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

●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

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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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●人間や生物の「インターネット化」

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●インターネットの歴史 The History of Internet http://docs.yahoo.co.jp/20years/

20年のYahoo!JAPANの歴史をはじめ、国内外のネットサービスの歩みを絵巻物のような横長のイラストでまとめている。タップやダブルクリックで出来事の詳細を表示し、サービス名や製品名で検索すると、該当の場所にジャンプする。

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●脳の「認知アーキテクチャー」に学ぶ人工知能

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●2020年までのITロードマップをとりまとめ | 野村総合研究所(NRI) https://www.nri.com/jp/news/2016/160317_1.aspx
今回、重要技術として取り上げたのは「人工知能(AI)」「IoT(Internet of Things)」「ウェアラブルコンピューティング」「カスタマー・エクスペリエンス」「API エコノミー」「FinTech」「リテールTech」「デジタル・マーケティング」の8つ。
「2018~2019年度は単語や文章の分散表現、統計言語的モデルなどの自然言語処理における要素技術に対するディープラーニングの利用拡大が見込まれている」。
「こうした自然言語処理における要素技術とほかの認識技術を組み合わせることにより、自然言語処理の知見を活用した音声認識や文字認識などの精度向上や、画像認識の結果に対する説明文の生成といったアプリケーションの利用が拡大。ディープラーニングを実行するプラットフォームにおいても学習の並列処理技術が進歩し、学習期間の短縮が可能になるという」。

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●脳は手抜きを知っている 真似し始めた人工知能

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●なぜ「囲碁」だったのか。なぜ「10年かかる」と言われていたのか──AlphaGo前日譚 http://wired.jp/2016/03/15/the-mystery-of-go/

人工知能がトップ棋士を破るまでのコンピュータ・プログラム前史
2,500年以上前に中国で生まれた囲碁は、チェスと同様に「二人零和有限確定完全情報ゲーム」(チェス、チェッカー、オセロ、シャンチー、将棋など)。サイコロのように偶然が介在する余地はない。
ところが演算の規模が膨大なのが囲碁と他のゲームとの違い。これを演算処理のスピードだけで対応しようとしてる間は勝てなかった。人間でも演算の規模の膨大さを理由にした成長の「壁」が存在するように。
これに対し信用リスクの計量化にも使われる、モンテカロル法によるランダムなシミュレーションの技法を取り入れたところでブレイクスルーが生まれた。「1950年に考案されたモンテカルロ法は、しらみつぶしの探索法を、より少ないサンプルから統計的に解答を導き出す方法」に変える発想の転換だった。
だがそれは「知性」と呼ぶにはまだまだ遠いものだった。

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●どんなに優秀な人間でも読み書き、学習するスピードと対象の広さには限界がある

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●ロボットタクシーは地域の「足」になれるか? 2020年の運行開始を目指す http://thepage.jp/detail/20160215-00000004-wordleafv
過疎化・高齢化する地域の「足」になることをビジョンに掲げる無人タクシーの実現に、期待する地方自治体。
「地域の足ともいうべき公共交通網が縮小しつつある。平成26年度国土交通白書によると、平成19年度以降で、路線バスは約10,206km、鉄道は約186kmの路線が廃止されている。過疎化の進展と自家用車の浸透で輸送人員が減少すると、事業者は減便、撤退を余儀なくされる。また、タクシー会社は乗務員の確保が難しい傾向にあり、車両を増やして輸送能力を高めることは困難なケースが多い」。

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●人とロボットとsafety2.0(止めない安全)

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●イアンピアソンの未来予測 http://bit.ly/1OWsmAY
「思考や経験をオンラインにアップロードして未来に残すことによって生物学的な死のあとも意識が生き続ける」未来。そこでは「人類とコンピューターと一体化することが可能になり、「ホモ・オプティマス(Homo Optimus)」という新しい種が登場する」、と。

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●「強い人工知能」と「弱い人工知能」

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●「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。

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●AIをめぐる知の行方

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ドミニク・チェン | 生身の人間そのものへの気付きや注意が増すように情報技術を使役すること http://wired.jp/innovationinsights/post/analytics/w/mindful-information/
情報技術に善悪はない。だが、今日のぼくたちは人を殺すことではなく、人を生かすことを主眼にすえて情報技術と向き合える時代を生きている。だから、「おだやかで賢い機械が社会をつくる未来」を志向したい。
ハネス・アルフヴェンの『The Tale of the Big Computer: a Vision』には、「コンピューターが生命進化の帰結のひとつであり、人間のような邪な権力への衝動を持たずに理性的に行動できる存在として描かれます。最終的に、計算機が自己増殖しながら繁栄していく過程で、機械に依存して進化が止まった人間を必要としなくなり、人間より優れた「秩序ある社会」を構成する光景が描写されて終わります」。

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