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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。

20160819_data_1.jpg

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

20160819_data_2.png
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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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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