ディープラーニングと働き方改革が進まない日本の現状

ディープラーニングと日本の働き方

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AIに仕事が奪われると妄想している人がいますが
奪われるという言葉は適切ではなく代替されるという事。
これは経済学者「井上智洋」先生が2年くらい前に言っていた言葉。

 

井上智洋先生いわく、我々人間の仕事は
半ば機会が汎用性が多い仕事ゆえに
今後の人間としての生き方は「クリエイティブ」な仕事が求められる
というので私は2年前半信半疑で聞いてました。

 

そもそもAIがここまで発達したのには
「ディーブラーニング」という「機械学習」が発達したおかげで
AIが受容型が多かったのがAI同士が「解析」「研究」「実行」
という流れを組めるようになったのも
「ディープラーニング」の成果ともいえる。

 

最近「ディープラーニング」の勉強をしていて
色々と分かってきた事があったので紹介します。

 

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ディープラーニングが発展した先にあるのは人間の自由

 

ディープラーニングというのは現在どんな事ができると思いますか?
何かAIに自我生まれてAIが破滅的思想を持つようになり
いずれは戦争へという流れになるんじゃないかって
妄想してる人が多いと思いますが、それは違います。

 

まずディープラーニングさせるのにも
プログラミング言語が必要になります。

 

それが「Python(パイソン)」になります。
PythonはYouTubeやインスタグラムといったサービスを開発した
プログラミング言語として有名ですが、
実は機械学習「ディープラーニング」を組む上でも
重要なプログラミング言語となっています。

 

現在機械学習でできる事は
「Pythonでの指示」をして
「AIに学習をさせる」。
更に学習した内容をさらに深層学習させて
「AIに知識を蓄積させる」ということができます。

 

つまり仮定Aという物体を
仮定A+Aという場所に移動させたい場合
仮定A+Aへの道の行き方を知らないので
繰り返し仮定Aに行き方を学習させます。

 

学習を繰り返した仮定Aは
仮定A+Aの行き方を学び、
さらにはどうすれば早く辿りつけるのか
どうすればぶつからずに辿りつけるのか
効率性を学習します。

 

これがディープラーニングというものです。
この機械学習はAIが独自で学習するものもあれば
人間がPythonを使って細かな指示をして
学習させる方法もあるので現在の所
AI独自で解析+分析+判断+実行という流れを
プログラミング言語なしで行うには
まだまだ先というのがあります。

 

ただ、ディープラーニングができた事により
今までになかった発想が生まれ
人間の知能では計算しきれなかった答えを
導きだせているのはAIなのです。

 

つまり今後ディープラーニングが発展していけば
人間が今まで当たり前に思っていた事(現実)が
AIの進化によって(非現実)的発想が生まれやすくなる
環境が構築されるということになります。

 

ディープラーニングには現在ライブラリというものがあり
そのライブラリはGoogleなども参加していて
ライブラリの中にAIの学習開発キットが沢山あります。

 

その学習開発キットを使うようになると
AIに機械学習を組めるようになるので
人間が独自に設定したプログラミング学習を組まずとも
このライブラリを用いてデータをインポートするだけで
~AIが完成した状態が提供されるということもあり
今後このライブラリの発展も楽しみの1つとなりうる。

 

このライブラリが発展していくと
機械学習のスピードは恐ろしいほど短縮化され
データが最適化された後の状態を
Pythonを用いる事によってインポートすれば
データ学習用AIが完成してしまうという。

 

これにより人が常に構築まで時間かかっていたものが
大幅に短縮され別の自由な時間に割り当て可能となるために
AIの発展が人の自由を生むという流れが生まれやすくなる
というのもディープラーニングの発展が
歓迎されている状況になっています。

 

人工知能って何がすごいのか?わかりやすい解説。Deep Learning、neural networkのすごさ。

参考学習本:ゼロから作るDeep Learning

 

ディープラーニングの応用は人の可能性を生むのか

 

人の発想には限界があると私は思う。
特に人間の場合「過去の実績」「経験」を基に
割り出された答えしか出さないので
「可能性」という分野における経験が不足してしまうのではないかと
思っています。

 

目の前に坂があるとしたらそれは急斜面の坂なのか
緩やかな坂なのかを判断するのは
人間の視覚でしかない。視覚から判断し
人間は「これは危ない」「これは安全」というのを
判断することができるのでこれをAIに判断させるとなると
どのように応用されるのでしょうか。

 

AIの場合は大量のデータを見てまずは
この坂の形状を計測、そしてどのくらいのスピードなら
安全に降りられるのかを計測します。
そして計測されたデータを瞬時に判断し
行動することができる。

 

視覚だけで判断する要素しかない人間にとって
ディープラーニングで蓄積されたAIは行動スピードが違うというのが
この時点で把握できるでしょう。

 

機械学習・ディープラーニングのラベリング作業を半自動化

つまりディープラーニングの応用は
人間が起こすアクションの大幅な短縮化を実現し
機械学習されたAIはさらに経験を学習することで
応用させる為のデータを構築できるというのは
人間ではなし得なかった可能性ではないだろうか。

 

例えば新人バイトを例にすると
新人バイトに教育させるにはバイトリーダーが必要。
バイトリーダーの仕事は新人バイトに時間を割いてしまうので
バイトリーダーが割り当てられていた仕事は空いてしまいます。
バイトリーダーの仕事分誰かが割り当てを行う必要があるので
バイトリーダーの仕事を学習した人を割り当てなければいけないので
その分だけ他のバイトの仕事も割り当てが必要になる。

 

こうゆう風に慣れない仕事を人がやると
割り当て可能な仕事が増える為に
従来やっていた仕事が空いてしまうという弊害が生まれます。

 

これをディープラーニングで機械学習されたAIが担当すると
すでに知識として割り当てされた仕事がプログラミングされているので
その仕事(タスク)をこなすだけ。という現実が待っています。

 

さらに受容型AIではないのでディープラーニングで
AI同士効率化をすることができるので今の仕事よりも
スピーディーにタスクをこなす事ができる。

 

これが生産性向上するという事になるので
仕事の生産性向上にはAIが必要というのもなんとなくわかりませんか?

 

労働時間(タスク)+労働賃金(コスト)が人間の場合かかるので
今後の新人教育に関してはAIが用いれられる
可能性が高くなるのではないかと思います。
ディープラーニングされたAIを用いる事で
汎用性のある仕事がAIに代替されるという流れは避けられないという
現実があるのですから人間がこの先何をしなければいけないのかは
喫緊の課題ともいえるのです。

参考書籍:人工知能が変える仕事の未来

 

ゲームとディープラーニングとの関連

 

テトリスを学習させてみた

 

テトリスを例にします。
機械学習されたAIがテトリスをプレイする動画です。
これは面白いです。ホントに。

 

学習されたAIはどの位置にどのブロックを置けば
ブロックを効率よく消せるのかというのを学習していきます。

 

最初のうちは簡単にブロックを積みあ上げていくばかりなのが
学習させていくと効率よくブロックを消せるようになっていきます。

 

このようにゲームでも応用されて
ディープラーニングでAIの進化が見れます。

 

今はテトリスだけですがこれがシューティングゲーム
サッカーゲームとなるとAIが独自に判断し
動くスピード・撃つスピード・命中率に関しても
かなりの割合でプレイヤーを凌駕していく流れが止まらなくなるし
今後はAIの発展でプレイヤーが代用型AIを駆使して
戦う時代がくるのではないかと言われています。

 

AI VS AI

 

近未来の話にみえますが
これは現実にやってきます。

 

本来あるべき成長していく過程を見られない日本の現実

 

世界では日本同様に高齢化社会に向けた政策として
「一部の国で年金に頼らない国作り」が進められています。
つまり「ベーシックインカム」です。

 

ベーシックインカムの場合日本の生活保護と違うのは
全世帯型社会保障制度なので
日本の生活保護は一部の貧困層のみをターゲットにした政策と違い
日本人なら全員受けられるはずの社会保障制度となりうるはずです。

 

ただ、日本の場合世界に遅れを取っているのは
社会保障制度だけじゃなく経済成長率もかなりの割合で
成長が停滞しちゃっているので成長が見込めない現実を受け入れて
今後は社会保障に頼らない国作りが進められようとしています。

 

30代の私の世代だと株投資を促す為の政策
「NISA」だったり、年金でいうなら個人向け年金「iDeCo」。
さらに社会保険料増加を防ぐ為に、社会保険料の変わりに
介護保険料増加という先進国とはありえないぐらい
自立社会型の政策を推し進めているのが現状です。

 

さらに会社に副業を認めさせたり
長時間労働是正させてワークライフバランスと称した
「働き方改革」も進められています。

 

日本は先進国と言われるが本当にそうなのかと疑問に思う場面も
AIの進化は眼でわかるが、日本の今の経済成長率は
目でわかるくらい停滞しているので
今後AIが発展していってもそれに対応できる人がいるのかという
疑問さえあります。

 

政治家がAIに仕事を奪われると思ったら
本来あるべき成長過程が崩され停滞してしまいますし
今後政治家や官僚の考え方1つでディープラーニングによって
学習されたAIの汎用は遅れます。

 

本当の幸せとは働くことではなく
遊ぶ事だと思うし、自由な発想で余裕ある人生を送る事だと思う。
またそれに制度や開発資金が追い付いてない現状を見ると
日本だけ特化して貧困国家として加速していきそうで怖いですね。

 

私の考えは2年前の井上智洋先生が言っていた事なので
井上先生いわく「AIに仕事任せて人間は遊んだ方がいい」というように
日本もそんな時代が来るのかなって淡い期待となっているのが寂しい。

 

今の日本の社会「働くことが正義」という社会が
まだまだ風潮として存在しているので
日本だけが「安い労働コストで働かせてしまえばOK」という
流れになっているので変革時期を見誤るとこのまま
先進国の外注先として定着してしまうのではないかと思う。

 

本来あるべき働き方なんて考えずに
どうやれば働かずに遊んで暮らせるのかとか
どうやったら働かずに
自分の好きな事をできるのか
という発想にならない限り厳しい。

 

「議論再燃!ベーシックインカム」(1) AI時代にはBIが不可欠 井上智洋・駒沢大学准教授 2018.5.22
【大竹まこと×井上智洋×はるな愛】 全国民に月7万円! AI失業時代の社会保障制度・ベーシックインカムって何?

 

参考書籍:人工知能と経済の未来 2030年雇用大崩壊

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