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人間がやりたくないことを機械にやらせるってのが進化の原動力になってるので、頭脳たるAIの用途はやっぱり「人間はあまりやりたくないこと」になるんじゃないかな。
たとえばジャッジ、いわゆる裁判とか評価とか。人間がやると私情だとか偏見だとか差別だとかグダグダ言われる話を、冷酷なまでの統計結果で被差別対象に厳しい判断を下させるとかね。
ディープラーニングだと「どの前例に近いと思います」「前例に従えばこれが近いと思います」という回答しかしてくれないけどな。だから与えた前例が偏ってれば結果も偏るし、結果が偏ってればなぜ偏ったのかは人間が考えるしかない。
で、そういう無責任なディープラーニングが古典的エキスパートシステムのような他の手法を圧倒的に力技で打ち破ってる現状があるから、説明できないのを割り切って使ってるのに無知だ、技術を捨てて競合に負けろということかというコメが集まってるわけ。
もちろんキッチリ筋道立てて御説明できるディープラーニング以外のAI手法は理論上存在するけど、今回のAIブームとは全く関係がないし、近い将来絡めることもできない。
それ、弁護士や裁判官となにか違うの?
人間の場合、前例だけでなく論理的思考とか社会通念とか法の理念とか法律の限界とかいろいろな基準で判断できますが、ディープラーニングは前例だけしか利用できず、その結果に責任も持てません。
より太い獣道をたどっていけばいつかは水場にたどり着くというのと、地形や植生、地質や天候、方角などから水場を探り当てるのでは全く異なるようなものです。
争点や合理性を追求できる人間と、合理性にかかわらず争点が似ているかもしれない前例に基づいた回答をするディープラーニングではあまりに異なります。
ないない。別コメにAmazonの失敗談あるけど、機械学習の教師データがすでに偏見が入ってるから、それを真似るだけ。
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海軍に入るくらいなら海賊になった方がいい -- Steven Paul Jobs
AIの利用目的 (スコア:0)
人間がやりたくないことを機械にやらせるってのが進化の原動力になってるので、
頭脳たるAIの用途はやっぱり「人間はあまりやりたくないこと」になるんじゃないかな。
たとえばジャッジ、いわゆる裁判とか評価とか。
人間がやると私情だとか偏見だとか差別だとかグダグダ言われる話を、冷酷なまでの統計結果で
被差別対象に厳しい判断を下させるとかね。
Re: (スコア:0)
ディープラーニングだと「どの前例に近いと思います」「前例に従えばこれが近いと思います」という回答しかしてくれないけどな。
だから与えた前例が偏ってれば結果も偏るし、結果が偏ってればなぜ偏ったのかは人間が考えるしかない。
で、そういう無責任なディープラーニングが古典的エキスパートシステムのような他の手法を圧倒的に力技で打ち破ってる現状があるから、
説明できないのを割り切って使ってるのに無知だ、技術を捨てて競合に負けろということかというコメが集まってるわけ。
もちろんキッチリ筋道立てて御説明できるディープラーニング以外のAI手法は理論上存在するけど、今回のAIブームとは全く関係がないし、近い将来絡めることもできない。
Re: (スコア:0)
それ、弁護士や裁判官となにか違うの?
Re: (スコア:0)
人間の場合、前例だけでなく論理的思考とか社会通念とか法の理念とか法律の限界とかいろいろな基準で判断できますが、
ディープラーニングは前例だけしか利用できず、その結果に責任も持てません。
より太い獣道をたどっていけばいつかは水場にたどり着くというのと、
地形や植生、地質や天候、方角などから水場を探り当てるのでは全く異なるようなものです。
争点や合理性を追求できる人間と、合理性にかかわらず争点が似ているかもしれない前例に基づいた回答をするディープラーニングでは
あまりに異なります。
Re: (スコア:0)
ないない。
別コメにAmazonの失敗談あるけど、機械学習の教師データがすでに偏見が入ってるから、それを真似るだけ。