AIにできることできないこと / 続AIにできることできないこと
続 AIにできること、できないこと : すっきり分かる「最強AI」のしくみ
- 作者:柴原 一友
- 発売日: 2019/11/19
- メディア: 単行本
読んだ理由
普段、ユーザに対して、問題解決をする際に、なぜこの機械学習の手法を選択したのか、深層学習とは何か？ということを説明することが多い。 理解力や向上心、向学心が高い人が多いと説明は楽だが、一般的には、AIだったらなんでも解決できるんでしょっというノリで相談してくる。 そこで、ユーザにどのように説明すれば良いのか？という点で平たく説明する方法は無いか？と考え読んでみた。
共感のポイント
- 動機：解決すべき課題を定める力(とくべき課題を見つける)
- 目標設計 : 何が正解かを定める力(どうなったら解けたとするかを決める)
- 思考集中 : 考えるべきことを捉える力(解く上で検討すべき要素を絞る)
- 発見 ：正解へと繋がる要素を見つける力 (課題をとく要素を見つける)
1. 動機
ユーザと普段、要件定義を決める際、何を課題としているのか？を整理できていないことが多い。 このため、自分が解きたいと願う課題を整理する必要がある。
2. 目標設計
どうなれば課題が解決できたとするのか、最前の解決にならかったとしても、より満足いく結果が得られたと捉えるのか？ これを定めるのも難しい。
3. 思考集中
コロナウィルスで時間ができた一方で、やりたいこと、学びたいことが増えて、思考集中できていない。 何をすべきかを考えるべきか、中長期的に何を獲得したいのか？を考えて行動していく必要がある。
4. 発見
考えることを絞って、いよいよ選択肢を実際に目標設定に繋がる密筋を探します。
確かにこう書くと当たり前ですが、なかなか、行動できていない。別にAI云々でなく、己がどのようにいきていくのか？を問われている気がする。
続AIにできることできないことは、「実際に残渣ユニットの説明」、「BERT」などの説明があり、面白い。きっとAI技術者でも知らない人が多いので、この本を読むと 理屈だけでは、AI技術者依も詳しくなると考えた.
AIをビジネスで活用する場合
下記のDeNAの記事や、ブレインパッドの方達が書いている記事が有益である。 engineer.dena.com
何事も知識と現場の人と向き合い、現場の協力をえる体制が必要である。 また技術を蓄積する努力もまた必要である。
