装を含む
ついに登場！Salesforce Einstein とは？ すべてのお客様にAI（人工知能）を
Appleが提供しているSiriは、数秒のうちに何千とある上映映画の情報を分析し、あなたが今いる場所から見に行くのにベストな時間と映画館情報をおススメとして提示してくれます。Spotifyは、あなたの音楽の好みを把握してパーソナライズされたプレイリストを作成してくれます。そして、Facebookは、写真に写るお友達の顔を即座に識別し、ほぼ98%の精度でタグ付けを提案してくれます。こうしたすべてのことが、自然言語処理やディープラーニング、機械学習といった複雑かつ高度技術ソリューションであるAI（人工知能）によって実現されています。AIのおかげで、私たちの生活におけるすべての行動がさらにスマートに、生産的になるのです。 もはや多くの企業にとって、テクノロジーの専門性やインフラストラクチャ、その他のリソースにAIソリューションを取り込むことはエンタープライズアプリを活用する上で非常に重要事項とな
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AI時代に「哲学」は何を果たせるか？ 『そろそろ、人工知能の真実を話そう』著者に訊く
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日本のAIは周回遅れ…杉山将・東京大教授に聞く
