- AIファースト、文系学歴の終焉 7。 人工知能/スパコン/量子コンピュータ
284 :エリート街道さん[]:2019/01/12(土) 15:23:25.08 ID:vYdK26PX - 地球規模のカオスに隠されたパターンを抽出するAI DARPAが開発へ
https://jp.techcrunch.com/2019/01/09/2019-01-07-darpa-wants-to-build-an-ai-to-find-the-patterns-hidden-in-global-chaos/ 2018年、AIに起きた目覚ましい進歩の数々 https://forbesjapan.com/articles/detail/24830 グーグル、AI家電開発後押し スピーカー連携簡単に https://www.nikkei.com/article/DGXMZO3979540009012019MM0000/ 就活の最前線 採用・不採用は人工知能が決める https://www.newsweekjapan.jp/stories/world/2019/01/post-11518.php 人間のように学習して物体を特定、UCLAが視覚システムを開発 http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1901/07/news022.html IBM、世界初となる統合型汎用近似量子コンピューター「IBM Q System One」を発表 https://gigazine.net/news/20190109-ibm-q-system-one-unveiled/ インテル、新AIチップを発表 Facebookと共同開発 https://www.technologyreview.jp/s/120751/
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285 :エリート街道さん[]:2019/01/12(土) 15:23:42.63 ID:vYdK26PX - AlphaGoの衝撃再び ─ タンパク質構造予測でAlphaFoldが今までのモデルに圧勝 創薬に革命もたらすか
https://goo.gl/htSL6i.info.info
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286 :エリート街道さん[]:2019/01/12(土) 15:24:29.88 ID:vYdK26PX - レジなしショップ用深層学習スマートカート、米新興企業Caperからデビュー
http://www.itmedia.co.jp/enterprise/spv/1901/11/news067.html 米新興企業Caperが、「Amazon Go」のようなレジなしショップを実現するためのスマートショッピングカートを発表した。 カートに入った商品を画像解析と重量センサーで認知し、カート付属の読み取り機にクレジットカードを差し込むことでレジに並ばずに決済できる。 AIによって「すべての仕事は変わる」:IBMのロメッティCEO https://japan.zdnet.com/article/35131079/ 米国時間1月8日、IBMの最高経営責任者(CEO)Ginni Rometty氏は、米ラスベガスで開催されている「CES 2019」の基調講演で、人工知能(AI)は人間の仕事を破壊し、新たな仕事を生み出すと語った。 しかし、最終的にそのバランスがどうなろうと、「仕事の100%が今とは違うものになる」という。 同氏はさらに、「Broad AI」(広いAI)の出現によって起こりそうな変化について語った。 「Narrow AI」(狭いAI)は特定の分野で1つのタスクを学習させるのに適したAIであり、汎用AIが人間と同様の処理能力を持つAIだとすれば、Broad AIはその間に位置するもので、複数の分野で多くのタスクを処理する上で優れているという。 これは、少ないデータでトレーニングできることを意味している。 Rometty氏は、Broad AIは「今よりもずっと少ないトレーニングデータしか必要とせず、AIを市場に出すまでの時間が短くて済むようになる」と述べた。 また、IBMのAIおよび量子コンピューティング研究の責任者Dario Gil氏は、汎用AIが実現されるまでには数十年かかるが、Broad AIはそこに至るための足がかりになると語った。 基調講演では米航空会社DeltaのCEOであるEd Bastian氏も壇上に上がった。 Deltaではデータを予測的メンテナンスやフライトのキャンセル削減に活用しており、以前はフライトのキャンセルがよく発生していたが、2018年にはキャンセルが起きない日が251日になったとBastian氏は述べた。 生産自動化で生まれた人員、キヤノンが1000人をデジタル開発に再配置 https://newswitch.jp/p/16038
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287 :エリート街道さん[]:2019/01/12(土) 15:24:48.83 ID:vYdK26PX - 【直撃】グーグルがひと目惚れした、日本の人工知能ベンチャーの「正体」
https://newspicks.com/news/3557182 「グーグルは最近、BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)という成果を発表しています。これはディープラーニングを使った、最新の自然言語処理の実装です。 これはコンピュータが言葉を理解するという、自然言語処理の「革命」と言われています。 これまでは言葉にまつわる人工知能の能力というのは、作業ごとに別々のモデルを使っていました。 しかしBERTは、それを汎用化して、あらゆるタスクにおいて一番優れた言語能力を発揮しています。 例えば2つの文章があるとして、その表現が異なっていても「この2つの文章は同じことを言っているよね」というレベルまで理解します。 つまり文章を要約して、その意味を本当に理解している可能性がすごく高い」 軽量なスマートグラス「DigiLens Crystal」登場 スマートフォンで駆動 - Mogura VR https://www.moguravr.com/digilens-crystal/
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288 :エリート街道さん[]:2019/01/12(土) 15:25:27.53 ID:vYdK26PX - 人工知能は人間からどの職業を奪うのか、世界的エンジニアの予言
https://www.mag2.com/p/news/382202 👀 Rock54: Caution(BBR-MD5:7bff9ed63942b4cd01610d20b2c06e65)
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289 :エリート街道さん[]:2019/01/12(土) 15:26:18.74 ID:vYdK26PX - 殺処分されているオスのヒヨコ60億羽が助かる!?──孵化前の性別判断可能に
https://www.newsweekjapan.jp/stories/world/2018/12/60-6.php
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290 :エリート街道さん[]:2019/01/12(土) 15:26:39.91 ID:vYdK26PX - 「ムーアの法則は終わった」:NVIDIAのCEOがCES 2019でも明言
https://japan.cnet.com/article/35131137/ 「ムーアの法則」よ、安らかに眠れ。お疲れ様。 少なくとも、NVIDIAの最高経営責任者(CEO)、Jensen Huang氏はそう考えている。グラフィックスチップメーカーのNVIDIAを共同創設した同氏は米国時間1月9日、「ムーアの法則はもはや成り立たない」と断言した。 Huang氏はCES 2019で、少数の記者やアナリストが参加したパネルディスカッションの質疑応答で、「ムーアの法則はかつて、5年ごとに10倍、10年ごとに100倍だったが、いまでは毎年数%だ。10年単位でおそらくせいぜい2倍だろう。ムーアの法則は終わったのだ」と語った。 苦闘する半導体業界 半導体業界のリーダー的地位を長年保ってきたIntelは、サムスンなどの競合が7nmプロセスのプロセッサを出荷する中、10nmプロセスへの移行を何度も延期した。 だが、Huang氏などはムーアの法則が終わったと主張しているが、材料科学者は、代替手段を追求することで半導体技術を進化させる方法を発見し続けている(代替手段としては、例えば極薄炭素シート「グラフェン」などがある)。 Moor Insights & Strategyのアナリスト、Patrick Moorhead氏は「2年ごとにチップの密度を倍増させるという厳密な定義のムーアの法則はもう成り立たない。チップの小型化をやめれば、テクノロジ産業全体に壊滅的な影響を与えるだろう」と語った。 一方、台湾のモバイルチップメーカーであるMediaTekの最高財務責任者(CFO)であるDavid Ku氏は、ムーアの法則が死んだとは言わないが、ペースが落ちていることは認めると語った。 Ku氏はCESでのインタビューで次のように語った。「低電力消費のメリットは大きい。だが、おそらくこれまで実現してきたようにはコスト削減できないだろう」。 今後の製造プロセスではEUVリソグラフィ用の機器のような、より複雑な装置が必要になるため、チップの製造コストが上がる可能性があると指摘した。 「(ムーアの法則は)スローダウンするが、終わるわけではない」(Ku氏)
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291 :エリート街道さん[]:2019/01/12(土) 15:27:09.30 ID:vYdK26PX - GitHub上でバグ修正競争、人間の開発者上回るボットが登場
https://www.technologyreview.jp/s/109502/a-bot-disguised-as-a-human-software-developer-fixes-bugs/ ソフトウェアのバグを見つけて質の高い修正パッチを高速かつ自動的に生成するボットが作れたら、開発者にとってこの上ない朗報であろう。 スウェーデン王立工科大学の研究チームは、「リペアネーター」と呼ぶボットを開発し、GitHub上で修正パッチの作成を人間と競うテストを実施した。 義指がこんなに発達していたなんて!これは指を失った人にとっては、福音だろうなあ。 https://twitter.com/mashable/status/1083802472987078656 https://twitter.com/Matsuhiro/status/1083804139950198786 動画あり SFの世界にまた一歩、ほぼリアルタイムの自動翻訳機 CES http://www.afpbb.com/articles/amp/3205988 これまで、SFの世界の中に限られていた自動翻訳機だが、人工知能(AI)やクラウドコンピューティングの進歩により、実用レベルに到達し始めている。最新の機器では、ほぼリアルタイムでの対応も可能になった。 一般社団法人日本ディープラーニング協会 https://www.jdla.org/news/detail/新年のご挨拶/ 「2018年は、というより、2018年も、と言うべきでしょうか、ディープラーニングに関する技術が大きく進展しました。特に自然言語処理まわりでは、ELMoやBERTといった手法が提案され、従来の性能を大きく超えました」 ハチの背中にセンサを搭載、スマート農業用ドローンとして利用--ワシントン大学 https://japan.cnet.com/article/35131111/ ワシントン大学の研究チームは、生きたハチの背中に装着できるセンサを使い、気温や湿度などのデータ収集に利用できるシステムを開発した。 農場でハチを放して使えば、短い飛行時間というドローンの制約を受けずにスマート農業が実現できるという。 ドローンと違って飛行で電力を消費しないため、極めて小さなバッテリだけで最大7時間の連続データ収集が可能だそうだ。 https://twitter.com/5chan_nel (5ch newer account)
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292 :エリート街道さん[]:2019/01/12(土) 15:42:28.54 ID:vYdK26PX - 病理検査にAI活用へ 胃がん判定で正解率8割 日本病理学会
https://mainichi.jp/articles/20190112/k00/00m/040/109000c 組織や細胞を患者から採取し、がんの有無などを調べる病理検査に人工知能(AI)を導入しようと、日本病理学会が取り組んでいる。 既に8割近い正解率で胃がんを判定でき、「病理医のサポートができるレベル」にあるという。医師不足や見落としミス軽減の救世主として期待される。 心臓シミュレータの技術で、医療と社会に貢献する(前編) https://journal.jp.fujitsu.com/2019/01/11/01/ 心臓シミュレータの技術で、医療と社会に貢献する(後編) https://journal.jp.fujitsu.com/2019/01/11/02/ アメリカの大手経済紙「フォーブス」が記事の草案を考えるAI(人工知能)ツールを導入 http://karapaia.com/archives/52269613.html アメリカの経済誌『フォーブス』は編集室の人工知能化を推し進めている。 ここ10年で最大の利益を上げた同社は、昨年夏に新しいコンテンツ管理AIツール「バーティ(Bertie)」を導入した。 これは過去の実績に基づいて寄稿者にテーマを提案したり、記事や画像への感想に基づいてタイトルを考案したりするAIだ。 さらに同誌では原稿の下書きを書くツールの検証も行っている。 これが実用化された場合、寄稿者は最初から最後まで記事を書くのではなく、ツールが書いた原稿の手直しが仕事になる。
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293 :エリート街道さん[]:2019/01/12(土) 17:39:15.82 ID:vYdK26PX - 【2019年】AIはビジネスにどのような影響をもたらすか「4つの動向」
https://newspicks.com/news/3589805 さらに飛躍的な進歩を遂げる年に 人工知能(AI)は2018年にも前進してきたが、2019年には飛躍的に進歩する態勢が整っている。 さまざまな業界の企業がAI技術に頼り、より多くの情報を集め、顧客と結びつき、より確かな情報にもとづいてビジネス上の決断を下している。 IDC、フォレスター・リサーチ、ガートナーといった大手調査会社は、AI技術を2019年の最重要戦略的イニシアチブと見なしている。 ・IDCによれば、デジタル変革は今後数年にわたってビジネスの必須項目であり、AIがその中心的な役割を担うという。 AIアプリは企業全体のアプリケーションに欠かせない要素となり、全世界の売上は2021年までに520億ドルを超えるとIDCは予測している。 ・ガートナーによれば、データにもとづく科学的仮説構築のほか、ロボット、ドローン、自律走行車を含むモノのインターネット(IoT)デバイスに対するインテリジェンスの提供に関して、AIの果たす役割が大きくなっているという。 ・フォレスターの予測によれば、より迅速にビジネスから利益を得たい企業が実用的なアプリケーションを導入していることから、2019年には実用的なAIに大きな注目が集まるという。 いずれの調査会社も、AIが今後、ビジネス慣行に確固とした根をはり、その役割も拡大していくと見ている。 ウォーヴンウェアも同じ見解だ。企業がAIの性能を知り、何ができるか気づけば(もしくは競合会社がどんな恩恵を受けているかを知ったら)、もう元に戻ることはできないと認識している。
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294 :エリート街道さん[]:2019/01/12(土) 17:39:34.71 ID:vYdK26PX - AI技術の進歩によって「動き」を分析することができるようになり、医療や法執行といった分野で新たなアプリケーションが生まれる可能性がある。
たとえば、パーキンソン病などの神経疾患患者について、その歩き方や歩行能力がどのように変化するかを分析できるかもしれない。 また、センサー技術やカメラとAIを組み合わせれば、壁の向こうにいる人の行動(たとえば、武器に手をのばすなどの行動)を認識するのに役立つ可能性がある。 AIが医療や金融サービス、セキュリティといったさまざまな企業や市場を変えつつあることに、疑いの余地はない。だが、かなり進歩してきたとはいえ、われわれはまだ出走ゲートに立っている段階だ。 技術がさらに進歩すれば、新たなニーズが出現する。われわれは今後も、IoTなどの他のイノベーションとAIを組み合わせる方法を模索していくことになるだろう。 それはわくわくするような冒険だ。しかも、お楽しみはまだこれからなのだ。
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295 :エリート街道さん[]:2019/01/12(土) 17:40:28.73 ID:vYdK26PX - TensorFlow 2.0 Preview 公開
https://www.tensorflow.org/community/roadmap https://qiita.com/tomo_makes/items/9c22f306f1b781e8a7c2 VRと現実の境目が失われる日 https://newswitch.jp/p/16045 米グーグルなど技術開発進む 日常生活にVR(仮想現実)を溶け込ませるための技術開発が進んでいる。スマートフォンなど身近な端末で周囲を3次元計測し、CGのキャラクターや家具、矢印などを配置する。 VR家具を部屋に表示して模様替えの様子を確かめたり、道案内などに使える。VRと現実の境目が失われる日は近付いている。 大石准教授は「将来、VRか現実か簡単にはわからないようになる。人混みの中をARのキャラクターが自然に歩いているようになれば世界観が変わる」という。VRと現実が急速に混ざりあっている。 ビルはロボットが建てる 建設にもテックの大波 https://r.nikkei.com/article/DGXMZO39916870R10C19A1X11000 工場のように工事現場でもロボットを主役に――。 建設業でデジタル技術を駆使した作業革新が広がってきた。 人手不足に直面するゼネコン大手が、米シリコンバレーの技術まで取り入れて自動化を進める。 職人技が支える建設作業はロボットに置き換えにくいといわれてきたが、「コンストラクションテック」が現場の風景を変えつつある。
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296 :エリート街道さん[]:2019/01/12(土) 17:40:47.41 ID:vYdK26PX - Google Brain設立者やFacebook AI Research(FAIR)設立者ほか、著名4人が予想する2019年のAI業界
https://thebridge.jp/2019/01/ai-predictions-for-2019-from-yann-lecun-hilary-mason-andrew-ng-and-rumman-chowdhury Andrew Ng 実践的な応用のために本当に重要だと私が考えるいくつかの分野を、あえて挙げてみようと思います。 AIを実践的に応用するには複数の障壁があると思いますが、それらの問題のうちいくつかには希望を持てるような前進があると思います。 この先の1年、AI と 機械学習の研究における特定の2つの分野で、研究全体を前進させるような進歩が見られると Ng 氏はワクワクしている。 1つは、より少ないデータで正確な結論にたどり着くことができる AI であり、業界内ではこれを「few shot learning」と呼ぶ者もいる。 思うに、ディープラーニング発展の最初の波は主として、非常に大きなニューラルネットワークを大量のデータで訓練する大企業によるものだったでしょう?なので音声認識システムを作ろうとすれば、10万時間分のデータで訓練しなければなりません。 機械翻訳システムを作りたいなら、無数の平行コーパスのセンテンスペアで訓練しなければ画期的な結果は得られません。 しかし、1,000枚の画像しかないのに結果を求めたいというような場合でも、徐々に少ないデータから結果が出せるようになってきています。
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297 :エリート街道さん[]:2019/01/12(土) 17:41:09.05 ID:vYdK26PX - Yann LeCun
LeCun 氏は倫理や先入観が AI において今すぐに手を打たれるべき重要な問題になったとはまだ思っていないが、それに備えておくべきであると考えていると述べた。 “今はまだ…急いで解決しなければならない重大な死活問題があるとは思っていませんが、いずれその時は来ますし、私たちは…そういった問題を理解し、そういった問題が起きることを防ぐ必要があります。” Ng 氏と同様に、LeCun 氏も柔軟性を持った AI システムをもっと見たいと思っている。そうすれば正確なアウトプットのために綺麗なインプットデータや正確な状況を必要としない、強固な AI システムへと到達することができる。 研究者はすでにディープラーニングを比較的上手く扱うことができているが、欠けているのは完全な AI システムの全体的な構造に対する理解であると LeCun 氏は言う。 世界を観察することを通じて学習するよう機械に教えるには、自己訓練型の学習か、もしくはモデルベースの強化学習が必要になると彼は述べた。 “さまざまな人たちがさまざまな名前を付けていますが、本質的には人や動物の赤ん坊は世界がどのように動くのかを、その膨大な背景情報を観察し見出すことで学習します。 機械でこれを行うにはどうすればいいのかはまだ分かりませんが、これは大きな挑戦です。この挑戦の報酬は AI における本当の進歩が本質的になされることです。 また機械の進歩に関しても、多少の常識を備え、イライラせずに話すことができ幅広い話題や議題を持つバーチャルアシスタントができるでしょう。” Facebook を内側から支えるアプリケーションに関しては、自己訓練型の学習へと向かう発展が重要となり、また、より少ないデータから正確な結果を出せる AI が重要となるだろうと LeCun 氏は述べた。 “その問題の解決に至る中で、機械翻訳や画像認識といった特定のタスクのために必要なデータの量を減らす方法を見つけることができればと思っています。そしてすでにそういう方向に向けて発展しているところです。 Facebook で使われるサービスに弱教師あり学習や自己訓練型の学習を翻訳や画像認識のために使い、インパクトを与えています。ですので決して長期的なものというわけではなく、非常に短期的な結果ももたらすのです。”
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298 :エリート街道さん[]:2019/01/12(土) 17:41:25.56 ID:vYdK26PX - 将来的には、AI が事象間の因果関係を確立できる方向へと発展することを LeCun 氏は望んでいる。これはただ観察するだけでは学べないものであり、現実的な理解が必要なものである。
例えば、人々が傘をさしていたら、おそらく雨が降っていると判断するというようなことである。 “これは非常に重要な点です。なぜなら、もし世界のモデルを観察することによって機械に学習させたいと考えるなら、世界に起こした変化が他に影響を与えうるということ、そしてあなたにもできないことがあるということを機械が理解しなければなりません。 部屋の中にテーブルがありその上に何か、水差しのようなものがあるとします。 あなたは水差しを押しやることはできますし、そうすれば水差しは動きますが、テーブルは大きくて重いため動かすことができないということは分かると思います。こういったことは因果関係に関連しているのです。”
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299 :エリート街道さん[]:2019/01/12(土) 17:41:54.72 ID:vYdK26PX - 2015年,米欧の4つのグループがそれぞれ独立に抜け道を完全にふさいだベル実験を実施し,量子もつれが実際にあることが最終的に確証された。
「 最終決着『ベルの不等式』の破れの実験」日経サイエンス2019年2月号【特集:量子もつれ実証】 http://www.nikkei-science.com/201902_054.html #物理学 #量子力学 https://twitter.com/NikkeiScience/status/1083903908244795397 https://twitter.com/5chan_nel (5ch newer account)
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300 :エリート街道さん[]:2019/01/12(土) 17:42:28.49 ID:vYdK26PX - セーラー服おじさん、意識研究相当詳しい。研究者でもIITの意味についてここまで理解している人少ないのではないか。
Otaku ワールドへようこそ![295]統合情報理論―意識は、見た目の機能より、中身の仕組みに宿る(前編)/GrowHair - 日刊デジクリ http://bn.dgcr.com/archives/20190111110100.html @dgcrより https://twitter.com/kanair_jp/status/1083947245790064640 https://twitter.com/5chan_nel (5ch newer account)
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301 :エリート街道さん[]:2019/01/12(土) 20:05:26.25 ID:vYdK26PX - 人間ってナンだ?超AI入門 シーズン2 第1回「会話する」
松尾「先ほどの2階建てっていう部分で言うと2階部分の技術がどんどんどんどん進展してるんですね今。 それによって人と同じぐらいあるいはちょっと超えるようなところまで来ていると。 ただこれからですね1階部分もちゃんと完成してきて1階と2階が連合して動くようになってきますからそうすると 人の意味理解言葉の扱いを大きく超えるような技術が僕は比較的近い将来に出てくるんじゃないかなというふうに思いますね。」 徳井「へえ〜…それって例えば季節の四季。四季は春 夏 秋 冬で構成されていて…。とかっていうことをまず理解してるっていう…。」 松尾「はい。それはどちらかというと2階部分ですよね。言葉の定義として四季っていうのは春 夏 秋 冬の4つから成るんだっていうのを定義として理解してるんですよね。」 徳井「人間よりも例えば機械の方が四季に対しての情報量が…。」 松尾「多いです。」 徳井「多いじゃないですか。その多さが人間を超えてくるっていう要素になって…。」 松尾「そうです。今ですね2階部分だけなのに人間と同じぐらいになってるのはまさにデータが多いからなんです。 1階部分がなくて春とは何か秋とは何かっていうの理解してないのにそれでも 言葉の処理として大体人間と同じぐらいになってるのはもうデータが人間が一生に扱うデータの数よりもよっぽど多いから。」 不明(徳井?)「夏の平均降雨量はこのぐらいでとかっていうのがもう機械は入れれますもんね。インターネット上にたくさん文章ありますし…。」 松尾「ところがそれが1階部分と結び付いてくると意味が分かった上に更にデータが多いってことになりますから圧倒的に人を超えるような意味処理っていうのを僕はいずれ可能になるんじゃないかなと…。」 へえ〜。 どうですか? どうなってくんだろう。
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302 :エリート街道さん[]:2019/01/12(土) 20:05:47.75 ID:vYdK26PX - 加藤「これ近い将来って具体的に言うとどれぐらいって思ってます?」
松尾「この意味理解が本当にできるのは…。これでも予想を言うと結構いろんな人がいろんな攻撃をしてくるんで…。」 なるほど。 なるほど…。 松尾「でも僕はまあ5年から10年ぐらいだと思ってますよ。」 徳井?「お〜っ近いね〜!」 加藤?「え〜っそんな近いんですか!?」 不明(徳井or加藤)「へえ〜」 不明(徳井or加藤)「5年10年ってあっという間ですよね。」 不明(徳井or加藤)「ね〜。」
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303 :エリート街道さん[]:2019/01/12(土) 23:17:11.34 ID:vYdK26PX - 人工知能は人間からどの職業を奪うのか、世界的エンジニアの予言
https://www.mag2.com/p/news/382202 私は、AIによる職の喪失は、 そんな形の「テクノロジーを駆使した新規参入業者が、 既存のビジネスを置き換える」形で起きると見ています。 「AIによりどんな職が奪われるか」を考えるときには、 「既存の企業が人をAIで置き換えるシナリオ」よりも、 「(解雇すべき人など抱えてない)AIを駆使する新規参入企業に 既存の企業を淘汰してしまうシナリオ」の方が、 はるかにインパクトが大きいことを頭に入れておくべきなのです。 日本の大企業の多くは、 パソコンやインターネットの登場による生産効率の向上を 今だに享受出来ていませんが、 その根底には、終身雇用・年功序列・解雇規制があるのです。 今後、ホワイトカラーの仕事まで奪うAIの登場により、 その手の企業では、「AIリストラ」の是非が議論されると思いますが、 それはあくまで「既存の企業が人をAIで置き換えるシナリオ」でしかなく、 ゆっくりとした形でしか進まないと私は見ています。 AIによる雇用大崩壊は、 「AIを駆使する新規参入企業に既存の企業を淘汰してしまうシナリオ」 によって起こり、 昨今のGAFA(Google、Apple、Facebook、Amazon)の台頭は、 その始まりのサインなのです。 👀 Rock54: Caution(BBR-MD5:7bff9ed63942b4cd01610d20b2c06e65)
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304 :エリート街道さん[]:2019/01/12(土) 23:23:07.39 ID:vYdK26PX - 人工知能は人間からどの職業を奪うのか、世界的エンジニアの予言
https://www.mag2.com/p/news/382202 私は、AIによる職の喪失は、 そんな形の「テクノロジーを駆使した新規参入業者が、 既存のビジネスを置き換える」形で起きると見ています。 「AIによりどんな職が奪われるか」を考えるときには、 「既存の企業が人をAIで置き換えるシナリオ」よりも、 「(解雇すべき人など抱えてない)AIを駆使する新規参入企業が 既存の企業を淘汰してしまうシナリオ」の方が、 はるかにインパクトが大きいことを頭に入れておくべきなのです。 日本の大企業の多くは、 パソコンやインターネットの登場による生産効率の向上を 今だに享受出来ていませんが、 その根底には、終身雇用・年功序列・解雇規制があるのです。 今後、ホワイトカラーの仕事まで奪うAIの登場により、 その手の企業では、「AIリストラ」の是非が議論されると思いますが、 それはあくまで「既存の企業が人をAIで置き換えるシナリオ」でしかなく、 ゆっくりとした形でしか進まないと私は見ています。 AIによる雇用大崩壊は、 「AIを駆使する新規参入企業が既存の企業を淘汰してしまうシナリオ」 によって起こり、 昨今のGAFA(Google、Apple、Facebook、Amazon)の台頭は、 その始まりのサインなのです。 👀 Rock54: Caution(BBR-MD5:7bff9ed63942b4cd01610d20b2c06e65)
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