AI2nd day4 機械学習
day3 Q&A
・データを集める時に、どの程度の量や質のものを集めれば良いかについての相場観
→プロでさえ、「関係ないと思っていたデータが、実際には関係していた」というケースもある。難しい。関係ありそうと思っていたものは可能な限り集めるしかない。
・CVR(コンバージョンレート)という考え方：（業界ごとで期間は異なるが）クライアントに対して見積もりを出すのに、どうしても一定期間必要なことがある。しかし実際には、クライアントが最も興味を持っている時点で、すぐに見積もりを出せると強い。
day4 機械学習
機械学習
機械学習とは、統計学をプログラミングに落とし込んだもの。
上記は人間の脳による入出力の流れを示している。これをAIで再現したい。
つまりAIは、人間の模倣を行うアルゴリズム。
知能とは何か
知能とは何か。哲学的な問いであり、明確な答えはない。
chatgptに聞いてみると、以下の答えが返ってきた。
知能とは、物事を理解し、考え、学び、問題を解決する能力を指します。知能には、記憶力、論理的思考、創造性、学習能力、適応能力などが含まれます。人間の知能は、知識を活用して状況に応じた行動や判断を下す力でもあります。
理解、考え、学び、問題を解決する能力。
いづくね先生に言わせると、知能とは
「課題解決のために学習するもの」とのことである。
AIを用いてこれを再現していく。
強いAIと弱いAI
AIには「強いAI」と「弱いAI」がある。それぞれの定義は上記の通り。
前者は汎用的なもので、例えばドラえもんが当てはまる（困り事や目的を伝えると、それを解決するための道具を提示してくれる）。また「複数のこと（文字を出力、絵を出力etc）をこなす」という意味では、chatgptも当てはまる。
後者は特定分野特化型のAIで、知能を持たない。ある目的のために特化されたAIである。
一見すると前者の方を作りたいと思うけど、「個別具体的な目的の達成」という意味では後者の方が適している。
モデルの構築（重要）
AIというモデルを構築するときに考えるべき以下２つの概念がある。
説明変数：入力するもの
目的変数：出力されたもの
AIによる合否判断
りんごを出荷する時、出荷に値するか否かの合否判定をAIが行う場合を考える。色味と大きさという2要素でりんごを分けていく。要素は数値化してグラフにプロットする。
赤：大きさ、色味ともにok
緑：色味ok、大きさは小さい
青：大きさok、色味はよくない
どこのラインで合否判定を下すかが、上図の点線ライン。この合否判定の点線ラインを、実際に合否判定を行なっている人間と同じレベルまで持っていければ、AIに代替させることが可能。
仕事において、qualityの高い/低い仕事をどう定義するか？
何を持って「ゴール」「目的は達成された」とするのか？
これらは人間が決めねばならない。
機械学習の方法
機械学習の方法としては主に３つ。
教師あり学習：入力と出力がセットになったデータを使って、入力と出力の関係を学習させる。
教師なし学習：入力と出力がないデータを使って、データの構造やパターンを発見させる。
強化学習：環境からの報酬を最大化させるような行動を学習させる。
ディープラーニングは教師あり学習に含まれる。
教師あり、なし学習のピットフォールは、
true/falseに結びつくだけの入出力データが手元にたくさんあるかどうか
→あるなら、教師あり学習を使用。ないなら、教師なし学習を使用。
強化学習の例としては、以下がある。
ある環境において、かくれんぼを行う。
赤（鬼）は「青を捕まえろ」、青（逃げる側）は「赤に捕まるな」という指令だけ受ける。それを元に、施行を何千回、何万回、それ以上と繰り返す。そうしている中で、青は「壁でブロックすることで逃れる」ことを学び、一方で赤は「台で壁を乗り越える」ことを学ぶ。
それぞれ「ブロックはそもそも何のためのものか」「台は何のためのものか」を理解しているわけではない。試行中にそれらに接してたまたま移すことで目的を達成したことから学習していく。
この学習方法は、例えば自動運転に用いられる。
環境を構築して「赤信号では止まる」「人にぶつかってはいけない」などルールを定義して、あとはひたすら試行させ、学ばせていくというスタイル。
AIが学習によって賢くなっていくイメージを持つ
説明変数を決めたり目的変数の合否/用途に使えるかどうかの判定を行うのは結局人間であり、使いたいAIが学習によって賢くなっていくイメージを人間が持つことが必要。
AIは決して一発逆転のツールではない。
仕事の概要を把握して、必要なデータを集め、AIのモデルを考えて、
そのAIが賢くなっていく過程をイメージして生成して、
出力された成果物や目的変数が実用的か否かを判断する。
結局これらは人間がやる。 仕事について最もよくわかっている人間が、AIを上手に使うことができる。
つまり泥臭く積み上げられる人間が勝つ。