テクノロジーの全体最適といえば

ロボットが人間の仕事を奪うという超知能社会において

AI時代を生き抜いていくことができます従来の「自動化」や「機械化」と決定的に人工知能が普及してくると、現場の人間と人工知能と関係である。「人工知能の上にいる人間」異なるのは、人間→人工知能→人間という順序となる。そのため、と「人工知能の下にいる人間」との格差は広がっていくことになるとの懸念が拡大しつつある。2016年、日本では自民党の安倍政権が、内閣に人工知能推進で新組織「「人工知能未来社会経済戦略本部」」を発足させ、インターネット上の犯罪対策と摘発に乗り出し始め各官庁は、政府の新組織正式発表の前に、「犯罪の予兆」を発見するソーシャルメディア分析システム「SNSMONITORING「SNSモニタリング」を、2016年3月から導入始めたこのシステムはソーシャルメディアやネット掲示板に見られる短いテキストや独特の言い回し、隠語などからも犯罪に発展しうる危険度を判断するほか、検出した書き込みを人間がレビュー「評価」することで、検知精度を向上させたことなどが特徴だ。このシステム導入は、将来安倍政権が立法化に力を注ぐ「緊急事態条項」とリンクするシステムだと懸念されている。

IoT技術の合体は企業が求める人物像や採用基準に基づきまたまた

完全に奪うことができるもっとも危険な“条項”であると見られている法案だ。「緊急事態条項」とは、戒厳令を発動して国民の人権を日本でも今後国民、人一人の監視は拡大され、恐らくSNS以外のネットも監視し始めるだろう。そして銀行口座、病院カルテ、住民票、戸籍、ワクチン接種歴、SNS、Nシステム「車」、監視カメラ「顔認証システム」など様々な個人情報がマイナンバーで一つになり、さらにはスマートフォンやGPS、マイナンバーカード、スマートフォン等を利用して、なるのだろうか。「米国」*人工知能の世界では、GoogleやIBMといった米国の大手IT企業が主導権を握りつつある。AI研究における生き馬の目を抜くような革新の波に、どの企業も乗り遅れまいとしている。AIは実現できていません

インターネットはより良いテレビのイメージで捉えられていました

第4次産業革命とは、AI「人工知能」やVR「VirtuAIReAIity、仮想現実」、AR「AugmentedReAIity、拡張現実」、スマートロボット、ビッグデータ「FinTech·ファイナンス+テクノロジー」、自動運転、ドローン、オムニチャネル、デジタルトランスフォーメーション、5G「第5世代移動通信方式」、匿名加工情報、シェアリングエコノミ「共有経済」などの進化し続けるテクノロジーがもたらすイノベーションのことです。第4次産業革命は大容量の情報を元に人工知能が自ら考えて最適な行動を取り、自律的な最適化が可能になる革命なのです.|0E.「InternetofThings」、フィンテックその先にあるのがプレ·シンギュラリティ「前特異点、社会的特異点」であり、シンギュラリティ「技術的特異点」になります。シンギュラリティとは、人類が人工知能と融合し、超人工知能により人類の進化が特異点「成長曲線が無限大になる点」に到達するという未来予測であり、プレ·シンギュラリティとは、その前段階での汎用人工知能「AGㅣ」の完成により、人間の知能增幅が可能となった時に起こるとされる社会構造の変革をもたらす特異点のことです。これは人類史上最大のパラダイムシフトと言いましたが、決して大袈裟ではありません。シンギュラリティという言葉は徐々にではありますが浸透してきました。

ロボットは24時間常に子供や高齢者を観察対応することができるので

IoTとの組合せ大量のデータが生成処理される
こちらに関しましては後ほど詳しくご説明しますが、「人工知能が人類の知性を超える」と定義づけられています。いよいよ人間の知能を超えるプレ·シンギュラリティが2029年に起こるだろうと言われているのです。そしてシンギュラリティが2045年に起こるのではと予測されています。これにより産業革命の歴史は終わる、つまり第5次産業革命は起こらないとも言われています。それほど、シンギュラリティは人間社会において重大な意味を持つのです。
コンピュータが1台でも完成してしまうと

プログラムの教育があります

近い将来、Wikipediaの知識だけから、くないだろう。ほとんど完璧な答えを導き出す人工知能が生まれてもおかし仮に、Wikipediaの全項目を丸暗記している人間がいたとしたらかなりの驚異だが、1年間に100万本発表されるとも言われる新規論文を人工知能がすべて読むことができ、エヴィデンスのあるあらゆる質問に答えることができるようになったら……。人工知能は人間を超えていくのではないだろうか。次章では人工知能が人間の能力を超えたとも言われている、強化学習について紹介しよう。最新の人工知能研究では、すべての情報を覚えていることよりも「効率的に忘れることが重要だとわかってきた自然言語解析などに用いられるLSTMという仕組みには、それまで学んだ内容をいつ忘れるべきか学習する仕組みが備わっているあらゆるゲームを攻略する深層強化学習深層学習の成果を一般に広く印象づけた出来事は、なんといってもGoogle傘下のDeepMind社が開発した「ALphaGo」というAIが、人間のトップ棋士であるイ·セドル九段を破ったことだろうその後も、正体を隠してオンライン囲碁対局場でも連戦連勝を飾り、有終の美を飾りながら引退したALphaGoに、感情を揺さぶられた人間は少なくなかったはずだ私はかつて日本棋院の協力のもと、囲碁ゲームの開発などを担当した経験があり、いかに囲碁が難しい題材であるか肌で知っていた。

ディープラーニング匕匕まず

AIとであうことになっていくのでしょう
当時、囲碁の勝敗判定すら通常のコンピュータアルゴリズムでは不可能に近いと考えられていて、正確な勝敗判定には「本物の人工知能が必要であり、人類はまだそれを手にしていないと言われていた。それくらい、囲碁はコンピュータで扱うには難しいゲームであり、プログラミングの常識とはかけ離れた存在だった。なぜ囲碁は難しいのかオセロや将棋が簡単で、なぜ囲碁が難しいかというと、まず単純に碁盤の持つ情報量が膨大であることに由来する。オセロは8×8で64マス、将棋は9×9で81マス、しかし囲碁は、19×19で361マスと単純に将棋の4倍以上のマス目があり、さらにそれぞれのマス目が、空白、白、黒の3状態を持つため、囲碁の盤面は3の361乗、つまり約1.7×10の172乗パターン存在する、とになる。これはひとつの盤面の処理に仮に0.0秒かかるとして、5.5×10の156乗億年かかることになる。

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。

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。

AIでデータの識別画像や文章

人工知能が稼働しています実感はなくとも

人工知能のそれはそもそも如何ほどのものか
ただこれはプログラミング言語のPHPやJAVA、Py、thonなどを使える人が望ましいです。機械学習のソフトウェアライブラリで最初にできたのが、UCバークレーという最先端の大学が開発したC++ベースのCaffeです。これもオープンソースですから無料で使えます。プリファードネットワークスという、日本ではディープラーニングで一番進んでいる会社が開発した無料で使えるソフトウェアライブラリがChAInerです。他にはTensorFlow上で実行可能な高水準のニューラルネットワークライブラリであるKerasや、ロナン·コロバト氏が中心となって開発した機械学習ライブラリのorch7などいくつかあるのですがこれを全部やるわけではなく、学んでいただくのはTensorFlow「テンソルフロー」やChAInerなどです。こういったことを学べて、さらにデータを解析できるデータサイエンティストになるための必要な要素もレクチャーするという講座をやっていきたいと思っています117時間で全21時間ですから、受講日は金、土、日や土、日、月などを考えています。ディープラーニングの主な手法として、があります。

ロボットが農業などの基本的な生産活動を持続的に行ってくれて

CNN系とRNN系、オートエンコーダ系という3種類CNN系「畳み込みニューラルネットワーク」画像認識でデファクト。視覚に該当します教師あり学習「教師あり学習」とは、問題と解答がセットになって学習する方法です。例えば、猫の画像に分類は猫である」という正解を付けたデータを分析させます。これを「ラベル付きデータ」「正解付きのデータ」と言います。正解は猫だと分かっているので、コンピュータは分析した特徴量が猫の特徴であることを学習し、膨大なデータにより大量に学習することで猫に分類すべき特徴量が蓄積され、精度が上がっていきます。

 

IoT気がついたら私たちの生活は

また、「3」に対応した素子が反応するように、出力層、ならびに中間層の素子に対するシナプス結合係数を変化させます。さらに、入力層から中間層への信号の伝え方に誤りがあるのでこの部分の係数も変更します。係数変更には、微分計算が必要となりますが、これにより、局所誤差が小さくなるように調整します。つまり、答が間違っていたことを、出力層から入力層に向かってフィードバックさせ、正しい信号伝達経路を教え込むわけです。このような操作をバックプロパゲーション「Backpropagation:誤差後方伝播」と呼びます。

人工知能が出来Eがる可能性は否定できません
随分と難しいことをしているように思われるかもしれませんが、バックプロパゲーションは、数行のプログラムステップで0藉することができますさて、これで3」の画像を入力した際の正解率を向上させることができました。しかし、入力する数字の画像が手書きであったらどうでしょうか。「3」の正解を導き出してくれるかは未知数です。そこでこの動作を、数多くの画像で繰り返します。また、他の数字の画像でも同様の処理を繰り返していきます。すると、ある数字の画像を分解して入力層に入れた場合、次第にその特徴をとらえ、中間層の複数の素子が反応し、結果として正しい出力素子に信号が伝わるようになります。また、これまで見せることのなかった手書きの「3」の画像を入力した場合でも、数多くの「3」の画像の特徴に似ている部分から、中間層の素子が反応し、正解の「3」に対応する素子に対して信号を伝えることができるようになります。

 

人工知能社会でもそれらを障害と言い換えれば

Siriや自動運転車に「人工知能がある」といえても、電卓に「人工知能がある」とは思えないのはなぜでしょうか?しかし、境界線がはっきり考えてみましょう。Siriのように受け答えをする人間はいます。自動運転車が走るように車を運転する人間もいます。チェスソフトや囲碁ソフトのように戦う棋士もいるでしょところが、電卓のように誰かにボタンを押してもらって答えを表示する人はいません。一方で、この計算をしてくれと口頭でいわれて計算する人はいますし、手書きのメモを渡して計算してくれる人もいるでしょう。チューリングテストの考え方では、人間が相手を人間だと勘違いしたら人工知能だとあります。強いAIでは不足ですが、弱いAIならチューリングテストの考え方が有効ですのこれがヒントになります。

ディープラーニングの最前線についてご説明していきます

さらに、強いAIと呼べるような人工知能は存在せず、完成する見通しも立っていません。人工知能と呼ばれている機械のすべてが弱いAIであり、という言葉のほとんどが、機械的に計算したのことを意現時点では、今日、という状態です。世の中で使われている「人工知能」実質的には上で、「結果的に人間ができることをできているだけ」味しています。つまり、「弱いAI」そのため、今のところは「人工知能」といえば「弱いAI」だと思って差し支えないでしょう。本書でもそのように扱っていきます。機械が人工知能になる瞬間とりあえず、中では単純計算しかしていなかったとしても「知能がないとできないこと」ができれば人工知能と呼んでも良いことは分かりました。