NAGOYA AI Blog

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高1の夏、人工知能について考えた

高校生キャリアトライアルレポート②AIについて学んだこと

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はじめに 

私はキャリアトライアルでAIについて学びました。

AIは今とても注目されている技術であり、AIを使った仕事内容などはあまり知りませんでしたが、漠然とAIは凄い技術だと思い、興味がありました。

キャリアトライアルを通して、実際にAI企業で行っていることについて話を聞いて、
また、少し手を動かしてみることによって、今後もより注目されていく仕事だと感じました。

AI 概論

初めに、AIの定義や何ができるかについて話を聞きました。

AIには厳密な定義はありませんが、AIは人間の知能をコンピューターに真似させるということができます。

会社にとってのAIとはビジネスです。

AIは、大量のデータから学習し、予測を行うことができます。そこで注目されている技術が機械学習です。

 

機械学習とは、大量のデータから自動的にルールを見つけ出す手法のことです。

30年ほど前は、人間が全部知識を書き、AIにそれを学習させていたそうですが、人間はその知識を書ききることができません。

それが今では、データからAIが「自動的」にルールを見つけ出すということができるようになりました。

 

機械学習ができるようになった理由として、

  • 「コンピューター処理能力の向上」
  • 「ビッグデータの蓄積」
  • 「アルゴリズムの進化(※深層学習など)」

がありました。

※深層学習(Deep Learning:ディープラーニング)は、高精度で予測するための特徴量を自分で学習していくというもの。

人間が知識を書く必要がなくなると、その分課題を解決する時間を短縮することもできるし、人の負担を減らすこともできるので、機械学習はとても画期的な技術だと思いました。 

このようにAIは発展し続けているということが分かりました。

機械学習にできること・できないこと

機械学習には、できることとできないことがあります。

できることは「分類」です。例えば送られてきたメールが普通のメールなのか、スパムメールなのかを分類することができます。

また、「回帰」することもできます。家の家賃かいくらかということや、人と人の相性度などを予測することができるそうです。

 

できないことは、データ無しで何かをつくったり、目的を与えないで何かをつくったりすることです。

他にも、データが少ない状況での開発は難しいそうです。 

また、機械学習の課題として、

  • 入力するデータの傾向や流行が変わると開発ができない
  • 人の介入が必要な場合、ボトルネックになる

ということがあります。

 

部分的には人間を超える部分もありますが、データがなかったりすると学習できないように、人間を超えられない部分というものも多くあります。

そのため、今までの仕事がAIによって失われたりしても、AIを人間が扱う、操作するという仕事は必要で、そのような仕事が増えて職を失ってしまう人の仕事を補うようになったらいいと思いました。

N2iでの仕事、またキャリアについて

N2iでの仕事についても話を聞きました。

N2iでは、エンジニア、セールス、コーポレート、法務、財務、広報などたくさんの職業がありました。

プログラミングが苦手でも、AI事業をサポートする職業がたくさんあることを知って、AIに興味があるからエンジニアを目指すだけでなく、AI事業に関連する、あるいはAI事業をサポートできるたくさんの選択肢があることが分かりました

 

今までは、AI関連の職業に就くには、プログラミングが得意なエンジニアにならなければいけないというイメージがあり、興味がある仕事をするには、それに直接繋がる仕事しか考えませんでした。

しかし、キャリアトライアルを通して、興味がある仕事をサポートすることができる職業はたくさんあり、私たちにはたくさんの選択肢があるということに気付きました

 

さらに、AIエンジニアには2種類あるという話も聞きました。

AIについて考えて、すぐに思い浮かぶエンジニアという職業にも、AIを使ってビジネスに結びつけるデータサイエンティストと、機械学習を使って運用に乗せる作業をし、便利に利用できる状態にするという、私たちが一般的にエンジニアと聞いて思い浮かぶような機械学習エンジニアの2つがあって、エンジニアという職業の中にも少し違う部分があることをはじめて知りました。

 

エンジニアという仕事をしたくても、どちらの種類のエンジニアに興味や魅力を感じるかというのは人によって違うと思います。

このように、ひとつの職業でも少しずつ違いがあるということを知って、興味をもった仕事を調べることで、より自分がやりたいことができる仕事を知ることができるかもしれないので、実際にキャリアトライアルなどを通して働いている人に話を聞いたり、調べたりすることは大切で、今回エンジニアの話を詳しく聞くことができてとても良い経験だったと感じました。

まとめ

私はAIに少し興味があり今回のキャリアトライアルに応募しましたが、プログラミングは難しく、複雑な知識が絶対に必要であるというイメージが強く、自分がそのように難しいことについていけるのかという不安がありました。

しかし、AIに興味があるからといって絶対にエンジニアである必要はなく、実際に手を動かして機械学習を使う流れを考えてみることで、将来の仕事や、やりたいことを見つけることに前向きになれたので、話を聞けてとても良い経験になりました。

 

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SS

 

【広報追記】

  • 本ブログは、インターンシップ参加者のレポートを元にしています。タイトルや構成、言い回しなど、文意が変わらない程度に広報で編集を入れています。
  • データサイエンティストと機械学習エンジニアの違いについては、過去にこのようなブログを書いています。これからAIエンジニアを目指したい方は、よかったらご覧ください。

 

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