1月5日 （金曜日） 晴れ
ーー＞曇り
遊歩道脇は薄日が差し込む。
水路には薄氷が張っている。
今日は風もなく静かだ。
～～～～～～～～～～～～～～～～～～
余りうまくできなかったがカリフラワーを収穫してみる。
～～～～
京都新聞コラム
人工知能（ＡＩ）についての話題が尽きない。
医療や農業などさまざまな分野でＡＩの活用がニュースになっている。
関西文化学術研究都市では地震などの防災・減災にＡＩを生かす研究が動きだした。
▼理化学研究所のＡＩ研究プロジェクトの一つで、京都大などとの共同研究が始まった。
例えば南海トラフを震源とする超巨大地震の予測だ。
▼南海トラフの地震は複数の震源域が連動して超巨大地震になる場合がある。
過去の地震のパターンからＡＩが震源となるプレートの固着状況を推定し、
どの震源域がいつ頃に動くのかを予測する。
▼地震データから都市の地盤の状況をＡＩが推定、
大地震による地震動を５０メートル四方の区画ごとに予測するシステムの開発も進む。
公共機関や学校、病院など建物ごとに被害を予測でき、
優先して対処すべき事案が分かる。
▼日本はＡＩで海外に立ち遅れた印象もあるが、
研究を率いるＮＴＴコミュニケーション科学基礎研究所（京都府精華町）の
上田修功特別研究室長は
日本が強い分野、日本で求められる分野で研究は進む」と反論する。
▼上田室長は、
再生医療や新素材開発、
橋などのインフラ再整備、
高齢者の疾病予防でも世界を先導すると見込むが、
数理科学など国内の研究者不足も指摘する。
若い世代の参入を期待したい。[京都新聞]
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人工知能（AI）の基礎
人工知能はよくAIと訳されますが、
AIとはArtificial Intelligenceの略です。
人工知能という言葉の定義は非常に曖昧ですが、
一般的には「コンピュータで人間と同様の知能を再現する技術」として捉えられています。
～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～
人工知能は「強いAI」と「弱いAI」の２種類に分けることができます。
強いAIとは、人間の知能に迫るAIのことです。
例えば、ドラえもんや鉄腕アトムなどのような人間と同等かそれ以上の認識能力を持つAIのことです。
弱いAIとは、限定的な問題解決に用いられます。
例えばチェスや将棋のAIや画像認識のためのAIは部分的には人間よりも優れた認識能力を発揮しますが、
人間のように様々な状況に対応してフレキシブルな判断をすることはできません。
現在、強いAIは実用化されておらず、実用化されているのは弱いAIのみとなります。
人工知能が得意な分野とは？
人工知能が得意な分野は「検索」と「推論」です。
「検索」とは膨大なデータから類似性や規則性を見つけ出すことで、
「推論」とは複雑な状況でも適切な行動をルールに従って高速に選択をすることです。
～～～～～～～～
つまり「検索＝ルール発見」と「推論＝ルール実行」の２つが人工知能が得意な分野となります。
人工知能が囲碁のトップ棋士に勝ったことが以前話題になりました。
なぜ人工知能が人間に勝てたのかというと、
囲碁の試合では「過去の膨大なデータの分析→検索」と「展開パターンの予測→推論」という
人工知能の得意な分野で人間と勝負することができたからです。
人工知能が苦手な分野とは？
囲碁や将棋の試合のように過去データの分析が役に立つ分野では人工知能の能力が人間に勝ります。
一方で、人工知能は「過去のデータが役に立たない分野」は苦手です。
例えば新規事業プランの策定などの「新しいものを生み出す分野」や
画家やデザイナーなどの「芸術的活動」も人工知能は苦手です。
～～～～～～～～～～～～～～～～
少し古い記事ですが、2015年12月に野村総研とオックスフォードが
「人工知能やロボとで代替されやすい仕事」という共同研究を発表しています。
それによると、
特別な知識やスキルが必要ない職業やデータ分析やマニュアルに沿った行動が求められる職業では
将来的に人工知能が人間の仕事を奪う可能性が高いとしています。
一方で、創造性や協調性が求められる仕事や、
フレキシブルな対応が求められる仕事では人工知能による代替リスクが低く、
将来的にも人間がその仕事をしているだろうと予測されています。
共同研究のリリースでは人工知能が代替しにくい仕事がたくさん載っていますが、
その一部を例に挙げると医者、経営コンサルタント、漫画家、カメラマン、コピーライター
などです。
AIとAIに会話させると独自の言語を作って話はじめたと・・・
英語で会話せよ！がプログラムされていなかったと。
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ーー＞曇り遊歩道脇は薄日が差し込む。
水路には薄氷が張っている。
今日は風もなく静かだ。
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余りうまくできなかったがカリフラワーを収穫してみる。
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京都新聞コラム
人工知能（ＡＩ）についての話題が尽きない。
医療や農業などさまざまな分野でＡＩの活用がニュースになっている。
関西文化学術研究都市では地震などの防災・減災にＡＩを生かす研究が動きだした。
▼理化学研究所のＡＩ研究プロジェクトの一つで、京都大などとの共同研究が始まった。
例えば南海トラフを震源とする超巨大地震の予測だ。
▼南海トラフの地震は複数の震源域が連動して超巨大地震になる場合がある。
過去の地震のパターンからＡＩが震源となるプレートの固着状況を推定し、
どの震源域がいつ頃に動くのかを予測する。
▼地震データから都市の地盤の状況をＡＩが推定、
大地震による地震動を５０メートル四方の区画ごとに予測するシステムの開発も進む。
公共機関や学校、病院など建物ごとに被害を予測でき、
優先して対処すべき事案が分かる。
▼日本はＡＩで海外に立ち遅れた印象もあるが、
研究を率いるＮＴＴコミュニケーション科学基礎研究所（京都府精華町）の
上田修功特別研究室長は
日本が強い分野、日本で求められる分野で研究は進む」と反論する。
▼上田室長は、
再生医療や新素材開発、
橋などのインフラ再整備、
高齢者の疾病予防でも世界を先導すると見込むが、
数理科学など国内の研究者不足も指摘する。
若い世代の参入を期待したい。[京都新聞]
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人工知能（AI）の基礎
人工知能はよくAIと訳されますが、
AIとはArtificial Intelligenceの略です。
人工知能という言葉の定義は非常に曖昧ですが、
一般的には「コンピュータで人間と同様の知能を再現する技術」として捉えられています。
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人工知能は「強いAI」と「弱いAI」の２種類に分けることができます。
強いAIとは、人間の知能に迫るAIのことです。
例えば、ドラえもんや鉄腕アトムなどのような人間と同等かそれ以上の認識能力を持つAIのことです。
弱いAIとは、限定的な問題解決に用いられます。
例えばチェスや将棋のAIや画像認識のためのAIは部分的には人間よりも優れた認識能力を発揮しますが、
人間のように様々な状況に対応してフレキシブルな判断をすることはできません。
現在、強いAIは実用化されておらず、実用化されているのは弱いAIのみとなります。
人工知能が得意な分野とは？
人工知能が得意な分野は「検索」と「推論」です。
「検索」とは膨大なデータから類似性や規則性を見つけ出すことで、
「推論」とは複雑な状況でも適切な行動をルールに従って高速に選択をすることです。
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つまり「検索＝ルール発見」と「推論＝ルール実行」の２つが人工知能が得意な分野となります。
人工知能が囲碁のトップ棋士に勝ったことが以前話題になりました。
なぜ人工知能が人間に勝てたのかというと、
囲碁の試合では「過去の膨大なデータの分析→検索」と「展開パターンの予測→推論」という
人工知能の得意な分野で人間と勝負することができたからです。
人工知能が苦手な分野とは？
囲碁や将棋の試合のように過去データの分析が役に立つ分野では人工知能の能力が人間に勝ります。
一方で、人工知能は「過去のデータが役に立たない分野」は苦手です。
例えば新規事業プランの策定などの「新しいものを生み出す分野」や
画家やデザイナーなどの「芸術的活動」も人工知能は苦手です。
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少し古い記事ですが、2015年12月に野村総研とオックスフォードが
「人工知能やロボとで代替されやすい仕事」という共同研究を発表しています。
それによると、
特別な知識やスキルが必要ない職業やデータ分析やマニュアルに沿った行動が求められる職業では
将来的に人工知能が人間の仕事を奪う可能性が高いとしています。
一方で、創造性や協調性が求められる仕事や、
フレキシブルな対応が求められる仕事では人工知能による代替リスクが低く、
将来的にも人間がその仕事をしているだろうと予測されています
。共同研究のリリースでは人工知能が代替しにくい仕事がたくさん載っていますが、
その一部を例に挙げると医者、経営コンサルタント、漫画家、カメラマン、コピーライター
などです。
AIとAIに会話させると独自の言語を作って話はじめたと・・・
英語で会話せよ！がプログラムされていなかったと。
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