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『〈インターネット〉の次に来るもの』「COGNIFYING」インデックス ④ データ参照


今回の記事は、『〈インターネット〉の次に来るもの』「COGNIFYING」のインデックスのうち、企業とビジネス、そしてエピソードをまとめたものを掲載します。

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インデックス末尾の数字はKindle版の位置番号で、強調箇所はブログ作者によるものです。

AIへの投資


・クイッド社という調査会社によると、AIに対して2009年から180億ドル以上の投資が行なわれているという(658)

・フェイスブックやグーグル、また中国でそれらに相当するテンセント[Tencent]やバイドゥ[Baidu]も、社内にAI研究チームを立ち上げ、人員を外から募集している(658)
Zuckerberg, Musk Invest in Artificial-Intelligence Company

・ヤフー、インテル、ドロップボックス[Dropbox]、リンクトイン[LinkedIn]、ピンタレスト[Pinterest]やツイッターはどこも、2014年以降にAI企業の買収を行なっている(658)
Pinterest, Yahoo, Dropbox and the (kind of) quiet content-as-data revolution

 Twitter acquires deep learning startup Madbits

 Intel Has Acquired Natural Language Processing Startup Indisys, Price “North” Of $26M, To Build Its AI Muscle

 Social Networks Are Investing Big In Artificial Intelligence

AI研究への言及


・彼ら(Deepmind)はゲームの遊び方を教えることはせず、遊び方をどうやって学ぶかを教えた(669)
Human-Level Control Through Deep Reinforcement Learning


・われわれの脳の中では、何十億ものニューロンが同時に発火して、同期した波を起こすように計算を行なっている(788)
Equal numbers of neuronal and nonneuronal cells make the human brain an isometrically scaled-up primate brain

・2009年には吳恩達(AndrewNg)とスタンフォード大学のチームが、こうしたチップを使えばニューラルネットを並列に稼働させられることに気づいた(793-806)
Large-scale Deep Unsupervised Learning using Graphics Processors

・人間の脳は物事を分類するのに優れているが、子どもが犬と猫を見分けられるようになるには、何十もの実例を見なくてはならない(810)
Paul Quinnとの私信より

・チェスの最高のプログラムを積んだコンピューターでも、上手に指せるようになるにはまず最低1000試合はこなす必要がある(814)
Daylen Yang, Stefan Mayer-Kahlen, Danny Kopecとの私信より

・吳恩達はこう説明している「AIを作るのは宇宙船を組み立てるみたいなものです。巨大なエンジンと大量の燃料が要るのです。ロケットのエンジンが学習のアルゴリズムで、燃料はこのアルゴリズムにくべる大容量のデータというわけです」(817)
Andrew Ng: Why ‘Deep Learning’ Is a Mandate for Humans, Not Just Machines

・2006年に当時トロント大学にいたジェフ・ヒントンが、この方法の決め手となる調整を加え、「深層学習」と名付けた(821-834)
How a Toronto professor’s research revolutionized artificial intelligence
Deep learning

チェスにみる人間とAIの共生


・IBMのワトソンの祖先にあたるディープ・ブルーは1997年、有名な人間対マシンの勝負で当時のチェスの世界チャンピオンだったガルリ・カスパロフを破った(848)
IBM’s 100 Icons of Progress

・ディープ・ブルーのように、人間の知性も拡張しようじゃないか。カスパロフはこのアイデアを実現しようと、AIが人間のチェスプレーヤーと対決するのではなく強化する、マシン強化型プレイヤーによる試合を世界で初めて発想した(857)
Garry Kasparov ─ Biography

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人間とロボットの共生「ケンタウルス」(ケヴィン・ケリー講演会より)

・これはいまではフリースタイルのチェスと呼ばれ、プレーヤーがお好みの戦闘技法を駆使する総合格闘技のようなものになっている(863)
freestyle chess

・2014年に行なわれたフリースタイルバトル選手権では、どんな方式のプレーヤーも参加でき、完全にAIだけのエンジンが42勝したが、ケンタウロスは53勝した(866)

・現存する最も強いチェスプレーヤーはケンタウロスだ。それはインタグランド[Intagrand]という、数名の人間といくつかのチェス・プログラムが組んだチームだ(859-872)
Intagrand wins the Freestyle Battle 2014

・中でも人間の最高位にいるチェスプレーヤーであるマグヌス・カールセンはAIで訓練しており、人間として最もコンピューターに近いプレーヤーと言われている。彼はこれまでの人間のグランドマスターの中で、最も高い得点を記録している(872)

テクノロジーが引き起こした農業雇用の配置転換


・200年前には、アメリカでは70%の労働者が農場で働いていた(1027)
Current Population Reports

現在ではオートメーションによってその仕事は1%となり、彼ら(労働用の家畜も含め)は機械に置き換わってしまった(1027)
Labor Force Statistics from the Current Population Survey

産業用ロボットのコスト


・工業用ロボットの購入には10万ドル以上かかった(1087)
Industrial Robots Could Be 16% Less Costly To Employ Than People By 2025

・それ(工業用ロボット)を使っている期間全体で、プログラム作成や訓練、保守などにその4倍以上の費用がかかった(1100)
White paper - Industrial Robot Automation

次回からは「FLOWING」のインデックスを掲載します。

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『〈インターネット〉の次に来るもの』「COGNIFYING」インデックス ③ 企業とビジネス/エピソード

今回の記事は、『〈インターネット〉の次に来るもの』「COGNIFYING」のインデックスのうち、企業とビジネス、そしてエピソードをまとめたものを掲載します。

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映画『スタートレック』に登場する医療機器「トライコーダー」

インデックス末尾の数字はKindle版の位置番号で、強調箇所はブログ作者によるものです。

企業とビジネス


現在のスマートビジネス


・クラウドを使ったあらゆるサービスのように、ワトソンも世界中のスマートフォンやパソコン、データサーバーから同時にやって来るさまざまな顧客の相手をしているのだ。(640)

・「ワトソンのようなものが近いうちに、コンピューターか人間であるかを問わず、世界で最も優れた診断者になると信じています」と、『スター・トレック』に出てくる自動診断装置トライコーダーに触発されてAI診断装置を作っているスタートアップ企業スキャナドゥ[Scanadu]のアラン・グリーンは言う(652)
Scanadu

・コグニファイした投資はどうだろう?すでにこうしたことを行なう、ベターメント[Betterment]やウェルスフロント[Wealthfront]という会社がある
7 Robo Advisors That Make Investing Effortless

AI化するTechサービス


・グーグルはその収入の80%を検索サービスから得ている(770)
Google Searches for Ad Market Domination

・グーグルが毎日受けている30億回の検索要求(770)
Google Still Doing At Least 1 Trillion Searches Per Year

・2015年秋の四半期決算報告会で、グーグルのCEOサンダー・ピチャイは、AIは「われわれがしてきたことすべてを再考して変容させる、中心的な方法論になるだろう……それを検索だろうがユーチューブだろうがグーグルプレイだろうが、すべてのプロダクトに適用していく」と述べている(773)
Google says it's 'rethinking everything' around machine learning

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グーグルのCEOサンダー・ピチャイ

・いまでは、こうしたGPUの機能はクラウドを使って運用され、フェイスブックが写真の中からあなたの友人を特定したり、ネットフリックス[Netflix]が5000万人の会員に的確なお勧めをしたりするために利用されている。(806)
Netflix Is Building an Artificial Brain Using Amazon' s Cloud

・フェイスブックもAI機能を強化しており、地球上のどんな人が写っている写真でも、全世界のオンラインユーザー30億人の誰であるかを特定できる(906)
Facebookでの個人的インタビュー(2014年9月)より

・グーグルの最新のコンピューターは見せられたどんな写真にも正確なキャプションを付けるという(1055)
Google’s Brain-Inspired Software Describes What It Sees in Complex Images

現代のロボット・ワーカー


・バクスターは家庭用の掃除ロボットとして最もよく売れたルンバやその後継モデルを作った元MIT教授のロドニー・ブルックスが開発したもので、人間の横で一緒に働く新しい次元の工業用ロボットの先駆けだ(1071)
リシンク・ロボティクス

・このロボットは頭に付いたマンガのような目を動かすことで、周囲を見回したときに何に注目しているかを伝えられる(1071)

誰でもバクスターを訓練できる(1083)

・訓練するのは、ただその腕を摑んで、正しい一連の動きをなぞってやればいい。それはある種、「私がやるから見て真似して」というおなじみのやり方だ(1083)

・バクスターは安価であることが挙げられる。本体は2万5000ドルで、総額50万ドルもかかった以前のものとは一線を画している(1100)
Industrial Robots Could Be 16% Less Costly To Employ Than People By 2025

・ボーイング787ジェット旅客機を自動操縦できるコンピューター脳は、通常のフライトで7分間を除いて全航程を補助なしで操縦する(1128-1138)
Planes Without Pilots

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ボーイング787のコックピット

エピソード


・XにAI機能を付けるというマジックが成功した優れた実例は写真撮影だ。(689)

・(2002年頃、検索サービスを始めた理由を尋ねたところ)ペイジの返事はいまでも忘れられない。「僕らが本当に作っているのは、AIなんだよ」と彼は答えたのだ(765)


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ラリー・ペイジ

・たいしたことのない結果しか出ずに研究資金も底をつき、「AIの冬」という言葉さえ作られた(787)
AI winter

・現在ではほとんどの人が、1800年代の農民が考えもつかなかった職業に就いている(1029)


次回の記事で、「COGINIFYING」のインデックスは完結します。

『〈インターネット〉の次に来るもの』「COGNIFYING」インデックス ② アイデア

今回の記事では『〈インターネット〉の次に来るもの』「COGNIFYING」の章のうち、アイデアについて述べた箇所のインデックスを掲載します。

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ケヴィン・ケリー講演会にて。ブログ作者が撮影

インデックスの後の数字はKIndle版の位置番号で、強調箇所はブログ作者によるものです。

電気のように遍在するAI


・動きのないモノを認知化することで得られる利点は、産業革命の何百倍もの規模で、われわれの生活に破壊的変革をもたらすだろう。(601)

・こうした知能は安価というより、理想的には無料であるべきだろう。無料のAIは、ウェブに溢れている無料の共有物のように、ビジネスや科学の分野にこれまでにないほどの恩恵をもたらし、すぐに元が取れるものになるだろう。(601)

・ネットワーク自体がコグニファイしていき、いつまでも改良され続けるという不思議な存在になっていくのだ。(614)

・人工的な思考は、本書に描く他のあらゆる破壊的変革を加速させる、未来の力の源となる。コグニファイしていくことは確実に不可避だと言える。なぜならそれは、すでに起こっているからだ。(626)

・いま姿を現しつつあるAIは、どちらかというとアマゾンのウェブサービスのようなもので、安価で信頼性が高く、あらゆるサービスの裏に隠れている実用的でスマートなデジタル機能であり、作動している間はほとんど気づかれることもない。(689)

・電気のようにただつなぐだけで、AIの機能を利用できるようになるのだ。それは電気がこの100年してきたように、不活性な対象物を活性化する。(689)

・実際に、これから起業する1万社の事業計画を予想するのは簡単だ。それはただ、XにAI機能を付けるというものだ。オンラインの知能を加えることで良くなるものを、ただ探せばいいのだ。(689)

多様な知性


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ヒトを傷つけるように設計されたロボット「the first robot」。時にはヒトを傷つけない。

・われわれは人間の知能を、他の種類の知性と比べてより多くの問題に対処できるからと「汎用」と呼びたがるが、より多くの人工的な知能を生み出せば生み出すほど、人間の思考には汎用性がまるでないことに気づくことになる。それは思考の一つの種に過ぎないのだ(895)

・いま出現しつつあるAIによってなされる思考は、人間のそれとは似ていない(895)

・現実的な世界では──強力な知性群が存在する空間ですら──トレードオフが支配する。一つの知性が、どんなものにも完全に知性を発揮することはできないということだ(934)

AI・ロボットとの共生


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・AIの到来による最大の恩恵は、それが人間性を定義することを手助けしてくれることだ。われわれは、自分が何者であるかを知るためにAIが必要なのだ(1016)

・AIが人間のようなものだと思うのは、人工的な鳥である飛行機が翼をばたつかせると発想するのと同じ論理上の欠陥だ。ロボットもまた、人間とは違う考え方をする(1071)

・人間の仕事をロボットが奪ったことばかりがニュースで話題になるが、人間では不可能な仕事にロボットが使われて非常に役に立っていることこそが最大の恩恵だと言える(1150)

・ロボットやオートメーションが基本的な仕事をほぼこなしてくれて、衣食住が比較的容易になって初めて、われわれは「人間は何のために存在しているのか?」と気ままに問いかけることができるようになる(1185)

ポスト工業化社会の経済は、新しい仕事を発明することが個々人の仕事(の一部)になる一方、その新しい仕事もそのうちロボットの反復作業になっていくことで、ずっと拡張し続けるだろう(1185)

・ロボットたちには仕事を肩代わりしてもらい、本当に大切な仕事を頭に描くのを手助けしてもらおう(1242)

次回の記事では、企業とビジネスについてのインデックスを掲載します。

『〈インターネット〉の次に来るもの』「COGNIFYING」インデックス ① 未来像

本日の記事は、『〈インターネット〉の次に来るもの』の「COGNIFYING」の章のうち、未来像を語った箇所のインデックスです。

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次世代産業ロボット「バクスター」

引用文の後の数字はKindle版の位置番号、強調部分はブログ作者によるものです。

Cognify(認知化)する仕事の例



・化学にAIを加えてやると、科学者はバーチャル実験ができるようになる。化学物質の天文学的な数の組み合わせを検索して、実際に研究室で実験する価値がありそうなものだけを選び出すことができるのだ。(713)

・顧客の反応に基づいたAIのパターン認識によって、デザインを微調整し、新しいインテリアを後景に据えてさらにテストを続ける。それを繰り返すことで、顧客個人に最適なデザインがAIによってできていく。(713-725)

・法律にAIを適用すれば、大量の書類から必要な証拠を発見したり、判例間の整合性を判別したり、法的に議論の余地のある箇所を抽出したりすることもできるだろう。(725)

・以下に挙げるのは、一見思いもよらない分野の認知化による強化の例だ

 コグニファイした音楽
 コグニファイした洗濯
 コグニファイしたマーケティング
 コグニファイした不動産
 コグニファイした看護
 コグニファイした建設
 コグニファイした倫理
 コグニファイしたオモチャ
 コグニファイしたスポーツ
 コグニファイした編み物

(731-754)


AIの特徴


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・クラウド・コンピューティングは収穫逓増の法則を強化する。これはネットワーク効果とも呼ばれるもので、つまりネットワークの規模が拡大するにつれて、その価値はそれ以上に速く増大する、という法則だ(834-848)
「ネットワーク経済」の法則―アトム型産業からビット型産業へ…変革期を生き抜く72の指針

・このものすごいサイクルに入ったスタートアップは急速に成長し、一気に大きくなって競合他社を圧倒する存在になっていく。その結果、われわれのAIの未来は、二、三の大きな汎用クラウドベースの商用知能に寡占的に支配されることになりそうだ(848)

・これからの10年であなたが直接間接を問わず使うAIの99%は、まるでオタクのように狭小で超有能な専門家のようなものになるだろう(882)

・われわれは進化するAIに自意識が生じないように設計すべきなのかもしれない。最も高価なAIサービスは、自意識がないことを売りにすることになりそうだ(895)

・非人間的な知能は、欠陥というより特徴だ。思考するマシンで最も重要なことは、それらが人間とは違う発想をすることなのだ(895)

・今後発明される最も重要なマシンは、人間の方が上手にできる仕事ではなく、人間がまるでできないことをこなすためのものだろう(968)

・近い将来には、あまりに深遠なレベルの問題を解くには、何百もの異なった種の知性が必要になるだろう。異質な知性による解答をそのまま受け入れることは難しいため、新たな文化摩擦が生じるだろう。(979)

・AIという言葉は「異質の知性(AlienIntelligence)」の略号にもなることだろう。(991)

われわれの仕事は違った考え方をするマシンを作り、異質な知性を創造することなのだ。だからAIのことを実際は、AA(ArtificialAlien:人工異星人)と呼ぶべきだろう(991)

Cognifyされたロボットの特徴


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自律自動車「GoogleCar」

・これから数年の間に最も注目を浴びる異星人的知性は、身体を与えられたものだ。われわれはそれをロボットと呼ぶ(1016)

・ロボットもまた、いろいろな形や大きさや構造を持つようになり、言うなれば多様な種として出現するだろう(1016)

・150ポンドの荷物を一日中持ち上げることのできるスピード型ロボットが、荷箱を探し出し、それらを仕分けし、トラックに積み込む。こうしたロボットはすでにアマゾンの倉庫で稼働している(1043)

・フルーツや野菜の収穫は、農園に人を見かけなくなるまでロボット化がどんどん進むだろう。(1043)

・薬局では薬剤師が患者の相談に乗っている裏側で、薬を1粒ずつ扱うロボットが使われるようになるだろう。実際にこういう薬を仕分けするロボットは、カリフォルニアの病院で稼働している(1043)

・オフィスや学校の掃除といったもっと手間のかかる仕事が、深夜労働をするロボットに置き換えられ、最初は簡単な床や窓の清掃から始まって、ついにはトイレ掃除もできるようになる日が来るだろう(1043)

・長距離トラック輸送の高速道路の区間の運転は、トラックに組み込まれたロボットが行なうようになる。2050年までに、ほとんどのトラック運転手は人間でなくなるだろう。アメリカでは(長距離トラック運転手は)とても一般的な職業なので、これ(ロボットがトラックを運転すること)は大ごとだ(1043-1055)
Self-Driving Trucks Are Going to Hit Us Like a Human-Driven Truck

・グーグルの翻訳AIはスマートフォンを通して個人用の通訳者になってくれる(1059)

・大量の情報を扱って決まりきった作業をするような仕事は、すぐに自動化されるだろう(1059)

・彼(ロドニー・ブルックス)は言う。「今は製造業といえば中国ということになっています。でもロボットのおかげで生産コストが下がるにつれ、輸送コストの方がはるかに大きなものになるでしょう。近場で生産した方が安くなるのです。そこで私たちは、地域のフランチャイズ化した工場のネットワークを作り、納品先から5マイル以内で生産できるようにするつもりです」(1116)

2050年に一番儲かる職業は、まだ発明されていないオートメーションやマシンによるものだと予測しておけばまず間違いないだろう(1174)

・今後数年でロボット運転の車やトラックが当たり前になり、トラック運転手は新たな仕事として経路の最適化や、交通アルゴリズムを調整してエネルギー消費や時間配分を最適化する業務に従事することになるだろう。(1185-1197)

・ロボットを使った手術が日常的に行なわれるようになると、より複雑になったマシンを殺菌する新たな医学的手法が必要とされるようになるだろう(1197)

・自分の行動のすべてを自動的にトラッキングすることが日常化すると、そのデータを解釈するのを助けてくれる、プロのアナリストという職業が出てくるだろう(1197)

・あなたの個人用ロボットが日々稼働できるように面倒を見てくれる、ロボットシッターという職業が必要となるだろう(1197)

・新しい職業も、いずれはオートメーションで代替されていく(1197)

・バクスターの子孫であるパーソナル・ワークボットを誰もが自分の手足のように使うようになったら、本当の革命が起きるだろう(1197)

・あなたの農家としての新しい仕事は、農場のシステム全体を監視することだ(1197)

・誰もがパーソナル・ロボットを使えるようになるだろうが、ただ持っているだけでは成功はおぼつかない。それよりも、ロボットやマシンと一緒に働くプロセスを最適化できた者が成功を摑み取るだろう(1209)

・われわれ人間の役割は、ロボットのために仕事を作り続けることになる──この作業は決して終わりがないだろう。だからわれわれの仕事も少なくとも一つはずっと残るのだ(1220)

あなたの将来の給料は、ロボットといかに協調して働けるかにかかっている。あなたの同僚の9割方は、見えないマシンとなるだろう(1231)

次回の記事は「COGNIFYING」のアイデアのインデックスを掲載します。


プロフィール

吉本幸記

Author:吉本幸記
元エンジニアのフリーライター。テクノロジー系の記事を執筆している。アートにも関心がある。美術検定3級取得

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