【AIと意思決定】人間の強み！少ないデータからの予測『予測マシンの世紀 第二部』#15
こんにちは。シンラボ共同代表の草場です。
AIとの共同に関して、『予測マシンの世紀 AIが駆動する新たな経済』をまとめていきます。推理小説のようで、ドキドキワクワクです。
目次
はじめに―機械知能
安さはすべてを変化させる
第１部 予測
第２部 意思決定（決断を解明する；判断の価値 ほか）
第七章 決定を解明する
第八章 判断の価値
第九章 判断を予測する
第３部 ツール（ワークフローを分解する；決断を分解する ほか）
第４部 戦略（経営層にとってのＡＩ；ＡＩがあなたのビジネスを変容させるとき ほか）
第５部 社会（ＡＩと人類の未来）
第二部、決断に関してです。昨日の記事は以下です。
■判断を予測する
昨日は、人間が予測マシンに追いやられる可能性を見てきました。ただ、予測にはデータが必要です。
予測にはデータが必要だ。人間にはマシンよりも優れた点が2つある。
マシンが知らないことを人間は知っている。
さらに重要なのは、データが少ないときに何をすべきかを決めるのがうまいということだ。
本日は、データが少ないときに人間が予測マシンに比べて強みを持っている点を見ていきます。
稀にしか起こらない出来事には、予測マシンに与えるデータが不足してしまいます。この場合、人間がどう判断するかのデータが無いため、予測マシンは、人間の判断の背景にある判断を予測することは出来ません。
第6章では、大統領選挙や地震など、データが少ないために予測が困難な事象である「既知の未知」についてみました。
人間は少ないデータでも予測するのが得意な場合がある。
例えば、人間は年齢を重ねても顔を認識することが出来る。また、"未知のもの "とは、定義上、予測や対応が困難なものであることも説明した。人間が同じような状況に直面したことがなければ、AIは人間が何をするかを予測することは出来ない。このように、インターネットや生物工学、あるいはAIなどの新しい技術に直面した企業の戦略的な方向性を、AIは予測することが出来ない。
人間は、異なる文脈において、類推したり、有用な類似点を認識したりすることが出来る。
新たな状況に置いての戦略決めはAIには今のところは出来ないと。今のところはアナロジーを理解することは苦手だと。
最終的には、予測マシンはアナロジーが得意になるかもしれない。しかし、「予測マシンは珍しい出来事を予測するのは苦手だろう」という指摘は変わらない。当分の間は、人間が予測し、異常な状況が発生したときに判断する役割を担うことになるだろう。
データが少ない既知の未知、に関して、人間の強みが明確になりました。
もう一つ、未知の既知がありましたね？
例えば、自分が将来、AIマネジメントで大成功したとしても、友人にこの本を勧めるかどうかを決めるのは難しいという話をした。この本を読まなかったらどうなっていたか、というデータがないことが課題だ。何が何を引き起こすのかを理解したければ、反事実的な状況で何が起こっていたのかを観察する必要がある。
人間はこの問題に対して、実験をする、モデルを作るという2つの主要な解決策を提供することができます。このような状況が頻繁に発生する場合は、無作為化対照試験を行うことが出来るそうです。
無作為化対照試験とは、上記記事によると以下です。
ある試験的操作（介入・治療など）を行うこと以外は公平になるように，対象の集団(特定の疾患患者など)を無作為に複数の群（介入群と対照群や，通常＋新治療を行う群と通常の治療のみの群など）に分け，その試験的操作の影響・効果を測定し，明らかにするための比較研究です．
群分けをランダムに行うのは，背景因子の偏り（交絡因子）をできるだけ小さくするためですが，コンピュータで乱数を発生させ，割り付け表を使用する方法が適切だとされています．くじ引きやサイコロの使用，患者番号などでの割り付けは準ランダム化となってしまい，真の意味でのランダム化とはなりません．
たとえば，脳卒中片麻痺患者を対象に，従来の運動療法と歩行練習のみを実施する群と，従来の運動療法に加えて免荷式トレッドミル歩行トレーニング（BWSTT）を追加して実施する群とにランダムに割り付け，BWSTTの効果を検討するといった研究デザインです．
よくわからない。本によると、以下です。
何人かの人を治療側（強制的に本を読ませるか、少なくとも本を渡して、結果的にそれに関する試験を行うかもしれない）に、他の人を対照側（強制的に本を読ませないか、少なくとも本の宣伝をしない）に割り当てる。待機して、彼らが仕事でAIをどのように適用しているか、何らかの指標を集める。2つのグループを比較する。処置群と対照群の違いは、本を読んだことによる効果だ。
ランダムに人を選らんで比較対象を２グループ作って比較すると。そう考えるとよく聞く方法です。
このような実験がなければ、新しい治療法は承認されない。GoogleやCapital Oneなど、データを駆使する企業では、こうした実験が意思決定の原動力となっている。
そして、、、マシンも実験を行うことが出来ます。状況が十分に発生する限り、実験を行う能力は人間に特有のものではありません。
となると、やはり人間は追いやられるのか？
本日はここまで。