人工知能（AI）は、マシンによって示される知性。コンピュータサイエンスにおいては、環境を認識し、ある目標で成功する可能性を最大限に引き出す行動をとる柔軟で合理的なエージェント形式の技術や試み。
ディープラーニングは、データの高レベル抽象化をモデル化しようとする一連のアルゴリズムに基づくマシンラーニング。
興味ある人は検索して下さい（←投げやり）。
上の４コマは、あくまで知人から聞いた話ですので、『ディープラーニング、そんなもんじゃないやい！』と憤慨なさらぬ様。
知人曰く、どのコンベンションでも『ディープラーニングをとりあえず口に出しておけ！』状態なのだそうな。
一方で、そんな熱い分野であるにも関わらず、人間の命や損得に関わらない分野ではまだしも、自動車産業など間違いが人の命にリスクをもたらしてしまう分野では、結局、現時点では人間の手作業との併用の方が、安堵されるという。
各企業、この手作業の割合を明かさないのが暗黙の了解なのだそうですが、例え殆どが手作業でも、表向きはディープラーニング！
モノは言いよう。
でもコレ、詐欺でも何でもなく、投資家からのファンドを得る為に見栄えのいい言葉を用意し、何かあった時のバックアッププランも用意しておくのは、北米では、ごく普通の戦略です。
まさに絵に描いた餅を売るマーケット。『この餅を現実にしたければ出資してねん♥』的なアプローチが多いのです。北米だとこのお餅が50〜100個にひとつくらい現実になればオッケー的な雰囲気がありますが、日本だと10個にひとつでも厳しい顔をされるので、出資を受けるとか、起業するという意味では、日本はいろいろ難しい国かもしれません。
そして日本だと地に足のついたプランになりがちなので、開発速度が遅れて、結局、技術はあっても競争に負けてしまう事も。
さらに特許関係で、後手に回るとか。この部分、日本、弱し！
知人曰く、ディープラーニングを前面に出していても、現時点では殆どが『中の人が頑張ってる状態だと思う』とのこと。
一方で計算やパターン認識に特化した分野だと、比較データを揃えられれば、かなりの精度になるのではないかと。
確かに言われてみれば、ネコ認識や碁の勝負は、例え間違っても、誰かの命の危険には繋がりませんし、データも取りやすいのかも。
なので、人の命や損益関わる分野よりも、小売りや娯楽分野での方が発展を遂げやすいかもしれません。
人の仕事がAIにとって変わられるという懸念があるようですが、個人的には機械にとって代わられるという不安よりも、延々と続くバグの対処に我々エンドユーザーが追われるハメになるという図に恐怖します。
普通のプログラムでさえ、バグの嵐なのに。ディ−プラーニングとか、より深いバグ形成を促進させるとしか思えないッ！
だってバグの元が小枝状態、いや、毛細血管状態で広がってるようなもんですよ！？
（↑違うの？）
こえええッ。
個人的には、ディープラーニングどころか、サイト閲覧中に出て来る広告にすら辟易してます。
多分、閲覧サイトとかから性別や嗜好、年齢を割り出しているんだと思うんですが、
何故、水虫やアルツハイマーの広告を出す！？
参照過去記事：何故、そうなった！？
生死にかかわらないけれど、気分は悪いワッ！
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