さて、一旦のこのシリーズの締めとして、人工知能の今後の話をしたいと思う。

 

前回話したように、特徴抽出を自動でできるようになったことが、ディープラーニングの最も重要な成果だ。

 

そしてこれは、人工知能歴史に戻ると、ルールベースのAIの時に見られた問題点を克服することができたということになる。

 

つまり、従前のニューラルネットワークや機械学習では、大規模なデータから予測を自動で行うことはできたが、どのようなデータを使うと学習が進むか、というのは人間が指定する必要があった。

 

だが、データの情報から、求める出力に対している情報といらない情報を取捨選択を自動で行えるようになったというのが、ディープラーニングにおける大きな成果といえる。

 

勿論、まだまだ汎用的なAIには遠いが、とりあえずそのために一歩をやっと進めることが出来るようになったというのが現状だろう。

 

この技術的なステップアップによって、広くAIの今後が議論されるようになったことも、社会的には大きな意義を持つ。

 

シンギュラリティが、もし訪れた時、人はどのように振る舞うべきか。人とAIはどのように暮らしていくべきか。

 

弱いAIを使って、人はどのように今までの生産活動を変化させるべきなのか。

 

次の大きな発展の前に、それに対する人々の意識を変化させただけでも、このAIブームというのは意味があったのではないかと個人的には思う。

 

ディープラーニング、ひいては人工知能の技術に対して、過度に危険視する必要も今はないし、過度に崇拝する必要もない。

 

今は、どのような技術があって、どのようなことに応用出来て、それを自分の生活を、仕事を豊かにするためにどのように使えばいいのかを考えるフェーズにある。

 

なので、これを機に人工知能に興味をもった方がいれば、今後も知識を深めていってもらえれば、と思う。俺も日々勉強する身なので。

 

さて、このシリーズは一旦ここで終わるが、またトレードとAIに関して、実用的な話をシリーズでしようと思っている。

 

まだ先になると思うが、楽しみに待っていてくれ。

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