どうして被災県知事が情報の司令塔になれないのか?
米Google社の次世代HDDに関する提言
(1) ランダムアクセス時の速度向上
(2) 容量のさらなる拡大
また、SSDではなくて、わざわざHDDを取り上げたのは、
「this continues to grow exponentially, with a 10x increase every fiveyears.」
という前提のもとに、
「The root reason is that the cost per GB remains too high, and moreimportantly that the growth rates in capacity/$ between disks and SSDs arerelatively close…」
ということらしい。
AIが人間の知的能力を高める世界
日本でも技術を産業化し、再投資することで稼ぐ力を付けるべきだ
IT起業研究所代表 小松仁
液晶パネルから有機ELパネル(AMOLED)への切替
トヨタ・リサーチ・インスティテュート(シリコンバレーの戦略拠点)
「MFクラウドExpo」基調講演
30歳でも40歳でも同じ仕事をした人は同じ給与を貰うのが当然
中国は国策事業として自動運転車産業を育成
シリコンバレーを世界一にした『デザイン思考』
時代を超越した概念と精神性が武士道にはある
01.
「命か忠義かを選べと問われたなら、自分の命など微塵も惜しくはない」
02.
「仕える主人が厳格過ぎては、家臣の信頼は得られない。だが、主人が信用しすぎると、家臣は手に負えなくなるものだ」
03.
「ひとつごとに悟りを開ければ、どんなことにも精通し多くのことを理解できる」
04.
「武士の心得として最も重要なものは何か?自分の成し遂げたいもののために、一分一秒、魂を賭してそれに向き合うこと」
05.
「武士とは、嵐の真っ只中にあろうとも、ひとり立ちすくせる者でなければ価値がない」
06.
「何の準備もなく突然の暴風雨に曝されたとしても、慌てふためいたり、逃げ隠れるようなことがあってはならない。雨風に心を乱さず、それを受け入れ我が道を行け」
07.
「病に伏せたり悩み事に苦しむとき、真の友が誰なのかが分かる。距離を取ろうとするようなら、それはただの臆病者だ」
08.
「幸せな結婚の秘訣はただひとつ。最初に出会ったときの気持ちを失わないことだ。それができれば、仲たがいの余地は生まれない」
09.
「忠誠心のある武士を見分けるには、主人に忠実な侍をあたることだ。武士とは精神の深部まで主人に使えることができるもの。それは、主人が亡くなっても続くものである」
10.
「知恵とは、賢者に注意を払うことで備わるもの。愛とは、つねに他人のために努力をし、他人に尽くすことから生じるもの。そして、勇気とは状況に関係なく、固く決意し、どんな障壁をも乗り越えた末に手に入れられるもの」
11.
「いまこの瞬間、何を為すべきかよりも重要なことがある。人の一生は瞬間が幾重にも重なった上に成り立っている。そのことさえ理解できれば、武士は情熱を傾けて生きるのみ。何も恐れることはない」
12.
「人の一生など、まばたきひとつで消えゆく蒸気のようなもの。自らの楽しみを見つけ人生を費やすことだ」
13.
「刀を抜いてそれを振るったところで、誰一人あなたと親しく、友となりたいとは思わない。しかし、それを抜かなければ、刀は錆びつき、周囲はあなたを腰抜けと罵る。武士とは、そういうものだ」
14.
「ときが経ち、年老いてきたなら、目の前に迫るものを捉えて隠居生活を始めよう。主人への従属を満たすことができる。誰もが優れていれば、抜きん出るのは容易ではない。だが、数が減れば、卓越の境地に達することも、はるかに容易なものとなる」
15.
「武士は、朝が来るたびに死を覚悟するものだ。朝の静寂のひとときに、自分が雷に打たれ、火にあぶられ、刀や槍で切り裂かれる様を想像する。玄関の一歩外が死界という意識を忘れずにいられるかどうか。これは単なる例え話ではなく、運命に対して準備をする武士の方法だ」
空中浮上式の車両が超高速で走る“ハイパーループ“
Google自動運転車が直面している課題
米国議会上院の通商科学運輸委員会 (Senate Committee onCommerce, Science, and Transportation) は2016年3月、自動運転車に関する公聴会を開催し、Duke Universityのロボティックス研究所 (Humans and Autonomy Lab and Duke Robotics) 所長Mary Louise Cummingsが自動運転技術について厳しい見解を示したようだ。
GMと配車サービスの米リフトによる自動運転タクシーの公道試験走行
「どう逝くか」を考える時代
QODとは何か、考え方の一つとして、Instituteof Medecine(米国医学研究所)では、
スマートフォンの次のテクノロジー・ハブ(技術の集積点)
「センサ・バイオ・ヘルス」分野
DeepMindシステムのDeep Reinforcement Learning (深層強化学習)
DeepMind創設者のDemis Hassabisらは2013年12月に発表した論文「Playing Atari with DeepReinforcement Learning」で、コンピュータがビデオゲームを見るだけでプレーの仕方を学習する手法を示したが、2014年1月GoogleはDeepMindを買収している。
このシステムはReinforcement Learning (強化学習) とConvolutional Neural Networkを組み合わせた構成で、Deep Reinforcement Learningと呼ばれるらしいが、ConvolutionalNeural Networkは写真に写っているオブジェクトを判定するなど、コンピュータの眼として機能するようだ。
HassabisはDeepMindのロードマップについて述べており、Deep ReinforcementLearningを中心とするDeep Neural Networkは、今後5年から10年のレンジで、生活の様々な分野に入っていき、一番注目される分野がロボティックスで、家庭向けのサービスロボットに研究成果を適用する計画らしい。
マイルス・デイヴィスの伝説の一部
“This night was magical. We werecommunicating almost telepathically, playing ‘So What". WayneShorter had taken his solo. Miles was playing and building and building,and then I played the wrong chord. It was so, so wrong. In an instant, timestood still and I felt totally shattered. Miles took a breath. And then heplayed this phrase that made my chord right. It didn’t seem possible. I still don’t know how he didit. But Miles hadn’t heard it as a wrong chord—he took it as an unexpected chord. He didn’t judge what I played. To use a Buddhist turn of phrase, he turnedpoison into medicine.” - Herbie Hancock on a Miles DavisQuintet performance in Stockholm, 1967