AGI(汎用人工知能)や、ASI(超人工知能)といった、「AIは人間の知能を超える！」という話題を多く見る。
本質的には、人間が既存の手法でできる演算や計算の範囲を超えて、データドリブンで洞察を出す場合、
「統計学や機械学習といったAIの基礎技術が、人間の知能を限界突破させている」と言って差し支えない。
現実解。
データドリブンの本質は、統計学をパワードスーツのように装備し、洞察力と実行力を底上げして成果を出すことである。
「弱い人工知能」を装備することで、「人間の知能やドメイン知識」を強化し、擬似的に「強い人工知能」を実現していると思っておけばいい。
実際に人工知能が進化する道筋のヒントに出来るし、物理的にも心理的にも準備と実践が、地続きでやりやすくなる。
追記。
DXがうまくいかないのは、このような地続きがなかったからだとそろそろ認めよう。
ボックスコックスネット、遠藤武。