「AI vs. 教科書が読めない子どもたち 」を読んでいます(その1)：人間は１００万個見ず、１０個見ればわかるようになる

AI vs. 教科書が読めない子どもたち 
新井 紀子  (著) 

を読み始めました。

シンギュラリティ、AIが自身よりも能力の高いAIを作り出せる。

東ロボ君、AIにどこまでできて、できないことは何か。

第1次AIブーム、推論と探索、その後チェスのディープブルー。

迷路やパズルが解ける。

複雑な問題には無力なフレーム問題。

第二次AIブーム　エキスパートシステム、専門的な知識に特化。

法律家は法律だけでなく常識や感情を判断。

医療診断はあいまい、数値化できない表現が難敵、しくしく痛む。

文字になっていない知識の言語化が膨大。

第三次AIブームが今。ウェブ上に大量のデータが増殖し、機械学習とその一分野のディープラーニング。

第２次までは論理、AならB、BならC,ならAならC.

論理では犬と猫を見分けられない。

統計的な手法、イチゴを見て、これがイチゴと教えてもらう。

AIは課題の枠組み（フレーム）を決めないと働かない。

課題を設定する。物体検出、写真を見せ、何が写っているか判断。

イチゴは円錐、必ずしも円錐ではない。

イチゴは赤、熟してなく薄いものもある。

人間は１００万個見ず、１０個見ればわかるようになる。AIはできない。必要なのがビッグデータ。最低でも万、億の単位。実用化には低コストになる時代をまった。

イチゴの画像を大量に集める。

これがイチゴと教えるデータを作る。教師データ。

どの部分に何が写っている人間が作るので労力、資金が必要。

一般物体検出は、スタンフォードのイメージネットというデータを世界中で使う。

続きます。