ALphaGoとイセドル九段の対局の解説番組を私も見ていたが

IoTビッグデータ

何か起きた時にロボットにはできないことをする能力があるかないかで、仕事を続けられるかどうかが変わります。それでも何か起こったら人何かを運ぶだけの仕事は消える運ぶモノが人かモノかゴミかに関わらず、「何かを運ぶだけの仕事」というのは人工知能やロボットに奪われる運命にあるでしょう。運送系-「輸送」「配達」などの業務運送系の業務は、「トラックの運転手」などがそうですが、他にも「郵便配達」「新聞配達」「宅配便」など、取り扱いの容易なモノであれば、ほとんどすべての運送業務が人工知能とロボットによって行われるようになります。自動運転車などの開発は、人工知能開発の中でも特に進んでいる分野であり、最も早い段階で代替が進んでいくことでしょう。運送系の業務は、人工知能に奪われる仕事の中でも特にリスクが高いです。

おそらく、軽い荷物や壊れにくいモノを運ぶだけであれば間違いなく自動運転車やドローンに置き換わっていきます。また、運転をする必要があるツールではなくなります。車に限らず、船や飛行機やヘリコプターも人工知能によって完全にコントロールさせることが可能になります。そうなれば、乗り物はモノや人を乗せるだけの器となり飛行機だから、人工知能に奪われにくいのが「扱いの難しい荷物」船だから、車じゃないから大丈夫だとは言い切れません。こうした運送系の業務でも、がるような運送業務に関しては何らかの形で人が関わるでしょう。運転そのものは自動運転になるかもしれませんが、ちょっとしたミスが原因でトラブルにつな「責任を持つを運ぶ仕事です。

  • ディープラーニングは生物の脳をモデルとした
  • テクノロジーでより強力になっているかもしれないし
  • インターネット全体を停止させることはできないそうはいっても

AI翻訳やdeep-learning論議が俎上に載って

人工知能かくあるべし指示待ちの仕事は根こそぎ活動してですがやりたくない仕事を我慢してやっているのです。理由は明らかです。会社に属しているからです。会社に勤めているとなかなか断わることはできません。結果、やりたくもないことをやるハメになるわけです。会社を辞めることです。「会社を辞めたら生活ができなくなる」と言う人がいますが、それはひと昔前の話です。今は、個人でビジネスができる時代です。ひと昔前は会社に勤めないとお客様を見つけるのは大変でした。ALphaGoが挑戦、世界最強といわれる韓国の李セドル九段を完膚なきまでに破ったのだ。

ニューラルネットワークの一つ一つに役割を与えよく碁将棋などというが、将棋と違って囲碁は複雑さで別格なゲーム、現に西洋将棋のチェスではすでに人間はAIの軍門に降っている。しかし碁となると、これをコンピューターが破るには10年はかかると言われていたのだ。それが、deep-learningなる世界が開けAIがほぼ一夜にして人知を凌いだのだから、これは事件だ。「道策、「定石なんか知らぬものなし、囲碁界は沸きに沸いた。り、大いに騒いだものだ。秀策など過去の名棋譜をぜんぶ覚えているそうな」、だそうだ」...。

人工知能の進化は遅かれ早かれ続きます

ちなみに、この年以降のILSVRCでは上位にディープラーニング派が占めるようになり、2014年時点での最高記録は4.9%にまで下がっています。この数値は、「ある調査結果では」人間よりも優れている値との報告もあります侄朋1111口金→Microsoftの次に動いたのがGoogleですGoogleはまず、2004年にヒントンが組織化したグループの一人で、機械学習の専門家であるアンドリュー·ソグを2011年に招聘して、人工知能の開発を本格的に推し進めました。「通称GoogleBrAIn」例えばングの研究は、我々がよく使う音声認識やGoogleストリートビューの画像認識に貢献しています。そして、ソグの協力もあったのでしょうか、Googleは2013年に、ヒントンが大学内で立ち上げたDNNresearch社を買収して、自社の研究に取り込んだのですディープラーニングの知名度をあげることに一役買っていまちなみにす。もしかしたらその実験成果のほうがヒントンよりも知られているかもしれません」で登場したングも、ングは、「Googleが買収した」Youtubeに蓄積された1千万もの動画をディープラーニングで学習させることで、コンピュータに猫の画像を描かせることに成功しました。

ロボットを開発した思考方法を変えてしまえば

人工知能に関する性能を武器にこの実験では、1万6千のプロセッサ「脳で言うニューロン」を元に、約10億もの接点「脳で言うシナプス」を構築したそうです。今でもその画像は同社Blogで公開されていますので、興味のある方はご覧になってみてくださいちなみに、ングはその後オンライン教育事業に力をいれるため2014年にGoogleを去りましたヒントンがその後任となり、2015年現在でもディープラーニングを様々な領域に活用しようとしています。例えば、エキスパートシステムの知識表現方法の章で触れた、ナレッジグラフというGoogleのセマンティック検索サービスを覚えているでしょうか?ヒントンによれば、この知識化されたデータもディープラーニングで改良出来るということです。このように、ディープラーニングは、既存の手法を磨き上げることもできるのですその他ディープラーニングがもたらした効果については、てこの手法が注目されている理由を整理しておきます。第二部で触れたいと思いますが、改めまず、もしその意義を1つだけ挙げるとすれば、「特徴となる要素を機械自らが抽出した」ことに尽きます。