Quantcast
Channel: IT起業研究所 ITInvC 代表小松仁
Viewing all 1800 articles
Browse latest View live

大学に入学し得る人工知能の到来:そのとき労働市場に何が起こるか?

0
0

国立情報学研究所の新井 紀子情報社会相関研究系教授が、「大学に入学し得る人工知能の到来:そのとき労働市場に何が起こるか?」を経済産業研究所RIETIで論じている内容が興味深い。

現在、AIは「第三の波」を迎えているといわれ、これを支える主要な技術は、ビッグデータと機械学習であるが、特に、ここ数年深層学習が画像認識・音声認識に与えた影響は大きいとしている。

米国に比べて、ビッグデータ収集のスキーム作りに圧倒的に乗り遅れた日本において、大学入試を題材にした人工知能のグランドチャレンジ「ロボットは東大に入れるか」が始められた意義はそこにあるというのはよく理解できる。

AIが、2025年までに東京大学へ入れるほど賢くなることはなく、ビッグデータや深層学習など、現在のありとあらゆる手段を使っても、そこまで進むことはないが、人間の仕事のボリュームゾーンがAIに代替されることが予想され、重要なのは、ボリュームゾーンのホワイトカラーが、どのようにAIに代替されるかということだと指摘しているのは、尤もだと思う。

東ロボくんは2014年の段階で、どの科目でも偏差値50程度となり、最頻値を超えており、12年間にわたって学校教育を受けてきた多くの人よりも、正解率が高いということになる。

東ロボくんが偏差値60に達して欲しいとは思わない、そこまで高くなれば、労働代替がどれほど起こってしまうかと恐怖を覚えるためというのは、開発当事者の本音かもしれない。
http://www.rieti.go.jp/jp/events/bbl/15081801.html

人類は人工知能のsidekickになってその機能をアシストするという道

0
0

茂木 健一郎さんが、Blogに、シャーロックにとってのワトソン君は、英語で言うsidekickになるのだろうが、main characterはsidekickがあって初めてバランスがとれるのであって、そうでないとそもそも機能しないとしているのは尤もだと思う。さらに、人口知能はsingularityで人類の知能を超えるが、それはスーパーサヴァンのようなもので、鋭いが狭いだろう、人類は人工知能のsidekickとなって、その機能をアシストするという道があるように思う、というのは興味深い。

https://www.facebook.com/kenichiromogiqualia?fref=nf

トヨタは(今後)人工知能とビッグデータを自動車以外の産業基盤の要素技術として活用できる

0
0

トヨタは、来年1月にシリコンバレーのパロアルト市に新会社「TOYOTA RESEARCH INSTITUTE, INC.」(TRI)を設立、200人規模の陣容で人工知能技術に関する先端研究と商品企画を実施、2020年までの5年間に約10億米ドル(約1200億円)を投じる計画だという。

豊田社長が、「トヨタ自動車およびトヨタグループは、かつてグループ全体のモデルチェンジを経験してきた企業群である、織機から自動車へと(主要な)生産品目を変更してきた、(今後は)人工知能とビッグデータを自動車以外の産業基盤の要素技術として活用できるのではないか」とコメントしているのは、興味深い。

CEOとなるPratt氏は、豊田氏と同様に人工知能技術の幅広い応用の可能性を挙げ、「車両手配、交通流の管理、物資輸送を(より効率的に)実施できるようになる、トヨタ生産システムを超える生産管理や、材料・環境技術の進化にも貢献するかもしれない」と述べているのも面白い。
http://www.nikkei.com/article/DGXMZO94102890X11C15A1000000/

AIは倫理を理解できるかとの疑問

0
0


ノーベル賞受賞者や第一線で活躍する科学者が、旬の科学のテーマについて学生や市民と議論する「ノーベル・ウイーク・ダイアログ」の今年のテーマは「知能の未来」で、ノーベル賞受賞者6人を含む30人以上のパネリストが参加したと日経紙が伝えている。

AIの世界的権威である米グーグルのレイモンド・カーツワイル氏や物理学賞受賞者のカール・ワイマン氏らが含まれ、AIの進展とそれが社会にもたらす影響について、白熱した議論が続いたようだ。

AIが進化すれば「教師はいらなくなるのでは」との懸念に、パネリストの一人、米ハーバード大学でAI開発を手掛けるバーバラ・クロース教授は「教師を助ける補完的な役割を果たすもので、教師に取って代わらないだろう」と述べたらしいが、先々はよくわからない。

AIは倫理を理解できるかとの疑問も投げかけられ、米カリフォルニア大学バークレー校のスチュアート・ラッセル教授が「両親が出かけて子どもとAIが家に残った。冷蔵庫に何もないとき、AIが家で飼っている猫を料理して子どもに与えても困る。猫は大切な家族の一員なんだから」とAIが倫理を理解することも、社会と共存していくためには必要なことを指摘したというのは、一寸怖い将来を暗示しているのかもしれない。

http://www.nikkei.com/article/DGXMZO95373860R21C15A2000000/?dg=1

イスラエル人がイノベーションを起こし続けている理由

0
0

「ムラタ・エレクトロニクス・ヨーロッパ」(オランダ、村田製作所のヨーロッパ子会社)との共催により、新規事業アイデアを形にし競い合うイベントの「ハッカソン」をイスラエルで実施した、サムライインキュベート榊原健太郎社長の話が日経紙に紹介されているが、参考になる。

イスラエルはソフトウエアの分野で圧倒的な発想力を持つ企業が多いとし、次の3点が、イスラエル人がイノベーションを起こし続けている理由としている。

(1)議論好きなこと。彼らは常に意見をぶつけあっているので、様々な角度から物事を考えることができる。

(2)常に常識を疑っていること。自問自答を続け、問題点を発見する能力にたけている。

(3)問題解決のスピード。何か問題を見つけると、すぐに解決しようとする。

http://www.nikkei.com/article/DGXKZO95205880W5A211C1X12000/

NY在住の孤高のピアニスト菊地雅章、通称プーさん

0
0

菊地あびさんの「7月に亡くなった父の死亡届が今月ようやく受理されました。思っていた以上に複雑だったり、現状でも困難な処理事項が多々残っており、一時は精神的にもかなり参っていましたが、最近少しずつ父の音源や資料などの整理にとりかかりました。」というFB投稿。

NY在住の孤高のピアニスト菊地雅章、通称プーさんが、お亡くなりになってから早や5か月余り。

お父上の「俺みたいなタイプのミュージシァン─Improviserと云っていいのかな─にとって、言葉 はあんまり必要でもないし、重要でもないと思う。 それともうひとつ、特に最近痛感していることだけど、世によくいわれるクリエイティブ なミュージシァンという様なものは存在しないのじゃないかなと思う。 俺たちは要するに、自分をトランスの状態に置いて、既にどこか、このスペイスに存在し ている音楽を、単に我が身を置いている世界に運んでくるだけなのではないかと思う。 そしてその音楽を、より緻密に、より正確に伝えるために、もっと自分自身の感覚を磨い ていこうと思っている。」(2002年2月12日 Poo)を、オールドファンの一人として思い出しました。
https://www.facebook.com/abby.kikuchi?fref=nf&pnref=story
http://www.bodyandsoul.co.jp/2015/07/8685

拡張現実(AR:Augmented Reality)の進歩

0
0

日経エレクトロニクス誌記事で、拡張現実(AR:Augmented Reality)が新技術の力を借りて、さらに実用的になる可能性が見えてきた、AR像の表示に必要な物体の3次元モデルを手軽に構築できる技術など、現実の空間や物体に人工的な画像や文字をリアルタイムに書き加えるARが、変貌を遂げようとしているという内容が興味深い。

建築現場への活用では、大林組と慶応義塾大学のグループは、遠隔地にある作業の対象物を手元で操作することを狙った技術として、自分の手の3次元CG像と遠隔地のカメラ画像を重ね合わせてヘッドマウントディスプレー(HMD)に映し出すシステムを開発したようだ。

土木現場のショベルカーによる作業に利用しようとしているのは、コマツと大阪大学のグループで、作業状況のカメラ画像をディスプレーに映し出し、追加の情報を重ねることで遠隔操作をしやすくする技術として、ディスプレー上では見えにくい、ショベルの刃先の位置や砂利の凹凸を分かりやすく見せるために、刃先の位置を示す線や砂利の凹凸を示す等高線を画像に重ね合わせる方法など開発しているらしい。

また、英Oxford Universityと米Microsoft Researchのグループは、その場で物体の3次元形状を計測できるスマホ用アプリ「Mobile Fusion」の開発を発表しているようだ。今後の展開に期待したい。

http://www.nikkei.com/article/DGXMZO94146670Y5A111C1000000/

AI企業と投資家が、AI分野に足を踏み入れる際に注意を払う業務上、商業上、財務上の課題

0
0

Techcrunch誌寄稿記事(Nathan Benaich氏。Playfair Capitalのベンチャー投資家でAIのコミュニティーを構築するための投資に注力中らしい)「人工知能分野の投資環境、最前線を分析」で、AI企業と投資家が、AI分野に足を踏み入れる際に注意を払う業務上、商業上、財務上の課題を挙げているのが興味深く、面白い視点になっている。

(1)業務上の課題
長くかかる研究開発と短期のマネタイズのバランスをどのように取るか。
ユーザーは、人が行った場合に得られる結果をAIのパフォーマンスのベンチマークとすることが多いだろうから、まずAI開発は人と競う必要がある。
スキルと経験をバランス良く持っている人は少ない。
開発、プロダクトリサーチ、デザインのバランスを最初の段階から検討する必要。

(2)商業上の課題
AIプロダクトはまだ比較的市場にとって新しいもので、販売サイクルにおける全てのステップとハードルを細かく検討する必要がある。
どのようにプロダクトを提供するか。(SaaSなのか、APIなのか、オープンソースなのか)
プロダクトには有料のコンサルティングや初期セットアップ、あるいはサポートサービスを付けるべきか。
クライアントのデータから深く学習し、他のユーザーのためにそれを活用できるか。

(3)財務上の課題
どのような投資家が、そのビジネスを高く評価する立ち位置にあるだろうか。
投資可能と判断される成果の段階はどこだろうか。(最小限の機能を備えたプロダクト、出版物、ユーザーのオープンソースコミュニティー、あるいは定期的な収入源の確保か)
コアとなるプロダクト開発に注力すべきか、クライアントに寄り添いカスタマイズに応対すべきか。
価値あるマイルストーンに届く前に新たな資金調達をしなくてもすむよう、予め余裕ある資金調達を計画する必要。

http://jp.techcrunch.com/2015/12/27/20151225investing-in-artificial-intelligence/

AI人工知能--研究者らに聞く7つのトレンド

0
0

TechRepublic誌記事「2016年はさらに存在感を増す人工知能--研究者らに聞く7つのトレンド」が興味深い。

カーネギーメロン大学計算機科学部の学部長Andrew Moore氏、デモントフォート大学でロボット工学の倫理を研究しているシニアリサーチフェローKathleen Richardson氏、ルイビル大学でサイバーセキュリティ研究所のディレクターを務めるRoman Yampolskiy氏の3人に、2016年に重要となるAI研究の分野をインタビューしているが、面白い指摘が多い。

(1)深層学習
畳み込みニューラルネットワーク(深層学習)の性能は、指数関数的に向上するだろう、特に、増大し続けているスーパーコンピュータの大きな計算資源と組み合わせると、その傾向は顕著になる。

(2)AIが人間の労働者に取って代わる
純粋な情報処理(これはコンピュータが得意とする仕事だ)を主とするホワイトカラーの仕事が、安泰な、他の人たちと関わることを主とするホワイトカラーの仕事に移行したとき、何が起こるかを真剣に検討している人たちがいる。

(3)モノのインターネット(IoT)
IoTは、物体が単なる物体ではないところまで進み、すべての物体は、無線で何らかのものと接続するようになる。

(4)AIで人間の感情を理解する研究にブレークスルーが起こる
人間の感情を検知できるAIが、もっとも重要な新しい研究分野の1つになる可能性がある。
コンピュータが言葉を理解する能力を備えることで、人間とコンピュータが「ほぼシームレス」に相互作用できるようになる。
教育やうつ病の治療、医療現場での正確な診断、顧客サービスやオンラインショッピング体験の向上などに応用しうるか模索されている。

(5)ショッピングや顧客サービスでのAI利用
顧客サービスやショッピングに関して、何が顧客を満足させるか、あるいは顧客に不満を持たせるかを突き止めるために、AIが利用され始めている。

(6)倫理的な課題
今後倫理的な課題が研究の前面に出てくる。
自動運転車を作っているとして、その自動車は、道路に動物が飛び出してきたら、どのような判断をすべきだろうか。そのコードを書こうとすれば、動物の命は人間の命に比べどのくらい重いのか、という疑問が出てこざるを得ない。
もしその自動車が歩行者にぶつかりそうになっており、その人が妊婦だったらどうだろうか、そのことは、自動車の判断に影響するのだろうか。
この種の問題は、計算機科学者やエンジニアが解くべき問題ではない。誰か別の人たちが答えを導き出す必要がある。

(7)人口の代表性の問題
今後すべてのAIを特定の人口層だけで作っていくわけにはいかない。こうしたシステムは、その国の人口構成を代表している必要がある。

http://japan.zdnet.com/article/35075444/

AIの発展と量子アニーリング型の量子コンピュータ

0
0
米Googleが昨年12月に既存のコンピュータに比べて1億倍高速と発表して以来、カナダD-Wave Systemsが開発する量子アニーリング型の量子コンピュータへの注目が高まっているが、日経紙の「人工知能の発展に量子コンピュータが不可欠な理由」記事(中田 敦=シリコンバレー支局)が、量子アニーリング型の量子コンピュータの意義、ディープラーニングが解ける可能性などにつき紹介している内容が、分かりやすい。

GoogleがNASAと共同で「Quantum Artificial Intelligence Lab(QuAIL、量子人工知能研究所)」を設立しているのもよく理解できる。

量子コンピュータが「ポストムーアの法則」の候補の一つと見られているのも尤もだと思う。

http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/watcher/14/334361/122400454/?mle&rt=nocnt

特許の活用を重視した中小のものづくり企業が躍進

0
0

現在の仕事がら、中小企業の特許、ノウハウなど知的財産に関わることが結構ある。

日経紙記事の「『下町ロケット』さながら 中小、特許で世界制す」の内容が、特許の活用を重視した中小のものづくり企業が躍進しているとして、興味深い。

各社が特許戦略に目覚めたきっかけには、特許侵害で訴えられるなどの大きなトラウマがあるようだ。

鶏卵選別包装装置で国内最大手のナベルは、86年、米国の同業メーカーから特許侵害で突然訴えられ、弁理士らの助言を受け、4年の争いを経て90年に4千万円の和解金を支払うことで決着したという。

中小は大手と比べてカネや人員など経営資源は限られ、特許裁判は生死を分ける戦争というのもよく理解できる。

戦力を高めるために弁理士資格を持つ社員を数人雇うなど、社員150人規模の会社では考えられない力の入れようで、すべての社員に特許を意識させるため、勝ち取った賠償金や和解金の一部は全社員に均等配分し、他社からのライセンス料に加え自社製品に対しても仮想のライセンス料を設け、一定割合を開発者に報奨金として支給、残りは入社3年以上の全社員で分けるなど、ユニークな仕掛けも欠かさないらしい。

樹脂加工の大成プラスも、年商23億円ながらも特許取得数は国内で120件、海外で40件超と中小企業では群を抜き、数億円のライセンス収入を得ることもあり「知財戦略なしに世界で戦えない」という。

特許で守る姿勢を鮮明にすると同時に、他社の模倣を防ぐのはもちろん、取引先に安心を与えるにも有効としているのはよく理解できる。

金型製造のヤマシタワークスは、特許取得について明文化した書類がないというスキを突かれ、連携先の大手鉄鋼メーカーが、完成した素材の特許を勝手に単独出願するという経験をしたらしい。

その後知的財産について猛烈に勉強し、商談で単純な口約束ではほごにされる恐れもあるため、相手とのやりとりは議事録やメールに残して相手に確認させ、異論にはもちろん応じるが、何より「証拠」を残すことを徹底することにしているようだ。

http://www.nikkei.com/article/DGXKZO95825350W6A100C1X11000/?n_cid=DSTPCS003

人工知能はヒトのインテリジェンスを超えるか

0
0

Ventureclefの宮本和明さんが、「人工知能はヒトのインテリジェンスを超えるか」で紹介している内容が興味深い。

ダボス会議を主催する「World Economic Forum (世界経済フォーラム)」は、2015年の「テクノロジー・パイオニア」に人間と同じレベルのインテリジェンスを持つ人工知能を開発している新興企業「Vicarious」を選んでいるが、Facebook CEOのMark Zuckerberg、Amazon CEOのJeff Bezos、Salesforce CEOのMarc Benioff、人気俳優Ashton Kutcherなど著名人が出資し、いま一番ホットなAIベンチャーらしい。

Google自動運転車を代表例とするNarrow AI(限られた領域だけで機能する人工知能で、現在のアルゴリズムの殆どがこの区分に該当する)ではなく、知識ベースを持ち、常識があり、計画し、学ぶことができるとされ、推論して問題を解決したり、事象に対して判断を下す人工知能を指すArtificial General Intelligenceの実現を目指しているようだ。

一方、国家レベルで脳の構造を解明するプロジェクトが欧米を中心に、始まっているようで、米国ではホワイトハウスが主導する「BRAIN Initiative」が2013年に始まり、12年の期間と45億ドルの予算で、脳の機能を理解しようとしている。

欧州EUでは脳の構造や機能を解明するプロジェクト「Human Brain Project」が進んでおり、2013年に開始され10年後の完成を目指しているらしい。

日本でも規模は異なるかもしれないが、国家プロジェクト化していくと思われる。

http://ventureclef.com/blog2/?p=2954

人工知能が搭載され高度に学習を重ねる「Jibo(ジーボ)」というロボット

0
0

まだ発売前だが、人工知能が搭載されており、高度に学習を重ねるよう設計されている「Jibo(ジーボ)」というロボットが、日経PC21誌に紹介されており、面白い。

ロボット研究の第一人者として知られるマサチューセッツ工科大学(MIT)シンシア・ブレジール准教授による長年の研究成果のものらしい。

ネット上で資金を集めるクラウドファンディングで370万ドル以上の資金も調達しているようだ。

http://www.nikkei.com/article/DGXMZO95528140V21C15A2000000/

これから日本をどういう国にするか

技術進歩が雇用に与える影響

0
0

技術進歩が雇用に与える影響(たとえば、技術の進歩は雇用を破壊するか、もしくは創出するか)に関して、企業のイノベーションや生産性が雇用の成長をもたらすことは各種研究で確認されているようだが、金 榮愨 (専修大学)、池内 健太 (科学技術・学術政策研究所)の各氏他による、RIETIディスカッションペーパー「日本におけるイノベーションと雇用成長:『企業活動基本調査』個票による分析」の内容が参考になる。

http://www.rieti.go.jp/jp/publications/nts/16j002.html

アマゾンの「ダッシュ・リプレニッシュメント・サービス(DRS)」

0
0

シリコンバレーのジャーナリスト瀧口範子さんが、少し前からベータ・サービスとして開始されていたアマゾンの「ダッシュ・リプレニッシュメント・サービス(DRS)」が正式にスタートしたと伝えている。

「リプレニッシュメント」とは、補充の意味、「ダッシュ」というのは、アマゾンが自動注文に関連してつくったサービス名で、DRSでは、いくつかの家電メーカーとの提携のもと、洗剤、コーヒー豆、ペットフードなどがなくなりかけると、製品が自動的に注文をするようだ。提携しているのは、プリンターのブラザーやサムスン、洗濯機や乾燥機、自動皿洗機など白物家電を製造するワープール、ゼネラル・エレクトリック、いくつかのスタートアップの製品のようだ。

2年ほど前、アマゾンが取得した「予測出荷」のパテントでは、ユーザーの注文パターンから新しい注文を予測し、注文される前にトラックに積み込んでしまうというもので、未来のスマート家電が迫っていると感じる。
http://diamond.jp/articles/-/84962

八丈島で遊ぶ

0
0


3日間ほど、夫婦で八丈島に出かけてきた。

まだ小さかった子供たちと家族4人で夏に訪れたのは、もう30年も前になる。

ホテルなどずいぶん建物も増え、道路も立派になっているので驚いたが、ホテルの人の話では、観光に訪れる人数は減っているらしい。

ちょうど東京周辺でも雪が積もったという日の頃であったが、八丈島は20度近く暖かいのと、強烈な風が吹いていた。

1日3便の往復があるANAも最初の便は欠航、次の便も遅延という状況だった。

軽い気持ちで散策コースを歩き、西山とも呼ばれる八丈富士(標高854m)に登ったが、富士山道入り口から真っすぐ直登する形で、普段殆ど鍛えていない体にはちょっときつかった。

別名東山の三原山(標高700m)の方は、周辺の水が豊かで、滝も多い。

前日の雨で足元が悪いので一寸迷ったが、風が吹きまくる中を、硫黄沼と上にある唐滝まで登ってみた。

滝から落ちる水はあまり多くないが、風に翻弄されていた。

黒砂の六日が原砂丘や南原千畳敷などを見ると、ハワイ島のミニチュア版のようにも感じる。

隣の海上には円錐形の八丈小島が突き出ている。

元々、八丈島は、八丈富士の火山島と三原山の火山島の二つの溶岩が融合してくっついたものらしく、山に登って眼下を眺めると、如何にもよくわかる。

羽田に帰ってきて寒いのに驚いた。

虫が将来の食糧危機を救済するか

0
0
虫が将来の食糧危機を救済してくれるかもしれない。

人工知能との戦いで “安全な逃げ場”はあるのか

0
0
 
日経Techon記事「人工知能との戦い、人間に“安全な逃げ場”はない」で、人工知能は人間の仕事をどこまで奪うかについての議論に、技術の加速度的進化を想定していない点、および多くの議論が「人間はAが苦手でBが得意、一方、人工知能はAが得意でBが苦手、だから、上手く棲み分けが可能だ」、という棲み分け論の二つに違和感があるとしているのは、尤もだと思う。
 
機械学習時にディープラーニングを用いるニューラルネット(DNN)、特に畳み込みニューラルネット(CNN)と呼ばれるDNNが突破口を開いているのは間違いないだろう。
 
MIT Media Lab.発ベンチャー企業のAffectivaは、CNNを発展させ、人間の表情などから感情を読み取る「Emotional Intelligence」技術を開発、米Apple社が感情を読み取る人工知能を開発した米Emotient社を買収、米IBM社なども感情を読み取る人工知能の開発を複数の研究で進めているなどの動きも興味深い。
 
人工知能の技術者が目指す大きな方向性として人間の脳の再現にあるとして、単なる人間の脳の複製ではなく、従来のコンピューターの強みである高速演算機能や高い拡張性、そして高いネットワーク機能を保ったままの再現という点に今後の計り知れない将来性とリスクが潜在していると思う。
 

都市に関わるイノベーション会社Sidewalk Labs社

0
0

シリコンバレー在の瀧口範子さんが、米Googleの持ち株会社Alphabetの傘下にある、都市に関わるイノベーション会社Sidewalk Labs社を紹介している内容が興味深い。
 
テクノロジーをユニークな方法で活用し、これからやってくる大都市問題に対処しようということらしい。
 
例えば、自動運転車が運転手不在で都市の中を走行し続けるようになれば、いつでも路上を流している自動運転車タクシー(ロボタクシー)を捕まえればいいので、人々は自分の車を所有する必要はなくなり、車はアセット(所有する資産)ではなくてサービスになるというのは、面白い。
 
また、駐車場が不要になるので、ビルの下、駅の隣、空港の近くなどにある広大な駐車場のスペースが空き、もっと空間を必要としている用途に使ったり、緑の公園を作ったりできるだろうというのは、現実性を伴う夢といえるかもしれない。
 
「共有都市(Shared City)」を実現するための、都市のイノベーションを可能にするテクノロジーとして、(1)モバイルネットワーク、(2)デジタルアイデンティティーや評価などの信頼のシステム、(3)ロケーション技術、(4)ユビキタスなセンサー、(5)高度なコンピュータ処理能力、(6)新しいデザインと建設の技術を挙げているようだ。
 
Viewing all 1800 articles
Browse latest View live




Latest Images