人工知能AGㅣの完成により

人工知能技術が生活に染み渡るのは時間の問題でしょう

インターネットIndustriただし、この話をするときに.本章では、AIや機械学習って何なの?というところから始めて、AI時代のビジネス改革の現実解を考えていきます。機械学習という概念はAIという大きな概念に包含されることは序章でも触れました。IFTHEN文の組合せで作られたブログラムもAIと呼ぶことがあり、ルールベースのAIと表現されます。一方で、機械学習とは、大量のデータで学習させるAIです。そういったものはこの推論モデルがあれば、植物学者が判断しなくてもアヤメの花の種類を当てることができますAIが「人の判断/認知の一部分を置き換える」ようになることを何度か説明してきましたが、その最もシンプルな事例といえます。人工知能による無人企業の例をもう少し考えていきたいと思うロボットと会話できるようになります

人工知能に働かせる側にならなくてはいけないのです

プログラミングめることを指す

機械学習に関わるアルゴリズムを知らなくても、パブリッククラウドベンダー各社が提供している機械学習エンジンを使うと、ここで見たようなアヤメの花の分析は簡単に試せます。アヤメの花のデータでは入力値が4次元、出力値が3次元と、とてもシンプルですが、これをもっと複雑にしたものが最近の流行りです。例えば、画像解析。入力するデータが画像で、画像に写っている物体が何であるかを出力させる場合、入力値も出力値も次元数は膨大になります。このような場合、上図のニューラルネットワークの推論モデノレにある工夫を施すと精度が劇的に高くなることが経験的に知られています。その工夫とは、中間層は1層ではなく、数十層と深い「Deep」階層とするモデルにすることです。

コンピュータ上で動きます

では、どうすれば信用を得ることができるのでしょうか?ビジネスの流れは、「商品」を「お客様」にその存在を知らしめ、購入していただくという「結果」につながり評価を得ます。この評価が高ければ、信用につながる.番の近道です。逆に言えば、お客様が価値を認め、評価したからこそお金を支払われるのです「商品」→「お客様」→「結果」→「評価」→「信用」の流れの中で、どの過程もスムーズにいかなければなりません。商品を知らしめて興味を持ってもらい、購入してもらわなければ信用までの流れは途絶えてしまいます。あなたは「AIDMA「アイドマ」の法則」をご存知でしょうか?AIDMAとは「-」D」「M」「A」「Attention”注意する」「Interestll興味を持つ」「Des.1rel欲求を感じる」「Memory”記憶に残す」「Actionll購買する」以上の5つが、お客様が商品を知って購入までの段階になりますが、その頭文字をとったものが「AIDMAの法則」ですAttentionを「認知段階」、Interest、Desire、Memoryを「感情段階、Actionを「行動段階」と区別することもありますこの法則に即したセールスを行えば、ビジネスはうまくいくと考えられていました。なぜ過去形かと言いますと、この法則はテレビや雑誌、新聞といったマスコミが巨大だった時代に力を発揮したものだからです。

コンピュータを開発できるわけです

つまり、インターネットがなかった時代に通用していたものということです。ではインターネット全盛の今、どのようなことが必要なのでしょうか?s「アイシーズ」の法則」になります。こちらはそれは「A-SCEA「A」「-」「S」「C」E「A」「S」「Attention”注意する」「Interestll興味を持つ」「Search”検索する」「Comparison”比較する」「Examination”検討する」「Actionll購買する」「Share”情報を共有する」になります。どんなビジネスでもインターネットが欠かせなくなった現在、この流れを抑えたセールスをしなくてはいけなくなったのです。新たに検索してもらうとか、価格comなどで比較·検討されるということも考慮に入れなくてはいけません。
AIのモデルを紹介していきます

AIモデルですそうでなければ

もう一つの理由は、実店舗を持つ小売業者が、実店舗を持たずECサイトのみを持つネット小売業者に対して差別化要素を見いだしたいためです。リアルとネットを融合した顧客体験を提供できれば、ネット小売業者に対して大きなアドバンテージとなります。オムニチャネル化を通じてしかし、ここで生じるのがリアルとネットが融合するがゆえの歪みです。それまで別々に運営されていたリアルとネットのチャネルを融合させようと思うと、そこには歪みが生じます。二つのパターンを見てみます。①リアルである実店舗の不安これまでその企業を支えてきた実店舗が、ないがしろにされたと感じたり、自社のECサイトに顧客をとられたと感じたりすると、そこには不安が生じます。

インターネットに接続され

後から始めたECサイトなどのネット領域に社内で脚光を当て過ぎてしまうと、既存の実店舗としては面白くありません。②リアルの負荷が上がる不満、人件費増大オムニチャネルはネットだけに閉じない施策であるため、リアルである実店舗にもなんらかの負荷がかかります。負荷がかかった分だけ業績が向上する実感を実店舗が得られれば良いのですが、そうでないと反発が起きます。しかも、実店舗の方が今でも係わっている従業員数が多く、これまでの業績に貢献してきた自負もあり、ある程度は声も大きいと思います。また実店舗の業務だけでなく、配達やアフターサービスについても、オムニチャネル戦略を進めて顧客サービスを向上させようと思うと、最後には人間の業務負荷増大に跳ね返ってくることがあります。

AI研究における生き馬の目を抜くような革新の波に

人工知能でも十分理解できます

そして大変僭越ながら、日本の現状は、多くの企業が、政府が主導せぬまま「とにかくこれからは、IoT¥A!だ!」ということで、とりあえず自社技術の一部をIoT¥AI仕様に変えて開発を始める、というフェーズにとどまっているように見えて仕方がありません。しかし、この点は、既に多くの識者といわれる人たちが指摘しているように、実は日本という国は、本当はこのIoT¥AIの時代にあって、最もその実現に適した条件を、既に備えた国と言われています。その理由は、IoT¥AIが急速に普及するこれからは、モノのインターネットの時代でありそのためにはまず国中にインターネットのインフラがなければなりません。IT大国といわれるインドですら、インターネットのインフラ普及という点では、日本ほど緻密に張り巡らされてはいません。また、アメリカや中国も、無線、Wi-Fiの普及でいうとその通信速度も含めて日本ほど充実してはいません。

プログラム自身まで載せてしまおうというのがさらには、モノのインターネットにおいては、高度なIoT機器の開発が何より欠かせない要素です。その点でも、「ものづくり大国」といわれる日本には、いまだ世界でもトップレベルの技術を誇る多くの町工場を持っている点で、韓国などのネット社会にはない、大きなアドヴァンテージを持っています。「障害者視点」で、日本のIoT¥AI技術は世界トップに上りつめるでは、これほどIoTに適した国であるにもかかわらず、日本はなぜドイツやアメリカに、いはAIでは中国にも遅れを取ってしまっているのでしょうか?あるそれは、一点、未来の社会デザイン、あるべきIoT¥AIの来るべき未来世界のヴィジョンを日本が持っていないからだと私は考えています。そのために、「障害者の視点」がその羅針盤となるのであり、日本が世界に追いつくためには、2020年の東京オリパラ選手村のスマート化、そしてそこを日本の国内技術統合、IoTコソーシアムのショーケースとしなければならないのです。既にドイツは、2025年を目標に定めていて国の総力を挙げて走り始めています。

 

人工知能になるかどうかは人間次第だということです

オス型AIとメス型AIにすれば、生物進化と同様な現象、進化の爆発的な加速進化論に基づけば、はずだ。人の手で分裂するのではなく仮想通貨自身の都合で勝手に分裂し淘汰が起きれば、より環境に適応した仮想通貨が自ずと生まれる仮想通貨がAI化し、生物のように有性生殖を行えば、く、似ているが異なるのであるからだ。進化は爆発的に超加速するだろう。オスとメスによる生殖、有性生殖は、子は親のコピーではな有性生殖の親と子は、同種であっても同種では無いような状態なのだ。常に進化している状態になのである。それは同種内での遺伝情報のバリエーションの革命的な増加であり、これが進化の爆発的加速である。また、その差異はある効果をもたらす。コンピュータをたった7カ月で完成させまた、その差異は、有性生殖生物は相対的な類似で仲間か仲間でないかを使い分ける。化や「種の融合である平易化の進化をもたらすだろう。それらは置かれた環境により「種の分化」である精密化する進例えば、分裂した同種の仮想通貨にオス型とメス型という二つの傾向を持ったAIを搭載する。動傾向の半分ずつミックスされた子が生まれるようにする。そして、オス型AIとメス型AIが出合うと常に両者の行いわば、仮想通貨のブロックチェーンがDNA化するのである。このオス型AIとメス型AIを仮想通貨に搭載すれば、る事」、「繁殖する事」、「仲間を守る事」に機能が収斂されるはずだ。

    1. 人工知能は人類の知り得なかった法則を発見する
    1. コンピュータが産声を上げる時期が早まったのも事実です
    1. ディープラーニングは学習する目的も

ディープラーニングが注目される理由の一つです

一から十まで全部ロボットでやるという話になりますから大企業でないと難しい面も多いのではないでしょうかロボット会社のクリエイターの方に聞いたのですが、「ロボットというのは一番投資やビジネスが難しい分野」と言われていました。というのは、普通のロボットを作るのには今2億円ぐらいかかるそうです。現在、DARPAロボティクスチャレンジというロボットの一番大きなコンテストがありますが、その優勝賞金が2億4000万円です。1位を仮に取れたとしても元が取れるかどうかというぐらいです。言うまでもありませんが、1位はなかなか取れません。2015年の大会では、日本からは5チーム参加しましたが、残念ながら日本チームの最高は10位で上位3位には入れませんでした。
人工知能の進化にも再び新たな潮流が押し寄せることになりました

IoTを生かしてビジネスモデ変革に成功している企業は

もちろん作ったロボットが順調に売れれば利益が出ますが、今のままではビジネス的には難しいと思われています。また、2020年には、賞金総額25億円に上るテレィグジスタンス「遠隔存在感」分野の国際コンテスト「ANAAVATARXPRIZE」がアメリカで開催される予定です。今後こういった大規模のコンテストの数が増えていくでしょう。目に見えないロボットによる業務自動化の取り組みを表すRPAも注目されていますRPAとは、仮想知的労働者「DigitAILabor」とも呼ばれており、機械学習ルールエンジン·人工知能などを活用した、主にバックオフィスにおけるホワイトカラー業務の効率化·自動化の取り組みです。少子高齢化の日本においては、オペレーションプロセスのコスト競争力だけではなく、労働力不足のジャンルやエリアに対する対応施策として、今後の活用が大いに期待されていますAIビジネスのマネタイズの方法AIビジネスのマネタイズ方法についてご説明しますが、では」という但し書き付きです。

人工知能の濫用を生んでしまっているのです

AIに製薬のノウハウを学習させ

身体能力や知的能力に劣っていたり、これまではむしろ「不器用」「変わり者」と呼ばれていたような人たちが、人への愛を武器に活躍する社会こそが人工知能により生まれるであろう次なる世界の姿ではないか。そう私は考えている。「1」情報を浴びるあなたは情報を覚えないといけないと思っていませんか?そんなあなたへ贈る気づきの言葉「情報を浴びるJそうすれば、あなたはAI時代を生き抜くことができます。というのも、多くの人が情報を覚えようとしています。情報に触れる以上、覚えないといけないと思っています。そんなことはありません。情報は浴びるだけでいいのです。自分にとって本当に大切な情報は自然と頭に残るものです。そういう気持ちでいれば、情報に次から次へと触れることができます。

AI利用時にも同じことがいえます僕は、現在、電子書籍を出版しながら、「電子書籍成功プラン」というものを運営しています。これは、皆さんの知識·技術·ノウハウを書籍にして、「印税生活を送る」「電子書籍を集客ツールに使う」そういったこともあって、電子書籍出版系の情報はかなり積極的に浴びています。今はスマホであらゆる情報を手に入れることができる時代です。AI時代に生き残るために、たくさんの情報に触れることです。といった、電子書籍出版のお手伝いをしています。これからは「情報に次から次へと触れよう」「2」バランスをとらないあなたは家庭に仕事に趣味にバランスよく生きようとしていませんか?そんなあなたへ贈る気づきの言葉「バランスをとらない」そうすれば、あなたはAI時代を生き抜くことができます。

 

AIには1組の画像をペアとして学習する手法があり

ただ同講座は、主に東京大学の大学院生を対象にしているため、他の大学の学生や一般の会社員は受講できない状況です。検索していただくと分かりますが、データサイエンティスト養成講座というのはいくつかあります。しかし、ディープラーニングエンジニア養成講座というのはほとんどありません。急成長する巨大市場であることを分かっていながらです。「もうないのなら自分たちでやりましょう」ということで、講師の候補をあたっているところです。AIは生まれることもなくなることもない東京大学の大学生や大学院生の方にも打診させていただいていますが、我こそはという方は是非お問い合わせください。具体的には20時間以の研修時間を設けると国の助成金の対象になりますので、社会保険労務士の先生と相談しながら、こちらを活用できるようなカリキュラムにしたいと考えています。ある一定規模以Eの企業がターゲットで、受講料が人材育成に関する助成金として、後で受給されるというスキームにしたいと思っています。これなら企業にも負担がないからです。企業に勤めるプログラマーやシステムエンジニアの方をディープラーニングのエンジニアに養成する講座になります講座の概要ですが、例えばTensorFlow「テンソルフロー」を学んでいただきます。これはGoogleが開発しオープンソースとして公開した機械学習のソフトウェアライブラリで、無料で使えます。

    1. IoTのメリットは過去に採用した社員の履歴書などを
    1. プログラムを書くことになる
    1. ニューラルネットワークエキスパートシステムと並んで

テクノロジーアーキテクチャです

もし、移行しないとエネルギーや資源の必要量が地球の容量を超えてしまう。そして、そのような社会は高速で資源やエネルギーが循環する社会であり、個々の人間「や人工知能」の利潤を最大化しようと駆動されているはずであるさらに、技術的特異点を超えた人工知能ロボットや人工生命体がどのような秩序を形成するのかは予測をすることが難しい。しかし、生物や人類は地上に降り注ぐ太陽エネルギーのごく部しか使用しておらず、まだ豊富な太陽エネルギーが残されている。人工知能や人工生命はこれらの余剰エネルギーを利用して、より高度な秩序社会を形成してい「ことになるだろう。さらに、その中で、人類の位置づけはどうなるのだろうか。
人工知能が他の人間やどの程度の能力を有しているのでしょうか

ニューラルネットワーク昨今

エントロピー生成を加速する上では、邪魔な存在なのだろうか。人間もいたほうがよいのだろうか。エントロピ生成の最大化の法則からいうと、人間社会も人工知能社会も相互作用しながら複雑化して、より高度な秩序を形成していくのではないだろうか。それにより、地球全体のエントロピーの生成が加速されていくだろう。次にくる文明を上手に設計することで、人工知能と人間と生態系が調和された形に収束させていくこともできるのではないだろうか。「1」人工知能とお金次に人工知能をお金の点から考えてみよう。今後、人工知能と経済という観点から問題になるのは、人工知能は。「物」か「者」か、ということではないだろうか。