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2020年5月15日金曜日

使える AI 使えない AI

コロナの影響で派手な催しもできず AI / IT バブルがすっかり鳴りを潜めた感がありますが、本当のところはどうなんでしょうか? IT なんて不要不急の代名詞かと思いきや AI 系は影響を受けていないようです。よっぽど医療関係のほうがダメージが大きいです。


わからないものです。医療のほうが不要不急だったとは。ただ区別しないといけません。医療は個人のニーズで、AI / IT は企業のニーズです。たまたま私はそのふたつを掛け持ちしているので比較してしまうのですが、企業活動は個人活動を凌ぐ力、強さがあるようです。

AI にお金払っている個人います?いませんね。パソコン相変わらず賢くありません。このブログも賢くないかな漢字変換で効率悪く作っています。お金出して ATOK 入れたほうがいいのは分かっていますが、人間がカバーして良しとしてしまいます。

ところが、企業は AI にお金払います。AI が全部できる訳ではないです。本当に限られたシーン、適切なユースケースだけです。ただボリュームが大きくなると人間の 1/10 以下のコストで業務をさばきます。24時間365日さばき続けます。10倍、1/10 というのは、パラダイムシフトが起きる目安で、以前のニューラルネットや AI ブームが終わってしまったのは、せいぜい 3倍、1/3 どまりだったからです。

さてタイトルの “ 使えるAI 使えないAI ” 決め手は認識率だけではないです。ユースケース設計です。認識率が 仮に 80% でも、サンプリング調査であれば サンプル数を 25% 増やせば必要なデータは得られますね。ちょっと机上計算をしてみましょう。

・1 サンプル に10円かかる調査 で 1000サンプルなら 1万円、1250サンプルなら 12,500円
・1サンプルを人間がデータ化するのに 10円、AI だと 1円だとします。
 1000サンプルを人間がデータ化するには、1万円
 1250サンプルを AI がデータ化するには 1250円
結果、人間だと2万円、AI だと13,750円です。2万円と1万4千円ではインパクトないですが、2億円と1億4千万円だとしたら、 AI に切替ない経営陣は責任を問われます。

使える AI はユースケースに利があります。利があるユースケースをターゲットにして不要不急のコストをかけずに市場を拡大しています。AI  もまた資本主義の申し子、おそるべし資本主義!資本主義の辞書に自粛という言葉はないようです。

永島志津夫

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2020年1月27日月曜日

システムの費用対効果 〈Python AI ニューラルネット - MNIST その3〉


中間層7セルのニューラルネットで MNIST 認識率 96% まで来ました。前処理に左右 22.5° の回転を入れたのですが、これが効きました(前回はこちら)。


種明かしです。MNISTの画像を見ていたら、左右上下のブレよりも回転のブレのほうが目立っていたのです。45°まで回転させると別物になってしまうのでその半分にしました。トレーニングデータを左右22.5度ずつインフレートさせる考え方もあるのですが、トレーニングデータにならなくなること(悪筆化)を考えて、テスト時に0°、左22.5°、右22.5°で結果を出し、どれか正解があれば良しとしました。

プリミティブな仮説検証でしたが、この路線で進むのであれば、トレーニングデータを精製し、テスト時によりバリエーションの多い前処理を行い正解を探すことになるでしょう。さらに次の段階となると、コンテキスト、前後関係から正解候補のバイアスをかけることになります。構造化された知識情報システムの一部、一次情報の認識エンジンとしてのニューラルネットという扱いです。実用性も高く、仕組みとしても面白そうですね・・・と、ここまで書いて昔の記憶が蘇ります。お気づきの方もいるかもしれません。第五世代コンピュータ、30年前のニューラルネット・ブームもここで壁にぶつかりました。一次情報の分節化、知識表現と記憶、推論、仮説など、ここからが本当のAIです。実用化までに必要な費用、時間は桁違いと見てください。1年、2年ではありません。¥1億、¥2億でもありません。
永島志津夫

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