表1：人工知能技術の分類表 | ||
IPC | 技術分類 | 主な技術 |
G06N3 | 生物学的モデル | ニューラルネットワーク、遺伝アルゴリズム |
G06N5 | 知識ベースモデル | エキスパートシステム |
G06N7 | 特定の数学モデル | ファジー理論、カオスモデル |
G06N99 | 他モデル | 量子コンピューティング |
出典：(1). US PTO Class 706 Data processing: Artificial intelligence | ||
“Amazon’s Touch-Screen SmartSpeaker Solves a Big Problem with AI Assistants”「画面付きアマゾン・エコーはAIアシスタントの弱点を克服できるか」というMIT Technology Review（Jamie Condliffe米国版 ニュース・解説担当副編集長）の記事内容が興味深い。
合成生物学はGenetic Code (特定のたんぱく質を生成するプログラム) を形成する塩基対 (A、T、C、G) を編集し、微生物(Microbe) のDNAに組み込みたんぱく質を生成するらしく、この技術を使って医療、農業、生活に役立つ物質を生成するとのことである。
2016年10月に発表されたこの「オートパイロットハードウェア2」は今後のテスラ車全てに装着される予定で、完全にドライバーが介入しない自律式のレベル4自動運転を実現可能、としているようだ。
ガンを判定するアルゴリズムにConvolutional NeuralNetworks(CNN、イメージを判定するアルゴリズム)が使われ、具体的には、Googleが開発した「Inception v3 CNN」を利用、Inceptionはイメージデータベース「ImageNet」を使ってすでに教育されていて、写真に写っているオブジェクトを高精度で認識でき、犬や猫の種類まで判定できるという。
なお、この研究で使われたアルゴリズム「Inception v3 CNN」は公開されており、誰でも自由に、Googleが開発したMachine Learning開発プラットフォームTensorFlowで使うことができるようだ。
監督は、インド系のM・ナイト・シャマラン（M. Night Shyamalan, 本名: Manoj NelliattuShyamalan）で、「シックス・センス」、「アンブレイカブル」、「サイン」、「ヴィレッジ」、「ヴィジット」などの脚本・監督を行っている。
この中で、Abundant Roboticsの「熟しているりんごを見つけて、傷つけないように摘み取ることができるロボット」は、Series A ($10M)を、BayWa, Comet Labs, GoogleVentures, KPCB Edge, Tellus Partners、 Yamaha MotorVenturesなどから獲得しており、興味深い。
Techcrunch記事「Amazonが『世界を食い尽くしている』理由を考える」（起業家ZackKanter氏の執筆）の内容が興味深い。
Amazonが打倒されるとすれば反トラスト法訴訟（しかし同社は小売業売上のわずかな部分しか占めていないので当分の間適用は難しいだろう）または消費者が物理的な商品を購入する仕方に重大なパラダイムシフトが起きるような場合しか考えられない、というのもよく理解できる。
NEDO 海外レポート（NO.1119,2017.5.17.）【ロボット・AI 技術分野】「ミネソタ大の研究が意思によるロボットアーム制御を実現 (米国)」で紹介されている内容が興味深い。
脳波測定法(EEG)と呼ばれる非侵襲的な技術をベースにしたこの脳コンピュータ・インターフェースは、64 個の電極を備えた専用の高性能 EEG キャップを通じてユーザーの脳の微弱な電気的活動を記録し、その「思考」を先進的な信号処理と機械学習により動作に変換するらしい。
まずコンピュータ画面上での仮想カ― ソルの操作の習得から開始し、続いてアームをテーブルの上の所定の位置にある対象物に到達させて掴むことを学び、最終的には、これらの動作について考えるだけでテーブルの上にランダムに置かれた対象物にアームを合せて掴み、さらにそこから対象物を3 段棚へ移すことに成功したようだ。
NEDO 海外レポート（NO.1119,2017.5.17.）【ロボット・AI 技術分野】「透明なゲルベースのロボットが活きた魚をキャッチアンドリリース」で紹介されている内容が興味深い。
MIT、機械・土木・環境工学の Xuanhe Zhao 准教授と大学院生の Hyunwoo Yuk は、現在、医療でのハイドロゲルロボットのアプリケーションを模索中で、水のポンピングで可動するゲルベースの透明なロボットを開発、このロボットは、水中でボールを蹴る、活きた魚を捕まえて放つなど、高速で力強いタスクを実行できるらしい。
『米国ロボットのロードマップ：インターネットからロボットまで』（ARoadmap for US Robotics: From Internet to Robotics』） は、NSF、UC サンディエゴ校、オレゴン州立大学、ジョージア工科大学の支援の下、ロボット工学分野の学者 150 名が研究・執筆したもので、連邦議会及び連邦政府がとるべき具体策として、以下を提言している。
• 産業ロボット、医療ロボット、自動走行車や業務用ドローンといった新技術を日常生活に安全に活用できるための政策枠組みの確立
• 小学生から成人学習者までのSTEM（Science, Technology, Engineering andMathematics）教育の強化
• 様々な社交状況に該当し得る複合的(multi-modal)行動モデルを堪能に使いこなし、複雑な混合主導型(mixed-initiative)対話を行うロボット
• 僅かな情緒変化、健康や認知力のゆっくりとした低下や向上、及び、予想外の急変、といった変化に合 わせて経時的に自らの行動を変え、ユーザーのニーズに適った相互作用を具現化するロボット
