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【図解】コレ一枚でわかる人間とAIの関係

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今日はランチにカレーを食べたいと考え、Googleの検索画面に次のように入力しました。

「近所の美味しいカレー屋さん」

すると、直ちにおすすめの「カレー屋さん」一覧が表示されます。その口コミや金額を確かめ、今日のカレー屋さんを決めることことがあるでしょう。

では、次のような質問にGoogleは、どのように答えてくれるでしょうか。

「何を質問すればいいのか、教えてください」

すると、就職面接のテクニックが表示されました。そんなことを聞きたいわけではありません。こちらの意図や意味を解釈したのではなく、使われている単語に関連した検索結果が表示されただけのようです。

AIでできることもこれとよく似ています。何を知りたいか、何を解決したいかを決めれば、結果を教えてくれますが、何を知りたいか、何を解決したいかの意図を解釈し、答えてくれることはありません。AIの限界はこんなところにありそうです。

AIが問いや問題を作ることは出来ません。しかし、与えられた問いや問題には人間よりも賢く答えることができるようになります。例えば、「レントゲン写真から癌の病巣を見つけたい」という問いに、人間以上の精度とスピードで癌を識別できるAIはもはや実現しています。他にも、裁判の判例を探す、故障の原因を識別する、指定された目的地まで車を運転するなど、これまで人間にしかできなかったことをAIはこなせるようになりました。

そんな時代に人間に求められる能力は、問いや問題を作る能力、AIを使いこなす能力、結果を解釈し活用する能力などです。将来、AIが進化しこのようなこともできてしまう時代が来るのかも知れませんが、当面、そんな心配は不要でしょう。なぜなら、このような人間の知的能力の仕組みが未だ解明されていないからです。仕組みが分からなければ、アルゴリズムを見つけることはできません。アルゴリズムが分からなければプログラムはかけません。したがって、このような能力をAIに持たせることはできないのです。

私たち人間は問いや問題を作る能力を磨き、答えは機械に任せる。人間とAIは、そんな関係を築いてゆくことになるのでしょう。

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【新規】デジタル・トランスフォーメーションとは何か p.6-7
【新規】DX事業とは何をすることか p.44
【改訂】DXを支えるテクノロジー p.52
【新規】システム・アーキテクチャーの変遷 p.53
【改訂】DXを実現する4つの手法 p.55
【改訂】DX案件の獲得にソリューション営業は通用しない p.131
【新規】「提言」をきっかけに案件を創る p.132

サービス&アプリケーション・先進技術編/IoT
*変更はありません

サービス&アプリケーション・先進技術編/AI
【新規】特化型と汎用型の違い p.13
【新規】知能・身体・外的環境とAI p.79
【改訂】機械学習の方法 p.95
【新規】AIに出来ること、人間に求められる能力 p.111

クラウド・コンピューティング編
【新規】クラウド・サービスの区分 p.43
【新規】クラウド利用の推移 p.104

サービス&アプリケーション・基本編
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開発と運用編
*変更はありません

ITの歴史と最新のトレンド編
*変更はありません

ITインフラとプラットフォーム編
【改訂】サーバー仮想化とコンテナ p.89
【新規】コンテナのモビリティ p.91

テクノロジー・トピックス編
【改訂】IntelとArm p.22
【新規】Armが狙う3つの分野 p.27
【新規】CDP(Customer Data Platform)とは p.30
【新規】Pelionが目指す「打倒GAFA」 p.31
【新規】スーパーコンピューター編を新設 p.33〜42
  スパコン「京」後継機、名称は「富岳」に決定
  大量のデータ処理への要望(シミュレーション)
  スーパーコンピュータの誕生
  スカラープロセッサとベクトルプロセッサ
  ベクトルプロセッサに向く演算=行列演算
  数値予報
  ベクトルからパラレル/マッシブ・パラレルへ
  ベクトルからパラレルへ
  Armと富士通が共同開発したSVE

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