Innovation strategies ④ AI & Machine Learning（AIと機械学習）
今回は、AIについて。日本にいたとしても、とてもホットであったこのトピックについて、みんなで学んだことを含めながら教授とディスカッションしていきました。
1. What is AI and Machine Learning?
AI is enabled to do "Virtual or physical activities that would normally require human intelligence, such as visual perception, speech recognition, and decision making plus Virtual or physical activities that human can't
AIは皆さんご存知の通り、Artificial Intelligenceの略称で、日本語で言えば人工知能になります。その最たる機能は、機械学習（Machine Learning）であり、この機械学習の１つの機能として、Deep Learning（深層学習）という一連のアイデアです。ディープラーニングは機械学習の付帯物であり、機械学習はAIの付帯物であり、AIはスマートな何かをするコンピュータプログラムの総称です。
技術的には、AIは予測（監視）、認識、および判断のためのツールで、この技術は1955年にJohn McCarthyによって提案され、彼はそれを「インテリジェント機械を作る科学工学」と定義しました。
一般に、この技術には2つのタイプがあり、 1つは人工の狭い知能（弱いAI）と呼ばれ、それは1つのことだけを非常にうまく行うことができます（囲碁に特化したAlphaGoなど）。他のものはほとんどの人間がすることができる何でもすることができる人工的な一般的な知能（強いAI）と呼ばれます。
この技術が急成長している理由は、コンピューターによる計算能力の急激な進歩、取得できるデータ数の増加、計算を行うアルゴリズムの進歩によるものです。急成長する前は、AIはルールベースのシステムでした。つまり、専門家の知識を専門的な分野でとらえ、それをコンピュータシステムの中に具体化することでした。それでおしまい。それ以上、それ以下でもありませんでした。したがって、知識はルールとしてコード化され、適用度で言えば非常に限定的だったと言えるでしょう。
一方、機械学習システムは、具体的なゴールを自動的に弾き出すことよりも希望的であると現在言われています。ニューラルネットワークと呼ばれる相互的なネットワークは学習システムの一例です。
2. How does it affect to our society?
経済的な影響度という観点では、2018年に開催されたPWCの調査いわく、全体で15.7兆ドル規模にのぼります。そのうちの26.1％が中国、14.5％が北米、そして10.4％がアジアの先進国（日本やシンガポール？）です。AIはヘルスケア（医療効率や精度を上げること）、自動車（自動運転・渋滞緩和）、金融サービス（フィンテックや投資精度の向上）、運輸・物流（配送管理・配送自動化）などの多くの業界にプラスな影響を与えると述べました。さらに、オープンプラットフォームも増えており、AWS、Microsoftが提供するAzure、Google Cloud、およびWatsonなどが有名ですね。
しかし、AIには悲観的観測もあります。スティーブンウィリアムホーキングは、「完全な人工知能の開発は人類の終焉をもたらす可能性がある」と語った。さらに、SpaceXの創設者でありTeslaのCEOであるElonMuskは、人間よりも賢いロボットは、究極の専制的指導者になる可能性があると語った。リスクは、自律的な武器、プライバシーの侵害、および社会的評定にまで及ぶ可能性があります。人事の分野であっても、プラス面とマイナス面があります。 AIによって、採用担当者の時間が節約され、候補者の採用の質が向上すると期待される人もいます。しかし、AIはデータに基づいて誤解を引き起こします。言い換えれば、それは差別を引き起こす可能性があります。
3. So what?
パニックを回避するために、20カ国以上が国家AI戦略を策定し始めました。カナダは国家AI戦略を発表した最初の国でした。研究開発、工業化、人材開発、教育と技能の習得、基準設定と規制、倫理規範、安全保障に関するイニシアチブと目標を掲げ、中国はすべての国内AI戦略の中で最も包括的な計画を立てています。そうでなければ、EU 委員会、日本、インドも彼らの計画を発表した。
各国ともにこの技術を正しいことに使っていくことが求められており、この技術を悪用されるかもしれない可能性を危惧しながら技術発展のスピードにどう追いついていくべきなのかを模索しているような感じでしょうか。
人間にある限界（知力・体力）が全くないってのがさ、一番の違いだよ！クールだよね？
と教授は言います。
Artificial Intelligence, Machine learning, and deep learning is a likely set of ideas. Deep learning is a subset of machine learning, and machine learning is a subset of AI, which is an umbrella term for any computer program that does something smart.
Technically, AI is a tool for prediction (supervised), recognition, and judgment. This technology is proposed by John McCarthy in 1955 and he defined it as “the science and engineering of making intelligent machines.” Generally, this technology has two types. One is called Artificial narrow intelligence (weak AI) that is able to do just one thing very well. Other is called Artificial general intelligence (strong AI) that is able to do anything that most humans can do.
The reason why this technology is booming is because of exponential growth in computational power, increase the data, advances in algorithms. Before booming, AI was a rule-based system that means that is to capture the knowledge of a human expert in a specialized domain and embody it within a computer system. That’s it. No more, no less. Hence, knowledge is encoded as rules. It’s always limited by the size of its underlying rule base (knowledge base).
On the other hand, learning Systems turns out to be more a hope than a concrete vision, is to implement general AI through the learning capability of these systems. Hence, the hope is that a learning system is in principle unlimited in its ability to simulate intelligence. A neural network is an instance of a learning system.
In point of impact of GDP, according to PWC investigation held in 2018, there is $ 15.7 trillion totally. 26.1% of them would be China, 14.5% would be North America, and 10.4% would be Asian Developed Countries. The author in this article mentioned that AI has a huge impact on a lot of industries such as Healthcare, Automotive, Financial Services, Transportation, and Logistics. Besides, AWS, Azure provided by Microsoft, Google Cloud, and Watson
However, there are negative aspects for AI. Stephen William Hawking told that "The development of full artificial intelligence could spell the end of the human race." Also, SpaceX founder and Tesla CEO, ElonMusk said that robots which are smarter than humans have the potential to be the ultimate tyrannical leaders. The risk could extend to autonomous weapons, invasion of privacy and human grading. Even if the field in HR, there is positive aspects and negative aspects. Some people expect that AI will allow saving recruiters’ time and improving the candidate’s quality of hiring. However, AI will cause misconception based on data. In other words, it could create discrimination.
More than 20 countries started to create National AI Strategies to avoid panic. Canada was the first country to release a national AI strategy. China has the plan that is the most comprehensive of all national AI strategies, with initiatives and goals for R&D, industrialization, talent development, education and skills acquisition, standard setting and regulations, ethical norms, and security. Otherwise, EU Commission, Japan, and India also published their plan.
