Category Archives: 技術で/技術が/技術を(ICT:産業・法・制度論と技術文化論)

●インターネットはどこへ行く

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●インターネットの次に来る「不可避」な12の変化とは何か? ~『インターネットの次に来るもの』(ケビン・ケリー著)を読む http://diamond.jp/articles/-/104693
「自動車の発明により馬車が廃れ、御者や馬具作りの仕事はなくなった。この流れは不可避だった。
馬具メーカーだったエルメスは、この不可避な流れを捉えた。そして人が自動車を使うようになるプロセスの先に、長距離旅行が流行ることを予測。その予測をもとに、旅行用の鞄や財布などの皮革製品に事業の軸足を移して大成功した
この事業転換による成功は不可避なものではなかった。エルメスの優れた視点があってこそのものだった。」

「これまでも、われわれが発明したものがわれわれに新たな仕事をもたらしてきている。
よく考えれば、現在われわれがやっている仕事のほとんどは100年前にはなかった仕事だ。工場の生産管理、さまざまな商品の設計や品質管理、システム開発やプログラミング、Webデザインやオンラインゲーム制作などは、オートメーションやコンピュータの発明なしではできなかった仕事だ」。

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●テキストや音声による会話が新しいUIになる

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●対話型インタフェースはどこまで進化するのか http://gendai.ismedia.jp/articles/-/49925
Amazon Echoが象徴するのは、「コンピュータ操作(マネージ)」という行為の揮発化。電源、起動、アプリ起動、そして入力などの操作シークエンスそのものが消えていく。そして「あるけれどないもの」化。つまり、それは消費者が意識しないところで稼働していて、ユーザーを見守り、ある「moment」で反応し、生活の中での意思決定を支援する。
背景に、自然言語処理分野での人工知能の活躍がある。

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★現実世界に新たな意味を付与する大変化 ポケモンGOとVR、AI

●ケヴィン・ケリーの提言――テクノロジーの受容、固定観念の問い直し、新たな生態系の構築 http://bizzine.jp/article/detail/1654
「この30年間ほどの変化には目覚しいものがありましたが、これからの30年間の変化はそれを超えていくものだ」。この「超えていく」予感から恐れや嫌悪をいだき、変化をつぶす、あるいはないことにする動きもある。
しかし、今後30年のテクノロジーの進化を「不可避(inevitable)」として「受け入れる(embrace)」態度こそが重要。
なぜなら、「受け入れる(embrace)」、使ってみないことには新しい技術の本質はわかってこないから。本質を感得せずに、頭だけで分析して出てくる、新しい技術への対処方法は決して人間を幸福にはしないだろう。

「人間の知性は、論理的推論、演繹法、感情的知性など、脳の中のいろいろなタイプの思考が集合したものですよね。それぞれの思考は楽器のようなもので、全体でシンフォニーとしての知性を作り上げている
それに対してAIは、計算機のように、ある一つの能力においては人間より長けているわけです。こうした特定的で限定的な範囲の「スマートネス」においては、人間よりも優れている。こうした能力は、人間的な思考と異なるがゆえに、ますますパワフルさを増していくでしょう」。
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●ポケモンGOの社会学・心理学

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●「ポケモンGO」からみるIoT・モノとネットワークの本質とは? http://www.zaikei.co.jp/article/20160730/319478.html
ポケモンGOは、サイバーフィジカルシステム(CPS)を娯楽の世界に応用したもの。すなわち位置情報システムを活用することにより、現実世界そのものをゲームの舞台とするところが特徴。
ところで、この「CPS」とは実世界にある多様なデータや情報をセンサーネットワーク等で収集・集積し、その分析結果を現実世界にフィードバックするもの。要はモノのネットワーク「Internet of Things (IoT)」のことだ。
CPSは二面性を持っていて、それが新しい生活シーンを演出するのだが、まだまだ思いもよらない使い方が出てくる可能性を秘めている。二面性とは、「電子的なコミュニケーション・ネットワークの進化であるとともに、現実世界での(アナログ的な)なコミュニケーションの機会をも拡大」する、という点だ。

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●Amzonが提供する「人工知能が作る、新しい生活シーン」 

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●ジェフ・ベゾスが語る「人工知能のとてつもない可能性」 http://forbesjapan.com/articles/detail/12545
「エコーの機能が音声認識と家電の遠隔操作だけならば、単に人目をひく商品か、せいぜい便利な設備にすぎない。だが人工知能が搭載されたことで、エコーはそれよりも遥かに大きな意味を持つものになり得る」。
なぜなら「アマゾンは、AIの専門家が『コンテキスト・アウェアネス』と呼ぶ能力を使ったサービスの提供を行う態勢を整えている。これは消費者が『何を』必要としているかだけではなく、『いつ』『なぜ』『どこで』『どうやって』それを必要としているのかまでを知ることを意味する」からだ。

これが自然な事業戦略に見え、だからこそライバル社に脅威に映るのは、アマゾンのこれまでの「成功の真の秘訣は、商品レベルの需要とライフスタイルレベルのニーズを“つなぐ”能力にあ」ったから。
彼らは人工知能を、「ただ特定の商品に対する需要を感知してそれに反応しているだけではな」く、収集した個人データで、「顧客が「持つべき」と「持っていたら便利」の違いを知る上でも使」う。

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●Iot時代のコンピューティングと人工知能

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●「超スマート社会」の暮らし描く 平成28年版科学技術白書 http://news.mynavi.jp/news/2016/05/23/401/
「超スマート社会」で活躍する人材像として、「最新技術に精通した人工知能技術者」「データサイエンティスト」「サイバーセキュリティ人材」「起業家マインドのある人材」を列挙。変化の激しいこれからの時代を生き抜くためには、想定外の事象や未知の事象に対しても、持てる力を総動員して主体的に解決していこうとする力を培っていくことであるとしている。
(サイト:平成28年版科学技術白書 本文(PDF版):文部科学省 http://www.mext.go.jp/b_menu/hakusho/html/hpaa201601/detail/1371168.htm

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●あらためて、ロボットって何だろう

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●IoTの主役はロボットだ!――サービス業を中心に普及期へ突入 http://businessnetwork.jp/Detail/tabid/65/artid/4531/Default.aspx
IoTと人間をロボットが仲介。インターフェイスとしてのロボット。
スマートロボットは能動的に人間に働きかけてくるため、これまでの世界観が一変する」。

「得られたデータを何らかの形で人にフィードバックしなければ、IoTのメリットは享受できない。しかし、家電がそれぞれ個別にアクションを仕掛けてくるようでは騒々しい。また、家電ひつひとつに人とコミュニケーションする機能を搭載していては、製品の本質以外の部分にコストがかかってしまう。
そこで登場するのがスマートロボット」。

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●ネットとウェブは普通名詞に VRは?

C:技術で/技術が/技術を(ICT:社会・法・制度論と技術文化論)

●「Internet」と「Web」が終了 http://www.kddi-ri.jp/blog/dan/archives/10365
大文字から小文字へで、普通名詞に。
ライターのバイブルとも言われ、相当数のマスコミがこれに準じて記事を書く、Associated Press(AP)が発行する「スタイルブック」の2016年版で、「インターネット」の英文表記が「Internet」から「internet」に(Iが小文字に)、「ウェブ」が「Web」から「web」に(Wが小文字に)変更された。
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●「人工知能」ブームに乗り遅れた!という方々に捧げる人工知能(機械学習)まとめ

C:技術で/技術が/技術を(ICT:社会・法・制度論と技術文化論)

●「人工知能」ブームに乗り遅れた!という方々に捧げる人工知能(機械学習)まとめ記事 http://tjo.hatenablog.com/entry/2016/05/15/130000
現在巷で「人工知能」としてもてはやされているもののコアにあるのは概ね機械学習、自然言語処理、画像認識、音声認識、データマイニングあたりの分野。

世の中で今もてはやされている「人工知能」の多くは基本的には「弱いAI」。つまりマッチングに代表されるような、「機械学習をコアとする関連技術群」。
「強いAI」へ向かうためのキーコンセプトが、「ディープラーニング」。

Deep Learningはデータセットが大きければ大きいほどその真価を発揮しやすい機械学習(人工知能)で、それを支える強固なITインフラ基盤が必要。従って、AWS, Azure, GCPなどのクラウドコンピューティングサービス上で動くものであることが多い。
さらに「ディープラーニング」が深化すると、「人工知能がヒトの知性を上回る『シンギュラリティ』(Singularity: 技術的特異点)という事態を迎える」ということも、ホットな話題になっている。

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●経済・社会のアルゴリズムを書き換える人工知能

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●人工知能の研究開発で文科省・経産省・総務省が合同シンポジウムを開催 https://wirelesswire.jp/2016/04/52613/
ディープラーニングの技術は「子どもの人工知能」。ビッグデータやIoTに適用されたものを「大人の人工知能」という。
子どもの人工知能は「私たちの実生活に近い場所」で役立てることができる。具体的には、少子高齢化による働き手の不足といった国内で起きている社会課題への適用。日本の得手は、この領域、と。
その視点で考えると、人工知能は、人の仕事を奪うのではなく、人手不足を解消する。

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