UX Days Tokyo 2016「SFにおける ”弱いAI：ANI" と新しい試み」
プレゼン内容メモ
※ 誤記多いにあると思います。ご容赦ください。
15:30-16:20
Chris Noessel
「SFにおける ”弱いAI：ANI" と新しい試み」
正確な認識を持つことの重要性
デジタル展示の仕事をしていた際に、倉庫の後ろでバスケのシュートの練習をしていた。
中々ゴールに入れることができなかった。
リチャードから、「バスケットボールの目線で考えたみたらどうだ」というアドバイスをうけた
バスケットボールから見れば、ゴールに、一番入りやすい形は、ゴールに対して上からはいることであることがわかった。
その後ボールをゴールよりも上に投げることがシュートが入るようになった。
正確なメンタルモデルを持つことは重要であることに気づいた。
AI の種類
General AI
汎用的な AI のことをさす
人間と同じように考える
General AI に「あなたと同じAIを作ってください」と依頼すると、「少し知能が高い AI」を作ることが想定される。
それが続くと、「Super AI」が完成する。
人間が脅威を感じているのは「Super AI」である。
Narrow AI
一つのドメインにおいてうまく機能する
当該ドメインであれば、知覚し、意思決定を下すことができる
当該ドメインにおいて、学習も可能
ナレッジの汎用化はできない。
（例）
・アルファ碁
・Google 翻訳
・Sportify
Narrow AI is hard to see
・Narrow AI を普段の生活で認識することは難しい
・「機能する」と思った時点で、「物」と捉えてします。
SF映画の紹介：Leave It to Roll-Oh (1940)
・コーヒー
・やかん
・ポット
・トースター
が AI として説明されている。
一方、現時点においてこれらが AI として認知されることは稀であろう。
SF映画の紹介：Iron Man (2008)
様々な手が主人公の操作を助ける。
「様々な手」は、中々融通が聞かないので、「AI」として認知することが出来る。
SF映画の紹介：fifth elements (1995)
キャラクターの指示で、「掃除機」が自動で動き、また「水」や「食べ物」が自動で出てくる
Narrow AI is hard to write
表現方法についても工夫が凝らされている
SF映画の紹介：Space Odyssey (2001)
カメラレンズのAIが出てくるが、これは general ai である。
ここで、general ai は「悪」として描かれている
SF映画の紹介：Starship troopers (1997)
宇宙船の航路を計算する AI
「航路が誤っていたとしても、人間が確認するまでは回答しない」というシーンがあり、「融通が利かない」ような表現がされている。
SF映画の紹介：Firefry (2001)
空中の敵を撃ち落とすための装置において、焦点をあわせる AI が描かれている。
本来は、「焦点をあわせる → 打つ」までを AI が担えばいいわけであるが、敢えて判断を「人間」に任せることで、「AI < 人間」という関係性を表現している。
SF映画の紹介：wargame(1983)
「世界戦争の戦略を立てる」という機能をもつ、AI に「○×ゲーム」をやらせる。
↓
「○×ゲーム」により、「絶対的な勝者は存在しない」と理解する
↓
「戦争自体をそもそもやめること」しか解決策はないという回答を導き出す。
AI は「良い判断をした」とも言える一方で、「短絡的」とも言える。
Narros AI if the AI of now
理解して設計することで競争優位性を発揮できる
Narrow AI には２つのタイプがある
Assistine
動作を補助してくれる
Agentive
代理でやってくれる
・ルンバ
代理で掃除やってくれる
・Narrative Clip
体につけると 30秒ごとにカメラを撮影
↓
自宅に戻ると wifi に自動でつなげて写真をアップ
↓
「場面」「重要度」を判断してカテゴライズ
↓
その後携帯に送ってくれる
・google 自動運転車
A Conversation Model
ユーザインタビューをして、良いモンタルモデルを作ろう
ユーザへの効果的な問いは
「無限大の知識を持っているアシスタントをつけれるなら、何をさせたい？」
というものである。
その答えが製品となる。
最後に
アニメの知識がないので、日本のみなさんには、「AI が表現されているアニメ」を教えてほしい。
QA
Q：
ドラえもんや鉄碗アトムは、Narrow AI か？
A：
「キャラクター」と言われるのは、たいてい General AI
Q：
Narrow AI はどのように見分けることができるか？
A：
前提として、General AI / Narrow AI の線引きは未定義である。
見分け方としては、
・一つのドメインだけを見ていないか？
・ドメインを超えた判断が出来るか？
等がある。
スピーカー全員とQA
Q：
日本企業における UX の問題点は何だと思うか？
A：
・Abby さん
Exective の理解が薄い。
プロセスに経営陣を巻き込む必要がる。
どうすれば経営陣をプロセスに巻き込めるかを考えよう。
売り込むだけじゃだめ。経営の課題を一緒に考えよう。
・ux london 運営者の方
デザインが組織に取り込まれていないのは、組織の問題ではなく、デザイナの我々の問題と捉えよう
・Jesse さん
仲間になる人を探そう
一人の擁護者 (champion) がいるといい。
・Daniel さん
デザイナが出来ることは、相手のアイデアを具現化してあげることである。
「みんなで作る」という状況を作るのが大事。
・ux london 運営者の方
企業において、「どのようなプロセスが必要か」は、沢山の文献が存在する。
上手く言った企業はプロセスを活用している。
成功事例は沢山あるので、それを提示したら良い。
シリコンバレーの企業も日本企業と一緒の悩みを抱えている。
彼らはアイデアをすぐに実行しているだけ。
・Daniel さん
シリコンバレーのデザイナーも常にイライラしている。
成功例だけが伝わっているだけで、普段対面している課題は泥臭い。
自分たちで課題を考えるおも大事。
Q:
Design Sprint について、デザイン以外に適用可能か？
A：
・Daniel さん
様々なものに適用できる。
例えばマーケティング。
「価格が安い」「効果的」「Universal」のどのワードが刺さるかと迷ったとする。
フェイクブランドを作って、ユーザインタビューを実施する。「なぜそれを選んだか」と質問する。
・ux london 運営者の方
Excecutive は最終形しかみない。それじゃ駄目。
プロセスに参加させると、必ず変わる。「知らしめる」のが第一歩。
・Kevin さん
プロセスを知ってもらうのは本当に大事。
Twitter は、デザインスタジオのクリアケースに「デザイン工程」を一般公開している。
・ux london 運営者の方
デザイナの仕事は、美しいものを作るだけではない。デザインプロセスをデザインすることもデザイナの仕事だ。
一人で頑張るのではなく、チームでやる。
デザイン思考を学ぶべきである。
・Daniel さん
なぜ いちいち「Design」をつけたがるのか。我々は単に「Sprint」と及んでいる
「Design」という言葉を使うと、デザイナが孤立に向かう。
他の人の意見を積極的に聞こう。
