●「強い人工知能」と「弱い人工知能」

C:技術で/技術が/技術を(ICT:社会・法・制度論と技術文化論)

●「強い人工知能」と「弱い人工知能」の違い、知っていますか? 人工知能の基本と活用を考える http://markezine.jp/article/detail/23814
人工知能の基本とマーケティングの分野における活用の可能性について。
強い人工知能:知能を持つ機械
弱い人工知能:人間の知能の代わりを一部する機械
後者が現在議論されて、実用化が急がれている領域だが、「ディープラーニング」がキーワード。ただ過剰な期待は禁物。
画像認識のように、物体を認識するにあたり、その物体の持つ「特徴量」と呼ばれる要素を発見するためにはディープラーニングは非常に有効だ。一方で、既に実用化が進んでいる文字列の検索システムのように比較的シンプルなパターン認識で実現できているものについては、ディープラーニングはオーバーテクノロジーであり、コストや処理時間に見合う精度の向上が見込めるかというとそうでもない」。
「また、戦略や企画立案のように過去のデータを参考にするだけでは上手くいかないものや、クリエイティブ制作のように創造性が必要とされ何が評価されるか不明確なものに対するディープラーニングの活用方法は見えていない」。
マーケティングへの活用は、弱い人工知能、それもディープラーニングの手前の機械学習の領域に属する。

●脳の仕組みを解明、AIに生かす--巨額を投じるカーネギーメロン大学の取り組み - http://japan.zdnet.com/article/35077935/
機械に学習させる、思考できる機械を作る、ための方法にはいくつかのパターンがある。「今回、カーネギーメロン大学計算機科学部は、脳に内蔵されている「ルール」を解明して、その知見をAIの技術に反映させるために、脳の研究に1200万ドルを投資」することに決めた。
「目指しているのは、人間が外部世界との相互作用を通じてどのように学習しているかを知ること」。

●人に近づき、人を超える――全人類の脳が6リットルに収まる - ロボット http://techon.nikkeibp.co.jp/atcl/feature/15/391961/021000007/?ST=robot&rt=nocnt
「経験を基に学習を重ね、環境の変化にも柔軟に対処できるのが人間の知能である。コンピュータは既に計算や検索など特定の作業で人間を凌駕するが、こうした汎用性はいまだ持ち得ていない」。
しかし、東大松尾教授が考えるAIの進化のロードマップによると、「特徴を認識できる対象は、感情や行動、言語へと広がっていく。2030年頃には、本を読んで自ら知識を獲得するAIが出現しても不思議ではない」。


脳の動作原理を解明してコンピュータ上で再現することで、人間のような知能を実現する研究も進んている。

その先にある未来は、「人間の雇用が全人口の10%ほどに減る可能性」。
人に残されるのは、クリエイティビティ(創造性)、マネジメント能力、ホスピタリティ(もてなし)にまつわる仕事。

●進化を続ける人工知能~「人」と「AI」が共存する未来~ http://journal.jp.fujitsu.com/2016/02/09/01/
富士通は人工知能が社会に受け入れられるための「社会受容性」の研究を進めている。
あくまでも人工知能は、人間だけでは出来ないことや、苦手なことをサポートしていくためにある」
「一見賢そうな人工知能ですが、実は人間なら簡単にできるような処理が苦手だったり、常識が通用しないことも多々あります。一方で私たち人間は、人工知能ほど速く膨大なデータを処理することはできません」。
「このように、得意とするエリアが異なるからこそ、「ここまでは人工知能の判断に任せる」「最終的な判断は人間に仰ぐ」などと、裁量の範囲を人間が適切に決めることで、人間と人工知能は共存していける」。


●科学者が人工知能による大量失業に警鐘 http://www.nikkei.com/article/DGXMZO97267540V10C16A2000000/
「AIは学術研究から現実世界のものへと急速に移行している。コンピューターは人間がするように『聴く』ことや『見る』ことができるようになり始めており、システムは我々に混じって自律的な動作や活動ができるようになりつつある」。

●Googleの画像認識/分類API、Cloud Vision APIが誰でも使える公開ベータへ http://jp.techcrunch.com/2016/02/19/20160218google-opens-its-cloud-vision-api-to-all-developers/
2012年、コンピュータによる画像認識等の技術力を競う国際コンテスト「ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge 2012(ILSVRC)」で、トロント大学のチームがディープラーニング(深層学習)を用いることで2位以下に大差をつけて優勝した。
また同年6月、GoogleもディープラーニングによってYouTube上の画像を学習させることによって、猫の画像を猫と認識できるようになったと発表。
今回はその知見をAPIで公開。このAPIでいちばんおもしろいのが分類機能

●人工知能によるデジタルキュレーションの実装支援サービスを開始~ISIDとRappaが業務提携 http://markezine.jp/article/detail/23928
インターネット上の様々なコメントやレビューをもとに、一人ひとりの嗜好にあった店舗や商品に関する情報などの提案を行うサービスをスタート。

●人工知能が株式市場で存在感、学識者驚く的中率68%-将来8割可能も - http://www.bloomberg.co.jp/news/123-O2FEUQ6TTDS801.html
三菱UFJモルガン・スタンレー証券の瀬之口潤輔シニアストラテジスト(49)は、AIを使って日経平均株価の水準を予測している。

●革新性とともに怖さも--人工知能10の応用事例 http://japan.zdnet.com/article/35077885/
「「Nautilus」は、ニュース記事に基づいて未来を予知するスーパーコンピュータだ。これは1940年代からの数百万におよぶニュース記事の情報を基に、自ら学習していく。Nautilusは、Osama Bin Ladenの隠れ家を半径200km以内で特定することもできた」。
他にロボット兵士/統合失調症のAI/金融システムや政府システムへの人工知能適用/人をだますAI/愛人ロボット/サバイバルロボット/AIアルゴリズムを用いた、警察による犯罪予測/AIを活用した医療/自律動作するドローンや兵器。

●「コンパクトな人工知能」実現へ、組み込み機器でディープラーニング http://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/1602/17/news095.html
集めたビッグデータを処理するのではなく、サーバ側に全てのデータを渡す手前の端末機器の段階で推論処理を行うことで、比較的低い設備価格と高いセキュリティレベルが実現。

●管理部門がなくなる時代--そして情報システム部門がなくなる時代 http://japan.zdnet.com/article/35077869/
携帯ショップは人材難で困っているところが多い。そこに新規申し込みという比較的シンプルな業務をロボットに担当させることで、効率性を求めた。この副産物で面白いことが起きる。それはロボットには人事管理、労務管理が不要だということ。
情報システム部門も似た現象が起きる可能性=情シスにはプログラマーよりデザイナーが必要な時代が。

●プライベート・ビッグデータの時代 〜IoTはIntelligence of Thingsになる〜 https://wirelesswire.jp/2016/02/50383/
警鐘:「できること」の進歩、つまりハードウェアの進歩は目覚ましいものの、「したいこと」の進歩、つまりソフトウェアの進歩は今ひとつ。それどころかむしろ退化してしまっている、のでは?
ここで「重要なのは、「なにをするか」、もっと言えば「なにをしたいと思うか」という、「目的の発見(finding purpose)」。もっと積極的に「目的の発明(invent the purpose)」さえ必要になる」。

●マイクロソフト、シスコ、インテルなどがIoTのオープン規格団体を設立 http://japan.zdnet.com/article/35078249/
モノのインターネット(IoT)に関する標準化団体Open Connectivity Foundation」(OCF)。大量のインターネット接続デバイスの間での相互運用性を保証するための標準化策定が目標。

●OpenTrans.it: 公共交通オープンデータを世界標準GTFSで配信http://www.slideshare.net/niyalist/opentransit-gtfs
世界標準の規格にのせてはじめて、利活用が活発化する。

●It×公共交通のこれから http://www.slideshare.net/niyalist/it-58196980
利用者と公共交通の最大の接点がスマホになったとき、公共交通やその情報はどうあるべきか。ビッグデータで公共交通査サービスは今以上のサービスを提供できるはず。

●進む旅行業界のIoT化、2050年に不死が実現 http://forbesjapan.com/articles/detail/11325
たとえば空港では旅客や荷物の追跡に、航空会社では航空機メンテナンスやリアルタイムの状態確認に、宿泊業では宿泊客に個々人に合わせたコンテンツを提供したり、キーレス・エントリーを実現するために、それぞれにIoTが活用されている。
その一方で、「未来の人類ホモ・オプティマス(Homo Optimus)は、未来世代に向けてオンライン空間に保存された我々の考えや経験のすべてを見ることができるようになる」とする、予想も。

●AIと創作物 | IoT http://iot-jp.com/iotsummary/iottech/robot/ai%E3%81%A8%E5%89%B5%E9%80%A0%E7%89%A9/.html
AIによる創作物の著作権上の取り扱いが議論されている。心を持つ人間と異なり、インセンティブ概念となじまない「コンピューターによる自動生成物に対しては、動機付けのための仕掛けや権利は基本的には不要」だからだ。

●芸術分野にも活用される人工知能 課題は? http://www.news24.jp/articles/2016/01/28/07320954.html
「人工知能は膨大な数の作品を生み出すので、盗作になるのを恐れて人間が創作活動をやりづらくなるかもしれない」「巨大IT企業が権利を独占する恐れもあり、情報の一極集中が起きる可能性がある(福井健作弁護士)」。
ポイントは「“人間”とは何か」。

●「ハッピーバースデー・トゥーユー」訴訟が和解:ワーナーは1,400万ドル支払いへ http://wired.jp/2016/02/15/happy-birthday-public-domain/
「ハッピーバースデー・トゥーユーはもともと、19世紀にまでさかのぼる童謡「Good Morning to All」のメロディを原曲としている。
この曲の成り立ちがよく分かっていないにもかかわらず、ワーナー/チャペルは、「この曲は1935年に著作権登録されており、公に使用する場合は著作権使用料が支払われなければならない(無断使用には15万ドルの制裁金が課される)」との立場をとってきた」。

●電子出版物での歌詞の利用(商用配信) JASRAC http://www.jasrac.or.jp/info/network/business/e_publishing.html
「紙媒体で出版される出版物(書籍・コミックなど)にJASRACの管理する歌詞が部分的に掲載され、これを二次的に電子出版として配信する利用形態についての使用料は、利用者団体との協議により、情報料×0.2%、または0.2円のいずれかの多い額×リクエスト回数」。 

 

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