●ディープラーニングが日本を再生する!?

C:技術で/技術が/技術を(ICT:社会・法・制度論と技術文化論)

●[CEDEC 2015]画像認識ではすでに人間を凌駕。ディープラーニングが日本を再生する http://www.4gamer.net/games/999/G999902/20150829007/
人工知能は1950年代に研究がスタート。何度か挫折、沈滞の時期を経験した古い分野。3度目となる今回のブームは「人工知能が学習する能力を獲得している点(Deep Learning(深層学習))に(画期が)ある。
学習能力の欠落から従来の人工知能は、「データから特徴を取り出したり(素体抽出)、データにない例外に対応できたり(フレーム問題)、その特徴が何であるかを判断したり(シンボルグラウンディング問題)といったことができなかった」。
(プレゼン資料 http://www.gdep.jp/seminar/20150526/DLF2015-01-MATSUO.pdf

●Deep Learningによる画像認識革命 ー歴史・最新理論から実践応用までー http://www.slideshare.net/nlab_utokyo/deep-learning-49182466
Deep Learning(深層学習)とは、ニューラルネットワークを用いた人工知能の構築技術の総称。脳(神経細胞)の働きを模した学習アルゴリズムで、特に深く大規模な構造を備えていることが特徴。


●インターネットが作った未来と、人工知能の見せる未来 http://pendona.blog.jp/archives/33441381.html
インターネットへの接続は水道の蛇口をひねるのにも等しい状況。しかしその利用状況はお寒い。「結局は一部のコミュニケーションツールのためだけに利用している層が圧倒的」。
この状況を変えて、ネットの豊富な機能、指し示す多様な可能性を具体化するには、自動化で「ごく当たり前に使っている」という状態が作られなければならず、ここに人工知能の出番がある。

●Facebook版Siriの「M」が半分人力なのはディープラーニングの野望があるからなのだった http://blogs.itmedia.co.jp/burstlog/2015/08/facebooksirim.html
facebookが奇妙なことを始めている。「ユーザーがMに質問すると、Mはダイレクトにユーザーに答えを表示するのではなく、トレーナーに「こういう答えでいいですか?」とお伺いを立てます。例えば「なんかおもしろい冗談を言ってよ」と言われたらMはトレーナーに冗談を1つ提示して、それをトレーナーが面白いと思えばOKを出す」。
つまり、人工知能を鍛えるためのトレーナーの位置づけにあたる、「人力」の構造を組み立てている。

●人工知能・ロボットは雇用を奪うのか http://www.mri.co.jp/opinion/column/trend/trend_201508282.html
消費者の汎用品に対するカスタムメード品の購買価格意向調査からは、カスタムメード品に、10兆円の新たな付加価値の潜在市場があることがわかっている。この「カスタマイズ」に人工知能が使えないか。
「例えば、個人の好みに近いアパレル商品を表示するスマートフォンの商品リコメンドアプリ(人工知能を活用)で、消費者が欲しい服のイメージを持って来店し、カスタムメードの服を職人が仕立てるようなサービス」。
職の奪い合いに関する議論に対する、「人と人工知能の共存」の可能性の示唆。

●AIについて―何が懸念されているのか http://www.fujitsu.com/jp/group/fri/report/newsletter/2015/no15-008.html
雇用なき社会で、人はどう生きるのか。労働に代わる社会的承認の場、とは。

●嘘を見抜ける人工知能が衝撃的すぎる http://ascii.jp/elem/000/001/043/1043020/
「スパイ探しゲーム」で勝利するための人工知能を開発、その優劣を競う競技会で大勝を果たしたプログラムがある。
「ほかの人工知能は1回1回のゲームで勝つためのルールを考え、正しい決断を下すことに全力を注いでいた。しかし饂飩(大勝を果たしたプログラム)は「このプレイヤーはこの役割を与えられるとこう行動する」というゲーム外の法則をとらえることで人狼、あるいは村人と思われるプレイヤーを見抜いたのではないか」。

● 21世紀のBeatlesはDeep Learning、人工知能が音楽産業を救う http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/column/14/466140/083100051/
音楽データに対し、人工知能、それもいま脚光を浴びている「Deep Learningの技法である「Convolutional Neural Network」(CNN、特徴量を高精度で把握するセンサー)を適用することで、飛躍的な進展があった」。
アマゾンは購買履歴データを使って、「協調フィルタリング」という技法でレコメンドをしている。これに対し、音楽の優れたレコメンドが人工知能で可能に。
「音楽の大規模データベース「Million Song Dataset」を使って、音楽を解析してスタイルごとに分類した。(略)ヒップホップは赤色、ロックは緑色、ポップスは黄色、エレクトリックは水色で示されている。各グループは一か所にまとまり、この方式での区分け精度が現行方式を大きく上回る、と結論付けている」。

●お小遣い稼ぎも可能!あなたのデータが誰かの役に立つ http://nge.jp/2015/08/31/post-115192
「もしかするとアナタのデータは企業の役に立つかもしれないのに、企業が探し出せずにその価値が埋もれてしまっている場合もあるだろう。そのような機会損失をマッチングによって解決しようとしているのが、カスタマイズ可能なセンサー『EveryStamp』と、IoTのプラットフォーム『EverySense』だ」。

●[第三回]自動運転の是否 http://iotnews.jp/archives/4194
Googleが、マウンテンビュー界隈を自動運転で走行してみせるテストを繰り返す中、自動運転は、相当実現性があるようにみえており、後は法整備のみ。という人もいるが、実際はそんな簡単にはいかない。
カリフォルニア、マウンテンビューと東京都、世田谷区では道路の幅、交差路の多さ、袋小路、工事中のう回路など道路事情が全く異なる。また道路標識の認識という難題も待ち構える。

●IoT と 自動車損保:明確な Win Win モデルが実現するだろう http://agilecatcloud.com/2015/09/01/iot-is-changing-the-auto-insurance-industry/
あなたは安全運転に自信がありますか? 近い将来、安全運転を心がける人の自動車保険の料率は下げられるかもしれません。

● 知識・情報集約型サービス業の立地と生産性 http://www.rieti.go.jp/jp/publications/nts/15j050.html
個人向けではなく、法人向けのサービス業について。
「「生産と消費の同時性」という特徴を持つサービス業では、事業所が立地する地域の雇用密度が計測される生産性に大きく影響することを示し、人口減少下でサービス産業の生産性を高めるためには、雇用の地理的分布の「選択と集中」を図ることが望ましい」。

●「第4次産業革命」が国内でも… パナなど電機大手「IoT」強化へ ドイツ先行も米国猛追、日本追従 http://www.sankei.com/west/news/150829/wst1508290021-n1.html
第4次産業革命=製造現場にインターネットを活用することで大幅な生産効率アップを目指す取り組み。「第1次」は蒸気機関の発明を契機とした英国の産業革命で、「第2次」が20世紀初頭のベルトコンベアー導入、「第3次」が20世紀後半のコンピューターによる生産自動化を指す。

◯IoT(Internet of Things)の現状と展望— IoTと人工知能に関する調査を踏まえて http://www.mizuhobank.co.jp/corporate/bizinfo/industry/sangyou/m1051.html
174ページの大作。たとえばチェスのチャンピオンに勝った Deep Blue より iPhone4s の方が性能が上、などよく調べてある。
「まず、IoTの全体動向として、IoTの概念整理から始め、昨今の市場動向や国内外の産業・企業動向等を示したうえで、普及に向けた課題、日本企業におけるIoTへの取り組みの方向性についての示唆を提示しました。次に、IoTの応用分野として、移動・物流、生活・くらし、ものづくりを取り上げ、(略)最新の活用事例を含めて紹介しています」。
「また、IoTを支える基盤に着目し、人工知能とセキュリティの動向を解説しているほか、IoTに関連する最前線の領域で活躍する有識者へのインタビューを通じて、IoT時代を切り拓く人材の姿を示しました」。

●今後間違いなく登場するであろう6つのBeacon http://beaconlabo.com/2015/08/1538/
「80年代に携帯電話がはじめて登場した当時は、ただの携帯型電話機にすぎなかった。それもとびっきり大きく、かさばるものだった」。
「ところがそこから10年もしないうちにそれがポケットに収まるほどのサイズになり、今ではもはや電話としての機能よりマイクロコンピューターと言ったほうが適切なほどの進化を遂げた。Beaconもそれと全く同じ進化を辿るだろう」。
 

 

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