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AIは、IBMやグーグル、アマゾンなど海外勢ばかりが目に付きますが、国内IT大手も数十年前からR&D子会社で研究活動を粛々と進めていて、AIを使ったサービスをリリースしています。富士通もその1社。

落合さんは、海外勢に比べて目立たない国内ITのAI、そして、そもそも日本のITの力をどのように見ているのか。

AIなど新しい技術を研究者や一部の企業だけでなく、広く普及させるためには、実装の力が必要になるという落合さんのコメントに納得。地味かもしれませんが、かつて企業にサーバーやパソコンが一気に入り込んだときにシステムインテグレータが隆盛を極めたように、今後は「AIインテグレータ」なる存在が必要になりそこにチャンスがあるのかもしれません。
KiJiDa
「今日のAIの成果を達成したのは、プログラムではなくハードの進歩である」という見方もあります。

機械学習もディープラーニングの母体となったニューラルネットワークも、アルゴリズムのアイデアとしては30年〜50年前からあり、近年のハードウェアの進歩によって、「グーグルの猫」や「アルファGO」などの成果が生まれたとする見方です。

実際、アルファGOはディープ マインド社/ハザビス氏のプログラムをグーグルの数千台にも及ぶサーバーが支援したからこそ実現したわけなので、一理ある見方だと思います。

また電力/エネルギーの問題も重大だと考えます。例えば、アルファGOは人間12000人分のエネルギーを消費して動くそうですが、膨大な数のサーバーを莫大なエネルギーで稼働させるAIでは、実用化には物理的に無理があります。

AIの更なる発展の課題として、ハードとエネルギーの問題を指摘している良記事だと思いました。
日本の問題は投資が少ない事

2-3年前の資料だが日本企業の投資額は1000億円前後

日立 :_633億円(2014)
富士通:1591億円(2014)
NEC :_832億円(2014)

に対しアメリカ企業は1兆円程度と10倍の開きがある

Amazon_:11600億円(2014)
Apple___:_5630億円(2013)
Facebook:_5250億円(2015)
Google__:12300億円(2014)
IBM____:_6880億円(2014)
Microsoft:14200億円(2014)

国内外の民間・政府投資規模
http://www8.cao.go.jp/cstp/tyousakai/hyouka/haihu114/siryo1-3_1.pdf#page=5

# IBM Watson に対して Fujitsu Zinrai と言うのはセンスが
いま、企業に一番足りないのは事業とAIなどのITを結びつける発想があるひと。これが圧倒的に足りない。
AIに関する自分として解消できていない疑問は、資源のインプット対アウトプット効率が人間を超えることがあるのか、つまりAIのクオリティが上がったところでコストが人件費より下がることがあるのかということです。人間の脳は不完全で偏りがあるからこそあの脳みそサイズ、少ない電力量でこれだけの汎用な問題に対してアウトプットを出せる。AIが現在効率的なのは囲碁で勝つ、運転する、とか超局所最適に絞ったAIだから。汎用AIを追求すればするほど資源効率は下がっていくが、局所最適である限り対して便利ではない。シンギュラリティというのが、この構造を根本的に変えるような資源効率面でのイノベーションが起きることを想定しているのか、人間の脳ほどの汎用性は追求しないという前提なのか、電力等の調達コストが劇的に下がることを想定しているのかなど、文系が多少本を読んだぐらいじゃ分からず、人に聞いても明快な答えを聞いたことがないので誰か知っていたら教えて欲しいです…記事中のハードの話はなるほどととても納得的でしたので。
うーん、Tensroflowをどう組み込めばいいのかわからない。富士通を使うと他の企業のものが使えなくなるのは困りますから。。。オープンソースへの対応度を説明して欲しい。同じハードでもIBMのAIサーバー群は代表的なDeep Learningのフレームワークに対応してます。
「大切なのは単体の要素技術ではなく、お客様が現場で抱える課題を解決し運用する「社会実装力」だと思っています。」いいですね
ブロックチェーンの分野でも富士通さん頑張って下さい。
ハードの時代、考えさせられる。