人工知能の経済学と利点

公開: 2022-03-11

AIに関するニュースはどこにでもあります。 AIに興奮することもあれば、AIが私たちの仕事をどのように置き換えたり破壊したりするかについて話している記事を目にすることもあります。また、AIが人類をどのように破壊するかについて話している記事も時折見られます。

この記事では、人類を破壊したい人工知能や邪悪なAIについては説明しません。予測を行うことができるアルゴリズムに主に基づいている現在のAIに焦点を当て、AIの経済性がどのように機能し、それがビジネスにどのように影響するかについて説明します。また、この記事の内容は、予測マシン：人工知能の単純な経済学と人間+マシン：AIの時代の仕事の再考に大きく影響されます（そしてこの著者はさらに読むことを強くお勧めします）。

この記事は、3つの主要な部分に分かれています。

テクノロジーの進化では、過去とAIの時代との類似点について簡単に説明します。
戦略では、予測の精度を高めることが戦略やビジネスモデルにどのように影響するかについて説明します。
人間とAIの相互作用では、人間がAIを補完する方法と、AIが人間の努力を補完する方法について説明します。

テクノロジーの進化

先に進む前に、今日のAIの考え方に類似したいくつかの歴史的な出来事の類似点について説明したいと思います。特定のテクノロジーの幅広い使用が私たちの考え方をどのように変えたかの例をいくつか示します。基本的な算術から専門の人工知能開発会社にどのように移行したのですか？

電子計算機の時代

コンピューターが最も得意とするのは算術です。私たちが現在知っているコンピューターの前は、「コンピューター」という用語は、文字通りのコンピューティングを行う人々に使用されていました。これを現在は「人間のコンピューター」と呼んでいます。

技術の進歩に伴い、コンピューティングはより安く、より速くなり、私たちはすべてを算術の観点から考え始めました。写真は良い例です。歴史的に、写真に視覚効果を変更または適用することは化学反応でした。ただし、現在では、ソフトウェアスイートを介してアーティストや写真家がアクセスできるアルゴリズムを使用して、写真に効果を数学的に適用しています。

これは、財/サービスのコストが下がったときの考え方の優れた例です。この新しい技術の観点から、現在の問題を解決する方法について考え始めます。 AIも同じです。

インターネットの時代

インターネットが広く使われるようになると、さまざまな業界で大きな動きを見せ、さまざまな分野でのコスト削減がすべてでした。たとえば、商品やサービスの配布コストが安くなり、これがeコマース業界の誕生のきっかけとなりました。最終的に、企業は戦略を変更し、生き残るか死にました。

商品やサービスのコストが下がると、それをより頻繁に使用し始めます。これはWebでも確認できます。これはまた私たちの考え方を変え、私たちは業界全体をオンラインに移行させます。 eコマースに加えて、検索エンジンの使用に別の例が見られます。百科事典を使用して情報を検索するのではなく、代わりにGoogleまたは他の検索エンジンを使用します。

AIの時代

AIのコストは、計算能力とツールの点で安くなっています。新しいツール/ライブラリはそれぞれ、機械学習開発者が予測の問題に費やす時間を短縮するのに役立ちます。たとえば、GoogleのTensorFlow、AutoML、さらにはscikitをこの目的の例として示すことができます。 AIのコスト削減の例として、GPUコンピューティングの使用の増加を示すこともできます。

会社の次の四半期の売上予測は明らかな予測の問題ですが、自動運転車の開発は10年前の予測の問題ではありませんでした。 AIのコスト削減は考え方を変えつつあり、さまざまな問題を予測問題として考え始めました。私たちはすでに、工場のような制御された環境で自動運転車を使用していました。そこでは、 if-elseプログラミング条件を使用して車両をプログラムすることができました。考え方を変え、これを予測の問題と見なすことで、エンジニアは自動運転車を開発することができました。自動運転車は、実際に使用できます。

基本的に、これがどのように機能したかです。エンジニアがAIに、さまざまな状況で人間が何をするかを教えました。これにより、ドライバーが数百マイル後に疲れることなく、何千マイルも車を使用できるオンボードソフトウェアの生成が可能になりました。 AIは人間が何をするかを学び、人間が何をすべきかを予測し始めました。これは、予測の観点から問題について考える非常に良い例です。

ストラテジー

ここに主要な質問があります：AIは企業の戦略とビジネスモデルに影響を与えますか？ AIを何らかの決定を下すのに役立つ予測ツールと考えると、AIは決定を下すのに役立つ別のツールであるため、純粋な戦略にどのように影響するかが明確でない場合があります。しかし、AIを高精度で予測できる予測ツールと考え始めると、戦略自体が変わる可能性があります。『Prediction Machines：The Simple Economics of Artificial Intelligence』という本に優れた例があります。

アマゾンで商品を購入して購入すると、パッケージはオフィス/自宅に発送されます。したがって、この方法は、買い物してから出荷する方法と呼ぶことができます。また、Amazonにはレコメンデーションエンジンがあり、ページをナビゲートしているときにアイテムをレコメンデーションします。おすすめの商品をすべて購入するわけではありませんが、少なくとも興味のある商品をお勧めします。Amazonが購入する商品を高精度で予測し始めたとしましょう。おすすめ商品の80％を購入し始めた場合、Amazonは商品を購入する前に商品を発送することを決定する場合があります。これを「配送」、「ショッピング」と呼びましょう。これはビジネス戦略の明らかな変化です。アイテムが自宅に到着すると、アイテムの20％が返送され、現在のAmazonの価格モデリングはこの仮定に基づいていないためです。たぶん、Amazonは返品された商品を集めるために週に1回あなたの街にトラックを送ることを決定するでしょう、そしてこれはAmazonがあなたのクレジットカードに請求する方法、商品を梱包する方法、そして返品された商品を扱う方法を完全に変えます。この戦略の変更はすべて、より高い予測精度を持つ人工知能の利点です。

AIがより高い精度で予測できたらどうなるかを考えるだけで、前のAmazonの例のようなより多くの思考実験に取り組むことができると思います。

人間とAIの相互作用

人間とAIの相互作用は将来どのように進化するのでしょうか？彼らは競争するのでしょうか、それとも一緒に働くのでしょうか？『Human + Machine：Reimagining Work in the Age of AI』という本を読んで、これらの質問に焦点を当てます。著者によると、人間がAIを補完し、AIが人間を補完するシナリオがあります。

AIを補完する人間

人間は、トレーニング、説明、維持の3つの分野でAIを補完できます。

トレーニング

AIは、予測を行うことができるように、トレーニングフェーズと呼ばれる学習するデータを必要とします。

将来的には、そのビジネスの要件に基づいてAIのトレーニングに専念するトレーニングエージェントが存在する可能性があります。工場の場合、トレーニングエージェントがロボットのトレーニングを担当する可能性があります。 eコマースビジネスの場合、トレーニングエージェントが履歴データの集計を担当する可能性があります。

説明する

AIが特定の問題に対して特定の答えを提供した方法と理由を理解する必要があります。

一般的に、AIの説明性と精度の間にはトレードオフがあります。ブラックボックスAI手法は、簡単に説明できる手法に比べて精度が高くなります。ブラックボックスAIが特定の予測を行った理由を説明するために開発されたツールがありますが、AIの結果を理解して説明できる職務が必要になる場合があります。

持続する

AIが期待どおりに機能していることを確認する必要があります。

2015年、フォルクスワーゲンの工場のロボットが労働者をつかみ、致命的に押しつぶしました。 AIシステムが期待どおりに機能していることを確認する責任を持つ役割が必要になる場合があります。

AIは人間を補完します

AIは人間よりも速く、より正確に予測を行うため、AIの可能性は人間に超能力を与えます。これらの超大国は、与えられた状況や行動にもたらす価値で表現することができます。

増幅する

AIツールは、人間が人間である能力を高めるのに役立ちます。『Human + Machine：Reimagining Work in the Age of AI』の中で、著者は、遺伝的アルゴリズムを使用して可能な設計を反復処理するオートデスクのドリームキャッチャーソフトウェアの例を使用しています。

設計者は、このツールを使用して、軽くて安くて丈夫な椅子を設計できます。 AIは、指定された基準に基づいて設計者に結果を提供する設計を作成しようとします。次に、デザイナーは指定されたデザインの1つを選択し、そのデザインの創造性を使用して最終的な仕上げを行います。

これは、コンピューター時代の人々にコンピューターが提供したものと似ています。AIがどのようなことを支援できるかという点で、新しいエキサイティングなレベルの容量です。

相互作用

AIは、人々と対話することで人々を支援するアシスタントとして機能できます。 AmazonのAlexa、Google Home、およびAppleのSiriは、この種のインタラクティブAIエージェントの顕著な例です。これらのエージェントは反復ごとに改善されるため、より頻繁に使用を開始し、スマートフォンで行っていることのより深いバージョンのように、エージェントが私たちの一部になります。それらのエージェントは私たちのプライベートアシスタントになり、私たちを補完します。

増強

AIを燃料とする物理的増強の例は、工場で見つけることができます。現在、工場はロボットによって運営されていますが、ほとんどがルールベースのシステムであり、万が一の場合に備えて、安全のためにケージに入れられています。ロボットは、同僚として人間を助け、工場で自由に移動して作業している間、人に害を及ぼさないように設計されます。

結論

メルセデスの生産計画責任者であるMarkusSchaefer氏は、「ロボットの方が効率的であるため、将来的には人間の労働者が廃棄される」という懸念もありますが、次のように述べています。再び産業プロセスの大部分を占めています。」新しい技術は私たちのやり方に大きな変化をもたらしますが、すきの発明は農業労働者の必要性を排除しませんでしたし、コンピューターの発明は数学者の必要性を排除しませんでした。すべての技術革命と同様に、AIの出現は、人類が新しいパラダイムに完全に取って代わるのではなく、到達するのを助けるために利用されます。

より技術的なAI知識の準備はできていますか？山を登る車を運転するようにAIを教える方法を学ぶために、強化学習を深く掘り下げてみてください。