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足らないのは十分な報酬出してないからでしょう
完全有機農法のコシヒカリを作るために人工知能を使って雑草を一つ残らず抜いてしまう。
安宅さんのアイディアスゴイな。頂きますw
データは金脈。しかし、データが存在するところに、それを分析できる人がいない。個人情報保護や、機密情報保護など、安全性を気にするあまりに、それを活用しようとする風土が醸成されていない。
 データをよりオープンにして、そしてそれを活用できる人間に権限を与え、その成果を行動に落とし込む意識を持っていかなければ、これからの世界に立ち後れることは、間違いのない事実のだろう。
すべての業種が人手不足の中で、日本人からデータ処理のプロだけ沢山育成なんてできないのでは?

女性や外国人人材に目を向けた方が良いかもしれませんね。
本文にはあまり関係ないですが、最近趣味でCourseraのMachine Learningコースを受講しています。Applicationを前提に授業が進んでいくので比較的とっつきやすいです。

実際に教材やAPIに触ってみることで、AIの現状が多少なりとも理解できるかと思います。
凄く興味深いコメントが満載!

「データ・キカイ」時代で勝負する日本の大きな問題点①規制がネックでデータを自由に利活用できない、②データ利活用のコストが米国の6~10倍、③ビッグデータを扱える人材が桁違いに少ない

Preferred Networks社では、みんなで世界中の論文を週に100本読み、使えるものと使えないものを振り分け実装して実用化する。これをいかに早くやるかの競争についていける人が必要

今お金になるのは「子供の人工知能」。企業はまず「大人の人工知能」と「子供の人工知能」、どちらで勝負するのかを決めないといけません

Preferred Networks社は「子供の人工知能」から始めたので、開発者が少なくても技術で勝負できる。技術が追いついてきたとき「大人の人工知能」を展開する予定
子供達には基礎的な教養と道徳を学んで欲しいと思います。サンディエゴで子育てしましたが、子供達がより広いパースペクティブで世界を眺め、課題意識を持つような教育がされている事に感心しました。
いきなり育つ訳もないので、日本企業にとっては難しい問題なんでしょうね。
リクルートはかなりの情報を取得してそうで、人工知能の開発も期待して良いのかなと思います。
以下の言葉ピック
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必要な人材像としては、広く情報が見られて、何と何を組み合わせれば価値が上がるのかを一瞬で把握できる人間ですね。俯瞰的な視点と知識、判断能力を持っている人間のほうが価値は上がるでしょう。
軸になるキーワードを探したら、3つありました。まずは「人間」。個性だったり人脈だったり、その人の人柄みたいなものです。2つ目は「法律」。権利や許認可、また資本など、システムではどうにもならない領域です。3つ目は「ハードと投資」。物理的な制約です。

この3つの軸はもう杭が打ちこまれていて、システムではどうしようもできないので、この軸を常に念頭に置きながら攻めと守りを考えることですね。
《テクノロジー》人工知能は優位性を無くすというのは、そうかも。問題はそこで均質化した際に勝てる柱が他にあるんか?ということ。
この連載について
従来の競争ルールを破壊し、新たなビジネスを生み出す「ゲーム・チェンジャー」たちに注目が集まっている。「ディスラプション」が起きる業界はどこか、企業はどう戦うべきか――。その動向を追う。
Google Inc.(グーグル)は、インターネット関連のサービスと製品に特化したアメリカの多国籍テクノロジー企業である。検索エンジン、オンライン広告、クラウドコンピューティング、ソフトウェア、ハードウェア関連の事業がある。 ウィキペディア