Googleによる人間中心のAI（機械学習）のためのアドバイス『human-centered machine learning』

1. AI（機械学習）がなんでも解決すると期待してはいけない。
AIについては、いまのところ誇大広告も多いそうです。
必要とされていないことにAIを利用するのは、ほとんど存在しない問題に対処するための非常に強力なシステムを構築することなります。
まずはニーズがあるかを判断すること。
通常のプロジェクトと同様に調査して、ニーズを掴んで、問題を特定して、その解決方法を考える・・・といったプロセスは必要なようです。

2. AI（機械学習）が役に立つのかを評価する。
ニーズがあると判断した場合でも、そこに機械学習のソリューションが必要ない場合もある。
(どういった課題が機械学習で解決すべきで、どのくらいユーザーの役に立つのかを調べるエクセサイズの説明がありますが、「混同行列」とか難しくて解りませんでした。)
どうやら、改善を重ねながら予測と実際の差異を縮めてゆくようなプロジェクトがAIに向いてるようです。

他にも、プロトタイピング、精度と間違い、ユーザーのメンタルモデル、進化、などについて7つの項目で説明されてます。難しくて理解しきれないですが、ボンヤリとわかった気がしてきます。

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Human-Centered Machine Learning

Googleのプロジェクト People + AI Research Initiative (PAIR) では人とAIの関わり方についての研究に取り組むと発表がありました。
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https://www.blog.google/topics/machine-learning/pair-people-ai-research-initiative/