コース: AI 入門
AIシステムの使い方を考える
初期の AI は、記号を手がかりに 具体的な応答を プログラミングする、 一般問題解決器でした。 1956 年には初の AI カンファレンスが開かれ、 その数年後、 応答をプログラミングしなくても データのパターンを見る 機械学習が誕生しました。 今では、私たちの職場にも AI システムが相次いで導入され、 複雑な課題や、画像や文を生成する 作業に取り組んでいます。 こうした中で、AI システムの 仕組みを理解する重要性は、 ますます高まっています。 専門家ではない会社員や 起業家などが、AI を 扱うようになったのです。 これからは、誰もが AI の プロジェクトに携わる可能性があります。 現場でも、開発者だけでなく、 AI システムとデータサイエンティストの 出番が増えるでしょう。 まだ実感がない人も、 同僚からこんな記事が 回ってきたところを想像してください。 マネージャーは、 AI に適切な目標を設定したり、 結果を評価したり、フィードバックを 与えたりする必要があります。 あらゆるテクノロジーがそうであるように、 AI も、成果を上げるためには 効果的なマネジメントを必要とします。 AI について留意すべきことがあります。 まず、AI システムの質は、 使用するデータの質に依存します。 データは、正確かつ実情を正しく 反映したものであることが必要です。 そうでないデータを与えても、 正しくない学習による正しくない結果を 生み出すだけです。 次に、AI システムは さまざまな方法を試みながら、 最適なものを選び出しています。 ですから、AI システムに 試行錯誤はつきものです。 プロジェクトの管理者はこれを頭に置いて、 システムの学習が進むまで 辛抱強く見守る必要があります。 最後に、AI システムは、 膨大なデータを瞬時に処理したり、 人間にはわからないパターンを 見つけ出したりと、 人ができない仕事をすることもできますが、 依然として人間が監督や指示をする 必要があります。 この３つを念頭に、 解決したい問題は何か、 それをどのようにシステムに 解決させたいのか、AI との仕事の 進め方を考えていくといいでしょう。 いまの話は、AI システムが書いた 内容に基づいています。 自然言語処理に特化した 生成 AI システムとして、 広く活用されている ChatGPT が生成したテキストです。 「ビジネスパーソンと AI の関わりについて」 という簡単な指示を私が入力すると、 すでに学習した 膨大な記事の中から、それに合った パターンをディープラーニング 人工ニューラルネットワークが 拾い集め、まとまったテキストに 再構成してくれるのです。 あなたの仕事に、AI システムは どう役立つでしょうか。 どんなデータを収集し、 どんなことを解明すれば、 業績拡大に貢献するでしょうか。 専門家なら、AI のどんな問題を 解決したいでしょうか。 今後ますます人間の領域に 近づいていく AI に 期待される進化の形は、 人の創造性を奪うものではなく、 さらに広げてくれるシステムでしょう。
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