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はてなキーワード: エキスパートシステムとは
ワトソンは要するに自然言語処理とエキスパートシステムの組み合わせでクイズ王に勝った、という事で、
その応用例として医療の診断があった、という事ですね。
医学の論文は膨大な数が出ていて人が全てチェックするのは不可能なのですが、
コンピュータが該当する症例に一致する事例の論文を見つけてきて治療法が判明した、という話で、
それが可能となったのは、IBMが持っていた高い自然言語処理の技術があったという事と理解しています。
https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.itmedia.co.jp/news/articles/2210/05/news181.html
「数年前なら同じシステムでもAIって言葉は使ってなかっただろ。」
とあるんだけども、槍玉に挙げて申し訳ないんだけども、これはAI技術そのものなんだよ。
というか、これをAIと言わなかったら何をAIというのか、というものなんだけども。
（強いAI弱いAIとかいうややこしい話があって、まだAIはないとかいう議論はあるけども、
とりあえず世の中のAIと言われるものの筆頭技術だよ、という意味で。）
これは、ディープラーニングの物体認識の技術を応用しているんだけども、
その精度がすごく上がって、今では人間が識別するより精度が高くなっている、というもので、
それを応用して、人間が残っていないかを識別できるようにした、という事なんだよね。
だから、バスワードだから、そうじゃないものにも勝手に当てはめてる例はあるだろうけども、
少なくともこれは、そうじゃないのね。って事で。
トップコメの人、消しちゃった。晒しちゃったからかな、ごめんねー。
でも他にも同じような事書いてる人は散見されるので。
それで、センサーとか動体検知のようなローテクでもできるんじゃねって意見はあるけども、
それより人の目でざっと見た方が正確って話もあるんだよね。それだけ視覚情報は情報量が多いんだけども。
それを人の目以上の精度で認識できるようになったから、これだけ持て囃されてるのね。
という意味です。
ブコメに返信
＞機械学習とアルゴリズムとディープラーニングとAIと人工知能の違いがわからない
AIと人工知能は一緒（Artificial Intelligenceの略がAI、日本語訳が人工知能）
機械学習は関数のパラメータフィッティングの方法の事、ディープラーニングはニューラルネットワークという関数での機械学習の事
（正確には多層のNNに対してだけど、どこから多層とするかは曖昧だし実質ニューラルで機械学習すればDLって事になってる）
アルゴリズムは問題を解く方法の事で、それをプログラム言語で書いてコンピュータで実行できるようにしたのがプログラム
そしてアルゴリズムやプログラムの中で機械学習やディープラーニングを使ったりする、という関係になるかな。
これで良い？
ごめん、ミスタイプです。出かけ前に慌てて書いたので（なので2重投稿してしまってる）。
申し訳ないけど、そんな余裕なかったです。単なるミスタイプです許して。
だからゴメンて。いっぱい指摘されてかかってるの気づいたよ。
あれ？ 第三世代じゃなかったっけ？
（推論と探索が第一、エキスパートシステムが第二で）
＞AIという言葉にいろんな色付けをして使いまくった結果、本来の使い方をするとツッコミが入るパターン、よくある。
それは確かにそうなんだけども、言葉流行っちゃうとしょうがない部分はあるのと、AI自体が定義が定まってない用語なんでね。
＞実際にAIが使われているか否かではなく、一昔前なら人体検知機能とか命名してAIを主題にもってこなかったよねってことを言いたいのでは?
それはそうかもしれない。でも「本来AIではないものにまでAIという用語が使われている」ってニュアンスはあったよ。
（今残ってるコメントにもそういうの散見するし。意味なく名前だけ使う、とか。）
それに対して、DLの物体認識は今のAIブームのど真ん中だよって指摘したかった訳です。
＞物体認識に深層学習を使ってるだけなんで「人工知能」でないことは明白なんだけど
今は深層学習（ディープラーニングの事ね）使えば人工知能って事に普通はなると思うんだけど、「明白」なんですか？
逆に何ならAIになるか、聞いてみたいです。
（強いAI以外はAIじゃない派なら、それはそれで一つの見識です。でも他の見識の人も認めてね。）
業務にコンピューターを導入して自動化、効率化しよう、って1970年代から、OA化、IT化、電子化とずーーーっと言ってきたよね。
業務にデータを活用して意思決定を高度化しよう、って1980年代から人工知能→データマイニング→人工知能→ビッグデータ→データサイエンス→AIとずーーーっと言ってきたよね。(細かい「エキスパートシステム」とか「AIの冬」とかは省略)
そして今、また新しい流行り言葉としてDXに飛びついているよね。
その時間の大半をビジネスパーソン (笑) として過ごして、そろそろ定年になる人たちがいなくなる途端に、「DX人材が不足！」「2025年の崖！」とかいう話になるのは変だよね。これまで40年以上、自分たちでOA化だのなんだの言ってきたんだから、それを実現していれば、今さら「DXが急務」とか人材不足とかならないはずじゃん。
DXについてご立派に語る識者や経営者は、「なぜ自分たちはOA化に失敗したのか」「なぜ自分たちはIT化できなかったのか」をまず振り返って欲しいよね。そのうえで、「自分たちは無能だったから実現できなかったけど、次の世代の人たちは優秀だからDXを実現できる」とか言うならまだわかるけど。
機械学習必要なしって言う人多いけど「解決しましたかorしませんでしたか」ボタンが押されたとか、さらに別の質問を入力して答えを見つけようとした（提示されたQ&Aが良くなかった）という行動履歴をとっておいて、Q&Aを提示するモデルの更新をする予定で、そこに機械学習を使うんじゃないの？
自然言語処理関係は分野が違うのでrecurrent neural networkとかいう何かが流行りというのを風のうわさに聞いた程度
学習データは自分が手動で入力して作成する前提 ユーザーからの入力された質問データを利用して絶えず学習し続ける的な機能はなし
俺のスペック
資格はなんも持ってない
年収850万
メガベンチャー自社サービス企業でAI系の分野でITエンジニアやってる(深くは守秘義務上話せないからこれくらいにとどめるけど)
俺みたいなスペックの人間でも、こんな超ホワイトな環境で好きなことできて、チヤホヤされて、金も稼げてるのはぶっちゃけ氷河期世代のエンジニアたちのお陰だと思う
何故なら、俺なんてほとんど上辺の業務レベルに落とし込めるくらいの知識しかないけど、それを積み重ねて研究して成果を地道に上げてたのってさ、ロスジェネ世代のエンジニアたちなんだよね、学術系でIT勉強してる増田にはピンとくるかもしれないけど。
今のAI系の基礎になってるディープラーニングの初期とさらに以前、エキスパートシステムや自然言語系の知見やノウハウを研究してたロスジェネエンジニアたちはどうなったのか、気になったのでわかる範囲で調べてみたらさ、彼らの残した論文やOSSを見る限り、俺よりおそらく10倍ははるかに理解が深くすごい奴らのはずなのに、年収は俺の三分の一、SES派遣で日銭を稼いで将来不安のワープア、一般派遣でブラック現場でいじめられながら、必死に教授の助手してる情報系のポスドク…etcとかなんだよね。
ひどい奴は、全盛期の野〇YRPで組み込み開発に投入されて、自殺したり精神障害を負って働けなくなったりした奴らもいるっつーね
方や、自慢じゃないが俺は彼らの研究していた技術のほんの1パーセントに満たない触りだけ覚えてりゃ、残業月0時間で年収850万、余った時間でナンパすりゃ、アニメとかよくわかんねーけど売り出してるみたいな？ドル声優なんかの彼氏になれちゃったりしてさ、最先端のエッジの効いた分野だから将来いくら落ちぶれて一般派遣レベルになったって、時給3000円割る方が難しいレベルってくらい将来も安定してる。
我ながらかわいそうだよな、不平等だよなーと思うと同時に怖さも同時に感じるんだよね
もし俺がロスジェネ世代で00年代にIT業界入りしてたらさ、俺多分3か月も持ってないと思うし、ワープア一直線だったと思うのよ
氷河期世代のエンジニアたちが、バタバタ死んでくれたおかげで、IT業界も随分とクリーンになってこうやって楽できるのには、マジで感謝しかない、ホント
だって俺だったらさ、よく聞く昔のIT業界の理不尽話聞いてたら、逃げるか即労基いくべ？それしないで脳梗塞や心臓発作おこるレベルまで労働に耐えたのって、ホント尊敬しますわ
人工知能系にスキルセットがあったとか勉強したのは、本当に偶然でテキトー、たまたまいた単位を簡単にくれる大学の教授が人工知能を研究してて、そこの研究室がヌルいことで有名だったからとかのレベルで、こんだけ稼げるくらい道を舗装してくれたわけなんだから。
逆にさ、この世代の氷河期エンジニアたちが、業界をクリーンにしようと活動してたら、俺は今ここまでの地位につけてないと思うのよ
だから氷河期世代のロスジェネエンジニアにはっきりと言いたい。
何もせずに耐えて人生終了になっても怒りもせずに静かに消えてくれて、本当にありがとう！ってね
| 自動車 | 人や車を検出しそれらの動きを予測したりする。自動運転の前に自動安全技術が開発途上 |
| 金融 | なんちゃって人工知能。ニュースとか集合知から動向予測しようとしてるけど、色んな指標とか専門家の英知の方が確実じゃねって思う |
| ゲーム | 正直これからゲームAIが一番熱くなっていくんじゃないか？戦略＋直観のゲーム、ウイイレとかLOLのAI電脳戦とかできたら面白そう。 |
| CG,アニメーション | たぶん使おうと思えば使えるけど、費用対効果が小さすぎて盛り上がらなそう |
| ロボット | 会話したり経路推定したり人検出したりする。感情を付けるとか研究されてるっぽい |
| ECサイト | ディープラーニング使ってるか知らんけど、使う必要もなさそう。レコメンドシステムも人工知能と言い張れば人工知能だ |
| セキュリティ | 人検出、行動予測、音声認識、NGワード、卑猥画像検出、たぶんめちゃくちゃ熱い |
| 医療 | 医療画像から病気の診断したり行動ログから異常検知したりする、（エキスパートシステム）、命に係わる分野だけにあくまで補助的な使い方になるだろう |
| 受付 | ペッパー使おうとしてるけど、無理に使う必要なくね |
| 家電 | スマート家電、人工知能というよりIoT？対話やジェスチャーで操作とか開発途上 |
もともと３人で回る商売を始めたとする。
これは創業者によるエキスパートシステムで、創業者は「自分の考え」で商売しているから、その範囲で賄える商売であるうちは何の問題もない。
問題はそれを拡張するときに発生する。
「他人」が中に組み込まれるとき、どういう風に生まれ変わるか想定できない人は、「管理者・経営者」に向かない。
エキスパートのみを求め、あくまで個人の集団でいくのか、エキスパートが指揮する精鋭部隊を幾つか作るのか、そもそも業務を単なる作業にしてしまうのか。
それはビジネスビジョンと相談の話で、どれが良いとか悪いとかではない。
「やりがい」という物だって、職人的なやりがいも普通に存在しえる。
それを「体のいい道具だｗｗ」と笑うのは、なんというか自分の商売を笑っているようなもので、それならそれで良いのではないかとも思えてしまう。
客も従業員も商売さえも、単に記号であり、それを躍らせるのが「やりがい」だと言っている様なものだしね。
そういう価値観も「あり」だとは思う。
