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海外でもディープラーニングのカテゴリでは教授職の研究者の方が成果をあげています。個人が音楽のアルゴリズムを突き詰めてコンピュータで何百曲も名曲を生んだりしている。
日本にはそんな活躍する可能性を持った個人がごろごろいるとのこと。ぜひ優秀なプロデューサー含めてチームを組んで、しっかりと予算を確保して研究に当たってほしいですね。
これは大きい。
たんなる将来の研究開発のためってのと、収益に直結する研究であれば後者の方がどうしても力の入れ方が強くなる。

〉GoogleやFacebookは人工知能の学習精度が1%向上するだけで、売上が数百億円増加するビジネスモデルになっている。これほど、人工知能の精度に対する強烈なインセンティブを持つ会社は、日本には存在しないからだ。
日本が勝ち残る戦略として、特定のエリアの知能・データに集中するというのもあると思う。Amazonだけではなく、ZOZOがあるように、全てにGoogleなりが汎用的に対応できるわけではない。
ネット上にないデータや、日本が強いエリアで集中的に強化する。その観点では自動車に関して、産学連携とか強化されないだろうか(まぁ産学連携自体が逆にハードルとなることもあるが…)?
松尾教授の考えをより深く知るには、コンサルタントの塩野誠さんとの対談本がおすすめ(『東大准教授に教わる「人工知能って、そんなことまでできるんですか?」』http://www.chukei.co.jp/business/detail.php?id=9784046009319)。人口知能の知識は、今後、ビジネスパーソンにとって必須となりそうです。
Googleに勝つ必要は無い。利用すれば良いのだ。「人材」が鍵なのは当たり前だが、要はどういうビジネスモデルを、技術を活かして創るかだ。
GoogleやFacebookに勝てるとしたら人材しかいないと。
"ディープラーニング研究の一線で戦える研究者は、日本国外で100人ほどしかいません。さらに、研究をディレクションできる立場にいるのは、5人にも満たない。しかし日本には、この5人レベルの研究者が、実はゴロゴロいる"ってのが本当だとしたらすごいな。その5人がどんな方なのか、なぜそこまでのレベルの研究者が日本で育ったのか、そこが気になる。
NHK番組で立花隆さんが紹介していた意識は数字で説明できるとする「統合情報理論」と、このコンピュータが人間の知能を超える境目「シンギュラリティ」。素人の私にでもある程度理解ができる。マーケティングなどが予測可能なものとして小さいことになれば、市場や経済の意味も変わる。宗教から動物愛護まで、何もかもが脳科学に収斂してゆくのかもしれない。
「そして最後に訪れるのが、ホワイトカラーの仕事の代替だ。」とありますが、部分代替ならすぐそこに来ているでしょう。

株式トレーディングやクレジットカード入会審査は、簡単な大部分は既に自動化され、人員削減されています。

定型業務は「電算化」という名前でこの30年進んできましたが、判断・意思決定・合意形成・交渉といったあたりが残っていました。これを自動化するのが、ここで言うレベル3~4のAIでしょうか。レベル3は人を真似る、レベル4は人より精度よく判断できる、という感じですかね。

ただし、今のディープラーニングでは難しい業務も多いですが、その代わりレベル3のAI技術でいける部分もかなりあると見ます。

前篇でコメントしましたが、概念の表現と構造を同時に学習できると、ホワイトカラーの代替が一気に進むシンギュラリティの到来かもと思いました。
大学と企業の垣根がなくなる、ってのは少なくともこの分野においては間違いなく事実だろうな。
これは面白い。ディープラーニングが普及段階まで成長すると間違いなく我々の生活に大きな影響を及ぼしそう。ホワイトカラーの仕事の代替が行われると、確かに新しい産業革命に繋がりそうだけど、一方で人が必要なくなり、雇用環境はどうなるんだろう。
そしてやはり気になるのが、高度な知能を持ったロボットにより逆に人間が支配されないか、ということ。アイザック・アシモフの「ロボット三原則」がリアルな世界へ。
株式会社Gunosyは、「グノシー」や「ニュースパス」等の、情報キュレーションサービス・ニュース配信アプリを開発・運営している企業である。CEOは福島良典。2016年8月に竹谷祐哉COOが代表権のある取締役になり、2人代表制で経営している。同社は興味連動の広告最適化に強みがあると評される。 ウィキペディア
時価総額
351 億円

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