空閑 俊文

この記事にもあるように「画像認識と自然言語解析」が少しづつ融合していくように思います。この記事との関連は全くないですが、理論的な背景はこのresearch paperにもあらわれています。今後の展開が恐ろしい。。。いや楽しみです！ https://openreview.net/forum?id=YicbFdNTTy

技術が鍵なのは明らか。物体検出機能が100%に近い精度でないと使えない。でも５年後には達成できるのでは？GANをはじめとする人工データの生成技術の進展が著しい。実際の画像としては取り込めないシーンでも、人工データで代用できる日も近いと思う。

計算量が増えるのは確か。ただその分予想もできなかった能力をAIモデルが獲得する可能性もある。自然言語処理で話題のGPT3も1700億個以上のパラメーターと常識外れのおばけモデルだが、その能力も人間に近づいているようにも思える。単に精度向上ではなく、インテリジェンスっぽい動きもできる。もし1兆個のモデルができたら、一体何が可能になるのだろうか？

資金調達力に直結するので、投資する金額に日米で大きく差がつく。先日Googleはインドに一兆円投資するとリリースしていたが、これだけ時価総額に差があると日本企業が同じことをやろうとしても無理だろう。この実態がビジネス・投資でのnew normalなので、どう対応していくのか考えていかなければならない。

素晴らしい。東京や大阪も負けずに頑張れ！

AIが全産業に影響を及ぼすのは間違いない。コロナが解決されて物理的に移動できるようになっても、AIとの共存は必ず私たちに求められると思う。そのときのために今から準備をしなければならない。

いつどこでもエレベータピッチができる。スタートアップの創業者なら当然のことながら、そう簡単ではありません。組織が大きくなっても、そういった志は持ち続けたいですね。

パランティアは知る人ぞ知るAIスタートアップでしたが、こんなに大きくなっているとは初めて知りました。日本で何をやってくれるのか楽しみですね。

データが重要なのはそのとおり。でも現実はばらばらに存在して、分析に使えるようになるにはいろんな人の協力がいる。ここを突破しないとデータからの果実は得られない。宮田さんの行動力は素晴らしいですね。

正直中国にはもう追いつけないと思う。現在でも中国のAIレベルは凄い。例えば弊社でも研究している質疑応答モデル。代表的なデータセットであるスタンフォード大学のSQuAD2.0を見ても、上位モデルは中国勢が独占している。基礎モデルこそ米国勢が依然強いが、それを改良したり、新しいモデルを追加したりして、中国勢がどんどん精度を向上させている。日本はまともに正面からぶつからずに戦う方法を考えるときだ。 https://rajpurkar.github.io/SQuAD-explorer/

「数学の基礎力（実は高校数学で良い）をもう一度身につけるよう頑張ってみる。」これが次世代の人材を育成する鍵だと思います。日経新聞で「関数」がでてくることはまれですが、AIの解説で「関数」がでないことはまれです。このギャップが大きすぎる。ここが埋まれば次のステップへ繋がります。みなさん頑張りましょう！

すごい会社が世界にはあるものですね。ユーザーとなってぜひその仕組を勉強し、自社ビジネスへのヒントを得たいと思います。