ニコニコ大百科

>>749-750
哲学や倫理学のことカスと言う時点であなたの引用してる松尾教授の姿勢とは矛盾する。彼は哲学の領域認めてるから人文系とも対話してるのだろうし、自身は得意ではないとはいえ社会的影響についても語っている。

あとウイルスが目的を持つとは言葉使いによると思う。
常識を説明するのもアレだが生物学では目的はないものとして自然淘汰を説明するよね。そういう意味での目的については松尾教授はどのように使うのかな？という意味での>>744の引用へのレス。まぁ言葉は多義的だから別に糾弾する目的ではないが。

あとビジネス利用は勿論話していいと思うがなぜそれだけ話さないといけないとあなたが限定するのかわからない。
例えば飛行機を利用したらこれだけ素晴らしい未来が来ますよというのはビジネス的動機でもあるが人生観でもあり得るだろう。
上の方でも似たこと、AIについて何か一つに人いたと思うけど、とりあえず喧嘩したいわけではないのであまり荒い言葉は好きではない。

あなたもせっかく色々引用してくれてるので私も専門家の意見引用しよう。

例えばウェンデル•ウォラック氏。この人はそのものずばりロボットに倫理を教えるのはどういうことかという事を研究してる。
https://allreviews.jp/review/2841

氏が引用する様に倫理学の分野では徳倫理学、功利主義、義務論がそれぞれ主張と批判を相互になされており一概に決着のつくところではない。氏の想定するゴールは遠いものだがしてはいけないわけでもないように思う。彼は機械道徳というのを目標にして開発するとしている。これは人間の道徳、価値観に対する感受性をシステムに実装し、システムが意思決定をする際にそれを尊重することを目指してる。


あとよりよき世界のためのAIグローバルサミットというのを国連機関の国際電気通信連合は行なっている。他の技術同様にAIについてもあらかじめ社会にどう埋め込むかの議論は有益だと思う。
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000035.000022539.html

あと基本の基本みたいな話で恐縮だが哲学なき科学というのはそれはそれで無理だろう。技術の話全てに必要かは別として社会のために技術はあるのだから、例えばこういう常識的なものまでカス扱いは良くないと思う。

“教育の効率化”への警鐘　ノーベル物理学賞・梶田隆章61歳が語る「文系学問はなぜ重要か？」
https://bunshun.jp/articles/-/36697

まぁ人工知能の哲学で別に記事を立てるとか棲み分けが必要とかなら話としてはわかるけど。

>>751
哲学というよりイデオロギー的になってるような気が…。

人工知能に限らないけど、特定の技術について話をしているときに、理論や手法、仕組みを理解せず、よく分からないままふんわりとしたイメージでイデオロギー的な話をするのはあんまりいい顔されないゾ。

中身も分からないのにどうやって価値判断ができるんだよ、方法論の話に善悪論を持ち込むなよ、…って印象を持つ人も多いんじゃないかな。

>>753
あと「社会の為に技術がある」というのは(否定はしないけど)あんまり学術の世界とは馴染まない考え方なんじゃないかと思うゾ。
現実の社会システムがそういう性質を持っている分、油断すると「社会の役に立たない技術は必要ない」、「社会が技術の有用性を判断する」という方向に一気に走っちゃうからねぇ…。

>>754
大体イデオロギーって現代技術に関してはかなりふんわりとした認識しかないことが多い。蒸気機関も宇宙開発もイデオロギーがまず先にあって、後から技術がついてきた。そういうのに無限の可能性を感じた人々が熱心に投資をすることで、結果それが実現してしまう。まさに嘘から出た真。

面白いのが、蒸気機関も宇宙開発も当初多くの専門家が大して役に立たないと言っていた。専門家は現代技術のスペシャリストだが、未来技術のスペシャリストではない。そして大事なことだけど、それをどう使うか考えるスペシャリストでもない。

＞学術の世界とは馴染まない考え方なんじゃないかと思うゾ

学術世界の人間はどのような技術が有用かどうかという決定権を握っていないことが多い。研究するためにはお金が必要だし、そのためには研究に投資してくれるよう国や企業や民衆を説得する必要が出てくる。
結果として技術は総合的に社会に必要なもが伸びていく。
でもこれは別に悪いことじゃない。むしろ社会に必要でない技術に無駄な資源を割り当てるべきじゃない。資源は無限じゃないんだから。

予算案を考える役人も多くの場合は技官(技術官僚)だし、科研費の審査を近い分野の研究者がやることが示す通り、技術の価値判断こそ専門家の仕事だと思うけどね。

まあ計算機科学の課題として見るか、制御工学の要素技術として見るかで考え方も変わるからねえ。

>>755
　人工知能においてはそうした乖離がかなりデカい気がする。具体的には関連する分野が大きすぎて、技術から社会影響、倫理までの範囲網羅するのは不可能なレベル。
　3IUg4pqvHy氏みたいに技術関連から言及する人もいればZVoO5i2JkL氏みたいに哲学・倫理の人文系の側面から語る人もいるけど話が噛み合う事は恐らく無い。既存の技術分野でもそんな話はごまんとあったけど、こと人工知能においては感覚的に知能や自我の定義といった哲学分野まで足突っ込んでるように見えるからなのかもしれない。

>>757
まあ、ニコニコ大百科だし好きなことを好きなように書けばいいとは思うけど…

工学部の中にいたことがある人ならわかると思うけど、中の人たちが機械ばっかり相手にしてると思ったら大間違いで、市場規模推計(開発した技術がどれだけ社会で使用し得るのか)、効用賦存量評価(導入が進んだ場合どの程度効果があるのか)みたいなこともかなりやるのよね。

例えば建築学科とか半分法学部みたいな世界で、建築基準法で建物の強度を考える時、経済活動への影響と人命保護のバランスをどのように取るか、とか割にシビアな問題もあるわけ。そういうのってひたすら調査を積み上げたうえで、妥協に妥協を重ねてぎりぎりのバランスを決めないといけない、つまり極めて政治的な問題を含むのよ。

正直なところ、何も知らないのに自分のイメージを哲学・倫理と称して連投したり、エンジニアを「どう使うかを考えるスペシャリストでない」とか言うような認識を示されても、返答に困るのよねぇ…。

>>750
心理学とか経済学とかもそうだけど、一個一個の因果関係が不明確だとどうしても大雑把なモデル化しかできないから、”耳学問”にちょうどいいサイズになっちゃうんだろうね。

AIという言葉は人間が行っていた数々の知的労働で代替可能なものを機械化する絶好の大義名分。AIが今ほど権威の無かった頃は、人間の知能は頼りになるもので労働では代替不可というトンチンカンな常識が圧倒的に支配的であった。これは手作りの方が美味しくなるとかいうのと同じ。
AIとかいうファジーな多義語はあくまで言葉で、道具である。AIを構成するビット演算は結果以上の使い方が出来ないが、このAIという便利な言葉は是非色んな先生方に権威付けして使いやすくして頂きたいところである。

>>758
　字面だけ見て語ってはいるけど具体的なシステムの設計、中身や運用については無知って人の方が大多数ってのは確かにあると思うんだよなあ……。決して人文系の見識だけでは語れない分野であるのは間違いないと感じる。
　後、ビジネスや学術を問わず、どのレイヤーでもエンジニアの見識は必要。当の哲学者側からも「システムの知識が無いから語れない」という意見はあったりする。

https://wired.jp/2017/07/04/jean-gabriel-ganascia/

逆に、哲学的な領域の知見が全く必要ないかと言われればそうでもない。

https://note.com/ldcjp/n/n388ea555a9ef

この記事で言われてるように、「人間とは何か」というフレームからシステムの設計をしたり、エンジニアリングをしたりする事もある。だから理想を言ってしまえばシステムと人文系の双方のリテラシーが無いと上手い議論にはならないんじゃないかと思う。

ただしどちらの見識もないのに社会がこうなったらいいなみたいにただ妄想を垂れ流すのはNG

>>751-753
なんか苛烈な批判がIT方面から哲学や倫理に飛んできてるのは、喩えるなら哲学系が「料理」を作らないし、「料理」の研究もしないからではと思う

AIもそれ以外も、ソフトウェア開発やプログラミングなどのポートフォリオは「料理」に喩えられることが多い
https://www.itmedia.co.jp/news/articles/1908/23/news035_3.html
>「AIは難しくない」　誰でもエンジニアになれる理由
>メルカリ取締役CPO（Chief Product Officer）の濱田優貴
私はよく料理に例えます。おいしいパスタを作ろうというとき、小麦粉の選定から始めるのか、乾麺で間に合わせるのか。
乾麺はその辺に売っているじゃないですか。それで済ませれば良いのに、気付いたら小麦粉の研究を始めてしまう人がいます。そこがもったいないなと。やりたいことが今ある材料だけでできないときになってから、小麦粉の研究をすれば良いのにと思ってしまいます。

https://webukatu.com/wordpress/blog/2525#i-7
>プログラミング学習サイト「ウェブカツ!!」　プログラミングは「料理」と同じ
>プログラマー、システムエンジニアといった、いわゆる「エンジニア」として仕事をしていくには「作れる」が大前提です。
料理でいえば、「料理が作れる」ということになりますね。では、料理を作るためには何を覚える必要があるでしょうか？
それは、「包丁の細かな使い方」「フライパンや鍋やミキサーといった調理器具の使い方、使いどころ」「大さじや小さじなどそもそもの料理本の見方」
もっと欲を言えば、「どの食材とどの食材を組み合わせて「何が作れるか」が想像できること」「「作りたい料理」「作る料理」に対して、調味料の必要量や煮込み時間など工程が想像できること」なんです。
>プログラミングに戻せば、「プログラミング言語それぞれで出来る事出来ない事」「エディタの使い方から各種ツール、フレームワークやパッケージ管理ソフトなどの使い方・使いどころ」
「ネットワークやサーバー、通信やCookie、Sessionの仕組み」「要件定義書など仕様書（作るシステムの説明書のことです）といった書類の見方」「作りたいものから工程が想像出来る事」といった具合になります。

>>751-753
それで、「料理」（ポートフォリオ）作りの実践としては家事・趣味、プロの補助、プロとかあって
「料理」の研究としては専門の科学とか、応用的な経営学・経済学とかある

そして哲学系と比較すると、哲学系は「料理」（ポートフォリオ）をほぼ作ってない
プロレベル以前に家事・趣味レベルの「料理」も作らない、または作れない

じゃあ「料理」（ポートフォリオ）の研究は？　となると、既にコンピュータ科学、情報工学、経営システム工学、情報経営学など>>750が挙げた色々がある

そうして「哲学系は何やってんの？」みたいな態度が増えて
さらには「哲学系は哲学系の話するばかりで、素人の作品すら研究できないし、素人レベルで何かを作れる理解力も無い」という考えまで出てきたんではないか

実際に、SIerじゃなくWeb系みたいな先進的IT企業で面談や面接を受けると、「じゃあちょっと、あなたが作ったこのアプリの処理の○○部分について、簡単にフローチャート書いて解説してみてください」と訊かれたりする
しかし文系だと「アプリどころかprogateレベルのポートフォリオさえ作ってない→面談断られる」なんて流れがあるあるだったりする


IT業界では「自分が作れないものとは、自分が理解していないものだ（What I cannot create, I do not understand.）」というフレーズがちょくちょく引用される
これは物理学者ファインマンの言葉で、デジハリR&Dグループの講義「ビッグデータDay1」でも、データサイエンティスト石川善樹が講義中に引用している
データサイエンスのメインはデータ分析だけど、その中にも「理解しているなら作れる」という考えがある、という話だった

哲学的な人は「ポートフォリオ」って用語を見た時点でつまづくことが多いし、AI業界を含む情報技術や情報処理の業界がどんな場所かもイメージしにくいようなので、こっちの方が分かりやすいはず

307 ななしのよっしん 2019/12/11(水) 22:13:50 ID: M5tDkrnpFt
「語る」「責任を取る」だけなら素人もできる。
技術者や専門家として採用されるには、「成果物を作って見せる」能力が必要

http://web.archive.org/web/20191211125943/https://enginner-tanaka.com/interview33
>米村歩@日本一残業の少ないIT企業社長
>プログラマーやエンジニアの人手不足は優秀なエンジニアが不足しているのであって、スキルのないエンジニアは行き先がない
>やる気を口にするだけではダメで、作品作るなどは必要

>勝又健太@テック系YouTuber
>ほんとその通り
>Web系企業に就職する場合には「ポートフォリオをちゃんと作ること」が一番の近道

>Tau@駆け出して這い上がるエンジニア
>未経験エンジニアの面接で、ポートフォリオを準備してくる人が3割しかいないっていう話を聞いた時は衝撃だった。

>松田信介@JavaScriptスクール運営中
>言い訳せずにポートフォリオ作れ
>細かいことはあとで学べばいい、というか作りながらでも学べる


>ポートフォリオとは？
>IT業界では、自分のこれまでの実績をアピールするための成果集のことを指します。

>>761
想像妄想憶測を楽しく語る、というのはそれはそれで趣味としては良いと思うんだけど、労働生産性向上と労働の疎外の発生とかそれこそマルクスの時代からある議論で、社会学分野でもRブラウナーとか体系的な研究もあるのに、話題が全くそういう方向へ話が向かないのは何となく切ないですよねぇ。

>>765
それは思想史観と技術史観のどっちに寄っているか次第じゃね？技術史観は「人間社会の歴史的発展を究極的に決定している要因は技術の進歩であるという見方」。https://kotobank.jp/word/%E6%8A%80%E8%A1%93%E5%8F%B2%E8%A6%B3
要約すると
・技術は進歩発展し続けていて普遍的で、どんな社会にも共通して取り入れられる。
・思想や文化や社会制度は、民族や地域ごとにバラけていて、栄枯盛衰を繰り返す。思想等が革新されることもあるのは、新技術の発明と普及のおかげ。例）産業革命
・技術が普及すれば、様々な社会は共通した構造や特徴になっていく。

ファインマン的な考え方（>>763）は、技術史観や科学史観寄りだろう。AIを第四次産業革命と見なす向きも。
対照的に思想史観寄りの人だと、「蒸気機関も宇宙開発もイデオロギーがまず先にあって、後から技術がついてきた」（>>755）とか、工学や経済学を無視した哲学話（>>751）とかを言う。

>>765
　思うに、そこら辺の話をするにもまずは技術的な知識が無いと話にならないと思いますね。言い方がアレだが本当に最低限のレベルとしてITパスポート以上、基本情報技術者試験以下の知識は無いとまず話にならないのでは無かろうか。
　

>>766
技術は確かにイデオロギーと関係なく生まれたり伝わったりするけど、それが社会に「取り入れられる」ためにはイデオロギーや思想がカギを握っている。
日本は銃が伝わってすぐ世界最大の銃生産国になったけど、武士文化との折り合い悪かったせいでその後ほとんど生産されなくなったし、中国は火薬も活版印刷も羅針盤も発明したのに、その手柄の多くを西洋諸国に奪われた。
中東諸国はその他の国々に比べて高度な数学技術を持っていたにもかかわらず、いまじゃその数学によって支えられた軍事技術の餌食だ。人のクローンを作ったり遺伝子改造した人間を創造することは技術的に可能だが、そういうことをした奴は現代においては干されるか処罰される。
その技術を生かすに足るイデオロギーが存在しなければ、技術は広まらないし、場合によっては廃れていく。

>>767
Pythonのインタプリタ突っ込んで遊んでみればいいのにね。今日日小学生用の教材まである時代なのに…。

訳の分からんオカルト話や無駄にデカい話をする前に、Rかなんかで単回帰→重回帰→遺伝的アルゴリズム→機械学習みたいに段階的に触ってみるのが一番面白いとおもうんだけどなぁ…。

VBAとかで誰か勉強用ツール作って（懇願）

ITパスポートは無料で勉強も模試もできるけど、そのITパスポートレベルの話もしない人たちがPythonとか環境構築とかをやるとは思えねー
エディタやプラグインという概念以前に、その言葉さえ知らないんではないの？　むしろ知ること使うことに反抗しているくらいで

>>768
その考え方（史観）を持つのは個人の自由だが、「技術史観」という用語と概念が存在しているのは変わらん

【技術こそが一切を発展させる】という史観が間違いとか不適切だと実証できる学者じみた能力がある人なら、辞書の「技術史観」項目を書き直すべきだろうね↓
https://kotobank.jp/word/%E6%8A%80%E8%A1%93%E5%8F%B2%E8%A6%B3
>人間社会の歴史的発展を究極的に決定している要因は技術の進歩
>思想や社会制度のような非物質文化における変動は技術のような物質文化の変動よりもつねに遅れ

料理の例えとかポートフォリオくらい作れというのは分かるけど、なんか結局はそれって立場により変わるものだからどちらもプロを名乗るならやるのが望ましいとは言えるけど、どちらが優れているとかではないよね。

料理人の例えなら料理文化の中で神様ではあるけど、料理文化というのは食べる人やプロモーションする人など総合的に含めての話だし。
ただ料理人の方が圧倒的に料理を哲学出来るし、料理人でもないのに哲学は出来ないというのはごもっとも。
一応自分が引用したのはそのプロの人の文章なんだけど、彼にはそう映らないようだったから残念だが。松尾先生も別に常にポートフォリオの話だけするために文章は書いていないはずだし。

>>751>>771
【哲学】自体や【倫理学】自体に向かって「哲学や倫理学はカスだ」的なことを言った覚えはない

AIは工学の産物で、工学は
・「基礎科学を工業生産に応用するための学問」
・「工業に役立てることを目的として、自然科学的手法を用いて、新製品、新製法、または新技術を研究する学問」
で、開発現場やビジネスやビジネス研究などの応用的な専門分野には、人文的哲学的要素が関係する可能性もなくはない（>>744 >>749-750）

【ID: ZVoO5i2JkL】に向かって「ID: ZVoO5i2JkLはAI分野から専門分野を全部引っこ抜いて、残りカスを哲学や倫理と結びつけてるようだ」的なことは>>750で言ったが

レスしといて何だけど、工学が工業やビジネスを前提としている産業革命由来の学問であることは>>728>>758とかで既出だったわ

映像信号を読み取り、レバーやキー、ボタン操作信号をハードに送ってゲームをプレイするAIってどのレベルにまで行ってるんだろう?

ラインの乙女は画面見てなかったしなあ。

>>774
数千～数万回も試行(学習)できるなら、低スペックPCか下手すればマイコンでも人間に勝てるやろうけど、初期の学習効率はまだ人間の方が良いやろね。
学習回数とうまさはこんな感じやないかな。（一応対数表記のつもり）

もちろんこれは試行回あたりの消費時間を揃えた場合の比較で、AI側が並列で学習したり、クロック数を変えて高速で学習した場合は一瞬で追い抜かれるやろうね。
記事内参照用URL :

この分け方にも議論があるのはわかるけど、汎用AIと専用AIは割と別個に考える必要あるのでは

ゼロからの学習だと、ゲームによるとしか言えないと思う
オセロや将棋とかの行動が限定的で最適解が導ける部類だと学習が早いけど
アクションとかになるとマリオの１面でも結構苦労するみたいだし、3Dアクションになるとなおさら
操作の自由度が上がって行動をパターン化できなくなるほどAIは弱くなっていくとも考えられそう

>>777
戦闘機用のAIなんかは名刺サイズのマイコンで元戦闘機乗りの退役軍人を完封できる(あくまでフライトシムの中の話だけど)らしいから、回数を重ねれば何とかなるんだろう。
https://newswitch.jp/p/5212

ただ、一つのゲームに限定するなら学習を重ねれば何とでもなるけど、異なるゲームを経験する度に学習効率が良くなるか、というとそうはならないだろうね。(全世界のゲーム数に限りがあるから、標本数が稼げない)

もっともどのゲームも言語とか社会的規範とか物理法則みたいな人間に最初から入っている知見を活用している以上、フェアな比較とはならない点に注意したいところだが。

やっぱり人間って大したものだよなぁ…。
やっぱ我々は全てを神において見てる。はっきりわかんだね。(マルブランシュ的観想)

>>778
航空機の制御はもともと自動化が進んでるからAI肉来るのはズルい

格ゲーとかの対戦モードがあるゲームを学習させても、今の技術ではまだ人間ほど上手くはなれない?
まあ強くするならキャラクターの組み合わせ、時間制限、ダメージ設定ごとに別の学習させないといけないのだろうけど、特定の組み合わせだけでもまだ強くなるのは難しいのかな?

何れにせよ電源入れて放置するだけで、とりあえず攻撃して当てるレベルにさえなっていれば、時間無制限でもAI同士の対局なら余裕で数万回超えそう。