子供のためのAIメモ20190518

AIを知り、子供達に分かりやすく伝える為、まずは情報収集です。AIというより、機会学習なのかな。

MIT Tech Review: 機械学習は「因果性」を発見できるか？ 著名研究者がICLRで提案

AIの4大課題。子供に「どんなものがあると思う？」と質問すると色々楽しい答えが返ってきそう

1・公平性

2・セキュリティ

3・汎化可能性

4・因果性への取り組み

それぞれ、子供に分かるように言うとどうなるかな。

1 以前googleが画像解析で黒人をゴリラと判定していた。人間が動物と思われたらイヤだよね。

2 AIで守っているシステムがある。それを攻撃するAIは、守っているAIに色々攻撃して、どういう攻撃してなら効果があるのかを学習できる。どうしても攻撃側が有利。

3 機会学習は、「どんなシーンでも、良い手・正解が出せる、一般的なルール」を導き出したい。そのために色々な正解データ・不正解データを集めるけど、集めすぎると不正解データも正解扱いにしちゃったりするときがあって、一般的なルールはなかなか見つけられないんだ。

4 風が吹けば桶屋がもうかるって言葉、知ってるかな。

風が吹けば桶屋が儲かる - Wikipedia

風が吹いても普通桶屋は関係ないよね。機会学習は、「風が吹くと桶屋の売上がいつも上がっている」ということが、もしデータ収集して見つけられれば、その途中でなにが起こっているかは分からないけど、それを元に桶屋さんに「今日ハ風ガ強イノデ桶ヲタクサン作ッテオイタ方ガ良イデショウ」とオススメしてくれる。桶屋さんが、「なんでわかるの？」と聞いても「ワカリマセン」ってなる。

米下院情報委、中国の「問題行動」検証開始 社会統制に焦点 - ロイター

人工知能や機会学習は、世界各国で研究される分野で、基本的にその国での技術の使い方は他の国からとやかく言われる筋合いは無いのですが、アメリカが中国を牽制する形だ。日本は中国に問題があった場合、同様の対応を取るだろうか。

ナイキ、スマホで足を撮影すれば最適サイズのシューズが選べる「Nike Fit」 - CNET Japan

機会学習らしい使い方だ。

5人に3人はサイズが合っていない靴を履いているって、、、

アプリの中の学習データやレコメンドデータの大元は、Nikeの店員さんが入れていったのだろうか。よく日本の職人さんや、定年がきてしまう社員のスキルを機会学習させ、技術が消えないようにしていることは聞いたことあったが、Nikeはこのアプリで店員さんが不要にならないのだろうか。逆に店員さんがまだ必要だとすると、このアプリの意義はなんだろうか。

2019年CESアジアで披露される新たな技術トレンド：時事ドットコム

「5Gはスマートシティからデジタルヘルスや自動運転車まで、あらゆる業界で革新を推進しています。」5Gについては、今までよりもネットが早くなる？位の認識しかなかった。

改めて情報収集したほうがよいかな、、、

週刊ニューズウィーク日本版 「特集：【SPECIAL REPORT】 5Gの世界」〈2019年3月26日号〉 [雑誌]