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Google DeepMindが開発した囲碁AI（人工知能）「AlphaGo（アルファ碁）」のニュースには正直驚きました。　何せ囲碁のルールを教えずに　過去の棋譜をニューラルネットに入力する「教師あり学習」と、勝利を報酬に囲碁AI同士を対局させて鍛える「強化学習（教師なし学習）」だけです。

AIの進化もここまで来てしまったか～っていう感想です。　単純労働はAI付きロボットに置き替えられるのは想像つきますが、十年後くらいには複雑な思考が必要な職種まで人間の雇用が脅かされる世界がくるかもしれませんねー。

ところが全てがパーフェクトに行かないので世の常ですなー。（笑）　
この記事を読むとディープラーニング（深層学習：多層のニューラルネットによる機械学習）の弱点があることが分かります。　　＞＞＞　記事はこちら

　
①　アルゴリズムは人間にとってブラックボックスになっているので　間違った場合の原因解析ができない。

②　結果的に正しい判断であっても、人間にはまったく理解できない行動を取る場合がある。


Googleの自動運転で先日バスとの衝突事故が起こりましたが、これ使っているのかな？　自動運転中のクルマに遭遇して　まったく理解できない進路変更や急停車などがあると困りますね～。　しかも原因解析が困難だったりすると最悪ですわ～。　　

個人的にはアジア地域では運転マナーの悪さやバイク・自転車が入り混じった道路事情の問題で一般道の自動運転って出来ないのでは無いかと思っています。　某N自動車は頑張るみたいですね～。

自動運転のクルマが法的に正しいアクションをとっても　相手方（人間）のマナー感覚で事故やトラブルはあるよね～。　　特区など作って自動運転のクルマのみ走行OKのような隔離された世界じゃないと最初はハードルが高そう。