AIについての考え方 その2

TJO @TJO_datasci

AI人材育成のために小学生から高校生全員にタブレット持たせたところで、それで出来るのはたかだか「AI教材の動画を見る」ことぐらいで、実際にPythonとかTensorFlowとかのコード書いて実践するのは（キーボード付きでない限りは）難しいのでは www3.nhk.or.jp/news/html/2019…

新井紀子/ Noriko Arai @noricoco

AIは意味を理解しません。ただ文字列の並びを「記号処理」するだけです。そのようなAIの性質（限界）を理解した上でresearchmap v.2をご利用いただくと、AIの能力を最大限に「利用」することができるかと思います。

萩原学 @QRJAM

ほほぉ。。。 ---------------------- 全学部でAI教育：日本経済新聞 nikkei.com/article/DGKKZO…

Minao Kukita 久木田水生 @minaokukita

アマゾンの倉庫内でのオペレーションの詳しい記事。機械化は必ずしも労働者の負担の軽減を意味しないということが分かる。むしろ機械化でどんどん効率化していくシステムの中で、ボトルネックになった人間に過酷なノルマが課されていく。 qz.com/1664017/how-on…

七誌 @7shi

タクシーに乗ったら、ぶら下がっているタブレットからやたらにRPAのCMばかり流れるので「そんなに流行っているのか？」と思った。よく見るとCMの合間に、カメラで乗客を画像認識してCMを選んでいるとあった。カメラのデータは即削除するとも。 そういえばJRの自動販売機でも似たことをしていた。

Y.Watanabe @YohsukeW

現在AI、特にディープラーニングで問題になっているブラックス現象は、近年の高性能計算機に頼りすぎている結果だと言われています。実験ベースで然程考えずに計算できてしまい、結果理論の発展が遅れています。ただブラックスボックスでは深いレベルで社会で使えない。私のツイートの真意はそこです。

新井紀子/ Noriko Arai @noricoco

アウトソーシングにしてもAIにしても、労働者が「それで楽になる」のは「短期的」なことに過ぎません。なぜなら、それは削減すべき「無駄」が発見されたことを意味しますから、コストである人員が削減されるか、別の仕事が降ってくるかのいずれかです。 それが資本主義と最適化の宿命。

新井紀子/ Noriko Arai @noricoco

アウトソーシングやAI導入の絵を描く人は、せめてそれくらいのことを認識した上で主張してほしいな、と思います。 前提は変わらずに「楽になる」なんて、あり得ません。 前提条件が変わるんです。

新井紀子/ Noriko Arai @noricoco

こちらの記事も読んで、このタイプの教育におけるAI支援は応援したくなりました。たぶん「ある日ふと気づいたら、迷子になっていた」という生徒は少なくない。そのときに、どこが欠けていたから迷子になったのかの「道しるべ」をピカピカ光らせてくれるAIということですよね。 asahi.com/articles/DA3S1…

崎村夏彦『デジタルアイデンティティ』7/16発売 @_nat

リクナビ事件は、機械学習のプロファイリングの秩序にかかわる。 #jilis pic.twitter.com/915eE9XFAk

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古田大輔 @masurakusuo

台湾でITを担当している大臣はオードリー・タン氏（38歳）。天才プログラマーとして知られ、政策の合意形成プラットフォームや省庁横断の官僚ネットワークを自ら構築した。 日本のIT大臣は竹本直一氏（78歳）。「自分でSNS投稿しているから大丈夫」。 レベル感の違いが凄い。

TANIMURA Shogo @tani6s

数値計算の結果を見て「新発見だ」と気づくことができるのは、意味を理解しているからですよね。全部機械任せにしてしまったら、入力ミスにも、新発見にも、気づくことがないでしょう。 twitter.com/bechi0226/stat…

ベッチー📦@療養中 @bechi0226

@tani6s 院生時代、数値計算してたんですが、出てきた結果を見て新たな発見がありました。また、結果を手計算で理解できないかを考えたりしました。コンピュータを使って結果を出して、それをよく吟味できればいいのかなと思います(AIとかはブラックボックスになりがちという話も聞いてますが

2019-09-14 15:19:38

TANIMURA Shogo @tani6s

AI と言えども、結局、機械は人間の道具であり、目や手や脳の延長だということには変わりないと思います。意味づけるのは人間の役割であり、この役割を放棄すべきではないと思います。

TANIMURA Shogo @tani6s

コンピュータは便利なものなのだから、使ったらよいと思います。問題は、人間は何をやりたいのか、何を機械に任せて、何を機械に任せないのか、その選択だと思います。

TJO @TJO_datasci

言われてるな、心理学・認知神経科学界隈で猛威を振るった「論文の再現性がない」問題が機械学習（というかDeep Learning）界隈に延焼してくるまで5年もかからなかったっぽい wired.com/story/artifici…

7931 @wed7931

結城メルマガ感想①。《文章は映像に負けてしまうのか》。以前考えたことがある。自分の結論は、文章は負けない。もっと言うと、これからの時代は文章を読めるかどうかで勝負が決まると思っている。息子には動画だけでなく文章にも触れるように促しているけど難しいのも事実。 twitter.com/hyuki/status/1…

結城浩 @hyuki

・文章は映像に負けてしまうのか ・数学の記述では何を省けるか ・どうすれば感情をコントロールできるか ・小学校の教員、数学好きを増やしたい Webですぐ読める「結城メルマガ」をどうぞ！ bit.ly/hyuki-mm391

2019-09-24 07:40:06

David@CTCI() @david_nort

いわゆるAIは三つのパラダイムがあって、記号処理、統計、神経回路網の内、今流行の統計寄りで神経回路網ガンガンのスタイルは、fuzzyなタスクを”いい感じ”に、やるのには非常に向いているが、推論をベースとしたexactなタスクには向いてない

庄司昌彦, Masahiko Shoji @mshouji

非常に深刻。オープンデータどころではない、と役所の方に拒否感を示されるときの背景にもこういうものがあると感じてる。解決策のひとつの柱は、デジタル化推進だと思う。｜今、統計の現場で起きている危険なこと business.nikkei.com/atcl/seminar/1…

新井紀子/ Noriko Arai @noricoco

私はAIというかデータサイエンス駆使しても最適解にはたどり着けない派。例えば機会損失は滅多に数値化できない。行動してくれないと数値にならない。

古田彩 Aya FURUTA @ayafuruta

日経がしびれを切らしたか。グーグルの量子コンピュータが世界トップのスパコン超えを実証した件（量子スプレマシー）。査読中の論文が１か月前にネットに流出し、世界中で報じられた。日本のメディア大手はこれまで静観していた。 nikkei.com/article/DGXMZO…

齊藤貴昭 / Terry Saito @terrysaito

漠然とした不安とか、そんな感情論で言ってるわけじゃないのだがな。そういうところに持ち込みたい意図の方が、よほど気持ち悪い。 機械翻訳を毛嫌いしてるわけではない｜Terry Saito @terrysaito｜note（ノート） note.mu/terrysaito/n/n…

Y.Watanabe @YohsukeW

人間の仕事がAIにとって代わられる、ではなくて、人間の作業がAIにとって代わられると言うべき。仕事と作業が社会ではごっちゃになってるんですよ。ある意味、仕事とは何かをAIに考えさせてもらえる転換期ですね。

ロバート キャンベル @rcampbelltokyo

数億点規模という世界でも稀な量の古典籍・古文書を有しながら「くずし字」で書かれているため読める人が殆どいない現代日本。全世界のデータサイエンティストにAIを活用した認識モデルを募り、今日、その結果発表と授賞式が行われます。新時代に古典知の扉をみんなで開こうと　#Kaggle #NIJL #NII pic.twitter.com/ba8jSygCrQ

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blueqat @blueqat_os

量子コンピュータの限られたユニタリ演算と量子古典ハイブリッド変分量子回路で処理できることは限られてる。現在は企業データベースとの統合や、クラウドシステムの構築、フロントエンドに近いフレームワークの整備が急ピッチで全世界で行われてる。さらにはビジネスモデルの構築がすごい勢いで進む。

7931 @wed7931

「東ロボ」プロジェクト、まだ継続してたんだ。これからも注目しよう。 NTTのAI、センター試験の英語筆記で偏差値64突破　“試験対策”に工夫　「東ロボ」プロジェクトの一環（要約） itmedia.co.jp/news/articles/…