世界的にAIによって人間は仕事から開放されてしまうのか？
このような論文があります。
https://repository.kulib.kyoto-u.ac.jp/dspace/bitstream/2433/242803/1/cue41_03.pdf
将来、約半分の雇用者が機械に代替されるというフレイ＆オズボーンの推計値は現在では、ほとんど誰も相手にしていない。
過大な推計値が出るという、ある意味で計算ミスが指摘されたからである。職の全体量の増減についていえば、OECD が発表した、約 1 割が代替される、という推計値が、専門家の間での合意である。
更に、人々の努力で新しい産業を生み出すことができれば、新しい雇用が創出され、その結果、雇用の総量自体は、ほとんど変わらないか、もしくは増加する、というのが世界の専門家の間で合意された認識である。
このように、雇用の総量の増減自体を見る限りは、さほど大した社会問題を生じないが、今後スキルベースでの労働需給ミスマッチが社会問題として
顕在化してくる可能性がある。
確かに現状の日本国内における仕事の割合的に、未だに作業者の個人的なスキルに重きをおいている現状があります。
このような全体的な平均的な作業を特殊な環境では、それこそ1人に任せてしまうこともあります。
しかし今後もそれでいいのでしょうか？
営業や、ライターなど個々人にファンがつくような仕事に関しては、まだまだAIによって代用されることはないと言い切れます。
現状コロナ禍の影響から人が接触をさける動きが増えてきています。
コロナ禍以前から大きな工場メーカーなどでは、工場内部の運搬や検品の作業などをAI化してきました。
検品などは、どんどん変わってきています。
ネットワークビジネスのメリットとデメリットについて
ネットワークビジネスのメリットとデメリットについて
お話します。
元来ネットワークビジネスとはメリットの部分のみが強調されて来ました。
しかしながら、世の中メリットが有ることには必ずデメリットが存在します。
ネットワークビジネスの肝になる部分として、特定利益と呼ばれるものがあります。
この特定利益を得られる方法が下記になります。
・自分が新たな会員を勧誘したときに得られる利益
・自分が勧誘した会員が商品を購入したときに得られる利益
・自分が勧誘した会員が他の誰かに商品を販売したときに得られる利益
一番のメリットは
自分が働かなくても、勧誘した会員が商品を販売すれば、自分にも収入があるということです。
この利益を得ることを、権利収入といい、これが一番のメリットとなります。
デメリットとしては、
始めるにあたって、入会金や保証金、研修費用そして多額の商品の購入費用がかかります。
こういった負担を特定負担とよび、必ずかかってくる負担となります。
また、通常の営業とは違い友人などに購入を持ちかけるので人間関係にも
亀裂を生じさせることもあります。
ネットワークビジネスについて説明します。
ネットワークビジネスについて説明します。
1 そもそもネットワークビジネスとは？
2 ネットワークビジネスってどんな事するの？
3 ネットワークビジネスの歴史
4 ネットワークビジネスに求められるAIって？
本日のブログは、その1についてお伝えしたいと思います。
ネットワークビジネスとは、法律でも認められた
れっきとしたビジネスです。
そもそもは、連鎖販売取引ともいい、
以前あった事件もありましたが、
一般的なビジネスでは、商品を顧客に販売することで、利益や手数料を得ることができます。
ネットワークビジネスも、購入者を探して手数料を得るというのは同じです。
ここまでは普通のビジネスと違いは有りません。
また現在では、商品の価格が実態とかけ離れて高額であるなど、
合法とはいえ現在のネットワークビジネスでは、
勧誘における禁止行為が定められるなど、厳しい規制が存在します。
ネットワークビジネスで特徴的なのは、
会員が別の会員を勧誘することで利益が得られることです。
ここが大きな違いになっています。
通常ではこのまま紹介で終わりですが、
自分が勧誘した会員が商品を販売することでも利益を得ることができます！！
こうした利益は権利収入と呼ばれるものです。
ネットワークビジネスでは権利収入を目的として会員を連鎖的に勧誘し、
売り上げを拡大していくことになります。
アルゴリズムとは。
アイテックインターナショナルです。
アルゴリズムとは、人工知能の設計の一番の肝の部分といっても差し支えないでしょう。
歴史
記録に残る最古のアルゴリズムは、エウクレイデスの原論のものである。その中でも、二つの整数の最大公約数を求めるユークリッドの互除法[1]は、典型的なアルゴリズムとして知られている。
「アルゴリズム」という名称は、現在のイラクのバグダードにおける9世紀の数学者アル・フワーリズミー[2]の名前から来ているといわれている。彼がインド数学を紹介した著作『インドの数の計算法』（825年）が、12世紀にチェスターのロバート（あるいはバースのアデラード）によってラテン語に翻訳され、『algoritmi de numero Indorum アルゴリトミ・デ・ヌーメロ・インドルム』（直訳すると「インドの数におけるアルゴリトミ」）という題で、以後500年間にわたってヨーロッパ各国の大学で数学の主要な教科書として用いられた。この書は、冒頭に「algoritmi dicti（アル・フワリズミーに曰く）」という一節があるので『algoritmi（アルゴリトミ）』と呼ばれていた。
1920〜30年代、計算可能性のための数学モデル（計算モデル）がいくつも提案された（チューリングマシン、帰納的関数、ラムダ計算など）。後にこれらの定義はすべて同等であることがわかり、それらにより同値な概念を「計算可能」とすることが提案された（チャーチ＝チューリングのテーゼ、提案者はスティーヴン・コール・クリーネ。なお、チューリングのほうを先とする専門家もいる）。したがって、現在では「これらによって『計算可能なもの』を計算する手続き」をアルゴリズムと呼ぶ。
※引用wiki：https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%A2%E3%83%AB%E3%82%B4%E3%83%AA%E3%82%BA%E3%83%A0
簡単なものでしたら、エクセルのマクロもアルゴリズムの学習と言ってもいいでしょう。
アラン・チュリングが生み出した計算式の機械学習や命令形のプログラムなどが挙げられてきます。
アルゴリズムには様々な記法があり、自然言語、擬似コード、フローチャート、プログラミング言語などがある。アルゴリズムの自然言語表現は冗長であいまいになる傾向があり、複雑なアルゴリズムや技術的な場面では単独ではほとんど使用されない。擬似コードやフローチャートはアルゴリズムを構造的に表現でき、自然言語のようなあいまいさもほとんどない。プログラミング言語でアルゴリズムを示すこともよくある。
アルゴリズムの記述は、例えばチューリング機械を使ったならば、として次の3つに分類している書籍などがある[8]。
高レベルな記述
自然言語でアルゴリズムを説明したもの。実装の詳細は省かれている。このレベルでは、チューリング機械のテープやヘッドの動きまでは説明しない。
実装レベルの記述
チューリング機械のヘッドの動きやテープへのデータ格納方法を自然言語で説明する。このレベルでは機械の状態や遷移関数の詳細は説明しない。
（以上の2つのような内容では、そもそも概要で説明したように「はっきり」していない可能性もあるし、詳細が無ければ無限ループに陥らないことを証明することもできない。従ってそもそも実際には「アルゴリズムを記述」してはいない）
引用元：https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%A2%E3%83%AB%E3%82%B4%E3%83%AA%E3%82%BA%E3%83%A0
このように、アルゴリズムを使った機械学習をへてAIというものは、自動的に判断や診断を下すことや、指示通りの命令に対して同様の処理を行い、命令にないエラーを弾き
人間が行う作業よりも正確な作業を行うことが可能となった。
このような簡易的な、作業軽減のAIの開発と聞くと大きな工場などでの使用を
思い浮かべる方も多いのですが、最近ではテレアポのリストの生成や
営業メールを自動送信で送るシステムなども生まれており、生活に密着した
作業などにも、次々導入され始めています。
人工知能とは、
AI研究を説明するためには、まずはじめに どのような分野における研究の概要の説明したいとおもいます。 人間の知的能力をコンピュータ上で実現する、様々な技術・ソフトウェア・コンピュータシステム と序文には書かれています。 そもそもの発展は、新しく、1943年に生み出された、ドイツのエニグマの解析を行う ために作られた大型計算機が自動計算コンピューターのの祖とも考えられています。 アイテックインターナショナルでは、自動計算や学習させた対応をもとに応用できるような、AIの研究を日夜行っております。 応用例は自然言語処理（機械翻訳・かな漢字変換・構文解析等、専門家の推論・判断を模倣するエキスパートシステム、画像データを解析して特定のパターンを検出・抽出したりする画像認識等がある。 今日のグーグルなどで使用されている、ロボット型検索もこのパターンを使用した、情報収集方法になります。 アイテックインターナショナルでは、こういった収集する情報の精度をあげる研究を行っております。 、 1956年にダートマス会議でジョン・マッカーシーにより命名された。現在では、記号処理を用いた知能の記述を主体とする情報処理や研究でのアプローチという意味あいでも使われている。家庭用電気機械器具の制御システムやゲームソフトの思考ルーチンもこう呼ばれることもある。 こういった思考のルーチンをアルゴリズム学習と呼称します。 プログラミング言語 LISP による「ELIZA」というカウンセラーを模倣したプログラム（人工無脳）がしばしば引き合いに出されるが、計算機に人間の専門家の役割をさせようという「エキスパートシステム」と呼ばれる研究・情報処理システムの実現は、人間が暗黙に持つ常識の記述が問題となり、実用への利用が困難視されている。 人工的な知能の実現へのアプローチとしては、「ファジィ理論」や「ニューラルネットワーク」などのようなアプローチも知られているが、従来の人工知能であるGOFAI (Good Old Fashioned AI) との差は記述の記号的明示性にある。 その後「サポートベクターマシン」が注目を集めた。また、自らの経験を元に学習を行う強化学習という手法もある。「この宇宙において、知性とは最も強力な形質である（レイ・カーツワイル）」という言葉通り、知性を機械的に表現し実装するということは極めて重要な作業である。 2006年のディープラーニング（深層学習）の登場と2010年代以降のビッグデータの登場により、一過性の流行を超えて社会に浸透して行った。2016年から2017年にかけて、ディープラーニングを導入したAIが完全情報ゲームである囲碁などのトップ棋士、さらに不完全情報ゲームであるポーカーの世界トップクラスのプレイヤーも破り[6][7]、麻雀では「Microsoft Suphx (Super Phoenix)」がAIとして初めて十段に到達する[8]など、時代の最先端技術となった[9]。 参照元： 最近になりようやくアニメや映画で登場するような、人工知能らしい 人工知能の開発が進むようになってきましたが、まだまだ始まったばかりです。 アイテックインターナショナルでは、このような歴史を踏まえ、現在新しいAIの研究を行っています。 代表の僕も小さいときに見た、攻殻機動隊っていうアニメに登場するAIの可能性に 魅了されてなんとかこの世界に近づきたいと思い、研究をはじめました。 そんな夢から始まったアイテックインターナショナルです。 その後、プログラムによる指示をした計算からある程度フレキシブルに判断を行う アルゴリズムの学習による研究が行われるようになりました。 次回はアルゴリズムについて説明したいと思います。
