データサイエンス教育が広まるのは良い方向ですね。 まずは予測できる楽しさ・面白さを実感して欲しいです。 教員不足は急成長分野では常に課題ですが、リモート演習が解決策になれば良いなと思います。教員だけでなく、仲間と一緒に学び競うことが実力をつけるポイントでしょう。演習環境に予算をつけて、全国に供給して頂きたいです。

「信頼する」の意味はいくつかありそうです。 人間より「オペミスが少ない」と信頼する。例えば、請求書やレポートの作成。これはありそうです。 人間より「抜け漏れが少ない」と信頼する。例えば、不正検知や伝票の間違いチェック。このAIの精度はかなり上がってきました。 人間より「判断が正確」と信頼する。例えば、承認業務や審査業務。件数の半分以上を自動化できる位のAIは事例があります。 他に、人間より「予測が正確」と信頼する、「計画が妥当」と信頼するなどがあります。この手の話をする際には、何を対象としているか良く見極めたいですね。

出社3割でも必要スペースは結構増えそうです。四角に詰まったレイアウトをフリーアドレスで分散配置する。ソファやベンディングマシンを置いて居心地良くする。リモート会議用に個人ブースを設ける、等々。 とはいえ、子会社含め都内の複数のビルに分散した拠点を集約する動きは加速しそうな予感がします。複数年契約の更新時が減床タイミングでしょうから、コロナ後で落ち着いてから2-3年かけて徐々に進んでゆくのではないでしょうか。

シリーズ物の新刊を2冊買ってしまう問題を解決したい。

インテリジェントな眼を使ったビジネスはブレイクしつつありますね。でも、なぜ養豚なのか、気になります。

強いAIは当分あまり気にしなくてよいです。 しかし、強いAIを目指して、着実にステップアップしていることは重要です。 その手始めとしてマルチタスク機械学習があります。ある問題に特化して学習したAIを他の問題に転用する技術です。転移学習やゼロショット学習、マルチモーダル学習など、いろいろな技術が進化しています。 プロ棋士を破った囲碁AIのAlphaGoから、将棋やチェスも学習するAlphaZeroに進化しました。自然言語AIのGPT-3は文章生成だけでなく、画像生成にも応用を拡げています。 まだまだ実生活で解くべき問題ははるかに難しくまた多様なので、すぐに人間の脅威になることはありません。しかし、そこに至る途中で多くの問題が解けるようになると、汎用(的な)AIでビジネスが革新されるはずです。AIが脅威というよりは、AIを使った革新的なビジネスが脅威です。

バイドゥのAI技術は世界最高レベルと思います。 でも、アリババ・テンセントがITサービスでAIを活用しています。一方、バイドゥはスマートディスプレイや自動運転などハード寄りの活用に力を入れているように見えます。このため売上増に時間を要しているのではないかと。しかし、一旦実用化に至れば、恐るべき競争力をつけている予感がします。

医療として精神疾患を予測できることはAIの大きな成果です。 しかし、ツイートや記事コメントに対し、勝手に精神疾患を予測されたら、人権侵害になりかねません。そもそも勝手に評価すること自体に問題ですが、予測が外れていたらさらに問題です。 本人自ら予兆に気づいて、予防医療につなげることが大事です。でも、病気の予兆に気付きたくない心理もあります。それでも健康診断を通じてメタボ予防はかなり浸透してきました。次は心の健康診断がきそうです。

店頭の野菜の鮮度を見分けるAIが欲しいです。 ・「ナイスブロッコリーの見分け方」（安井ファーム） 　https://twitter.com/yasuifarm/status/1339016824852123648 このツイートを見て、スーパーで試しましたが、選べた自信がありません。きっとAIで学習できそうな予感がします。 食品は、鮮度・品質・栄養など「見分けるAI」「見抜くAI」の出番が数限りなくありますね。今のところ、個別食品ごとに学習しているようですが、いずれ多様な食品をまとめて認識・分類できるAIが求められています。そのためには単なるディープラーニングの画像認識ではなく、教科書的な背景知識も学べる新たなAIが必要です。

AIは100%正しくはありませんが、人間も100%ではありません。5000人もいると、人間が正しく決めるのは相当難題です。 人間判断といっても、実はほぼルールベースと同じです。患者と接する医療従事者や高齢・基礎疾患、どれもルール判断です。一方AIは機械学習、複雑な条件の組合せをさばくのは、むしろAIの方が向いています。 よくやる手は、5000人を選ぶ際に、AIで90%、4500人を抽出して、残りの500人をAIが優先順位づけた4500番目から5500番目の1000人から500人を人手で選び直すことです。これでかなり改善できる可能性が高まります。 人間とAIの協調作業の最も基本的な方法の一つです。

「AI塾」期待しています。 　｜学ぶだけでなく実際にものを作れるようになる 　｜というプリファードの方針に共感した」 これが大事ですね。AIと銘打っていますが、プログラミングを通じて「問題解決力」や「創造力」を育む機会となることを願っています。

2010年以降に生まれ常時接続感覚を持つのが「クラウドネイティブ」世代。あと10年もすれば、自ら学習して進化するAIを使いこなす「AIネイティブ」世代が登場する。AI対戦を繰り返し、新たな将棋を探求する藤井棋士は「AIネイティブ」の走り、とのこと。