大学生活の夏休みを利用して"人工知能"を学んでみた(更新中)

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今、話題になっている人工知能について調べてみました。
※更新中

目的、勉強した理由
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なぜ、急に人工知能が話題になってきたのか
どのように、人工知能は出来ているのか
現在、人工知能はどこまで進んでいるのか
今後、人工知能は仕事(社会)にどのような影響を及ぼすのか

以上が気になり、人工知能について学ぶことを決めました。

###補足
上記の疑問の答えをすべて書くわけではありません。
人工知能の動向・経済面とプログラミング面で学んだ
自分の感想を書きたいと思います。
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使用した教材・参照
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[動向・経済]
・人工知能と経済の未来 2030年雇用大崩壊(書籍)
　http://amzn.to/2xFS5RF
・人工知能は人間を超えるか(書籍)
　http://amzn.to/2jvoWSU
・図解入門 最新人工知能がよ~くわかる本 --人工知能の最新動向を基礎から学ぶ-- (書籍)
　http://amzn.to/2xGvbtJ
・人工知能が人間を超える シンギュラリティの衝撃(書籍)
　http://amzn.to/2y5PpNt


[プログラミング]
・TensorFlow x Python 3 で学ぶディープラーニング入門(オンライン動画)
　https://www.udemy.com/tensorflow/
・[NumPy・Python3で]ゼロから作るニューラルネットワーク(オンライン動画)
　https://www.udemy.com/neuralnet/
・みんなのAI講座 ゼロからPythonで学ぶ人工知能と機械学習(オンライン動画)
　https://www.udemy.com/learning-ai/
・ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装(書籍) ※
　http://amzn.to/2jy2JE3

※は最後まで終わってません。

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人工知能はどこまで進んでいるのか(動向・経済)
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メディアで、人工知能は「人間の見方か？敵か？」「人間を超える」「人間の仕事を奪われる」など
言われていますが、本当にそんなに進んでいるのか？
AIは「汎用型人口知能(強いAI)」と「特定型人工知能(弱いAI)」の2種類に分けられます。

汎用型人工知能(強いAI)とは、人間同様に言葉を理解し、いろんな場面や状況に応じて、対応出来る
人工知能を意味します。例として、アニメのドラえもん、鉄腕アトムなどが挙げられます。
企業は汎用型人工知能を目指していますが、まだ開発されていません。

特定型人工知能(弱いAI)とは、強いAIの研究や実用化する段階にあるものです。
また、ある課題に特化した人工知能を弱いAIと言う場合もあります。
例として、囲碁に特化したAIの「AlphaGo」や
人間の感情を読み取るのが得意なSoftBankの「Pepper」などが挙げられます。

人工知能によって仕事が奪われたり、経済構造を大きく変えるのは
<b>汎用型人工知能(強いAI)</b>のほうを指します。
今、メディアなどで話題にしている人工知能は、強いAIの一部である弱いAIです。
人間を超えたり、仕事を奪うほどの知能が出来るのには**まだ時間がかかる**と思います。

しかし、人工知能の最新動向を見ると、強いAIの実用化段階にあたる弱いAIは
かなりのスピードで進化し続けているので、いずれは強いAIが実現すると感じました。

###シンギュラリティ
時間がかかるとはいえ、いつか人工知能が人間を越えるでしょう。
強いAIが登場し、AIが人間の知能を越えて、社会構造が大きく変化し、
もう後戻りできない世界になってしまう時期を**シンギュラリティ(技術的特異点)**と言います。

シンギュラリティは、今起こっている第3次AIブーム(後で説明します。)によって、広がり、最注目されています。また、ムーン法則に従って、シンギュラリティが起こると予測される2045年問題もあります

詳しく以下に詳しく書いてあります。

シンギュラリティ wikipedia
http://bit.ly/2y6fU5C

『人工知能』が支配する近未来。 2045年問題。シンギュラリティ(技術的特異点) の危険性
https://matome.naver.jp/odai/2140357124430889101




なぜ、急に人工知能が話題になってきたのか(動向・経済)
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実は、過去にも人工知能ブームは起こっています。
1956年に第1次AIブーム、1980年に第2次AIブームが起こりました。

過去のブームの内容が気になる方はwikiで見られます。
1956−1974 第1次AIブーム http://bit.ly/2xU4IJ4
1980–1987 第2次AIブーム http://bit.ly/2xUdZRr  

今起こっているブームは第3次AIブームです。(2006年から)
第3次AIブームが起こる主なきっかけを以下に書いておきます。
・ディープラーニングの発明**(重要)**
・インターネット、検索エンジンの登場による大量のデータ(ビックデータ)
・近年のコンピュータの高性能化
・ILSVRCでトロント大学がディープラーニングで圧勝
・Googleの猫
###DeepLearningの発明
DeepLearningとは、人間の脳を模したアルゴリズム「ニューラルネットワーク」を多層にしたものです。
ニューラルネットワークとは、「人間の脳は、細胞同士が電気信号で行き来しているため、
コンピュータでもその構造を再現できるのではないか」という考えで開発されたアルゴリズムです。
簡単に言えば、脳も電気で命令を送っているため、電気で動くコンピュータでも出来るという考え方です。

DeepLearningの考え方は昔からありました。しかし、当時のコンピュータでは実用化が不可能でした。
近年、コンピュータの高性能化、ビックデータ、インターネットの登場で
DeepLearningの実用化が可能になりました。

DeepLearningは画像認識を得意としています。
2012年には、画像認識のエラー率を競う大会ILSVRCで
トロント大学はDeepLearningを使用して圧勝しています。
大会では、数年間エラー率26%付近を競っていましたが、トロント大学はエラー率17％の記録を出しており、その後の大会は、DeepLearningが主流となりました。

もう一つ、DeepLearningを使用した有名な発明(Gooogleの猫)
があるのでそちらの内容を以下に書いておきます。


###Googleの猫
Googleの猫とは、2012年に「Google社が初めて人工機能で猫の認識に成功した」という
内容です。一見あまり凄そうには見えませんが、とても最先端な発明なので
詳しく内容を書きます。

Googleの猫は、人間の脳を模したアルゴリズム「DeepLearning」を使用
しています。

最初の人工知能は
人間でいう、生まれてきたばかりの赤ん坊です。

Google社は人工知能(DeepLearning)に
一週間かけて、Youtubeの画像データ100万枚を送ります。(データは無作為)
人工知能で学習材料となるのが、大量のデータとなります。

人工知能は一週間ひたすらDeepLearningで学習します。
そして、最終的に出てきた画像が猫の特徴をうまくとらえた画像でした。

以下のサイトでGoogleの人工知能が学んだ**猫**が見れます。
http://bit.ly/2y5SGMO (Google公式ブログ)

これは、幼いときに本や道端で猫を見て、猫の特徴を学習していくのと
同じことが起こったのです。
人間は気が付けば、猫や犬の区別もできるようになっています。

今の人工知能は、認識の部分では、動物の特徴を**自分で**学習していくという
ところまで来ています。
このような発明により、世界を驚かせ、第3次AIブームが起こりました。



更新中(プログラミング面も)
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