採用選考に「AI」を導入しようとしたが、断念した会社の話が面白かった。
最近とある企業の採用担当者と会い、大変興味深い話をうかがった。その方の会社は中々に革新的で、昨今話題のAIによる採用判定を書類選考に絞って導入してみたのだという。 結果はなかなかに上々だったとの事だけど、最終的には採用におけるAIの導入は断念した。 AIの採用を見送った理由はAIの判断が悪かったからではない。結果だけみれば、AIの判断はプロの採用担当者と比較して、そう悪いものではなかったようだ。 問題となったのは、AIが「なぜこの人を選んだのか。なぜこの人を選ばなかったのか」を説明してくれなかったところにあったという。 これは実に大変興味深い指摘で、今後AIが導入される社会を生きる私達にとって非常に有益な知見が詰まっている。今日はこれを掘り下げて、僕なりのAIが導入された後の社会の行方についてみていく事にしよう。 AIの思考回路は人間と随分違う AIは囲碁の世界チャンピオンを打ち倒したり、
ディープラーニングの判断根拠を理解する手法 - Qiita
ディープラーニングは特定分野で非常に高い精度が出せることもあり、その応用範囲はどんどん広がっています。 しかし、そんなディープラーニングにも弱点はあります。その中でも大きい問題点が、「何を根拠に判断しているかよくわからない」ということです。 ディープラーニングは、学習の過程でデータ内の特徴それ自体を学習するのが得意という特性があります。これにより「人が特徴を抽出する必要がない」と言われたりもしますが、逆に言えばどんな特徴を抽出するかはネットワーク任せということです。抽出された特徴はその名の通りディープなネットワークの中の重みに潜在しており、そこから学習された「何か」を人間が理解可能な形で取り出すというのは至難の業です。 例題：このネットワークが何を根拠に猫を猫として判断しているか、ネットワークの重みを可視化した上図から答えよ(制限時間:3分) image from CS231n Visua
人工知能にテトリスを学習させる動画に感心の声 あっという間に初心者から上級者に進歩
人工知能にテトリスを学習させた動画がニコニコ動画にアップされています。動画は人工知能がどうやって学習していくのかを、丁寧に解説しています。 人工知能はまず、「現在の盤面」に「現在落ちてきているブロック」がどう置けるか、全てのパターンを洗い出し、算出された盤面をそれぞれ評価していきます。そして、そのなかで一番評価の高い手を採用していくという仕組み。 評価の高い手を採用します 人工知能はこの「盤面の評価」が正しくできることが重要となるため、正しく評価するために「学習」をさせます。この動画では「ニューラルネットワーク」と「遺伝的アルゴリズム」を使用しました。 「ニューラルネットワーク」は、脳の神経回路網をモデルにした計算方法。脳の神経細胞は網目状につながっていて、他の神経細胞から一定量の信号を受け取ると、自らも信号を出力します。また、細胞同士の結合には強弱があり、経路によって強い信号として伝わっ
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【レビュー】 夢の「音声自動書き起こし」はもうすぐ実現!? Microsoftの「Video Indexer」を試す ～動画・録音の音声を自動でテキスト化し翻訳も
