ディープラーニングは職場のあのひとこれまでのお客さん

ロボットちょっとだけ弱いとイイですね

その答えを導き出すためには、繰り返し述べているように、障害者の視点が必要なのです。障害者は、いずれは高齢者として様々な心身の障害を抱えるであろう我々すべての人間の先駆者であり、そのニーズは多岐にわたり、実現のハードルは高いがゆえに、高度な技術開発につながるという側面を持っているからです。最後に、実際に今、スマート·インクルージョン研究会とHDT社が共同で考案·開発中の「Peertopeer-゜液晶ハブ」というシステムを簡単にご紹介しておきましょう。このシステムは、まさに障害者の視点に立った、万人にとって使いやすい移動式「ポータブル」の液晶ディスプレイ「パネル」で、最大の特徴は、ウォータープルーフであること、零下20度でも動作すること、透明化が可能なことであり、屋外室内両方でのスタンドアローンでの使用が可能なことです。さらには、次のような機能の搭載を目指しています。視覚障害のための、音声ガイダンス機能聴覚障害のための、手話認識センサー機能知的障害のための、移動支援·迷子居場所特定機能「UG1機能」身体障害のための、車いすとの連動·道案内機能精神障害のための、安心·安全機能外国人のための、多言語案内機能「言語障壁の克服」国産最速スパコン+AIによる統合制御によるこのシステムは、ウェアラブル端末とも連動·連携し、室内·屋外どこでも簡易にスマート化できることを目指しています。

つまり、この液晶ディスプレイさえあれば、どこでも簡単にスマート化できてしまうという画期的なシステムなのです。今後スマート·インクルージョン研究会では、こうした障害者視点に立った!oT¥AIと連動した新しいシステムの研究·開発を支援していくことも一つの重要なミッションとして活動していきたいと考えています。スーパーコンピュータによって統合される都市·地域今後、IoT¥AIの技術が発達すれば、次第にビジネスという視点から、社会インフラとしての位置づけを強く持つようになることが予想されます。それは、セキュリティーの観点からも、より行政サイドでの活用ニーズが高まり、それは結果として、AIによる行政管理システムへの移行へとつながっていくはずです。そうすると、障害者にとっては、もう一つのリスクとなる要素、つまりコマーシャリズムによる誤った購入行動の回避が必要になります。それは閉じたシステムの必要性へとつながります。

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  • 人工知能開発にも大きな影響を与えることとなる3か条ですもともと
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人工知能には可能だろうか

AIの軍門に降っている従って、当時と同じようなことが起こる、とは期待出来ないでしょう。では我々はどうすればよいのでしょうか?例えば、イギリスの産業革命時には、ラッダイト運動と呼ばれる、機械の普及による失業をおそれた労働者たちが機械を破壊するという動きがありました。残念ながらあまり意義がある活動とは思えません。特に人工知能やロボットは、既に研究の世界から飛び出し、グローバル市場経済に組み込まれてしまっており、余程の大事故が生じない限りは技術進歩を止めることは出来ないでしょうむしろ、雇用の危機に関して我々が取り組むべきことは、反対の声を上げることではなく、人間が強いとされる創造性やおもてなしの世界で、いかに人工知能·ロボットを活用出来るかを考えていくことだと思います。但し、創造性を高めるというのは少々難易度が高いので、おもてなしの領域、つまり人工知能を使って人の生活を精神的に豊かに出来る方法を考えることではないかと思います。シンギュラリティについて人工知能の中長期リスクで一番有名なのは「シンギュラリティ「技術的特異点」という言葉かもしれません。

AIentXと名付けられた元々は、SF作家で数学者でもあるヴァーナー·ヴィンジが提唱した言葉ですが一説にはノイマンが同じような概念について触れたともいわれていますいずれにせよ、それを巧みに加工して伝道師となったのがカーツワイルであることは間違いないでしようカーツワイルの言うシンギュラリティとは、ざっくり言えば、人工知能が自分よりも高い知能を作れるタイミングのことです。そうなった瞬間に、「自己増殖することで」無限に知能が爆発していくことになります。カーツワイルの書籍では、人工知能に特化したわけではなく、遺伝学、ナノテクノロジー、ロボット工学の3つのテクノロジーが鍵となっていますが、最終的に地球資源を食い尽くして宇宙全般に染み渡るという表現をしており、そうなるとどうしても「少なくとも凡人にいかがわしさが感じられてしまうのです。決してカーツワイルを批判する意図はなく、今までの功績「発明家としてアメリカ大統領から勲章も受領」を鑑みると、安易に全否定することは出来ません。おそらくカーツワイルの頭の中ではきわめて理性的な思考と想像力を積み重ねた上での論理的帰着なのだろうと想像します元々物理学の世界で生み出されたシンギュラリティという言葉は、ブラックホールの内部など光の届く範囲外で「原理的に想像出来ない領域のことを意味しますUFOや超常現象と同じ次元で楽しむのは自由ですが、それを信じるかどうかとなったとたん神学論争に陥ってしまいます。

ロボットが採用されるソフトバンクでは

先程述べた通り、機械学習の課題は「特徴量の抽出」です抽出する特徴量を間違えれば、誤った結果を導き出してしまう可能性があるからです。この問題に対処し、特徴量を自ら選定してくれるのが深層学習です。深層学習ではデータを入力すると焦点とするべき正しい特徴を自動で学習します。深層学習ではデータを何層にも重ねて抽象化、表現します。機械学習で通常行う分析を1つの層とするのであれば、深層学習ではその層を4つ以上重ねて処理します。この「層の深さ」が深層学習と呼ばれる所以です。

人工知能の学習能力には際限がなくなっています

AI活用ではこれを繰り返すことでディープラーニングではニューラルネットワークと呼ばれる人間の脳に似た構造を使います。1つの階層の中に数種類の特徴を表す点「ニューロン」が存在し、それが相互に影響し合って問題解決能力をもちます。非常に簡単に言ってしまえば、特徴に合致するかをそれぞれ調べ上げ、纏めて結論を出すのがニューラルネットワークです。機械学習でもニューラルネットワークを利用する例はありますが、ディープラーニングはニューラルネットワークを前提としている上に、それを複数の層で積み重ねます。深層学習は、高性能だが場面が限定される方法と言えるのです。