歴史的変曲点をもたらす3つの変化
2015年5月28日、深層学習(ディープラーニング）を搭載した、世界で初めて大規模で展開するサービス Googleフォトがリリースされた。
このアプリは、スマートフォンなどに保存された写真データを、自動で分類し、合成写真まで作成する。
これはユーザーのデバイス上の画像データをクラウドで管理する仕組みだが、世界の億単位の人が数千枚、数万枚の写真、つまり兆単位の写真を一気に上げ始めた。
その写真の仕分け、連続写真の合成スピードは驚くほど的確かつ速い。
1000人で取りかかっても7，8年はかかると思われる処理を、このサービスは1日でやってのける。
人間の200万倍以上のスピードだ。
このサービスに使われている深層学習は、現在最も注目されているAI（人口知能）の要素技術の一つである。
①情報科学
これまでの人工知能研究の中心にあるのは、機械学習とデータマイニングだが、大半の産業分野での利用はこれからだ。
機械学習（マシンラーニング）とは、コンピュータが経験からルールや知識を学習し、賢くなる技術である。
。。。。
②データ
どれほど機械学習、深層学習などの技術が発達しても、それらを正しく機能するように機械が学習するには大量のデータが必要だ。
ビッグデータの出現。
③情報処理能力
これまでバッチ処理でしか取扱いが困難であった機械学習、深層学習をリアルタイムに近い形で処理していくことの効果は大きい。
解析に1時間半かかったいたものが、1分(100倍）、10秒（約500倍）で返ってくることで、データの持つ力を即座に利用できるようになるからだ。
数時間前はこうでしたという話と、いまこれが起きています、という話の違いだ。
以上の3つの変化により、目的が明確な情報処理や分析業務の多くが自動化する。
AIとデータが産業革命（第一の機械化）の時のような不連続変化、情報産業革命（第二の機械化）を引き起こす可能性は高い。
AIと人間の棲み分け
①AIには意志がない
AIには個体としての意識がない。情報を処理する機械にすぎないため、目標設定、ゴール設定、ビジョンを立てることができない。
②AIは人間のように知覚できない
色、香り、肌触りなど物理量ではない質感の理解をAIに期待することはできない。
また、感情は扁桃体などの我々の脳の構造から生まれるため、AIは感情を識別できたとしても感情（好き嫌いの判断）を持たない。
③AIは事例が少ないと対応できない。
人間は前例がない状況でも、普通に利かないアナロジーを利かせ、見立てていく。
④AIは問いを生み出せない
AIは問いを投げかける力を持たない。
計算はできるが問題や式をつくれない電卓に似ている。生産的な批判もできない。
⑤AIは枠組みのデザインができない
⑥AIにはヒラメキがない
⑦AIは常識的判断ができない
⑧AIには人を動かす力、リーダーシップがない
