わたしの精神は強いようで、弱い所はやわやわ。
ツイッターでは相変わらずトランス女性への攻撃が続いてますね。わたしはツイッターではあまりコミュニケーションは取ってなくて、情報収集がメインの使い方だから、どうしてもそう言うのが目に入って病む。
なのでツイッターはもうしばらくはお休み。レース用のアカウントで平和なところだけ見まーす。
そう言う訳で、まだまだ続いてる読書月間。
「人工知能は人間を超えるか」
良い本でした！ あ、かわいいイラストは帯です。表紙はもっと殺風景（笑）
ホモ・デウスで人工知能の話を読んで、「そう言えば…」って思ったのが、色々な文章で人工知能について読むたびに、機械学習だ～、ニューラルネットワークだ～、ディープラーニングだ～とか出てくるけど、その度に説明を読んでもイマイチ分からない。
ちゃんと分かるのはそもそも無理でも、なんかフワッと概念だけでも捕まえたいと思ってこの本を読んでみました。
一般書のレベルで概念を勉強するには一番わかりやすい本だ！（いや、他の本読んでないからわたしの直観だけなんだけど）って思いました。ディープラーニングの何が凄いのか、フワッと分かった気がする。
内容で気になったところ、わたしがブログに書ける程度に単純化してみるね。
AIは
「①ただの制御プログラム」
→「②知識を入力済みのプログラム」
→「③機械学習」
→「④ディープラーニング」って進化してきたんだって。
単純な問題しか処理できなかったものが、知識を記述しておくと複雑な問題にも対処できるようになったけど、知識の記述が膨大な量で実用化できないでいた。
それが、（画像処理を例にとると）機械学習では様々な画像から特徴の似ているものを機械的に自動的に分類（＝学習）できるようになった。これは「犬」、これは「猫」…
ただ、ここから精度を上げるのが大変で、コンピューターにとって微妙な画像を正しく「犬」と「猫」に切り分ける様々な場合の境界線を職人技で設計するしかなかったの。
その判断のエラー率を一気に引き下げたのがディープラーニングでした。
ディープラーニングを超単純化してわたしなりに説明。数字の認識だと…
ニューラルネットワーク（説明略）を使って、
①「様々な手書きの3」→②データ圧縮（抽象化）→③「最初の様々な手書きの3」と答え合わせ
正しく③が出来るように機械学習しつつ、
④「②の画像」→⑤データ圧縮（抽象化）→⑥「最初の②の画像」と答え合わせ
正しく⑥が出来るように機械学習しつつ、
⑦「⑤の画像」→⑧データ圧縮（抽象化）→… って繰り返します。
答え合わせを省いて書くと
①「様々な手書きの3」→②抽象化→⑤抽象化→⑧抽象化…
こうやって画像を抽象化を繰り返すと、最後には「3の抽象概念そのものの画像」が自動的に得られるっていう事。
それまでの機械学習では、人が職人技で設計しなければならなかった「概念の区分け」をAIが自動的に習得できるようになった画期的な技術がディープラーニングなんだって。
あくまでもド素人のわたしが本を1冊だけ読んで自分なりに思った事だから、きっと色々と間違ってるし、「データ圧縮（抽象化）」とか用語がそもそもインチキのユ～キ翻訳 (^^ゞ
でも、AIにとって、はじめて肝心かなめの部分に人海戦術や職人技が不必要になったって言う、ディープラーニングの意義がフワッと分かった気になれたのは初めてで、この本を読んで本当に良かったと思いました。
次も、ホモ・デウスを読んでいて知りたくなった「脳科学・認知科学」の本を買いたかったんだけど、節約中だから一旦我慢。毎日本買ってたら、ツイッター見てるよりも心は穏やかだけどお財布が危篤状態になっちゃう～。
そんなわけで、ホモ・デウスにもちょっとだけ引用されていた「1984年」っていうディストピア小説がプライムリーディングで無料期間だったので、そっちを読んでました。まだ読んだことがなかったのに、色々なところで引用されるのを分かった気になってるのが残念だったから。
時代遅れになっちゃった未来小説みたいなタイトルだけど実際には凄い世界観で、巻末の“付録”まで読み進めると「過去の出来事」としてもちゃんと成立する。凄いわ～。
でも、ここで止めると心が病みそうな話だったので、結局は欲しかった脳科学の本、買っちゃった<(｀^´)>