本日は、「シンギュラリティに備えよ！～最先端研究からSociety5.0～」と言うイベントに出席してきました。
シンギュラリティは技術的特異点とも呼ばれ、2045年ごろに人工知能が人間の能力を超えてしまうと言われています。
例えば、人工知能がさらに優れた人工知能を作り出せるようになれば、それが繰り返され、爆発的にテクノロジーが発展していく予測不可能な世界へと突入します。
すでにコンピュータ、インターネット、スマートフォン等が普及して仕事の代替が進みつつありますが、この延長線上で間違いなく多くの仕事は人工知能に代替されていきます。
本当にシンギュラリティが実現するかはまだ不明ですが、21世紀には近い状況まで行ってしまうと思いますし、政治家こそ未来を見据え、今のうちからテクノロジーに触れておく必要があると考えています。
さて、私も議会活動へ人工知能を応用できないかと主張してきましたが、冗談で終わらせるつもりはありません。
とは言っても、良い製品が出ているわけではないため、自分で手を動かしてプロトタイプを開発するしかありません。
ディープラーニングの何がすごいかはわかっても、得体の知れない技術を使うのもしっくりこなかったので、どのような仕組みで動いているのかを基礎的なところからプログラムを書くところまで経験が必要だと判断しました。
ちょうど良さそうな本があったので、購入して勉強を始めています。
ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 | 斎藤 康毅 |本 | 通販 | Amazon
Pythonというプログラミング言語を用いて、ライブラリなどを可能な限り利用せずにディープラーニングのプログラムを書いていくというコンセプトの本です。
実は相当苦戦していて、10月ごろから学習を始めましたが、まだ半分くらいまでしか終わっていません。
こんなに時間がかかってしまう理由としては、もちろん日々の業務でバタバタしていたこともありますが、数学の知識が必要な内容だからです。
文系だとあまり学習しない高校三年生で学習する範囲、あるいは大学の範囲も出てきます。
良い機会なので高校数学からやり直してみましたが、今の時代は恵まれていて、わかりやすい授業動画がアップされています。
時間はかかりますが、学習コストもかなり下がっていますし、歳を重ねた分高校生の頃よりは理解力もあるので、何とかくらいつけるものだと思っています。
大学受験のような形式に縛られる場合を除き、学校の外では文系や理系などは一切関係なく必要なことを学ばなければなりません。
もちろん、今から人工知能の専門家にはなれませんが、政治家として考えれば十分に高い成長が得られるものです。
年末年始で一気に終わらせ、数式まで理解した状態で、次のステージに進みます。
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本日偶然、20代当選議員の会でおなじみのユースデモクラシー推進機構の代表理事である仁木さんとお会いする機会がありました。
先ほどのディープラーニングの本をご紹介したところ、その場でご購入いただき、来年中にはご理解をいただくとお約束をいただきました。
もちろん、人工知能について勉強したところで、すぐに成果が出ることはありません。
しかし、今のうちから先行することで、ある点を超えれば爆発的な成果につながることを確信しております。
私たち若手議員は、今が良ければそれで良いとは考えていません。
50年先まで責任を感じているもので、だからこそすぐにリターンが無くても未来に足を突っ込みながら投資を行うことが求められています。
それでは本日はこの辺で。
