人工知能とビッグデータは私たちの生活をこのように変えるだろう

現在、知能ロボットが急速に発展していますが、機械を知能化するための鍵は実はビッグデータです。ビッグデータは単なる数字の羅列ではありません。インターネット上のあらゆるものがデータとして数えられます。

データは体系的に整理されると情報となり、簡潔かつ抽象的に処理されると知識となります。

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例えば、惑星同士の相対的な位置や時間を測定することでデータが得られ、そのデータから惑星の運動の軌跡が得られるのが情報です。この情報からまとめたケプラーの3つの法則が知識です。

ビッグデータには、大容量、多次元性、完全性という 3 つの主な特徴があります。知能問題の本質は、データをどのように処理するかという問題に変わりました。データ量の増加に伴い、機械の知能レベルも向上するため、知能革命の上昇傾向は変わりません。

Google のストリートビューカーは、1 日あたり約 1 TB、つまり 1,024 GB のデータを生成します。映画 1 本は 1,000 MB なので、ストリートビューカーは 1 日あたり 1,000 本の映画に相当するデータを生成できることになります。

携帯電話番号から、あなたの検索習慣、通信情報、性別、年齢、居住地、文化的背景などの一連の情報が表示されます。そして、大規模なサンプル統計に基づいて、あなたの普段の関心事、生活習慣などが明確に表示されます。

考え方の変化。

私たちはこれまでずっと純粋に機械的な思考をしてきましたが、それをビッグデータ思考に変えていく必要があります。機械的な思考の本質は決定論と因果関係です。2世紀前に機械的な思考を持っていた人がいたら、その人は世界のエリートだったでしょう。

機械的思考が広く受け入れられていることを支える大前提は、この世界のすべてのものに独自のルールがあり、世界のルールは明確なルールであると仮定していることです。

ニュートンは、力学の三法則や万有引力の法則など、いくつかの簡単な公式を使用して巨視的な物体の運動法則を明確に説明しました。一方、ジュールは 1 つの公式を使用してエネルギー保存の原理を説明し、マクスウェルはいくつかの公式を使用して電磁気学の原理を明確に説明しました。

今日、世界は不確実性に満ちているため、機械的な思考はほとんどの場合あまり役に立ちません。たとえば、不確定性原理によれば、電子のような基本粒子の位置を測定したい場合、測定行為自体がその位置に影響を及ぼすため、常に一定の誤差が生じます。

ビッグデータの不確実性。

因果関係に頼って世界を理解するのは非常に非効率的です。ビッグデータ思考は、機械的な思考に大きな補足をもたらしました。ビッグデータは不確実性の問題を解決します。「情報エントロピー」の概念は、情報量が不確実性と関連していることを指摘しています。

例えば、心理学の本を読んでいる場合、心理学についてすでに多くの知識を持っている場合は、その本をすぐに読み終えることができるかもしれませんが、それは、その本が本の不確実性を排除するために少量の情報のみを提供していることを意味します。

しかし、プログラミングの本を読んでいて初心者の場合、理解するためには一語一語読む必要があり、本の不確実性を排除するために多くの情報が必要になります。不確実性を排除する最良の方法は、情報を導入することです。

インテリジェント革命は、伝統的な産業とビッグデータを組み合わせることで、伝統的な産業を新しい産業に変革します。

例えば、弱いチームの台頭は、大抵の場合、大物ボスがそのチームを気に入り、お金を出してチームを買収し、その後も多額のお金を使ってスター選手や有名コーチを買収し、さまざまな広告を通じてファンを獲得することから始まります。

シリコンバレーに特別なチームがあります。その経営陣はベンチャーキャピタリストとデータアナリストで構成されています。彼らは大物スターを買わず、その代わりに特に有名な対戦相手の選手を全員売却します。そして、無名の選手を中心にチームの戦術を設定します。このチームはこのプレイスタイルで反撃に成功し、そのシーズンのチャンピオンになりました。

もう一つの例は、医療におけるビッグデータの応用です。米国のある高校生が、乳がん細胞の位置を特定するアルゴリズムを設計しました。彼は約760万の症例を入力し、がん細胞の位置を予測する精度を96％にまで高めました。これは、上級医師の予測をはるかに上回るものです。医師という職業は、近い将来、徐々に機械に取って代わられると私は信じています。

ビッグデータの問題点。

例えば、悪徳商人の精密マーケティングでは、あなたのフィードバック記録を利用して、あなたが騙されやすい人かどうかを見極めます。あなたが自分の権利と利益を大切にし、偽物を購入した後すぐに権利を守れば、商人はあなたを騙されやすい人ではないと考え、あなたに本物を押し付ける手間が少なくなります。しかし、あなたが自分の権利と利益に敏感でなく、偽物を購入した後返品するのが面倒であれば、あなたは常に偽物を押し付けられることになります。

たとえば、米国の多くの航空会社は個人のプライバシーを利用して利益を上げています。航空会社は、最近旅行しなければならない人がいて、その人が以前は航空券の価格に敏感ではなかったことを知ると、他の人よりも高い価格を提示します。特に、最近フライトが少ない場合は、価格を上げます。

人工知能によって貧富の差がさらに広がることは注目に値します。私たちにできる唯一のことは、インテリジェント時代のあらゆる新技術や新ツールを受け入れ、時代のペースに遅れないように努力し、恩恵を受ける少数の人々になることです。