AI活用は自動運転よりも他の領域のほうが実用化が早い でもﾆｭｰｽでは自動運転ばかり
2018/05/16
AIが社会に活用されることについて、ニュースでは自動運転のことが多いように思います。自動運転の事故があったからネガティブな記事が多いように感じています。でも、AI活用は自動運転よりも他の領域のほうが早く実用化されていくと思うので書いてみます。
自動運転には法整備、道路環境や標識の整備、またAIの機械学習（ディープラーニング）による進化、視覚を確保するカメラ、莫大な情報を処理するチップ（クラウド上になるかもしれない）が必要だと思います。クラウドで処理する場合は、強いインターネットのさらなる整備も必要となります。
この記事には自動運転にはディープラーニングが必要だと思うけど、今の自動運転はディープラーニングを使っていないと書いています。私はここが結構疑問だったのです。
膨大なテスト走行を行い、そのデータを機械学習することによって、人よりも安全に運転するようになるはずだと思っています。人が組んだアルゴリズムでは人よりも安全に自動運転できるとは思えないのです。この部分は、どうやってテスト走行したデータを機械学習させるか、そしてそれをどのように車両に反映するか、車両にチップを積むか、クラウド上の処理とするか、ここが課題ではないかと思います。あくまで素人考えですが。
こう考えると、AI活用というのは、自動運転以外の領域のほうが早く実用化されていくのがわかります。
音声の自動翻訳、文章の自動翻訳、レントゲン・CT・MRIなどの医療検査画像の診断、顔認識による駅やATMでの指名手配犯の察知、医療費の明細チェック（健保や保険会社が行っている査定）など私が想像しているものは結構あります。
現在、自動運転よりもハードルが低いため、現時点でAI活用することによって、人が行うよりも良い結果を出せる可能性が高い領域だと思います。
音声認識は、AIスピーカーのように話しかける機械が普及することで、正確性がどんどん高まっていくと思います。
このようなリスクが低いところからAI活用されていくのではないでしょうか。
自動運転は人の命の問題が絡みますし、法整備や道路環境の整備、膨大なテスト走行といった様々なクリアすべき壁があるので、すぐに実現というわけにはいかないものです。それなのに今の段階で事故が起きたからといって総バッシングしている現状を見ていると、AI革命はそういうことじゃないと思うわけです。
「膨大な情報を人がチェックしてすぐに判断を下す」ようなことは、人にはなかなかできません。まして、ビッグデータと呼ばれるデータは人にはありません。人は、判断するときの材料は自分自身のデータのみです。
人がやったら莫大な時間がかかってムリだからやっていないこと、ここにAIが活用されるのが実用化が早いのかなーと思っています。
レントゲンを1億枚見ろ！って言われたら人はやれないですものね（そもそもやりたくない）。でもAIはやれるし、その中からガンの可能性がある画像を素早く抽出するのではないですかね。それで機械学習でどんどん正確性を増していく。
こう考えると、AI活用でうまくいく領域が色々ありそうな気がしますよね。
では
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