Dora_PaPa_san's_Pages

アクセスカウンタ

zoom RSS 小林雅一「AIの衝撃」

<<   作成日時 : 2015/06/10 10:44   >>

トラックバック 0 / コメント 0

Expert Syatemなどという懐かしい言葉が出てきたけれど、 何度かの失望の時期を経て、AIはふたたび脚光を浴びている。 機械学習の進歩とビッグデータの活用によって、AIは、ビジネスに役立つよう自ら進化するになった。 機械学習といっても、予想と現実とのギャップをコスト関数で評価して、ギャップを縮める数学的統計的な話だと言われると、AIの幻想も少しは現実的になる。 

しかし線形回帰分析やロジスティックス回帰分析が機械学習の基礎だというのは、やや意外だ。 筆者も、多分読者はそう思うだろうと語っている。

得意な産業用ロボットのあと、日本ではアシモに代表されるヒューマノイド偏重となったが、ヒューマノイドではビジネスにならないと批判を受け、再び単能ロボットに傾いているという。 一方米国では、AIを中心に据え、そろそろヒューマノイドの時期になってきたという評価らしい。
 
ビッグデータは、データ・サイエンティストでなく、クラウドと連携してAIにやらせるのが米国流で、それが実現すると、重要な情報が、米国勢にすべて握られてしまうと筆者は警告している。

2014年8月、IBMが史上初のニューロモーフィック・チップの開発に成功したという。 クアルコムも続いて、スパイキング・ニューラルネットと呼ぶ、言わば脳波まで再現する、究極AIのハードウエアの動きもあるという。 たまには、いい話もあるようだ。 


そのほかの話題

・カール・フレイとマイケル・オズボーンの「雇用の未来」(2013.9)・・・コンピューターやロボットに奪われそうな職種の中で、料理人が96%というのは意外だ。 情報通信システム管理者の3%というのも逆に意外だ。

・自動運転の基本原理は「カルマン・フィルター」などのAI技術で、ベル・カーブがベースだが、現実はファット・テールであって、そこがリスク

・ロボット三原則たけでは済まないフレーム問題は、あまり、考えられていない

・ベイズ確率、ベイズ定理を簡単に言えば、事前の主観確率をね実験や測定や観察の結果で、確率を、より改良したものにする

・インダストリー4.0は、製造業の生産が、個別の要求を解析しながら根次の部品を要求して作り上げてゆく。 部品と機械の相互コミュニケーションが当然必要

・HSSは当たりはずれが多いので、人間の主観を優先するよう、ビジネスモデルを変えた。 音楽は作品自体よりも、人の評判などの影響が大きい。 

・「創造性とは一見異なる領域に属すると見られる複数の事柄を、一つに結びつける能力を持った人からうまれる」(アイザック・アシモフ)

 










小林雅一「AIの衝撃」( 講談社現代新書 2015.3.20)

第1章 最新AIの驚異的実力と人類滅亡の危惧
第2章 脳科学とコンピュータの融合から何が生まれるのか
第3章 日本の全産業がグーグルに支配される日
第4章 人間の存在価値が問われる時代





テーマ

関連テーマ 一覧


月別リンク

トラックバック(0件)

タイトル (本文) ブログ名/日時

トラックバック用URL help


自分のブログにトラックバック記事作成(会員用) help

タイトル
本 文

コメント(0件)

内 容 ニックネーム/日時

コメントする help

ニックネーム
本 文
小林雅一「AIの衝撃」 Dora_PaPa_san's_Pages/BIGLOBEウェブリブログ
文字サイズ:       閉じる