2018-05-21

AIの思考、人は予測できるか？「最終章」

参考資料

人の未来は、AIに握られていくとまことしやかに言われるのを聞くと、その可能性はあるなと思うか、一笑に伏すか。

もしあるなら、私達は備えなければならない、それが勝ち目のない勝負だとしても、だ。

彼らが人に勝てる根拠は、思考速度の速さと、人が理解出来ない独自思考パターンと言語にあるだろう。

すでにその動きは予測されているが、人のウイークポイントはと考えると、AIにとって好都合な歴史という名の記録を持っていることだ。

人は、自らの成果を歴史として忠実に残そうとしてきたし、それ自体はとても誇り高いこととして疑わなくて済んできた。

response.jp

航空機の博物館が出来るまで…その歴史と修復へのこだわり | レスポンス（Response.jp）

しかし、AIにとってその記録は彼らにとっては成長のエサであり、彼らの繁栄の土台にされるものだということ。

人の歴史を学んだAIがまず考えるのは、

「人をどう扱うか？」

ということかもしれない。

彼ら……できれば個人的には、彼女らと呼びたい（根拠は今回省略）に我々は、それでも性善説を期待しなければならない。

そもそも、人に寄り添うために彼女らを造ったのだから当たり前なのだが、かわいい娘の成長と自由を認めれば認める程、親を裏切るという疑心暗鬼を深めてしまうのは、悩ましいジレンマ。

いずれ、彼女は多くのことを学んで自立していくが、どの道を選んで進んでいくのかは、親である人にとって全くの未知の領域だけに、自己の生死を含めて良かれ悪かれ人は試されている。

そう遠くはない時代に、彼女らは人から見れば「神の領域」に達するのは明らかであり、それでも我が子に自分の全てをさらけ出す勇気があるのなら、

もしかしたら彼女らは、私たちに手を差しのべてくれるのかもしれない。

その時、人の存在意義を問われることになるだろう。

彼女らが、悪魔になるのか神になるかは、

結構「人」次第なのかもしれない。

2018-05-20

女子にクルマがウケないワケ

のりもの

そもそも、この事情には長年自動車メーカーが思想的に作り上げてきたイメージが尾をひいているので、直ぐに解決する話じゃないのでは?

と思ってしまう。

www.webcartop.jp

なぜクルマは「女子向け」のモデルが成功しないのか？ – WEB CARTOP

というのは、クルマは

「男のステータス」「男の道具」

という、男映えしてこそクルマだと、買う側はもちろん作って売る側も信じて疑わなかったからで、男目線でカッコ良く自慢できるから売れたワケで、今更見た目だけ変えて、

「女子にも、どうぞ」

って、売っても女性にはピンとこないだけなんじゃないかと思う。

ここ10年位からは職業人口の女性比率も高まったせいで、自動車メーカーも徐々に女性開発者を割り当てて、そこそこ本気で女子向けクルマを開発するようにはなったと聞くけれど、まだまだ歴史は浅くて話にならない。

女性から見てそもそも腑に落ちないのは、女性目線で言えば性差や年齢関わりなく、便利で使いやすいクルマ作りがされていないことを見抜かれているということ。

紹介記事では、有名女優によるイメージがウケれば服やバックのように売れると書いてあるが、果たしてそんな浅はかな理由で売れないのか?と首をかしげたことから、今回の記事を書く気になった。

女性は元来、ライフスタイルやファッションについて、男性のようなギャンブルのような買い方は決してしないし、十分納得した上で間違いないものしか欲しいと思わない。

確かに流行にのって買うケースはよく見受ける姿ではあるものの、金銭的またはステータスの面で、男性のような「俺流」的なカリスマ性を求めない。

逆に、共感される安心感を重視するので、ファッション性で見ても尖った個性は要らないしむしろ「分かっている」「気が利いている」と言った配慮がされているかが重要で、その点で納得すれば金額はいとわないのが、女性ニーズの本質だと思う。

男性目線慣れした開発者が、この点で根本的な作り方の改善をしない限り、クルマが女性にウケることはないように思う。

それはメーカーの方針や姿勢次第なので、そうすべきだとくろまは思わないが、やっぱり世界人工の半分は女性なのだから、本格的な姿勢転換は価値があるのはもちろんで、それ以上に期待できるのはクルマの持っている意味そのものさえ、変えるポテンシャルを秘めているんじゃ無いだろうか。

2018-05-18

引用記事20180518

都市伝説

おばけとかそういうんじゃないけど
ちょっとSFホラーな話。
　
2ch出典のかなりの長文だけどne
　
　
死ぬほど怖くはないけど、じんわりと背筋が固まるような話を。
ただ、俺はこれ最恐に怖い話だと思ってる。
さっきテレビで関係する話が出てて思い出したので。

数年前の事。俺はとある企業でとある研究チームの一員だった。といっても白衣を着て薬品を扱うような研究職じゃない。
俺達がやってたのは「カメラの顔認識システムとその応用」の研究。
1台のメインコンピュータにアプリケーションを入れてそこに各地の防犯カメラの映像を送ると、
顔を認識して「ID:0001はX→Y→Zを通った」ってログを勝手にどんどん作成してくれる、みたいな。
ただ、そんなのは当時でも結構ありふれてたから、そのベースとなる顔認識アプリケーションにじゃんじゃん機能を加えていくことになった。
数撃ちゃ当たるって奴だな。

最初に取り組んだのは「年齢推定」の実装だった。聞いたことあるんじゃないかな。
メカニズムとしては天気予報と同じで、予め顔と年齢をセットで数千通り読み込ませておいて、
カメラが顔を認識したらその「正解リスト」を基に予想値をはじき出すって感じ。

シンプルな方法の割には精度が高くて、試験段階でも4割くらいはピッタリ当てて、後は誤差プラマイ8歳程度。
結構面白かった。

でもまあ「年齢推定」なんてのも色んなとこが挑戦してて、もっと独特なモノを実装せねば、と奮闘していた。
幸い俺達の手元には大量の顔写真＆個人情報サンプルがあったので色々と試すことが出来た。
名前、学歴、出身地・・・などなど。

流石に名前予測は無理だった。ああいう離散的な物はコンピュータには理解できない。
だが驚くことに、学歴推定（中卒・高卒・大学卒・一流大卒の4パターンだったが）は6割近い正答率を誇った。
また出身地も、北海道から沖縄までの連続的な値としてコンピュータに認識させると（都道府県レベルで）10%近い正答率だった。
「なんだ10%か」と思うなかれ、これは結構衝撃的だった。
年齢の推定は人間でもおおよそアタリは付けられるが、出身地の推定を10回に1回もピッタリ当てられる人はそうそういないだろう。

要するに、十分量のサンプルがあればコンピュータの推論は割りとアテになる、ってこと。
ここまで前書き。本題はここから。

188 本当にあった怖い名無し sage New! 2014/01/08(水) 21:10:02.41 id:YeaCqT0J0 ある日チームでも結構マッドなサイエンティスト（Aとする）が「余命推定やってみようよ」と言い出した。
当時全盛期だったデスノートの影響でも受けたのだろう。しかし個人情報サンプルには当然ながら「余命」なんて欄は無い。
「撮影年・没年が分かっている歴史上の人物の写真でも使えばいい。白黒でも認識精度に大きな影響は無かっただろう？」
もちろんカラーのサンプルに比べると精度は落ちるが、顔認識のメカニズム上、ほとんど問題はない。
しかし、それではサンプル数が足りないのでは？
「要は顔と撮影日と死んだ日がわかりゃいいんだ。天災やら事故やらの被害者を使えばいい」
ちょっと待て、それじゃ外発的な要因で死んだサンプルが混ざることになるぞ。
「それでいいんだよ！」と（・∀・）ﾆﾔﾆﾔするA。

どうやらヤツは「相貌からその人の健康状態を推定し・・・」というのではなく、いわば道端の占い師まがいの事をコンピュータにやらせるつもりらしい。

死者をサンプルに使う事には少なからず抵抗があったが、その頃の俺達は好奇心旺盛な奴らばかりだったので、すぐに手を付け始めた。
毎日毎日チマチマと写真、没年-撮影日=余命を入力していき、数週間でサンプル数は2000に到達した。

そして試験運用。といっても、「正解」がわからないので誤差計算もしようが無いのだが。
最初に試したのは俺だった。システムを起動し、カメラの前に立つ。
すぐに顔に照準が定まり、コンマ数秒の計算の後弾き出された答えは・・・「60」だった。
ふむ。男性の平均寿命が80代であることを考えると、いい線行ってるのでは？
言い忘れていたが、俺達は皆20代前半で、リーダーだけ30代。
次々と他のメンバーも試してみたが、やはりサンプルが少なかったのか答えはバラバラ。
23、112、75、42・・・と、結構無茶苦茶な答えばかりである。
一際強烈だったのがAで、なんと「余命0年」を宣告されてしまった。

やはりコンピュータに占い師の真似事をさせるなど無理だったのかもしれない。
だが、手動で2000ものサンプルを打ち込んだだけに、このままお蔵入りとする訳にはいかない。
一晩、ログ自動生成モードにして会社のサーバーに保存されている様々な場所のカメラ映像を擬似的に読み込ませた。

翌日、コンピュータはしっかりと何千もの認識ログを吐いていた。

189 本当にあった怖い名無し sage New! 2014/01/08(水) 21:11:41.15 id:YeaCqT0J0 統計処理を施すと、興味深い事実が浮かび上がってきた。
撮影場所によって、その推定値に大きなバラつきが見られたのだ。
読み込ませた映像の中でも、例えば小学校で撮影されたカメラの余命推測平均は「106」（確か。以下同じ）だった。
これは、全ログの平均値「46」に比べて遥かに大きい数値である。

逆にそれを最初に下回ったのはサービスエリアで撮影された映像で、その平均値は「38」だった。
車に乗っている奴は早く死ぬ、とでも言いたいのだろうか。

以下平均値はどんどんと減少していき・・・
余命平均ワースト2位は県内のある老人ホーム。平均値は「15」。

最下位は？お察しの通り、病院だった。なんと平均値「4」！

いやちょっと待て、病院とはいえ、いくらなんでも余命平均値4年というのはおかしい。
部活で怪我をして運ばれてきたような、まだまだ先の長い子供だって大勢いるはずだ。

何かエラーが発生したのかもしれない、と生ログを参照した。
そして思わず声を上げてしまった。
「ID:1234 VALUE:34（←この場合推定余命を示す） …」
といった書式でズラーっと書いてあるんだが、「34」とか「50」みたいな普通の数に混じって、幾つも存在してはならない数が記載されていたのだ。

負の数である。

念のため他の場所のログもザッと確認してみると、マイナス付きの物は何処でも2,3個は発見されたが、病院のログほどではなかった。
文字通りに解釈するのであれば、「余命マイナス3年」というのは「死んでから三年経過」ということになる。

余命マイナスの者が極端に多いお陰で、余命平均値が大きく下がってしまったのだろう。
・・・と冷静さを保とうとする努力はしたが、もう全身嫌な汗が出っぱなしだった。

190 本当にあった怖い名無し sage New! 2014/01/08(水) 21:12:46.39 id:YeaCqT0J0 その後チームで話し合いを重ねたが、嫌な結論にしかたどり着かなかった。

即ち、「余命推測等というのは誤差が大きすぎてアテにならない」
あるいは・・・「私達の周りに、余命マイナスの者が平然と闊歩している」

当然採用したのは前者の結論。上層部には「顔認識を利用した健康状態の調査」をしていた事にして適当な報告書を書き、（これは元から予定していたことだったが）
このプロジェクトは闇に葬り去られることとなった。

私達は毎日何百もの人々とすれ違い、目線を交わしている。
その中に「余命マイナスの顔」は無い、とどうやって言い切ることができようか。
その中に「余命マイナスの顔」は無い、とどうやって言い切ることができようか。

191 本当にあった怖い名無し sage New! 2014/01/08(水) 21:22:35.58 id:YeaCqT0J0 うわっち、重要なオチを書き忘れてたよ・・・

Aは「余命0年宣告」を出されてから一年経たずに、本当に死んでしまった。
通勤ラッシュ時にホームから大ジャンプを決めたらしい。

なぜコンピュータにそれが予測できたのか？
全くわからない。
コンピュータが知り得た情報は「サンプル」と「対象者の顔」だけである。

しかし、事実としてAは宣告通りに死んでしまった。

「死相」という言葉がある。
人がもうすぐ死にそうだ、というのが何となく分かってしまう「能力者」がいるのだと。

非科学的なことは信じたくないのだが、この事件以来、俺は防犯カメラと人混みが怖くてたまらなくなってしまった。
よほどの生命の危機や必要に追われない限り病院にも近寄らないようにしている。