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2017年5月31日 (水)

人工知能(AI)には眼が大切

 この地球の約5億4300年前、突然、眼を持つ生物が現れ多くの種類が増2017531image1えたことをカンブリア爆発と言うそうです。なぜ増えたのかと研究すると、食べ物を探す、素早く動き回り危険を回避するなど有利な条件で生活できたからとされます。現在のAI(人工知能)の進化は、人間を超える段階とされますが、AIだけでは単に部品であり、AI自身がデータを分析し、特徴表現を見つけ判断する(カメラ)を加えることで、AIのカンブリア爆発が期待されています。 当面は、日本が最も強い分野であるロボット自動車で、(カメラ)が関連するところで、新技術を採用して製品にすれば爆発的な発展が期待されています。
 今日の新聞には、新産業の創出の実績が見たいとAI(人工知能)の実用化を期待する社説が掲載されましたが、物流・建設、防犯・監視・介護・救助といった分野で新産業の創出が期待されています。具体的には、分析・判断・学習する眼(カメラ)が重要とされる、大型トラックの自動運転による隊列走行、ドローン宅配便、農家の栽培や収穫、介護ロボット、警備ロボットのパトロールによるテロ対策などに期待したいものです。
 明日6月1日午前、種子島で打ち上げ予定のロケットは、現在約10メートルあるGPS測位誤差を数センチに縮小する準天頂衛星「みちびき」が搭載されています。これも、成長戦略の一環として、自動運転の発展などを助けるはずです。Image0308_2

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01、個人的に関心を持った話し」カテゴリの記事

コメント

この場で何度も指摘させて頂いている通り、日本のAI技術は先進国米国に比べて非常に遅れており、起死回生を狙って政府が打ち出したのが、何と小学校でプログラミング教育を行うというものであるものの、現在使われているプログラミング言語の多くが英語をベースに作られていることからすれば、むしろ英語教育の方が先であり、それでも小学校でプログラミング教育を行いたいと言うのであれば「論理的思考」を養うことに重きをおくべきであり、これができないといくらAIが優秀な眼を持ち、自ら学習したとしても間違った動作やそれこそ「想定外」の動作をして大事故につながることもあり、例えばロボットに「毎朝◯時に洗濯物を干せ」と命じると雨の日でも律儀に干しに行くので、「雨の日は干すな」と命じると今度は雪の日に干しに行くのであり(だって「雨」じゃないから)、「じゃあ晴れだったら干しに行け」と命じると曇りの日には干しに行かなくなり、さらにこの命令のままだと干すだけで一向に取り込みに行かないので「夕方◯時になったら洗濯物を取り込め」と命じると今度は洗濯物が生乾きでも律儀に取り込むようになり、結局人間だったら曖昧な指示でも融通を利かせてできるものが、コンピュータは人間様に「忖度」してくれないので、どうすればコンピュータが人間の意図通りに働くのか、そのためにはどういった事態を想定しなければならないのかを考えることになり、これは論理的思考ではMECE(ミーシーまたはミッシー)と呼ばれるもので、あらゆる事態を想定できるような思考を養わないと「原発が津波でやられるのは想定外だった」といったことになるところで、そろそろ実は日常生活の中でプログラミングに近いものといえばやはり「料理のレシピ」であり、すなわち材料(データ)を揃え、鍋やフライパンなどの調理器具に入れて(コンピュータに入力して)手順通り調理し(プログラムを実行し)、完成した料理を皿に盛り付ける(処理結果を出力する)といった一連の動作がプログラミングの考え方とほぼ一致しており、特に調理手順は論理的思考を要求されるもので、エドガー・ダイクストラの構造化定理によれば、「順次」「反復」「選択(分岐)」の三要素のみで実現可能となるはずで(ただし、料理レシピであまり「選択」は出てこないが)その意味で言えば、プログラミングの授業でレシピを書かせ、その後家庭科の調理実習でそのレシピ通りに料理すれば意図通りの料理ができるかを試してみるといった授業が子供達にとっても楽しいものになるのではないかといったことにも言及頂きたいかと…。

投稿: | 2017年5月31日 (水) 23時00分

大日建設(株)杉山
このブログで日本のAIがトップなどと一度も述べていません。「AI」だけでは単なる部品、日本のソニーなどの優秀な「眼(カメラ)」と合体することで、利用価値が大幅に拡大する可能性を期待しております。
「世界と同じ土俵に立てない? 1年遅れの日本のAI開発」との論文があります。
http://jbpress.ismedia.jp/articles/-/49271
この論文の中で、遅れの原因として、人工知能研究の第一人者である、東京大学特任教授の中島秀之氏は、
「1番の理由はAIを学習させるデータをもっていないことです。現在のAIはディープラーニングと呼ばれる機械学習技術の進化によって、画像や音声の認識率が格段に上がりました。ただ、学習には大量のデータが必要不可欠。日本企業は膨大なデータを収集できるビジネスモデルがなく、学習データがありません」.
「日本には大量にデータが集められるような仕組みがほとんどありません。それどころか、個人情報保護の観点から企業が持っているデータの利活用が厳しく制限されています」などと、
日本のAI開発が遅れている問題点を指摘しております。
まさか「個人情報保護法」までが邪魔しているとは気づきませんでした。
 そのほかにも大量のデータをディープラーニングで学習させるには大規模なサーバ設備や、高性能の計算機、大量の人材が必要になるもので、資金力に余裕があるグーグルなどの米国企業に負けてしまうそうです。

投稿: 大日建設(株)杉山 | 2017年6月 1日 (木) 06時20分

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