【コグニティブ・人工知能を使いこなす知能が人間に必要】コグニティブってどういう意味ですか？ 人間側

【コグニティブ・人工知能を使いこなす知能が人間に必要】コグニティブってどういう意味ですか？

人間側に人工知能を使いこなす知能が必要になってきた。

コグニティブ時代。

スマホも使いこなせない定年退職組の親世代はもう時代に置いていかれる運命なのでしょうか。

自分も30年後の60代になったときに今の高齢者や老人のように意味も分からず、使い方も分からないスマホを持たされてお金だけ取られていくみたいになってるのでしょうか。

人工知能を使いこなす知能が人間側に必要と言われてちょっと不安になってしまいました。

時代に取り残されている大人って働いている世代でもいっぱいいますよね。。。

時代に着いていけてないのにビジネスを引っ張っていけるわけがない。

No.2 回答者： amaguappa 回答日時： 2016/07/08 15:58

ディープ・ラーニングを実現した人工知能を使うということは、ふつうは、利用する側の人間は楽になるということを意味するはずですが、

なんだか将来に不安を感じていらっしゃいますね？

人間の脳は生まれて以来、世界に溢れる曖昧で煩雑で膨大な情報から、概念カテゴリを形成し、認知のスキーマ（関連図式）を描き、記憶し、類推し、思考や分析や判断を行います。

これをするにはどうしたらいい？　と他人に尋ねた時、相手が協力的なら、あれをそこでこうするといいとか、こうすることになるかもしれない、などの答えを得ることが出来ますが、このような課題解決をコンピュータにさせようとしたら、認知型の（コグニティブ）人工知能を持っていなければ無理です。あなたの友達が容易に答えるようなことから、そんなこと聞かれてもわかんないよというようなことまで、人工知能は答えるでしょう。

ビジネスシーンに限って言うなら、ちょっと頭の切れる人材が勘を頼りにビジネスを切り盛りするより、精鋭化された最適解を出せる人工知能を使って、ビジネスの課題を乗り越えましょうよ、というだけのことです。

No.1 ベストアンサー 回答者： wellow 回答日時： 2016/07/07 23:33

＞コグニティブってどういう意味ですか？

直訳すれば「認知」です。膨大な情報を取り込んで傾向を分析して、成功事例のノウハウやより正しいと思われる答えを出すために、必要とされる「認知」能力のことを指しています。

＞人間側に人工知能を使いこなす知能が必要になってきた。

完璧じゃありませんからね。信号制御なら定められた時間間隔で正確に信号を青、黄、赤に切り替え、また夜間には赤点滅とかに切り替えます。そのアルゴリズムは明確で正しく実装できて、また実装される側の仕様上の制限に抵触しないならば、完璧なシステムです。
認知や判断のロジックには何を手本とするかですが、偏りはあります。各国の法制度を理解してその枠の中で最適解を出すことはできそうですが、国際間取引に視野を広げると個別最適解の集合には矛盾が生じます。調停ロジックは組み込めるでしょうが、何を優先して判断するか等は人間が外側から働きかけないと駄目でしょう。メーカはそれもコグニティブでできると言うとは思いますが、「米国のルール＝国際ルールとする」とか大雑把で乱暴なロジックを入れてくるか、その場限りで上手くいった事例を最適解で入れてくるぐらいでしょう。

＞スマホも使いこなせない定年退職組の親世代はもう時代に置いていかれる運命なのでしょうか。

「頭が良いけど人の気持ちが理解できていない小僧が躓いたときに、道を示してあげる」という仕事でしょうから、別段置いていかれることはないでしょうが、出来の悪いインタフェースに付き合わなければならなかったり、癖のある言語を使わなければならないとしたら、あのＵＩを最高と信じている「スマホを使いこなせる世代」にしか対応できないかもしれません。

＞自分も30年後の60代になったときに今の高齢者や老人のように意味も分からず、使い方も分からないスマホを持たされてお金だけ取られていくみたいになってるのでしょうか。

３０代の方でしたか。新しいものへの対応は加齢とともに難しくなるでしょうし、それと誤認させる詐欺的手法にも騙されやすくなるでしょう。
しかしながら、一番大事なことは、下記のような取り組み姿勢ではないでしょうか。
　「正確な判断を下すために、より多くの正しい事例を知ること」
　「正しい事例を知るためには、より多くの事例を入手し分析すること」
　「より多くの事例を入手するためには、自身のアンテナを高くしておくこと」

でも、上記はコグニティブの弱点そのものです。「情報をたくさん集めるためには多くのデータを保存しておくための領域がたくさん必要（ディスクがより売れるのはメーカには◎、ユーザには×）」、「情報が多くなれば分析にはよりコストがかかる（より高性能なＣＰＵが売れるのはメーカには◎、ユーザには×）」、「情報の取捨選択判断こそが難しい。性善説なんて成り立たない（これはメーカもユーザにも難しい）」等々。

こういうことを考えつつ下記の推進者が提示する情報を見ると、実に白々しく都合の良い薔薇色の未来を語っていると思いませんか？

http://www.ibm.com/cognitive/jp-ja/outthink/#

ビデオでは白血病の論文、他言語の習熟、法令の施行、過去２０年の財務報告等が例として出されています。全ての論文、情報が価値のある内容でしょうか、糞みたいな嘘論文が精査されずに混在している可能性もあります（というか、よくあります）。言語は変遷変化しますが、大筋参照回数や出現回数が多い語を正とするでしょうから、発信情報が多い世代の情報が重み付けされ、特定世代の偏った単語や文法を「正しいもの」と判定することがあります。過去の情報は言語分析アルゴリズムが正しければ書いてある通りに理解するでしょうが、それが間違っていたり、ＴＰＯを判断できていなければ全く別の意味に解するかもしれません。

既にお気づきでしょうがコグニティブは、多数決は正しい、誤情報はほとんど無いということを前提にしている感があります。なので「ワトソンなんて機能しない。あれは多変量解析に過ぎない」という情報を意図的に広めてそれが多数派になれば、ワトソンは「ワトソンなんて機能しない。あれは多変量解析に過ぎない」と言い出す訳です。そこで外部から「ワトソンなんて機能しない」、「ワトソンは多変量解析である」という情報を取り込ませないか取り込んでしまったら破棄するよう教えこまないとならない訳です。

＞人工知能を使いこなす知能が人間側に必要と言われてちょっと不安になってしまいました。

集合知を傾向分析して最適に近い結論を出しているに過ぎない、単に計算が速いだけのものですから、補正してやるのは人間側の分担です。

＞時代に取り残されている大人って働いている世代でもいっぱいいますよね。。。

３０代という若手から中堅に達する世代の割りには、自身の情報収集アンテナを高くするという努力をするわけもなく、目の前にいる「時代に取り残されている大人」を自分の何十年後かの姿を自覚できずにディスっているようでは、既に枯れてしまっているのではないですか。

＞時代に着いていけてないのにビジネスを引っ張っていけるわけがない。

自戒ですか？　それとも自覚したのですか？

この回答へのお礼

みなさん回答ありがとうございます

お礼日時：2016/07/08 21:20