東大など、いわゆる一流大学卒は、有名大企業での単なる足きりに使われるに過ぎず

企業の役員になれるわけではない

つまり、とっくに日本は学歴社会ではない

また、企業役員といっても、仕事は厳しく、責任は重いが

平社員と手取りが10倍違うわけでもなく富裕層とは程遠い

また一流大卒が比較的、出世できたのは、平均として有意に、

情報処理能力や勤勉性、リーダーシップなどの点で一般人より上回っていたからであり

今後、そうした性質の重要性が低下していけば、さらに無意味化していくことになり

超優秀層は、起業を目指すなど欧米を後追いしていくことになる　

ただし、上に書いてあるような抽象的な内容では、現実には、学歴同様、あまり役には立たないだろう

考えてみれば実務家も同じで官僚公務員学者なんかは例えば難易度の高い税理士試験を受ける必要もなくて最寄りの指定個所で研修をやった事にすれば税理士や公認会計士の資格は貰えるんだからＡＩで税理士の仕事が無くなると脅せば簡単に嵌るんだろうね。

電子工学系の技術史を紐解けばマイコンチップが世の中に出た時と同じような感じがする。
たしかコンピューターが大幅に進化して労働者や事務の仕事が無くなるであろうという事でした。
現実はどうか仕事が減るどころか更にハイピッチで増えている。
別名騙す塵を動員してやったキャンペーンは総て見事に外れている。

日本の景気が悪くなったのはワールドエンタープライズが一番の悪徳連中が工場を潰して海外に移転そして円相場を高くして株式を転がしてむしり取っているだけでしょう。
トランプと同じで発想をチョット変えればいいだけのお話になるんでしょうか。
ただしＮＷＯ万歳　新自由主義経済万歳論者は抵抗するだろう。
阿保は死んでも治らないみたいで消耗品扱いなのに未だに自分は１％の側だと硬く信じているご様子にみえる。

現状のＡＩ程度では人間のアシスト役辺りが主になるだろうしＡＩ用に事象を多方面から細かく分析するような専門分野のアナリストのニーズは更に高まるだろうという事のようです。
実際タイミング良くもしデーターが提示されるようになれば非常に便利である事だけは確かみたいですね。
ＡＩが完成に近ずくメドは例えばＧＯＯＧＬＥの自動運転車が無事故で長期間一般道を走るようになれば良いのかもしれません。
現在のような殺人自動車では完全に駄目でしょう。

少し長くなるけれど専門家の冷静な意見を見てみましょう。
少し古いですが何が問題で何が長所なのかが冷静に分析出来ると思いますよ。
少なくとも天婦羅オヤジ（？）に騙されたり不安になるような事は無くなるかもです。

例えば　if　then　else ai　で検索したら一杯出てくる。

ディープラーニングは万能ではない：
AIとは何か、人工知能学会会長が語った常識と誤解
http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1611/11/news054.html

人工知能（AI）がブームになっているが、これまでのブームとどう違うのか。
AIは、どのような発展段階にあるのか。
人間の仕事を奪う「敵」なのか。
人工知能学会会長である山田誠二氏の、こうした疑問に答えるような講演を要約してお届けする。
2016年11月14日 05時00分 公開

「強いAI」と「弱いAI
何を「人工知能」と呼ぶかについて、学者の間で意見が統一されているわけではない。
基本的には、「（人間並みの）知的な処理をコンピュータ上に実現すること」だといえる。考え方は、「強いAI（Strong AI）」と「弱いAI（Weak AI）」に分かれている。
強いAIは人間と同等の知能を目指し、弱いAIはあくまでも人間を支える知能を目指している。
歴史的には、強いAIから弱いAIへと関心が移ってきた。
一方最近では「シンギュラリティ」という言葉に象徴されるように、一部で強いAIを指向する動きもみられる。

現在は、第3次人工知能ブームだといえる。
第1次ブームは黎明期の1950〜60年ごろ、第2次ブームは1970〜80年ごろで、その後冬の時代があった。

第2次ブームは、人間の知識を「if then else」のロジックで表現し、三段論法でこれをつなげていくことにより、人間のやっている推論は再現できるという前提に立っていた。その応用例がエキスパートシステムで、限定的な成果を収めた。
　エキスパートシステムの限界は、「人間は自分の知っている以上のことを知っている」ということにあった。
必ずしも意識していない知識や経験が、人の判断に影響を与える。
第2世代のAIは、これに対応できなかった。

2005年ごろからの第3次ブームの第1次、第2次との大きな違いは、統計的機械学習のアルゴリズムが活発に開発されて応用が進んだこと、そしてディープラーニングによりニューラルネットワークが復権したことにある。
ただし、第1次、第2次で指摘されてきた問題は、根本的には一部しか解決していない。

ディープラーニングはさまざまな適用の成功例がある。
一般物体認識に始まり、テレビゲームの学習、グーグルの猫、そしてAlphaGoが広く知られている。
ただし、AlphaGoは大枠としてはモンテカルロ法であり、一部にディープラーニングを利用している。
だが、ディープラーニングは万能ではない。
まず、パラメータの数が非常に多い。
百数十層になってくると、パラメータの数は億単位。人がチューニングを実施するが、人に伝承できない「黒魔術」的な作業になる。
また、訓練データが膨大に必要で、このため適用できない分野がある。

「AIは人間の仕事を奪う」？ 日本企業は何をすべきか
日本では労働力が減少を続けている。
これをロボットで補うことは、職種によっては可能だと考える。
よく「AIは人の仕事を奪う」という悲観的な予測がなされている。
だが、AIが一部人間の仕事を代行することで、AIを使ったり、メンテナンスしたりする仕事が生まれる。
研究者の間では全体として仕事がむしろ増えるのではないかと考えられている。
特にAIエンジニアは不足している。

労働は再定義されるだろう。
人間がやる必要のない仕事がはっきりしてくる。
AIにできる仕事は、基本的には人間がやらなくていい仕事だといえる。
では、今後AIはどのように進むべきか。
参考にできるのはアドバンスド・チェスだ。
1997年に、チェスの名人であるガルリ・カスパロフがIBMのコンピュータ「Deep Blue」に負けた。
この時、「コンピュータに負けるのなら、人間はチェスをやらなくなるのではないか」といわれた。
だが、そうはならなかった。
カスパロフは、人間とコンピュータがチームとなって対戦するルールを作った。
これが非常に象徴的といえる。

企業が準備すべきことは、適切にAIを理解し、限界を知ることだ。
現在は、過大評価されている部分もかなりある。
これを冷静に理解し、受け入れる体制を整えてほしい。
最終的には人間が判断を下すことをベースに考えれば、導入がしやすいと思う。

ディープラーニング (深層学習
https://jp.mathworks.com/discovery/deep-learning.html
ディープラーニング(深層学習)とは、人間が自然に行うタスクをコンピュータに学習させる機械学習の手法のひとつです。
人工知能(AI)の急速な発展を支える技術であり、その進歩により様々な分野への実用化が進んでいます。近年開発の進んでいる自動運転車においてもカギとなっているのは、ディープラーニングです。
停止標識を認識したり、電柱と人間を区別したりするのも、ディープラーニングが可能にしている技術と言えます。
また、電話、タブレット、テレビ、ハンズフリースピーカーなどの音声認識にも重要な役割を果たしています。
近年ディープラーニングが注目を集めているのには理由があります。
それはディープラーニングが、従来の技術では不可能だったレベルのパフォーマンスを達成できるようになってきているからです。

モンテカルロ法
https://ja.wikipedia.org/wiki/モンテカルロ法
計算理論
計算理論の分野において、モンテカルロ法とは誤答する確率の上界が与えられる乱択アルゴリズム（ランダム・アルゴリズム）と定義される。

　いくらなんでも　ご容赦ください
　
　＝＝＝

　内の娘の　結婚の対象にはなり得ません

　＝＝＝

　腐っても　国立か〜〜　早稲田・慶應だよね〜〜

　＝＝＝

　日大も　ご容赦ください
　

　＝＝＝

　いま　西班牙に来ていて　フェリペ１４世だとかの話を聞くと　

　良家の子女は　良家の子女としか　結婚しないため　病気がちで　子供ができなかったり

　知恵遅れや　身体が　弱いのだよね〜〜

　＝＝＝

　安倍の場合　ほとんどが　当てはまってるから　やっかいだよね〜〜〜
　

中国陝西省・西安の城壁の上空での無人航空機による光のショーが、同時に空中にあるドローン数の世界新記録を樹立した。
中国中央テレビが２日に伝えている。
スプートニク日本
ショーは１３分間続き、中国の無人航空機メーカー「イーハン（EHang／億航）」が提供したドローン１３７４機が一斉に参加した。
ショーでは、ドローンが狭い城壁の上から上昇して城壁の上空に長さ１２００メートル、高さ１００メートルの光の幕を形成した後、空中で配置を変えながら様々な図形や銘文を形作った。
今回のショーは、韓国での冬季五輪開会式でインテル社によって樹立された１２１８機というこれまでの記録を更新した。

これ見てどう思う。
なぜインテルや中国で　こんなもの　を開発するのでしょうか。
こんなもの　無駄と切り捨てれば残念ながらお宅は完全に洗脳されている。
基本的なテクノロジーは勿論話題のＡＩ。
従来プログラミング手法では多分難しいだろう。

中国国内はちょっと前の日本国内カンパニーのように見える。
つまり社内の各セクションでは多方面の分野にわたって開発しているかあるいはアイデアマンもしくはウーマンが沢山いた。
即ちアイデアの引き出しが沢山あった。
従って現在こういう問題で苦労していると伝言板に書けば正解のアイデアが沢山みつかった。
これは多方面に渡って開発のテンポが速くなるという意味。

ＡＩの専門家に見えないような何処かのオッサンが上から目線で将来貴方の仕事はＡＩで完璧に無くなるとなぜ断定形で書けるのか。
非常に不思議ですね。
現在は開発途上だから誰にも正解は分からないはず。
完全な人工知能など永久に開発出来ないかもしれません。
欠点を考慮した上でなおかつ明らかなメリットがあるのなら開発すべきだろうと考える。
あのブドウはスッパイとかあのブドウは食えないとか誰かに洗脳されて諦める必要もない。
アイデアの引き出しが沢山あるような会社は誰かにとっては脅威になるみたいだから徹底的に潰した。
それだけ。
ために希望を一般人が持てないように常に努力してダマスゴミのヒラメ連中は洗脳活動に努める。
希望が持てるような状態になれば自分達が縁故情実で手に入れたポジションが無くなるかもという漠然とした不安があるからだろうね。
でもって社会は活気が無くなって停滞する。
現在のアメリカや日本を見たら簡単に分かる。

「学歴社会」は崩壊するというタイトル自体があまりにも軽薄すぎる。
実務的には某有名大学を卒業した官僚や銀行屋がトコロテンで押し出されて会社に天下ってもその先の会社で与えられた仕事をこなせないという人材が豊富というのは皆さん既にご存知のはず。
実際株主総会で出てくるような資料すら理解出来ないで一見重役風の演技をしている超高給取の役者さんは沢山どこにでもいるよという公認会計士さんのお話でした。

以上のような興味ある内容の話題を聞きましたので一応ご報告まで。

そして日本は世界のトップ福祉国家になるだろう。

莫大な自民党議員や役人への人件費は不要となり、それは国民の福祉に廻されるだろう。

国民は豊な生活と美しい自然に恵まれた地で人生を満喫するであろう。

そんな事有り得ない　１００年ぐらいは掛かる　たった１０年で人間の仕事を奪うほど進化するはずがない

将棋のプロ棋士を倒すほどの進化したAIではあるが　これのサポートにいったいどれだけの人間が必要か
人間の棋士なら一人で済む仕事が 数十人のサポートを必要としており、将棋の駒一つ並べる事も出来ない

専門的な仕事では 人間を完全に凌駕する能力を発揮できるが その能力を十分に発揮させるためには
大勢の人間が補助しなくてはならず　現状は　「余計な仕事を増やしている」　残念ながらこれが本当の姿で
ソフトメーカーは そう言ったところを決して見せようとしないから、人工知能への 過剰な期待ばかり膨らむし
逆に 過剰な警戒感も発生する

※ もしも本当に AIが人間の仕事を奪うほど進化したなら それは我々にとって良い事である ※

だがそれは　気が遠くなるほど先の話　とてもじゃないが 今生きている我々がそれを目にする事は
期待薄だと思いますよ。

まあ　あと１０年経ったら判りますって。

人間のもつ価値観をそんな機械が理解できるのなら今頃、キリスト教もイスラム教も仏教も世界に存在していない。

だから神父も坊主も失業しない。

今現在でもIT、プログラミング、ネットでは学歴・年齢など全く関係ナシ。

そもそも学歴社会化したのは就職の有・不利のため。

人間の優劣のモノサシにはならない。