名前はよく聞いていたが、意味は理解していなかった。
とあることから、この本を知ることになり、読んでみて
驚いた。
この本を読むまで、世の中がこんな事にになっていることも
知らずに日々暮らしていた。
もうすでに我々の世界に入り込んでいて、利用しているし
利用もされている。
検索や暗号化、SNSなど様々な場面で利用、ビジネス、医療、テロ対策
お見合い、野球、外交、賭け、営業、ソーシャルネットワーク
自動運転技術や日常の諸問題への応用に進化している。
そういえばチェスや、将棋など、先日も将棋のアルゴリズムに
挑戦していた棋士を見たが中々勝てない、いずれ絶対勝てないように
なる気がしていた。
目次
簡単に言ってしまえば、コンピューターを使って入力し
データーを処理するための、あらゆる手順を”アルゴリズム”と呼ぶ
1969年株式投資な度全然知らなかった、トーマス・ピーターフィーは
ウォールストリート初の「ブラックボックスを」開発した。
マーケットデーターを取り込んで分析し、ユーザーに売りか、買いかの
支持を出す機械だ。
投資判断をするアルゴリズム計算方法は・・・・どんな判断をするときにも
当てはまる。
1969年ころから取り入れて損を出さずに利益を出し続ける
当時専門家からは色々規制が欠けられたが、それらを解決して
今や、金融市場取引の60％は、人によるリアルタイム監視が無いまま
コンピュータが自動で行っているという。
例えば洗濯機を例にたとえているが・・・・
洗濯機にアルゴリズムを導入するとした時、インプットする要素は
1. 洗濯物の重量
2. 繊維の種類
と極めて簡単、重量のインプットを受け取ったアルゴリズムは、
例えばそれが500g以下ならば洗濯機の水位を「低」にセットする。
そして繊維のインプットがコットンならば、アルゴリズムは洗濯水の
水温を「高」にし、すすぎの水温を「低」にセットする。
このように洗濯物の重量と繊維の種類に応じて、アルゴリズムは異なる
洗濯プログラムを導き出すのです。
でも、もしそこの洗濯物の色や、シミや、つけ置き洗いのある無しや
乾燥時間や、洗剤の種類と言った要素が加わるとどうなるのだろ？
最初に洗濯物の、重量と、繊維の種類のアルゴリズムよりは
はるかに複雑で難解になってくる。
人間は大量の洗濯物を前にしても、それぞれに応じた適切な
洗濯方法を難なくこなすことが出来るが、それと同様の能力をプログラミング
することになるのだ。
コンピューターにプログラミングするためにはスキルを要する。
photo credit: https://lidea.today/articles/97
インプットされた情報から引き出さる答えは、何百にもおよぶ
可能性があるからだ。
アルゴリズムを正常に稼働させるためには、その一つ一つを
きちんと確認し、あるべきところにカテゴリ分けして
いかなければならない。
- その洗濯物には赤い衣類は入っているか？いいえ
- 黒い衣類は？はい
- それはナイロン製？いいえ
- コットン？いいえ
- シルク？はい
- 黒いシルクのこのアイテムには、シミがあるかい？はい
- それはコーヒーのシミ？いいえ
- マヨネーズのシミ？いいえ
- チーズソースのシミ？はい
このようにして二者択一のディシジョン・ツリーは何百万
あるいは何千億もの節点に膨れ上がっていく。
そしてテーマが複雑であればあるほど節点の数は増えるのです。
アルゴリズムのツリー（木の枝は）はインプットされた情報を
取り上げて数式や方程式を当てはめ、導き出された答えを
さらなるインプットの情報として取り上げる。
この繰り返しによって、気が遠くなるほど複雑な情報の
糸が連綿と続いていくのだ。
アルゴリズムの中核をなしているのは理想的な成果を
上げるために機械的に発せられる一連の指図とある。
とあるアルゴリズムにとある情報をインプットすると
回答がアウトプットされる。
高頻度トレーディングや音声認識プログラムに使われている
アルゴリズムも同じような働き方をする。
様々な株のインデックスや、通貨レートの変動、原油価格などの
情報をインプットすると「GE株を買え」と言ったアウトプットが
出てくる仕組みなのです。
アルゴリズム・トレーディングとは、いつ、何を売るべきか
買うべきかの判断をアルゴリズムに依存する仕組みに過ぎない
電子書籍だと価格が¥100円だ、僕も驚いた金額！！
読む価値のある良書だ。
アルゴリズムを構築するのは、例えば人が発する言葉を認知することで
我々は相手が誰であるかを知る。
相手が誰であるかを知ることで彼が将来何をするのか予測しやすくなる。
予測・・・正確には他の人間たちが次に何をするかと言った
予測だ。
人工知能のシステムを実現する上では「パターン学習や」
「機械学習」と言われるアルゴリズムが基礎となっている。
個々の人間は一定の予測可能な行動をとるようにプログラム
されているはずだと、ライプニッツは言った。
これは正しかった。
ライプニッツが最初に考えだした人間の行動科学がNASAにも
取り入れられ、その他様々な日常生活に広がっている。
ライプニッツは、人間の思考はいくつもの二者択一に分解できる
と最初に唱えた人物だ。
例えば「夏場はクリーム系のアイスよりもシャーベット系の物が
売れる」と言いたパターンを自動的に発見して売れ筋商品を
予測したり、「この画像に写っている物体は何かを」を自動的に
識別する事で自動運転技術に応用させたりすることが出来るように
なる。
これはアルゴリズムに判断させると、金融取引も自動運転も
そうだが人間より速いスピードで識別できる。
アルゴリズムは、スペインで開発されたと言う
ヒット曲を予測する技術を創りだした。
Polyphonic HMIというウェッブサイトで50＄支払うと
自分が作った音楽をアルゴリズムが分析してくれると言う
ヒットする可能性がある曲には高いスコアが、駄作には
低いスコアが付く仕組みになっている。
ノヴァクは12歳から曲を書き始め二十代半ばまで、人付き合いもせずに
曲を書き続けた。
彼の自信作をそのウェッブサイトにアップロードしてアルゴリズムだ
出す結果を待っていた。
アルゴリズムは歌の評価に応じて点数をつける6・5点以上は
曲がヒットする可能性があり、7点を超えればポップチャートの
ランクインにつがる可能性がある事を示している。
彼の曲は何と7・57の高い評価が付いていた。
結果的にこの高得点を付けた曲に注目した曲をサーバーから
取り出しプロが何回も聞いた、そしてこの曲には何かが
あると感じた。ノヴァクが曲をのせてから２週間後に、数十曲も
ヒット曲を持つイギリスの音楽プロデューサーが目をつけ
発売されそのシングル曲はポップチャートで十二位というデビューを
果たし、ヨーロッパ全体でも同様の人気になった。
音楽業界でもアルゴリズムは使われ、数学関数による様々な
シーケンスで曲を細分化し、メロディ、ビート、テンポ、リズム
ピッチ、コード進行、音の豊かさ、音響の華やかさ、カデンツッと
いった要素による曲のパターンを掘り出す。
今や売れる曲かどうかを判断できるという。
もちろんポップミュージックだけではなくベートベンや、モーツアルト
バッハ、ヘンデルなどと言った過去の偉大な作曲家にも当てはめる
ことが出来る。
過去のヒット曲のパターンを徹底分析して有望な曲を自動的に発見
できるアルゴリズムも開発されている。
デイヴィッド・コープ名誉教授はアルゴリズムを用いて交響曲や
オペラを作っていてその音楽が・・・非常に優れているいるため
今では一部の音楽家たちに脅威を与えているという。
バッハの作曲技法をバラバラにし、バッハの様な輝かし人物の
精神をシッカリ把握出来るコード、機械を作り出すことに成功したのだ
研究し尽くして、合唱曲を何千曲も自動で作曲してしまう
プログラムが既に作られている。
確かにバッハはどの曲を聞いても心地よく時代を超えて
好きになれる。
電話してくる人の話し方を分析してその人のタイプを判断して
適したオペレータにつなぐことができる。
他にも、医療、テロ対策、お見合い、野球、外交、賭け、営業、
ソーシャルネットワーク、自動運転技術の実用化が
見通せるようになってきた。
もちろんチェスや将棋と言ったことにもアルゴリズムが使われ
中々この人工頭脳に、人間は勝てなくなってきている。
もし人間が勝った場合その勝ったパターンをインプットしたり
自動で読み込んでいくわけだから、人間は勝てなくなる。
ウォール街のトレード、映画脚本の評価、交響曲やオペラの作曲など
アルゴリズムの優位性が認められる領域が広がっていく。
近年のアルゴリズム開発にはコンピュータの処理能力(スピード）の
劇的な向上によってプログラムが自動で判断を下せる
領域は次々拡がっている。
僕が興味深かったのは、CIAの専門分析官の予想よりも
ゲーム理論アルゴリズムが出した予測のほうが、二倍も
正確だった。
これはFBIやCIAやNSAにおける彼らの分析より、はるかに
アルゴリズムは人間の分析官以上の予測成果を出せると言うことだ。
例えばイランは核爆弾を創る可能性がある考えるCIAの専門分析官や評論家立ち
しかし、アルゴリズムが出した答えは、２０１４年までに兵器レベルの濃縮ウランを
製造するが、イランはウランを使って核爆弾を創る事はないという答え出した。
それはイランの国の経済のあり方かや原油の不買運動など考慮に入れアルゴリズムに
よる答だった。
そうすでに世界情勢や敵国の考え方や戦略に至るまで、的確な答えが人間よりも
正確に出せるシステムになっている言う驚きだ。
政治判断も人間が色々な思惑を考え、出す答えよりも
アルコリズムは思惑など無しに、正確に分析し出した答えのほうが正確な判断でき
頼る時代が来るのだろう。
食事に合うワインを推薦してくれる、アルゴリズム ワインスタイン。
世界中の一流レストランやソムリエによる、食事とワインの
組み合わせを記した何千ものメニューをスキャンする事で
能力を蓄えた。
ワインのソムリエのアルゴリズムも出来ていると言う
お客様の料理や好みをに選んでくれるのだ、ソムリエより
好みにあったものを選んでくれる。
二千句の俳句をインプットして残りは、有名な日本人の
俳人による。伝統的な俳句を入れて、俳句を作れるようにした
ことだ。
本まで作り、その中にはアルゴリズムで作られた俳句も
混じっているそうだ。
どの俳句が誰が書いたものかは明らかにしていない。
また医療や、接客分野まで進化しそうだ・・・
医療分野に関しては
自分のDNAや、血液型、体の弱点、過去の病気、両親や親戚の死因や
病気がインプットされることで、予防や、事によっては医者より
多くの情報を持っており、的確なアドバスと処方ができるようになる。
医療ミスも少なくなる。
接客分野では・・・？
相手との会話を分析し、人の性格を識別し、弱点を知り、思考を
推し量り、行動を予測でき、人の心を読み取れる機械が構築できると
その人にあった担当者が応対できるようになる。
そのような動きを、アメリカを中心とした興味深い事例や
先駆者たちの取材を交えながら紹介した本なのです。
アルゴリズムは過去からあったということだ。
それがパソコンのハードディスク、通信速度のスピードからことが
現在、ものすごいスピードで色々な分野への拡散が広がっている。
「軍事面から」「スポーツなど」プレッシャーにも屈せず耐え切れることが
アルゴリズムの良さだ。
ますます未来へと続くであろう事が、それは人工頭脳のシステムを
創りだしているからで、手に取るように理解できます。
