〇 〈インターネット〉の次に来るもの 未来を決める12の法則
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人々は新しいデジタルとかテクノロジーが出現すると、それを規制しようとしたり排除したりしようとする-

しかし、これら不可避なものを阻止しようとすれば、たいていはしっぺ返しにあうことになると、この本の著者は述べています。

禁止することは、一時的に、最良に見えても、長期的には生産的な結果をもたらさないため、単に禁止するのではうまく付き合うことが必要となってくる。

 

インターネットが生まれた当初は皆が「こんなものはアマチュア無線程度にしかならない」と思っていたそうです。

その理由は、すべてのものが繋がったとしても、コンテンツを作る側がいないと思えたから。
例えば、テレビ局の人たちは、「テレビを見てる視聴者は受け身であり、自らが発信者にはならない」と考えていました。
昔は、コンテンツを作るにはコストがかかりすぎて、素人には無理だと考えられていたからです。
動画を撮るには高額なカメラが必要で、さらにはそれを編集するには高額なコンピューターと編集ソフトが必要。
しかし、今ではそれがスマホとパソコンでできてしまう。テレビ局の人たちはここが予測できていなかったのです。

今では膨大なコンテンツがインターネットにあります。
インスタグラムには多くの投稿があふれ、ユーチューバーがあふれ、一般の人、ユーザーがコンテンツを作る世の中になりました。

 

AIについても本書では触れられています。
電気がうまれ、手動でやってた洗濯、食器洗い、歯磨きなどを自動にしたようにAIによって物のIQをあげる-

AIの分野は60年ほど前から研究されてきましたが、あまりうまくいっておらず、陽の目を見ていませんでした。しかし、ここ数年で、以下の三つの転換点があり、一気にブレイクスルーすることとなります。

1.安価な並列計算

コンピューターは一つの計算はとても早かったけれど、並列の計算はできませんでした。
人間は並列計算をするので、この能力がAIにも必要です。
しかし、その後、ゲームの画像を同時に何枚も処理するGPUというチップが発明され、これがAIにも応用できる!となったことで、AIも並列計算ができるようになりました。

2.ビックデータ

近年、様々なデータが蓄積されるだけの容量が生まれ、検索エンジンが蓄積し、さまざまな物にチップが埋められ、位置データ、購買データさまざまなデータがビックデータとして蓄積されてきました。
この膨大な量のデータを学習することで、AIは飛躍的にその精度を上げることができました。

3.アルゴリズムの改良

これまではさまざまなデータのニューロンの組み合わせを最適に処理する方法がありませんでした。
しかし、そこで現れたのが「ディープラーニング」です。
顔をみたとき、第一層で目をみて、「これは顔かも知れない」と思い、第2層で「ここに鼻があったらより顔に近いとおもう」というのを繰り返して、「これは顔だ」と認識する。
これを効率的に行うのが『ディープラーニング』で、学習結果がより早く蓄積されるようになりました。

 

 チェスのチャンピオンをAIが打ち負かした後に、「人間だってデータベースにアクセスできないとフェアではない」と考えた1人の棋士が、AIを使って、AIと対局しました。

このように棋士がAIの力を借りて対局することをチェスの世界ではケンタウルス型といいます。
棋士は、AIの忠告を聞いてプレーしますが、ここぞというときは自分の判断で駒を動かします。
カーナビに従いつつも、たまに自分の判断で道を選ぶのに近く、このように戦うのがフリースタイルです。

フリースタイルの大会では、AIよりもケンタウルス型の方が勝率が高いのが現状だそうです。
また、今の最高勝率の棋士は普段からAIでトレーニングしており、AIが出現する前と比べ、格段にレベルアップしている-
つまり、AIの出現によって、人間の能力レベルが一段階あがる可能性があるということを筆者は述べています。

こうしたことが今後、医療や教育の現場においても起きるかもしれませんね。

 

(文/トミー祐作/大学生時代にまちづくりや地域コミュニティ形成について学ぶ。現在サラリーマン生活3年目)