人工知能から判明したグーグルがヤヴァい話。

2016.2.16|2 ITCのこれから

人工知能について
最近いろいろと情報が入ってきます。
 
最近、ヤヴァいことに気がついたので
シェアしたいと思います。
 
週刊誌とかでは、
20●●年までに人間の仕事が奪われる!
 
みたいな論調で取り上げられたりしますが
そんな話ではないです。
 
というのも、
 
現時点の人工知能の技術は万能ではなくて
出来ることと、出来ないことがはっきりしているからです。
 
そこを理解してから
何だか不安を煽るだけの取り上げ方に接すると・・
何だかなぁって気分になります。
 
 
10年前の人工知能ブームが一度去って
なぜ今、3度目の人工知能ブームが訪れているのでしょうか。
 
ひとつの理由は
 
これまでの技術では
人間がコンピューターに教えてたことを
ある条件つきで
コンピューター自身が学べるようになったから。
 
ある条件とは、「ビッグデータ」です。
事実を集めた膨大なデータのこと。
 
これが使えることが条件です。
 
そして、ビッグデータがあれば
コンピューターが自分で学習ポイントを
見つける技術が生まれたのです。
 
その技術が、Deep Learningです。
(ディープ・ラーニング)
「深層学習」と訳されています。
 
 
この深層学習の技術によって、
画像を区別する能力でコンピューターは
すでに人類を超えました。
 
最近では、将棋の腕前が
ついに名人を超えたとも言われます。
 
その結果、人間が考えつかなかった
指し手すら編み出してます。
 
昔は人間が考えた指し手(棋譜)を
勉強していただけのコンピューターですが
 
今では人間が思いつかない手を考え出す。
その一端をプロ棋士ですら学ぶ時代です。
 
その結果、プロ棋士同士の対戦でも
コンピューター棋譜を知っているかが
勝負の分かれ目になる場面がでてきてます。
 
 
さて、コンピューターが学習する
ビッグデータですが、それに関連して
グーグルの研究者が、
word2vec (ワードツーヴェック)
という技術を公開しています。
 
これは、
 
単語(word)を ベクトル(vec)へ(to=2)
変換する技術です。
 
どういう技術かというと
言葉の意味を、数字で表現できるのです。
 
それで?何ができるの?って感じですが
 
数字ですから、コンピューターは得意です。
つまり、言葉を扱う方法が増えたのです。
 
例えば、
こんな計算ができるようになりました。
 
王 ー 男 + 女 = 女王
 
「王」という言葉から「男」の意味を
引いて、「女」の意味を足すと
「女王」になる、ということです。
 
 
当たり前ですか?
 
人間なら、幼稚園生でも解けるクイズですね。
 
 
ですが、以前の技術ではこうしたことが
コンピューターは苦手だったのです。
 
人間がいちいち教えてやらなければ
動かなかったのです。
 
そのせいで、
 
人間がコンピューターに分かる言語で
ルールを書き続けたり
 
人間がデータを予め用意し続ける
必要があったのです。
 
10年前の人工知能ブームが去ったのは
人間側がコンピューターに教えることに
疲れ果てたからでした。
 
そう。
 
今回のブームの一番の違いは
人間が教えなくても、
ある程度、コンピューターが
学習できるようになったことです。
 
 
さて、ここからが本題です。
 
 
この word2vec の技術を使うと
SEO対策でよく言われる
「リライト」には意味がなくなります。
 
小手先でリライトしても
内容が同じであることを
容易に判断できるようになりました。
 
そう。
 
言葉を置き換えるリライトしても、
グーグルはお見通しだということです。
 
コンテンツの内容を重視する方針を
グーグルは公表しています。
 
word2vec のような技術を使ってるので
いくらパクっても、
グーグルにはバレますよ。ってことです。
 
 
これって、ヤヴァくないですか?
(づづく)
 
 
 
(追伸)
 
現在の人工知能技術の限界も
いずれは新しい技術で解決できるかもしれません。
 
ですが、いまのところビジネスは
人と人とのコミュニケーションが基本と
いうところは変わっていません。
 
そこに、立ち返ってみれば、AIとの闘い(?)で
人間の強みを活かすには、
こっちが本線じゃないかって、つくづく思います。

実は王道な話。
 
実践してみた結果とかも近日報告しますね。

 

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