人工知能に奪われる4種の仕事!ロボットや機械によって消えてなくなる職業とは?

今後数十年の間に人工知能やロボット工学が飛躍的に進歩し、人の代わりに仕事をするようになると言われています。そうなると必然的に人の仕事が奪われ、職を失う人が出てくるでしょう。野村総合研究所の試算では、20年後には実に労働人口の半分がロボットに代わるとされています。つまり、二人に一人はロボットのために今の仕事を失います

技術の進歩で人が仕事を失うというのは今に始まったことではありません。しかし、人工知能の発達はそれの比ではないのです。単純作業しか出来なかったロボットが知性を持ち、今まででは考えられなかったような知的労働の世界にまでロボットが進出してきます。そこで、各種研究機関や報道機関の調査を参考に、今後数十年の間に消える仕事について考えてみたいと思います。

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OpenAIってなに?人工知能支配への抑止力を目指す非営利研究機関

企業家イーロン・マスク氏が出資して設立したOpenAIという企業をご存知ですか? OpenAIは人工知能を研究する企業ではありますが、OpenAIが他の組織と違うのは、OpenAIが「非営利団体」であり、且つ「研究内容を公開・共有」するという点にあります。

2015年12月に設立された組織なので本格的な活動はまだ始まっていませんが、世界的にも人工知能に注目が集まり、あらゆるコンピューターに大なり小なり人工知能が搭載され始めている現代において人工知能はある意味ドル箱の技術です。それを営利目的に使わず、しかも研究内容を公開して共有しようというのですから何を考えているか分かりません。そんなOpenAIの目的や意義について考えてみます。

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ディープラーニングの人工知能は囲碁や将棋やチェスをどんな風に考えて指すのか?

Googleの人工知能がプロの棋士に勝ったというニュースが日本中を駆け巡りました。あまり詳しくない人にとっては何が凄いのか分からないニュースですが、将棋・チェス・囲碁の中で最も手数が多いのが囲碁であり、人工知能がプロに勝てない最後のボードゲームとも言われていたのです。

手数の多さが戦いの難しさに必ずしも直結するわけではありませんが、今までの人工知能は総当り式や得点方式でモノを考えて次の手を考えていたため、普通の対戦の時間内で囲碁の棋士に勝つのはまだまだ先だと考えられていました。しかし、ディープラーニングの登場で「手数の多さ」は人工知能の障害になったのです。一体、ディープラーニングを活用した人工知能はどのようにして囲碁や将棋を打つのでしょうか?

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真の人工知能って何?チューリングテストと知能、ディープラーニングは人間を超えるか?

ディープラーニングという手法を用いることで、ニューラルネットワークで構成された人工知能がかなり人間に近い思考方法で物事を考えられるようになってきた事が分かりました。

では、これからの人工知能は人間を超えることができるのでしょうか? その問に答えるには、人間とはなにか、人工知能とはなにか、そして真の人工知能とはなにかについて考えなければなりません。

ちなみに「ディープラーニングとか、ニューラルネットワークなんて知らない」という方でも、本記事では特に技術的な話はしないので、気軽に読んで頂ければと思います。

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深層学習(ディープラーニング)を素人向けに解説(後編)―特徴選びの重要性、機械はどうやって物事を理解するのか?

前編では延々とニューラルネットワークの説明が続いてしまいましたが、今度はそのニューラルネットワークでどのようにしてディープラーニングを行っているのかについてご説明してこうと思います。

ディープラーニングというのは、基本的には「物事を理解するための手法」に過ぎません。その際に、ニューラルネットワークが使われると言うのはご説明のとおりです。

では、一体それはどのようにして使われているのでしょうか?
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深層学習(ディープラーニング)を素人向けに解説(前編)―基礎となるニューラルネットワークについて

最近、Googleが開発したDQN(Deep Q-Network)と言う日本人からするとユニーク名前の人工知能が話題になりました。これには、ディープラーニング(Deep Learning)と言う人工知能の学習手法が用いられており、同様の手法を用いた人工知能が従来の人工知能の学習能力をあっさり上回ってしまったと世間を騒がせています。

しかし、このディープラーニングというのがいまいちよく理解されていません。非常に有用な手法であり、今後のビジネスに深く関わってくるということもあって専門家向けの解説は多数見受けられるのですが、素人向けの解説があまりありません。

本記事では、プログラミングや人工知能について全く詳しくない素人の方にも分かりやすくい形でご説明していきたいと思います。

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