人工知能と差別化できる5種の仕事!機械との競争に生き残れる職業とは?(後編)

前編では、創造系と芸術系の職業が何故人工知能やロボットとの競争に勝てるかについてご説明しましたが、後編では発展形・厚生系・教育系が生き残っていく理由についてご説明していきます。

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人工知能と差別化できる5種の仕事!機械との競争に生き残れる職業とは?(前編)

将来、人工知能やロボットの技術が進歩してきた時、人工知能に人の仕事が奪われてしまう一方で、人工知能に奪われにくい仕事というのも多々あります。その中には、人間にしかできない仕事もあれば人間にやってほしい仕事もあるでしょう。人間の仕事が全く無くなってしまうわけではなさそうです。

それでも、人工知能が全く進出してこない仕事はありません。創造的な仕事は人間の領域だと言われていますが、小説を書く人工知能や絵を書く人工知能は既に作られています。人工知能にも得手不得手はありますが、どんな分野においても人工知能は人のライバルになるでしょう。その中で、人が有利に戦える仕事にはどんなものがあるのでしょうか?

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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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