リスト一挙公開。「さっさとやるべき」AI領域
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注目のコメント
なぜ企業が深層学習に本気にならないか。儲かる見込みがないからです。不思議ではありません。
今まで深層学習(DL)で儲かったとという話を聞いたことがありますか。もう実績が出来てきてもよいのに一向に聞こえない。それには、ディープラーニングという要素技術があっても、お金にはつながらないからです。DLを魔法の技術のようにメディアは報道していますが、そんなはずはありません。画像認識の性能向上や囲碁が強いことは、直接はお金になりません。
我々はもっと別の枠組みでAIを捉えています。AIは企業毎の経営課題を解決しなければお金になりません。そのための枠組みが必要です。DLがあっても、そのようにはなりません。DLを魔法のように扱うのはそろそろ止めにすべきです。
「ディープラーニングは自前で書くコードが基本的に短いので、最近までは参入障壁のかなり低い分野だったんです。うちの研究室を見ていても、学生が1年やればそれなりに扱えるものですし、なぜ日本の企業が手を付けなかったのか不思議です。」①グローバルユーザー企業(例:自動車OEM)、②ローカルユーザー企業(例:病院、農業法人)、③ベンダー企業くらいに、ざっくり分けた方が示唆が得やすいように思います。最近はベンダーとユーザーの境界もあいまいですが。
お二人の問題意識は、③のスタートアップあたりなんでしょうか。それとも技術を抱えて事業化が遅い既存ベンダーですか。
①は「日本が〜」という意味が、あまりないですね。③の一部もそうだと思います。
私がいま見ているのは②ですが、ここは技術を実装する最大の動機は、人手不足です。AIの活用がそれと直結する度合いが高いところは、進みも早いように思います。何しろ切実な課題なので。
「さっさとやる」は大賛成です。「一昨日(3年前でしたっけ?)来い」ではなく、ぜひお力をお借しください。すごくタイムリーな話ですが、本日の弊社の技術インターンの講義&実習は機械学習・自然言語処理。
参加学生の3割くらいが学んだことがあるらしく、この割合は昨年より上がってます。
ちなみに昨年の講義資料も公開されています↓
http://techlife.cookpad.com/entry/2015/09/08/113442
※今年のも終了後に公開予定です