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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。
足らないのは十分な報酬出してないからでしょう
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。
人工知能と表現するからわかりにくいのかも。

機械学習、ディープラーニングを扱える人は多い。でも統計学が活きるのは、別のメソッドだというのが私の認識です。
転職して驚いたことシリーズ。
インハウス(同じ部署)にデータをゴリゴリ扱える人材が多くいることに、素直に驚いた。まだその方たちとあまりコミュニケーションできていないので、2ヶ月目以降はそちらも学ばせていただきたいです。
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 LLC(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