Tag Archives: 人工知能

●「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。

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●AIをめぐる知の行方

C:技術で/技術が/技術を(ICT:社会・法・制度論と技術文化論)

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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日本語のハンデと人工知能とGoogleBooks訴訟

1.機械が「読む」

ICT の多様化により、そこで生み出される情報量が爆発的に増えている情報爆発の時代を、私たちは生きている。呼吸するように、インターネットから情報と知識を得ている。自覚的に呼吸することが稀であるように、その情報や知識がなぜインターネットから得られるのか、考えたことがないのがほとんどだろう。

Google検索の結果得られる情報や知識は、検索対象となるようあらかじめ準備されていてはじめて検索の対象となる。つまり「機械が読める」状態に加工が施されていてはじめて、検索の対象となり、検索結果として表示される。

新聞、雑誌、書籍から人間が目で活字や図画を追うことで「読める」のとは違う、「機械が読める」状態への加工が必要なのだ。たとえば文字にはひとつひとつコードが振られていなくてはならない。その文字列がその文章のタイトルなのであれば、タイトルであると機械がわかるようタグを付与しておかなければならない。 Continue reading

 

●しぶといテレビ Googleは人工知能検索で追いかける

B:暮らしと職場の風景を変えていく(個人の意思決定と情報社会)

●息切れするネットメディア、真の勝者は結局「テレビ」だった! PV(ページビュー)戦争の罠 http://gendai.ismedia.jp/articles/-/47559
見落としがちな真実。いまだに人々はインターネットよりテレビ視聴に多くの時間を費やしているし、むしろテレビを見るためにインターネットを使う時間が増えている。
米国は日本と異なり、CMからの離脱をテレビ側が積極的に進めてきた歴史がある。「ケーブル会社からの料金や、毎月消費者のクレジットカードから引き落とされる料金に基づく新しいビジネス」を模索してきた。
ネット企業が追い求める「トラフィックというのは、愛読者ではなく単に通り過ぎてゆく何百万というウェブページの訪問者で、それは、あまりにも瞬時であるため、当然ながら支払われる広告料はどんどん安くなっている」。

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●GPUにより高速化された人工知能 深層学習へ

C:技術で/技術が/技術を(ICT:社会・法・制度論と技術文化論)

GPUによるAIの高速化――新たなコンピューティング・モデルの誕生 https://blogs.nvidia.co.jp/2016/01/12/accelerating-ai-artificial-intelligence-gpus/
最新型AI―すなわちディープラーニング―のビッグバンについて。近年、ディープラーニングが急速に進歩しているのは「プログラミングが容易で、ネットワークのトレーニング速度を10倍から20倍に引き上げられる高速グラフィックス・プロセッシング・ユニット(GPU)が登場したから」。
ディープラーニングにおいて、12個のNVIDIA GPUが2,000個のCPUに匹敵するパフォーマンスを挙げられる。このおかげで、「ディープラーニングは2012年に人間が書いたソフトウェアを打ち負かし、2015年には「超人的な」認識能力(ヒトの認識能力(例:画像)を超えた)を実現した。


●グーグルのAI研究者による「ディープラーニング」無料教育コースがスタート http://newswitch.jp/p/3396
1週間6時間で3カ月間、MOOCのユダシティー通じて提供。エンジニアやデータサイエンティストなどの中上級者向け。インストラクターはグーグルの主席科学者で、「グーグル・ブレインチーム」でマシンラーニング(機械学習)や人工知能(AI)を研究するヴィンセント・ヴァンホウク(Vincent Vanhoucke)博士が務める。
(サイト Deep Learning | Udacity https://www.udacity.com/course/deep-learning--ud730
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●人工知能のこと、もっときちんと知りたい?

C:技術で/技術が/技術を(ICT:社会・法・制度論と技術文化論)

●IT、都市、ヘルスケア、あらゆる領域で人工知能と人間が共創する未来 http://wired.jp/innovationinsights/post/analytics-cloud/w/cocreation_with_ai/
人工知能が連れていく二つの世界。ひとつは「知能化」への道。接頭に「インテリジェント~」や「「スマート~」が付く。それまで「知能的でなかったものが知能的になる」という「知能化」の流れ。
もうひとつの流れは、知能全体をつくろうとする「総合的知能」。「「総合的知能」の特徴は、以下の4つの条件を満たすものとされています。
身体をもち、その世界に属する
環境から情報を収集する感覚をもつ
自分自身で意思決定する能力をもつ
自分の身体を使った行動を生成することができる」。


しかしビジネス界の知者達はネット世界から再び、現実空間そのものを変化させようとしている。

その時ロボットは? ロボットは「ロボットの頭の中でローカルに処理できるものは処理しておく、そして、より難しく複合的な問題は、世界中から情報が吸い上げられたクラウド上の人工知能が担います」。
そうやって、少子高齢化社会の救世主に、人工知能とロボットはなってゆくのだ。

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●FinTechとは、ついに金融業界に「オープン化」の波が押し寄せる現象

150106 MP

┃Economy あるいは資本主義のメタモルフォーゼ
成長と生産性、ビジネスモデル、経営、、国家、民主主義など

●2016年の世界経済・金融を読み解く4つの視点 http://diamond.jp/articles/-/83330
(1)米国の中央銀行FRBによる今後の利上げ、(2)日本の経済政策の成長戦略への転換、(3)中国の経済悪化の行方、(4)資源価格と新興国経済の低迷。

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●人工知能が連れていく未知の世界と「環世界」「アフォーダンス」

C:技術で/技術が/技術を(ICT:社会・法・制度論と技術文化論)

●「OSSエコシステムで未来を創っていくのが最大の使命」 http://it.impressbm.co.jp/articles/-/13050
「かつての産業革命の時、世の中に直接的に価値を提供し、“勝ち組”になったのは機械工具を作った企業ではなく、大量生産体制を確立して自動車などを世に送り出した企業だ。同様のことが、今の情報革命期においても言える。主役にあるのは、ITベンダーではなく、それを使いこなして新しい市場価値を創り出していくユーザーだ」。

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●Intelligent Communications Technologyが働き方と学び方を変えていく

C:技術で/技術が/技術を(ICT:社会・法・制度論と技術文化論)

●ITとICTはいったい何が違うのか? http://basara-company.biz/2015/12/14/it-ict/
『大辞泉』アプリのIT、ICTの項目に何が書かれているのか。一方、市場はさらに先へ、Intelligent Communications Technologyの用法も。

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●人工知能と「日本的雇用慣行」からの脱却

◎人工知能やロボット等による代替可能性が高い労働人口の割合が、日本において高いとするNRIの調査結果が話題になっている(衝撃! 日本の労働人口の49%が"人工知能"や"ロボット"などで代替可能に!? http://news.mynavi.jp/news/2015/12/02/280/
)。
しかし技術だけでシフトは生じない。実際に代替されるかは、資本がそこへ投下されるかにかかわる。資本投下の意思決定上はその仕事が産みだす製品・サービスの価格と、仕事にたずさわる労働者の賃金との関係が重要。
紡績機の導入に始まる産業革命がイギリスの片田舎から始まったのは、当時のイギリスの対象産業の賃金が世界の中で高かった事情が背景にある。それに加え、将来のイノベーションにつながる(当初は)小さな種(と見える)に対しリスクテイクする革新者の存在が欠かせない。

さらに重要なことがある。NRIのニュースはあまりにセンセーショナルでかえって一番大事なことが理解されないままで終わるのが懸念される。それは職種や産業自体が維持存続する場合ですら、実はその中身やスキル定義が変化してしまい、それに追随できない人々が生じはじめている、ということだ。日本社会は「移行期」にある。 Continue reading