ちょっと充電中。

ブログに書くネタを探しているので、今日はこの本を軽く読んでみようと思います。



目次から読み取れるのは、
人との会話をするという内容。

たぶんチューリングテストを想定としているのかも知れません。

wiki：チューリングテスト

チャットボットついて関係ありそうなので、読んでみようと思います。

Google Cloud Next '17 in Tokyo セッション動画一覧で機械学習が分かりやすかった。

今日見たのは、機械学習入門。

Google のデータサイエンティストが語る現場で使える機械学習入門


分かりやすい！


正直、上の本よりわかりやすいと思う。
（自分の読解力の問題か？）

機械学習を使ってみたいけど、機械学習には結構な量のデータが必要みたい。

自分は個人なので、そんなデータはないなぁ。

というわけで、貯めているのが自分のダイエットブログに記載している食事と体重と体脂肪。

多分あれでも、体重が増えるか増えないか機械学習できるはず！

今はとりあえずほかのことを覚えていこうと思っています。

機械学習＆ディープラーニングを勉強した

昨日買った、６０分でわかる！の本が、本当にわかりやすかったので、新たに企画学習とディープラーニングの本も購入。



印象に残ったのは、"068 機械学習が犯した間違いの責任はだれがとる！？”で書いてあったのが、機械学習に対して人が与える基準（学習データ）が偏っていると、結果も偏ってしまうということ。

そうなると二つ思い浮かんだ。

1. アルゴリズムよりもデータが重要？
2. 同じ結果を求めるシステム（例えば、OCRのようなもの）でも多種多様な機械学習が生まれてくる可能性が高い

１．については、目的に沿ったデータを持っている人しか役に立たないシステムが作れないこと。アルゴリズムが優れていても、機械学習の判定元は持っているデータなので判定しようがないということ。

２．については、1も関係してくるが偏った結果が出ることは使いようによっては効率的になりそう。要は、適材適所ということ。

一つの機械学習ですべてをまかなう必要がないから、判定すること一つに対して一つのシステムが生まれる可能性もある。

そうだったら仕事が増えて、個人的にはうれしい限りです。

自分の汎用AIに関する理解が間違っていた

汎用AIについて調べてみたら下記のサイトが分かりやすかった。

リンク："専用"と"汎用"の違いとは？日立製作所研究開発グループ・矢野和男が語る、汎用AIの可能性

汎用AIには3つのキーワード

• アウトカム
• スコープ
• オプション

上記のサイトでは、ブランコを効率よく漕ぐ方法で3つのキーワードを説明している。

私が間違っていたのは、"汎用AIは一つでなんでも覚える"ということ。

この記事を読んだ限りだと、汎用AIというExcelのファイル（説明が変ですが）があって、そのファイルにデータを入力したら、データに合わせて解析して答えを出すよという感じ。

Excelなのでフォーマットは自由で入力するデータは、何でもいいという感じだろうか。

なんかこう書いたらExcelでも同じようなことができるような気がしてきた。

まぁ、私は数学出来ないので無理でしょうけど。

汎用AIは、研究段階なのでいろいろなパターンがありそうです。

というかまだ私が無知なだけか。

未来の世界では汎用AIを使って仕事をするだろうから、ちょこちょこ調べていこうと思います。

汎用AIっているのかな？

ネットでAI研究をしている方の記事を見ると、汎用AIなるものを研究しているみたい。

個人的に研究するのはいいけど、必要なのかな？という疑問が起こったのでブログで書いてみる。

汎用AIについて知識不足でおかしなことを
書いてるかもしれないけど、思ったことが２つ。

①状況判断AI+特化型AIでいいじゃないかな？
　状況判断AIというのは自分で勝手書きましたが、要は状況を的確に判断できるAI。
　”車が来て危ない"とか、"人が話しかけてきてじゃんけんしようとしてきている"とか。
　
　どういう仕組みになるかというと、状況判断AIが状況に合わせて特化型AIにアクセスして答えを得るという感じ。
　M2Mというマシンとマシンのやり取りだけど、Ai2AiといういわゆるAIとAIをやり取りすればいいんじゃないかなという感じ。

②汎用AIは、ほかの機能に影響を与えないのか？
　これは何かというと、先ほど書いた"車が来て危ない"と思うとか"人が話しかけてきてじゃんけんしようとしてきている"とかが、同じニューラルネットワークにあるとちょっとした変化がすごい影響を与えるのではないかということ。
　例えば、汎用AIのニューラルネットワークが新たな学習をすることで"車が来て危ない"と思わなくなることが多々起きないのかなということ。

まぁ、素人考えなので研究者の方は対策も考えているかもしれないですね。
書いていて思ったのが汎用AIのほうが、いろいろなものから刺激を受けて発展しそうな気もするので、汎用AIのほうがロマンがあるなぁって感じですね。

NHKが2017/06/25にやってたAIの番組が面白かった

見てて思ったのは、AIを人々が受け入れ始めてるような感じをした。

囲碁や将棋で明らかに人より上の結果を出してきてる。
そして企業もAIの利用を始め、かつ結果を出しつつある状況が分かった。

企業の例では下記のことがあった。

• タクシー　AIがお客様の場所を予測する
• 金融業　AIが株の運用をする
• 政治　AIが政策提言をする

正直、自分は見てて凄いなと思いつつ、焦りを感じた。

• 自分の企画のアイデアは、時代に追い付いていない。
• そして、システム開発などの仕事はいつまでつづけられるのか？

アイデアの出し方もAIでやれば追い付けるのかな？と考えた。

書きかけの企画書を公開してみる。

とりあえず作成中の企画書だけど公開してみる。 正直、公開していくスタイルを確立するのに模索中。 全面書き直しになることもあると思うけど、今思い浮かんでいるものを一度は吐き出してみる。

企画の発想法を書き溜めた

企画書（提案書って書いたけど）を書いたはいいけど、内容がありふれたもので困った。
そんなわけで、自分が買った本から発想法を下記にまとめてみた

• ブレインストーミング
• KJ法
• マンダラート法
• ロジカルツリー
• オズボーンのチェックリスト

その中で面白かったのがオズボーンのチェックリスト。

本ではそれもまとめられていたので一部を引用してみる。

1. 転用
2. 応用
3. 編九尾
4. 拡大
5. 縮小
6. 代用
7. 置換
8. 逆転
9. 結合

AIとか新しい技術が出てきているけど何に生かしたらいいか浮かばないので、このチェックリストを使って企画書に書くネタをためていきたい。

いままでの仕事を振り返った

下請けのサラリーマンとしてシステム開発を１０年以上やってきたが、いままでお客様（ベンダー）が行ってきた作業をやってきただけに過ぎないと考えるようになった。

フリーランスになって仕事は一応もらえてはいるが、それは結局サラリーマンと変わらず雇用が不安定になった代わりに少しばかりの給与が増えただけだった。

私のイメージとしては独立したらいろいろな企業を回ってシステム開発・運用するという感じだったのだが結果は変わらなかった。

そこでいろいろ考えた結果、下記の能力を伸ばすようにしようと考えた。

1. 企画力
2. マーケティング(無料のRESASからやってみる)
3. 開発力-AI,クラウド,WEB開発

企画は、いままでいた下請けだとほぼ関わることがないもの。それをマスターして今まで知らなかった企業に営業して提案してみたい。

マーケティングは、企画をするためのキッカケまたは根拠としてマスターしたい。

それにより新たな発想が生まれるかもしれない。

開発力は、仮にシステムを納入することになったら企業に常駐するのではなく、WEBから監視できるようにしたいと思いから。イメージは「納品をなくせばうまくいく」の本のようにしたい。

これから少しづつ頑張っていきたい。

頑張った結果はブログに残そうかと思います。

ボットアプリを作ってみたくて

最近、AI関連で出てくる内容として画像判定等あるけど
その中でボットというのもある。

ネットでどうやったら実現するか調べたらその中で、
リクルートテクノロジーズのA3RTのTalk APIを発見した。

Talk APIの説明を見ていくと気になったのが、

『他人の名称・メールアドレス・住所・電話番号など個人を特定しうる情報はアップロードしないでください。』

という文が出てくる。

個人的には下記のことが浮かんだ。

1. アップロードしたデータがたぶん再利用されているんだろうなという憶測
2. 個人情報と絡めないボットは検索と何が違うんだろうということ

１．に関しては、まぁほかの人がTalk APIを使って突然、個人情報が出てきたら困るのでやめてほしいということはわかる。

自分が致命的だなと感じたのは２．の部分である。
個人情報を絡めないなら検索で十分じゃない？
私のイメージは、ボットアプリについて今はテキストでのやり取りだけど、
将来的には執事のようなものになると考えている。
そうなると、個人情報を使うのが必然となる。
何かボットアプリに話しかけると質問者の状況を考慮して回答しないと
役に立たないと使う人が判定してしまう。

これからAIを作るときには、個人情報を保護しながら汎用的な動作をする仕組みが必要だと感じた。
まぁ、感じただけでどうやればいいかわからないけど。

AIについて考えた

今日は、AIについて考えた。
AIが発展した経済は供給能力が過剰で需要はどうなるだろう？
もしかしたら国民全員が働かなくてもいいかも。
そして発展途上国が消えてなくなるのかな？
でもAIはあくまでソフトウェアであってハードウェアは地道に作る必要があるから発展途上国が消えてなくなるのは100年200年かかるのかな。


上記の本でディープラーニング勉強したけど何に使っていいのかわからない。。。
ほかにもいろいろ考えをまとめる必要があるみたいだ。