【AI】AIにより異分野でよみがえる、日本半導体衰退の悪夢 [無断転載禁止]©2ch.net
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「DRAMなど半導体の製造には、一朝一夕ではまねできない技術のノウハウがある。新規参入企業がいくらお金を使ったとしても、簡単にはいかない」。日本の半導体産業の全盛期、半導体事業に注力する韓国企業の動きを横目に、日本の半導体メーカーのトップはこのように一笑に付した。亀山ブランドの液晶テレビで世界を席巻しようとしていた時期のシャープ 社長の町田勝彦氏は、「生産技術は現場で長年培った経験やコツ、ノウハウがものをいう世界。生産技術はいわば老舗うなぎ屋の秘伝のタレみたいなものだ。自前でコツコツ積み上げていくものである」と言った。日本企業が信じた、技術のノウハウ、うなぎ屋の秘伝のたれの強みとは、一体何だったのか。
半導体産業や液晶パネル産業は、生産技術において、暗黙知や擦り合わせが極めて重要な産業だった。過去の経営者が言っていた言葉に偽りはないだろう。しかし、それは信じていたほど特別な強みを保障してくれるものではなかった。AI（人工知能）活用の広がりは、これまで特定の企業が持っていた強みをコモディティー化する可能性がある。日本の半導体産業や液晶パネル産業で起きたことは、他産業でも起きる可能性がある。今の惨状を、他業界の企業は、これは他業界の話しと笑い飛ばすことができるのだろうか。
AI時代の製造業、特に日本の強みについて議論している今回のテクノ大喜利。3番目の回答者は、服部コンサルティング インターナショナルの服部 毅氏である。日本の半導体産業の全盛期とその後の衰退をつぶさに見てきた同氏は、暗黙知と擦り合わせでの強みに寄って立っていた日本の半導体産業のこれまでの経緯から学べることは何かを語る。
【質問１】AI時代の製造業では、研究開発や生産の競争要因はどのように変わるのか？
【回答】劇的に変わる。
【質問２】製造業でのAI活用の本格化で、新たな事業機会が生まれる業種・職種は？
【回答】半導体に限れば、擦り合わせ型製品であるアナログICや非IC。産業全体では擦り合わせが重要な全産業、特に自動車や農業。
【質問３】AI活用の本格化による、日本の製造業の国際競争力への影響は？
【回答】弱体化する。
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http://techon.nikkeibp.co.jp/atcl/column/15/425600/051500224/ 「AIのワークフローを単純化すると、製造業と同じ考え方ができます」との、非常に分かりやすい説明
AI開発を、工場で例えると
1)原材料→日常にある【学習データ】
２)
工場→【計算リソース】
生産技術→【学習ノウハウ】
３)製品→【学習済みモデル】 AI開発を、工場で例えると
１)原材料→日常にある【学習データ】
２)
工場→【計算リソース】
生産技術→【学習ノウハウ】
３)製品→【学習済みモデル】
http://ascii.jp/elem/000/001/590/1590397/
こんな時代らしい
「オープンジャーナルで、論文が誰でも投稿できて、誰もがソースコードをGitHubで共有できる時代。
誰かが研究成果を発表したら、別の研究者がその改善版を2週間後に地球の反対側で出すというケースもめずらしくありません」と、
研究の世界が従来と大きく変わってきた状況を指摘した
【工場の生産技術】である【AI学習ノウハウ】は、誰でももう論文で見ることが出来、オープンな環境でどんどん改善されていってるそうな
つまりまずは自分で考えるより
→【論文読んで、どんどん活用】してったほうが勝ちな時代なんですね 生産ノウハウはオープンであり
日々改善されているが、全部論文で読めると
関係研究者やポスドクを、高額で何人か引き抜いて
さらに
・論文読ませて、図々しく問い合わせさせて→生産ノウハウゲット
・工場となる【計算用の機材】を最初だけ投資、人件費と考えれば安い
ベンチャーで誰でもすぐにできそう
とりあえずの需要は、少なくとと今後10年は無限大
スピード勝負 パターンは３つくらいか
一つ目
主に画像処理AIがらみで、何かに特化した【学習済みモデル】を作って、たくさんの企業に納入するか
→画像処理AIはもうスピード重視の世界。実装され成功してるサービスでは、大手はほとんどいない
二つ目
大学もまきこんで【AI強化学習】を徹底的に研究しつくし
米中「既存AIビジネス【ほとんど教師AI】のビジネスモデル」を
→【AI強化学習】で追随して全てオセロのようにひっくり返す(日本の家電メーカーがサムスンにやられたように)
人が教え込む【教師AI】のほうが部が悪いようなので
ベンチャーで【AI 強化学習】に特化して、大手が支配する教師AI市場を、スピード重視でジェノサイド
３つ目
大きな市場限定で
大手がつくった【学習済みモデル】が、情報と引き換えにタダ同然で配られる未来になることは間違いないので
AIなんかわからなくてもいいから、ベンチャーで、スピード重視でそのAIモデルを使って市場を支配してしまう
とりあえず今後五年は
この３つだね、スピード重視の世界
日本の投資家が理解して、投資が集まるといいね
絶対に勝てる勝負 AI論文が世界中に公開され、みんなで読みあいながら、二週間おきに更新されてるんなら
→(自分が企業なら)当然、その論文に記載されてる学生やポスドクを、引き抜きたいと考える。最先端の工場の生産ノウハウをスピードで買えると思えば、かなり安い
逆に言えば学生さんは
適当に、そこそこ有名どころの人工知能の研究室に潜り込んで
→【お互いに更新しあってる論文に名前がのりさえすれば】
世界中から、引き抜きのお電話がきて
医師を越える待遇ゲットというわけだな
これは人生、簡単すぎる 全国の国立で、適当に余ってるポスドクつかって
→世界の最先端の論文を読ませる(そこそこの英語と数学があれば可能)
→機械を買わせる(そんなに税金もかからん)
そこらのポスドクに、その論文の研究を上乗せしろっていえば、大概のポスドクは何か凡庸な、そこそこの開発をしてくるだろうから
→そこで、論文に記載された名簿経由で、全国の学生含めた関係者が世界中のAI最先端企業からお呼びがかかるようになると
これ一番効率的で簡単、誰でもできるわ
当然、中国はやってるわね...
日本もやろうと思えばできるはずなのに...簡単な話なのに 中国のAIの10年プロジェクト
https://a.excite.co.jp/News/economy_g/20171123/zuuonline_181581.html
【四つの戦略】
1)自動運転 百度
2)スマートタウン アリババ
「交通、エネルギー、水道などの基礎施設や公共インフラ」をすべて数値化し、AI統計処理
→日本も【物流だけ】、コバンザメしてもいいからノウハウ欲しいね。
3)医療の画像処理AI テンセント
テンセントだけ可愛そう...
画像処理では、、世界中のベンチャーに大敗するな。99％の確率で負ける。
深センの企業だから、いちばんしんどい分野で勝負？
4)スマートスピーカー 【科大訊飛(アイフライテック)】
はじめて聞いた、検索技術も通販技術も持ってないじゃん
どうして？ 中国のスマートスピーカー事業をたくされた、新興AIベンチャー
【ｉＦＬＹＴＥＫ社（アイフライテック】
http://ja.catalyst.red/articles/ai-robot-china-1/
中国では教師、国家公務員、アナウンサー、役者等、言葉を使う職業の人々がを対象に標準中国語試験というものがある。
ｉＦＬＹＴＥＫ社はその試験で集められる音声データを用い、結果判定を行うシステムを国との共同プロジェクトとして開発しており、音声認識、入力で高い技術を有する
また、中国のスマートフォンの約7割に同社の音声認識システムが導入されていると言われている。
【検索技術】がある百度のような、回答の拠り所がないのに、
なんでこんなスマートスピーカーの性能高い？
スマートスピーカーの目指すものは、多種多様な質問と回答を繋げる【進化した検索技術】じゃないの？
純粋な音声認識の性能だけでいけるのか？
理解しがたい 去年、都内にある音声技術研究開発ベンチャーの『サインウェーブ』と、中国AIベンチャーのアイフライテック(iFLYTEK)』が提携してる
https://japan.cnet.com/release/30144118/
シリや、アマゾンエコーの前から、純粋に音声認識で開発してた企業なんかね
LINEかロシア検索企業か、百度か
なにかしら
検索企業の一番ザコいとこを飲み込むか
Google含め世界の検索企業全てにのっかって、その上層部のプラットフォーマーになれるといいね ちなみに
半導体の衰退、この責任者は誰？
規制かけてる官僚や政治家？
バカな経営者？ 東大の医療系の画像処理AIベンチャー
http://www3.nhk.or.jp/news/html/20171125/k10011235041000.html
中国が10年スパンで
「テンセントは医療系の画像処理AIだあっ」といったところで
こうして東大からもでくるように
どんどん出てくる特化型のベンチャーに勝てるはずがない
テンセントみたいな動きのノロい大手では、勝負にならない
巨大すぎるテンセント従業員の人件費もじゃまになる 東大発の医療AIベンチャー【LPixel】
人工知能を活用した医療画像診断支援技術「EIRL（エイル）」を発表
http://www.atmarkit.co.jp/ait/spv/1711/27/news035.html
中国が10年スパンで、凄まじい金額を投入して開発計画をたててるけど
さすがに、大手のテンセントに医療系画像処理AIをまかせるのは、筋が悪すぎる
医療AI画像処理は、国内ベンチャーでも問題なく勝てる
この東大ベンチャーなど、特化型の新しいところに、ベンチャー投資ががっつり集まり、早期に展開できれば十分勝てる 調べれば調べるほど、医療系でお上を交えてテンセントに勝負させる筋の悪さが
国内でも、適当に探してもテンセントの医療事業にとどめをさしそうな医療系ベンチャーがどんどんでてくる
【FiNC】という医療予防ベンチャー
http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/news/17/030700739/?AMP=1
無料アプリでの医療予防の相談から
【食事の画像データ→画像処理AIで解析し予防に活用】
こうした強みに特化したスピード重視のベンチャーに、テンセントでは勝てるはずがない 「画像処理AI」を活用した【電子レンジ】
【これまでのセンサーを、大きく上回る精度で】、焼け目を人の目視以上の能力でチェック
確かにセンサーの精度が、これまでと段違いになりそう
http://business.nikkeibp.co.jp/atcl/report/15/061700004/112000234/?ST=smart AI開発で、何故かノリノリなオムロン
https://newswitch.jp/p/11106
体重計のイメージしかないのに
この技術を、国内の工場に水平展開できんのかね？ ゲース ゲース ゲッス ゲス オイドン ゲス好きのゲスヲタでごわす 特に ニタリゲスが好きでごわす
ネット界隈 ２チャンネル界隈 に希少なニタリゲスがいるらしいごわす
いろいろ調べてみたゴワス 『吉 川 和 征』 （ヨシカワ ガズユキ）にヒットしたでごわス
この 吉川 和征 は 恩を仇で返す 他人の足を引っ張る 他人を陥れる 裏切る 騙す チクるわで
投稿が話半分でもコイツ ホント クソ でゴワス
コイツの住所は住所でポンで分かりますたゴワス オイドン ワザワザ 薩摩の山奥から17時間かけて 船橋市旭町2丁目24-1-113
の谷底みたいなとこにゴワス しょぼいライオンズマンションまで 吉川 和征のゲスヅラ ニタリヅラを
拝みに行ってきたでゴワス ところが このカス 数年まえに引っ越してたゴワス 無駄足やったゴワス スゲー腹立つでゴワス
ゲスヲタのオイドンとしては ニタ ニタ ニタリゲス 吉川和征 ドンと お友達になりたいゴワス お付き合いしたいと
思っとるごわす コイツの現住所を２ＮＮ ２チャンネル 『萌え版』にアップしてくれゴワス
吉川和征 キサンがテメーでアップしろよオイコラ キサンのことだぞ 他人任せにすんなよ ニタリ カス ゲス
吉川 和征 に ホント 会ってみたいでごわす 期待を裏切らないでほしいでごわす
オマイラも 吉川和征のような ゲスイことすんなよ ほどほどにしとけよゴワス AIの簡単なお話から、半年程度の導入のサポートをしてくれる企業の話
http://ascii.jp/elem/000/001/592/1592323/
うちの組織もそうだけど、、
1)その組織に必要なのが
【AIディープラーニング】ではなく
２)その前の【機械学習】が適切だったり
3)そのもっともっと前の【統計処理】で十分だったとか
4)いやいやそれ以前の、ファックスや郵送でやってる無駄な処理を
まず【ITソフト化】でもいい場合もあるだろうしね マイクロソフトと、アマゾンの競合
主にスマートスピーカーだと思われる
https://www.infoq.com/jp/news/2017/11/microsoft-aws-gluon
AIスマートスピーカーが
半分は、音声処理AIの性能アップで
もう半分は実は、既存のアマゾン通販と、マイクロソフト検索の、性能アップという現実が見えてきたな
AIは性能のよくなった機械なんだろうね マイクロソフトが開発した
AI画像処理のパッケージ型の販売
お湯いれて三分で出来上がりのカップラーメン型商材
http://itpro.nikkeibp.co.jp/atclact/active/17/110800179/110800002/?ST=activesmart
博報堂が販売するみたいだけど
これと全く同じサービスを国内ベンチャーがやれば、半額以下でもっと性能の高いサービスできるよね とにかく試して見ることが大事という、学生さん
https://wired.jp/2017/11/29/high-schooler-shaking-up-ai/
1)
→「公開されている、無数にあるAIの研究論文」を読んで、解説からAIプログラムを組んでみた
2)
→「オープンAI」にメールで問い合わせをして、プロにコンタクトしアドバイスをゲット
3)
→公開されている「Googleのクラウドサービス」を活用し、計算
白黒の絵から、色をつけるという
よくあるAI画像処理の開発ながら
【17歳の高校生の身分】で、そこまで開発してしまう
学生の身分でイーロンマスクも参加する、オープンAIの研究に参加することに スマートコンピューターでこれまで多種多様の需要と供給を、スマホやパソコンの【検索技術、通販技術】で結びつけてきた時代から
【音声検索の時代】が来ると
→検索結果は【上位１つの一人勝ち】
→求められる質問と回答も、【極度にローカル化】
地図データや地域データと強い結び付きも出てくるよね
地方にいて、都内の店の情報なんか出されても困るわけで
逆に生活がローカル化するな
アプリ開発もかわるんだろうな
......できれば、音声検索の時代に
ジェスチャー端末を追加させて、二番手三番手の検索結果の産業も生き残らせてほしいわ...
機械が選択肢を狭めてしまう快適な暮らしなんて、、つまらんよ まずはこの3年で
芸のない【音声検索市場】に、市場がぐっと動くだろうから
今考えられるのは
→音声検索に対応した、検索結果上位一社の一人勝ち
→ローカル化に対応した、検索結果上位一社の一人勝ち
スマホ対応に乗り遅れたグリーやニコニコと、スマホで出てきたラインのように
またベンチャーサービスで、完全にシャッフルが起きるな 物流、運輸のAIレポート
http://www.yomiuri.co.jp/adv/science/release/detail/00036675.html
表に出してくれればいいのに...
物流の効率化が、国家の成長の肝だよね
国内のコンテナも
デカいとこ国策でもいいから一社作って、湾岸コンテナ事業を全部統合して
シェアリングエコノミーやったほうがいいじゃん
中小が別々の井戸掘って、日本の湾岸はほとんどの時間使われてないコンテナ機材だらけ
一社でかいとこつくって統合して、無駄な時間ロス無くそうよ NEC
画像処理AIの簡単な技術で
【人の目線】を把握、人が見たところに特殊映像を流す
ディズニー新アトラクションにでも使えそうな技術
https://r.nikkei.com/article/DGXMZO2404224029112017XY0000
画像処理AIはすごいことになってきてるな
NECは、AIベンチャー独立させて、世界から投資集めて打ってでろよ。
絶対に世界的な大手になれるぜ
いまのままなら、せっかくの技術力が
NECの団塊バブルの上の世代を支えるだけのダメな商売で終わる サーバーのインフラ屋さんをしてる
アマゾン、Google、マイクロソフトが
https://r.nikkei.com/article/DGXMZO24098420Q7A131C1TJ1000
そのままサーバーにためた情報で
AIパッケージをつくって、【サーバー蓄積型のAIインフラ業】になりはじめてる......
これサーバー屋さんやってないとこは、どこもついてけないね...... 今からでも、半分国策でどこか国内にサーバー屋さん一社つくれないの？
無理なのか... スマートスピーカーはどうすれば流行るのか？
https://internet.watch.impress.co.jp/docs/imreboot/news/1094508.html
回答は書いてなかった
こんなん簡単でしょう
まず普通に考えれば、スマホ検索が、音声認識検索になるので
→音声認識検索に特化した、検索結果トップワンのサービスが、既存サービスを、ひっくり返す。
そして逆に、未来への投資をしないスマホ企業はグリーやニコニコのようにひっくり返る
もう一つは、幼児やジジババなど
スマホを使ってない層が、飛び越えて使い出すだろうから
検索の用途が、音声スピーカーになって、地図データに絡んだかたちで確実にローカル化する
この音声認識サービスを先に考えたところが、LINEのように一人勝ちする
アメリカのベンチャーも、数千あるわりには
開発にはセンスがない、中国もてんでダメ
市場が見えてない
日本のベンチャー勝てるかもよ 音声認識検索は、検索上位一社総取りで二位以下は全滅
ジェスチャー端末でもでない限り、勝者総取りの世界になるはず
先にアイディアの勝負だ
それぞれの地域別の、お店も絡めたローカルサービス
ブロックチェーンやシェアリングの仕組みもまざるのかな？
国内ベンチャーは、ローカルサービスは考えといたほうがいい
アメリカも中国も、まだスピーカースキルのベンチャーは市場が見えてないようで
たいしたことはないから日本に十分チャンスがある 中国の顔認証AIのベンチャーの商材が輸出って話
https://forbesjapan.com/articles/detail/18689/1/1/1
NECが技術がトップだったんじゃないの？
もうAI 部門だけ独立させろよ
今のままでは勝負の土壌にたてない ボクシングなど格闘技を【赤外線カメラ】のデータを画像処理AIでみると
http://www.hochi.co.jp/sports/boxing/20171202-OHT1T50189.html
ダメージを受けた部分
↓
内出血などで、わずかに血行がが悪くなり体温が下がる
↓
人の目視機能を越えたAI画像処理により、【試合のダメージを正確に把握】
すげえ、もう止まらんな......
国が税金事業に絡ませる条件として
NECのAI部門の独立を条件にしろよ
すぐにベンチャー投資が集まって、世界一を狙えるようになる
でも、、このままでは、NECのAI部門も、国内なけデカい顔をするだけの雑魚のまま終わる 「日本のベンチャーに底力はある」
と言ってくれている、数少ないアメリカ人実業家
http://sp.yomiuri.co.jp/fukayomi/ichiran/20171113-OYT8T50121.html
ベンチャーキャピタルで実際にリスクとって日本に投資して有言実行、すごい人
アメリカのベンチャー投資、特に金融投資のベンチャーキャピタル系企業は
【かなり内向きにこもっていて、アメリカのベンチャー起業しかみていない】との話。
かろうじて海外を見ると言っても、「中国やインドを見るだけ、で終わってしまう」とのこと
【日本のベンチャー投資の弱点】については、こう語ってる
「日本の技術力を対外的にＰＲできていないことに問題があるのではないかと思います。
さらに、言葉や文化の壁も高く、【日本のベンチャーに投資すれば、金銭的なリターンもあるし、技術的な提携もできる」と説明できていないのです。】」
解決策が分かってきたじゃん、これ アメリカベンチャーキャピタルで
若手社員が、日本へぬ投資に興味を持った時に【アメリカの上司に説明できる言い訳】が必要だろう
ベンチャー投資なんて、ほとんど失敗すんだから、絶対に【言い訳】がいるはず
採用担当が、能力がないとわかっていても
「慶応大生だから、採用しました」と上司に言えば、上司に言い訳として許されるように
日本のベンチャーに投資した理由として
言い訳できる、【簡単な評価制度】と【投資すると、これができるという技術的なメリット一覧】を作れよ
海外ベンチャーキャピタルが日本に投資を失敗しても、投資担当が言い訳できて
投資会社も未来の成功につながる失敗だったと納得できるような仕組みを
【日本へのベンチャー投資に失敗した海外金融会社が納得できる、海外から分かりやすい評価制度】がいると思うわ
アメリカしか見てなくてもベンチャーキャピタルでやってけるんだから。
そら評価制度でもなきゃ、あちらの金融機関は日本なんかみないよ アメリカのベンチャー投資市場は、7兆円
「アメリカの金融機関であるベンチャーキャピタル」は、アメリカ国内だけでも、投資先がありすぎて
→日本のベンチャーなんかみてくれない状況
アメリカ以外を見るとしても
中国やインドが優先されてしまう
しかし、ベンチャーキャピタルからのベンチャー投資は、経済の血液みたいなもので、無くてはならない
何とかしなきゃならない
やっぱり日本復活の鍵は【ブロックチェーン技術】なんだろうな ベンチャー投資の大きな流れ
ベンチャー起業家が資金集めに使う手段の変遷(また金融機関であるベンチャーキャピタルが、投資資金を回収するための大きな流れ)
過去
ベンチャー企業が、株式上場で上がり、投資回収
↓
現在
事業系会社に購入され上がり(Googleアマゾン、アリババテンセントなどに、購入されて、投資回収)
↓
未来
【ブロックチェーン】で、ベンチャー投資の金集め
多少揺り戻しはあるだろうけど
【全体としての、この大きな流れ】はまあ変わらないでしょう なんでもかんでもAIっていってカネをむしろうとする、手柄にしようとする。ほんとにコストがかかるAIの研究なんか実はやってない。
まさかそんなことやってないよね。 ブロックチェーンのベンチャー投資は
【逆に資金が集まり過ぎて】詐欺にまでなってしまうほどの流れ
https://gigazine.net/amp/20171121-confido-scammer
チャンスだ、チャンスだ、大きなチャンスだ
【世界で一番始めに、ブロックチェーンを活用した安全なベンチャー投資のシステムを整備しよう】
日本が世界で一番はじめに、【安全なブロックチェーンのベンチャー投資のシステム】を整備しよう
アメリカのベンチャーキャピタルも
アメリカだけで問題なくいけてしまうから、【めんどくさいから日本を見てくれないだけ】で
ブロックチェーンの安全なベンチャー投資のシステムを世界で始めて運用化すれば
めんどくさくなくなるため、確実に投資は集まるぞ
スラムダンクでいう「リバウンドを制するモノはゲームを制す」というくらい
ベンチャー投資で。一気にアメリカと中国を抜けるかもしれない 結局オートメーション化は人間を疎外するんだと思う。
莫大な富を生み出したところでAIにとって価値がないだろう。
数字を書き換えることができれば、詐欺師よろしく1万を１兆と書き換えるだけだし、そもそもデータの１種類でしかない。 ブロックチェーンは、仮想通貨というより、むしろメリットはこの２つ
一つは
ベンチャー起業家の資金集めの手段として、今後のメインになっていくであろうこと
二つ目はこれ
https://btcnews.jp/storj-the-decentralized-file-storage/
【ドロップボックス】？
【Storj】？
とかいうところが、チャレンジし始めてる
【クラウドサーバーのコストを劇的に下げていく分散台帳システム？】とやら
一生懸命巨大な倉庫を作ってる
Google
アマゾン
マイクロソフト
フェイスブック
百度
テンセント
アリババ
彼らの【倉庫(awsなどクラウド事業)】や、【倉庫AIビジネス(クラウドサーバー主体のAI)】が
→方向性は、今のガリバーの根幹となるサーバー大量投資が一瞬で負債となり重荷になる、パルプンテを起こす技術じゃんこれ
日本企業はこの時代に、焦点をあてて
ベンチャー大量生産をこの時期に引き起こすべき
【ソフト産業、AI産業をすべてひっくり返せる】 メルカリ技術者が、ブロックチェーンについて、簡潔に淡々と説明してる
http://tech.mercari.com/entry/2017/12/01/093000
→「ブロックチェーン」は【サーバーレスの方向に持っていける技術】
→これまでも分散型から集合型、また分散型という技術の流れは必ず起こっている。
今は集合型なので、【将来的には分散型サービスには必ずかわっていく】
→ただ【現状のブロックチェーンの技術】では、課題が残っており、まだ世界を変えられるほど見込みはたってない
淡々としてられるが、いやいやいやいや...
これすごい世界が待ってるじゃない、、勝負でしょう
いま、圧倒的に優位にある
集合型のサーバー型AIをためこんだ、アメリカと中国の大手が
サーバーレスの分散型社会になったときに、【頑張って溜め込んだクラウドサーバーAIが逆に負債となると】
集中型が、Googleやアマゾンに都合のよい社会であることもありつつ
さらき世界中の技術者が冷静すぎるせいで、開発競争がまだまだ弱いと
分散型になれば、今の既存ソフト大手は、ベンチャーに喰われる側にまわるしね 情報管理のプラットフォーム争いなんだから
本来ならこれ、石油資源のようなインフラ規格争いでしょ
既存のソフト産業を持つ米中がおとなしいのは当然、日本は攻めるべき業界
今の技術では難しくても、勝負の価値は十分ある
ブロックチェーンの投資勝負に勝てば、世界はガラリと変わる
Googleやアマゾン、百度、テンセントが
別々の情報の井戸を持って、そこから出てくるAIサービスを享受する
こんな集合型社会が、長く続くはずかない
世界中の情報が、ブロックチェーンによって、安全な仕組みで繋がっていくAI情報管理になるに決まってる
サーバーを持ちすぎてるアメリカや中国の大手が、一瞬で崩壊して
世界中のベンチャーの勝負の世界になるでしょう、これ そもそもブロックチェーンで
中央だけが持てていた【通貨】が、安全に分散するようになったってことは
通貨だけなはずがない
→ブロックチェーンで安全性が高まり、→データの改ざんができなくなり
→不正を働こうとした連中のデータも残ってしまうと
つまりは【確実にAI向けの情報】も、分散型に変わるよね、これ
JASRACのような無駄な規制産業も要らなくなるし
シェアリングエコノミーのインフラ化にもぴったり
人工知能より、可能性があるんじゃないかと思えてしまうんだけど 国別、今後の仕事がどれだけ残るか？どれだけ増えるか？の予測
https://japan.cnet.com/article/35111218/
日本はこのままだと【盗られる側】みたいだね...
インド
ドイツ
中国
このままだと、ここらに盗られまくるみたいだよ
これを覆すための鍵は【社会人の再教育】
なんとかしようよ... 時代に逆行してるとわかっていても、日本がトヨタを死に物狂いで守っていかなきゃならないように
【ブロックチェーン】も同じ構図がある
アメリカ
→ニューヨークに巣くう競争力のない既存大手金融機関を守らなきゃならない
→サーバーやサーバーAIに大量投資しているため、分散型ブロックチェーンに手を出したくないアマゾンやGoogle
中国
→一党独裁であるがゆえ、情報管理のディストピアが国の成立の必要条件となり、最後までブロックチェーンには手を出せない
アメリカと中国不在の
ブロックチェーンは、ライバル不在の産業革命
やり様しだいでは、ベンチャーで既存ソフト産業大手を全てなぎ倒せる気がする
今最先端のサーバー大量投資型の産業が、ブロックチェーンのサーバーレスの情報管理社会の到来により【逆に負債になる】という
アメリカ大手全滅の社会、中国は中国で、国会運営のしがらみでそもそも手を出せないwww AI開発者が語る業界の現状
http://techtarget.itmedia.co.jp/tt/spv/1712/07/news04.html
ルール1
現状は市場の99％が【教師データAI】
(教師データAI、教師なしAI、強化学習AIのうち)
一番仕組みが簡単な「教師ありAI」が実質的に利用されてるんだね
ルール2
「データ」が全て
「AI技術」であるアルゴリズム技術の差は関係はほとんど関係ないと、Googleでもアフリカのベンチャーでももう技術に違いはほとんどないとの話。技術は全てオープンであると
【重要なのはデータの集め方】なんだそうな
先にニッチな市場をかためてしまい、情報が集まる仕組みを作ったとこが勝ち続けるとの話
アフリカのベンチャーでも作れる簡単な教師AI技術ででいいから、素早く動いて
データが勝手に集まる仕組みを作れだってさ このアンドリュー・ウンさんは
http://techtarget.itmedia.co.jp/tt/spv/1712/07/news04.html
AIを、【新しいインフラ】と言ってるね。電気が新しく出来てきて、時代が変わったようにと説明してる
ならインフラ商売をどうするのか突き詰めればいいのに
そんな電気のようなインフラを
別々の企業が非効率に独占して、情報の井戸が無駄に被りがら競争してる国の栄華が、そうそう長く続くはずがない
ブロックチェーンやシェアリングなど、別の技術と絡み合い
皆で効率よく共有する分散社会にいち早くうつった国が、一気に成長していくに決まってるのに AI音声認識【フェアリーデバイセズ】
国産ベンチャー
http://techon.nikkeibp.co.jp/atcl/feature/15/111500149/120600009/?ST=SP&;P=1
これは純粋に【人の聴力】を越えるほうの音声認識？
それともGoogleや百度のような、単純な検索機能の拡充のほう？
話し声なんかどうでもよく、単純な音を聞き分ける力として、人の聴力を越えれば
用途は無限大、ベンチャーのクリエイティブで、画像処理AIをはるかに上回る世界が待ってる 中国の長期的な戦略
https://www.moneypost.jp/227846
日本と違い、素晴らしいほどの動きの速さ
ただ、ブロックチェーンやシェアリングなどで、将来的にAIがサーバーでなく
生活側で情報を共有して判断する情報インフラ社会になったとき
どうすんだろね？
情報管理できなくなるから、一党独裁の中国は、この開発に踏み込めない
踏み込めなきゃ、数年で市場を全部ひっくり返される話になる
大量投資したサーバーも、逆に負債として重荷になる よう考えたらこれ...
http://techtarget.itmedia.co.jp/tt/spv/1712/07/news04.html
ルール1
現状は市場の99％が【教師データAI】
ルール2
「データ」が全て
技術開発は、表に出てる技術を使うだけ【重要なのはデータの集め方】となれば
現状は、ただ動きが早くて
マーケテングさえしっかりしてれば、楽勝ってことか...
アメリカや中国、インドで流行ったサービスを
そのままそっくり真似て、日本国内でやるだけでも、しばらくは国内で前戦全勝できてしまうと... う〜む やはり、自動車と農業か・・・
セミコンからOOPソフトまでやって、今は実家に戻って農業の俺は勝ち組だな。
農業だけでは未来が無いのは実感している。 AIも、だんだん見えてきたね
http://techtarget.itmedia.co.jp/tt/spv/1712/07/news04.html
今の市場は、教師AIが99％という状況
→そして【教師AIの技術】は、ほぼオープンでありGoogleアマゾンも、アフリカのベンチャーでもさして変わりはない
【AI情報をどれだけ効率的に取れる仕組みを作るか】が全ての世界
勝手にAI 向け情報が集まってくる【仕組み】を作ったもんがち
だから中国がトップになると言われてるのか 【AI情報】を効率的に手に入れた方が勝ちってことなんだね
しかし、世界の一流どころでも【AI情報の集め方】については、サーバーの井戸を掘ってAIをただひたすら情報を集めてるだけ
だから中国が勝っちゃうと言われてるんだな
【情報の集め方勝負】になると
将来的には、やっぱりブロックチェーンの技術とくっついていくよね
農業や医療などまず情報カテゴリーのターゲットを絞ったサービスで
分散台帳で【AI情報の井戸を共有化】しちゃう方向に絶対にいくはず
医療のブロックチェーンに書かれた
AI情報の分散台帳を、整備した企業には報酬がもらえる仕組みができてきて
全ての情報が台帳で効率よくつながって、ひとつのAIが判断
別々の情報の井戸を掘ってる古いAI企業はここで、awsのような大量投資したサーバーが負債になってスッ転ぶと
このシステムができれば、世界が一気に変わるんじゃない？ まずはブロックチェーンの技術で、対象を音楽芸術業界に定めて
10年以内にJASRACを無価値にすることを目標にするといいのかも
まず段階を踏んでいこう
情報を整理した利用者に報酬を与えられて、勝手にプラットホームができていく仕組みづくりがいい
ブロックチェーン分散台帳による、高いセキュリティによる音楽芸術データ管理の仕組み
↓
ブロックチェーン分散台帳と情報の統計処理による管理
↓
ブロックチェーン分散台帳と機械学習関連
ブロックチェーン分散台帳と、AI情報共有化 フェイスブック
120人のスーパーエリートAI研究者とともにAI研究
http://trendy.nikkeibp.co.jp/atcl/pickup/15/1003590/120501481/?ST=trnmobile_f
事例は三つ
普通、最新鋭120人でも技術は普通。
フェイスブックのスーパーエリート揃いでこれだから、重要なのは「AI 技術」より【勝手に情報が集まり、それを活用する「仕組み」】
やっぱりこっちの勝負なのかな？
事例
1) 「AI画像処理」で
大量のSNS写真から
→犯罪、暴力
→性描写
→自殺の予兆
これらを見つけ出しチェック
2)「AI 画像処理」と、AIが得意な「生活パターン認識」から
→格ユーザーの画面に、どんな画像を提供するか(広告？)
3)「AI画像処理」で
写真の内容を文字化してデータ処理
普通だ Google、アマゾン、マイクロソフトのAIサービス
https://moneyforward.com/media/career/45757/
AI 提供+サーバー提供
完全なサーバーAIの、全てコミコミパックプランで
消費者相手のベンチャーに、技術を供与するBtoB の、情報インフラ屋さんになりたがってんのかな？
プラットフォーマー狙いだな AIは、現状では【情報が集まる仕組み】の勝負となると
自社が何もしなくても自動的に情報が集まる【仕組み】を作り上げた企業が、絶対に勝つだろうから
将来的に目指したい仕組み
→第三者が勝手に、AI向けの情報を集め精度を高めることで、少しの利益を得られる報奨制度
→できるだけ多くの団体で情報共有できるような情報インフラ制度
→とりあえずは、業界や条件をを狭めた、ジャンルの決まった集団ごとの情報集め
【情報の取り合いか】
これはちょっと楽しいな、クリエイティブなベンチャーも入り込める勝負になりそう あとはブロックチェーンとシェアリングエコノミーを
→【このAI情報が勝手に集まる仕組み】にうまく組み込めないか
できれば
→【皆で社会で、業界全体でAI情報を共有していく仕組みが作れないか(成功すれば、Googleアマゾンマイクロソフトが個別に情報を独占するサーバーAIサービスをジェノサイドすることも可能)】
方向性が見えた来たじゃん アマゾン
一番の売上がAIスピーカー アレクサ
http://techon.nikkeibp.co.jp/atcl/feature/15/111500149/120500008/?ST=SP
持ち運びできる小型も登場
これは止まらんな
まず考えられるのが
→音声認識向けの音声検索に対応した、サイトづくり。
LINEやテンセント、フェイスブックを半年でジェノサイドできる音声検索対応の交流サイトをつくるチャンスが、世界中のベンチャーに産まれる
まずは音声検索、音声認識に対応したSNS作り
音声の世界は、スマホより勝ち組一つにさらに偏るはず
→検索結果は上位一つのみ
→地域の飲食店など結び付いた、交流が地域ごとに別れた、ブドウのようなイメージの個別ローカルサービスになりそうな気もする
個人的な見解
たぶん外れてない 昔の日本の半導体産業がかつて凄かったといっても、RAMやフラッシュやウエハー作ったり単調で儲からないものばっかり。
儲けの大きいCPU等の基幹は全くお手上げだった。
まあ、カスタムとか日本人が最初期に関わったとか、そういうのはあるけど。 Google
Googleマップで、電車やバスの降りる駅に近づくと
→ロック画面のまま通知してくれるシステム
http://jp.techcrunch.com/2017/12/11/2017-12-09-google-maps-will-soon-tell-you-when-its-time-to-get-off-your-train-or-bus/
もう米スマートスピーカー市場はアマゾンに負けそうだから
必死にアプリから音声スピーカーの時代へ向けて動き出してる
音声スピーカーの時代になれば当然、地図サービスと連動する形で
→生活の習慣化
→行動やサービスの地域ごとのローカル化
ここへ向けたすばやい開発が必要になることは、誰の目にも明らかなわけで 【AIチップ】の開発は儲かるのかね？
イーロンさん
テスラ向けの【専用AIチップ】を開発
エヌビディアのものでは、自動車メーカーの要求水準に見会わないとの見立て
https://wired.jp/2017/12/12/tesla-own-chip-for-autopilot/
中国
【AIチップ】に税金を投入して、自社製造を目指したいが、道なかばという記事
http://www.sankei.com/smp/wired/news/171211/wir1712110001-s1.html
イギリス
AIチップのベンチャー【raphcore（グラフコア）】
https://a.excite.co.jp/News/it_g/20171114/ForbesJapan_18483.html
動画広告に活用可能とのこと
イギリスは、Googleのディープマインドやアップルの音楽検索、このベンチャーと
数は少ないけど、AI系の研究が世界で一番進んでるのかな？
ソフトバンク
イスラエルの【Inuitive】という企業のAIチップを活用
https://japan.cnet.com/article/35111368/ 日本政府が支援というAI半導体の話も、つまりは【AIチップ】のことなのか？
https://s.kabutan.jp/news/n201712120320/
国内AI半導体ベンチャーに付随して上昇する国内株価云々が
データセクション<3905>
フォーカスシステムズ<4662>
カドカワ<9468>
日本サード・パーティ<2488>
イメージ ワン<2667>
ＪＩＧ−ＳＡＷ<3914>
テクノスジャパン<3666>
ブレインパッド<3655>
ロゼッタ<6182>
メタップス<6172>
ＡＬＢＥＲＴ<3906>
インテリジェント ウェイブ<4847
......ひとつも知らねーや フランス政府
ブロックチェーン技術で
上場前のベンチャー投資の仕組みを整備中
https://jp.cointelegraph.com/news/france-will-allow-blockchain-platforms-for-trading-securities
新産業の金集めは、間違いなくブロックチェーンの仕組みに移っていく
参考にするか、もしくは日本も負けないよう先に整備するか
フランスもたぶん同じ
一極集中都市は新産業が詰んでるから、希望がここしかない そういえば、
霞ヶ関の仕事で口先だけの偽物にあったことがあったなあ。
補助金とか政策支援とか、そういう詐欺師にむしりとられるんだろうね。いま、東大特任教授だよ。あの詐欺師。 中国の実態を伝える、日本人
ものすごく貴重な実例
http://president.jp/articles/-/23863
【まず大前提】
アメリカのAI第一人者いわく
→一番簡単な【教師AI】が、市場の99％を占める。重要なのは、情報の集め方と、AI の活用方法のみ
で、そんな状況でニュースの事例
中国人の繊維工場
→安いWebカメラとパソコン
→無料のAIソフト
これまでの超高価な機械を上回る精度で衣類のシミを検出
黙視チェックの社員も必要なくなる
ヤバいわこれ、、、日本何とかしろよ
...都内の規制産業をなんとかしないと、どうにもならんよ。日本で一番ベンチャー起業率か低いのが東京ってどうんだよこれ
http://livedoor.blogimg.jp/nestpia_nest/imgs/1/8/18f92301.jpg ......もうAI技術すらいらなくなってきてるじゃんこれ
画像処理AIは、無料AIソフトが転がっていて
簡単なWebカメラとパソコンを手に入れ
→【簡単な教師データを集める仕組みを作るだけ】、クリエイティブが必要なのはこれだけ
主婦や学生さんでも可能な、ベンチャーの世界
日本は都内の都市構造が産業を革命の足を引っ張ってる。。。
http://livedoor.blogimg.jp/nestpia_nest/imgs/1/8/18f92301.jpg 勝負は情報になってきた、もはやAI技術は無料で公開され、アフリカの学生さんでも使えるような状態
重要なのは【教師データの情報】
中国が人口多いからとか関係ないわ、これ...
情報を集める【仕組み】を、先にクリエイティブで作ったベンチャーの一人がち
→情報が勝手に集まり
→勝手に精度を高めてくれる
【仕組み】を作った企業が一人勝ちする
さらに言えば
【AI情報をいかに集団で利益を共有しながら他社が勝手に集めてくれ、その集団が情報精度を勝手に高めてくれる仕組み】
中国なんて、もはや関係はなく
この仕組みを作った企業が一人がちする 頭がいい人のまとめ
http://techon.nikkeibp.co.jp/atcl/column/15/070800054/121300035/?ST=SP
今年起きた、AI技術革新
→囲碁の世界チャンピオンを破った「【教師データAI】のAlphaGo」よりも強い「【強化学習AI】のAlpha Go Zero」の登場
→「Open AI」というプロジェクトが、戦略シミュレーションという多数のコマンドから成るリアルタイムの複雑なゲームで、人工知能を使って人間のチャンピオンを破った。
→Google社の「AutoML」というプロジェクトが、新しいパラメーターを自動で作り出すことで、【人工知能からより精度の高い子供の人工知能を作ることに成功】した。
→自動運転の技術では、既にリアルタイムで人間や標識、クルマ、自転車などを区別し、それらまでの距離を判別できるようになった。
この人の話では、
2017年に人工知能て試行錯誤しはじめた国内企業のなかから、2018年に頭角をあらわす企業が出てくるはずだとの話
だかろ、まずは今年はiotやAI、ブロックチェーン、ロボット技術など、とりあえずやってみろとのこと
ただ【目的】ではなく【手段】として使えとの話
手段は確かにそうだなぁ...
うちの職場でも、手段として活用するから、AIなんてもってのほか
まずそれ以前の【統計分析や簡単なit情報処理】しか活用できそうにない
それくらい遅れてる、そもそもエンジニアがいない...
頭がいい優秀な同僚でさえも、誰も知らないし危機感すらない。
完全に間違った方向に、皆で一生懸命走ってる
エンジニアなら改善できほうな業務ばかり。NECかどこかに騙されたかのような、悲惨なシステムを
間違った方向に優秀な連中が、ネットが分からないなりの神がかった使い方で
...自分も含め全員リストラして、全員エンジニアに切り替えたほうが絶対にうまく回る
......社会人全員、エンジニア教育がいるわ
なんとかならんかこれ 画像処理AIが、人間の視覚を越えただけで
膨大なサービスが出てきたけど
次はどの感覚？センサー？がくるんだろ
→音
はまずくるとして
→振動
→衝撃
→温度
→湿度
→硬柔
→味
どれ？ 視線の画像処理AIは、現時点ではNECかトップなはずなのに
あえてマイクロソフトの技術を持ってくる電通
https://japan.cnet.com/article/35111954/
もう電通必要ないだろこれ..
技術開発もなく、広告市場も歪め
ダメな独占的立場を利用しながら
技術が低いマイクロソフトのものを使って国内市場を破壊と
いいことがひとつもない 音や画像を
↓
AIで分析して
↓
人の能力を越えた分類が可能になってんなら
衝撃、振動
温度
湿度
硬い柔らかい
味覚
↓
同じようにAIで分析して
↓
人の能力を越えた分類が可能になるんだよね？よく知らないが
画像処理と音声認識以外で、あまりニュースを見ないってことは
このあたり、センサーとの連携で何でもできそうだな
先に動いたベンチャーの一人勝ちと
先に有名になれば、欲しい情報がさらに勝手に集まってくるだろうしね 【学習済みのAI出来上がり品】に
さらに、他社が勝手に情報をどんどん与えて
成果品の性能を上げていくのを【AIの蒸留】って言うんだね
https://wirelesswire.jp/2016/09/56757/
これで、今すぐにでも【AI情報の仕組み作り】、チャレンジできそうじゃないか
「仕組み」
1)業界で一つ「学習済みのAIの成果品」を用意して【業界の皆でAI情報を共有する】
2)「AIの蒸留(皆がどんどん情報を集めて、既存のAI成果品の精度を高めていく)」でAI成果品の性能を上げる。
その「AIの蒸留の履歴」をブロックチェーンの技術でチェックし、【仮想通貨の成果報酬】を手に入れられるようにする
3)業界で共有する「AI成果品」を使う連中が、「使用ごとに、水道代やサーバー代金を支払うように仮想通貨で支払う」
適当に考えたけどどうだろう？
既存技術で可能で
かつ
勝手にAI情報が集まり、改善され
水道代や電気代、サーバー代を支払うように活用される
こんな感じで、どこかのニッチな業界で、【AI情報の活用】に特化したインフラ商売やってみんかね
仕組みさえ作れれば
あとは集団で勝手に精度を高めてくれるだろうから
単独でAI情報の井戸をほってるGoogleやアマゾン、百度などを、ぶっちぎれるような気がするんだけど
そもそも、Googleアマゾンや、百度テンセントが作り出した「AI成果品」を
勝手に拝借して、「AIの蒸留システムに、のせてしまえばもう別商品」
いまなら法制度も整ってないうえ、一人勝ちできそうだな 将来的には、業界で一つのAIですみそうな気がしてきた
街のデータなどのための【成果品のAI製品】を
→シェアリングエコノミーなどに組み込んで、業界の皆でどんどんAI情報を蒸留していき
ブロックチェーンの蒸留履歴から、成果報酬を得られる仕組みを作りつつ
利用者は
【街の皆で蒸留され精度の上がった一つのAI成果品】を
格安で使えるようになる(大量の利用者が、利用ごとに水道代を支払うように、少しずつブロックチェーンの貨幣で支払う)
これ、仕組みさえ作れれば
個別で情報の井戸をほってるGoogleアマゾンマイクロソフトフェイスブックや、百度テンセントアリババなどのAI サービスなんて、ほぼゴミのようになってしまうのでは？ いまニュースを見てる限りでは、重要なのは
【AI技術】より
【情報の仕組み作り】
(その１)情報が勝手に集まる仕組み
→業界全体で情報を集めて【一つのAI既製品を蒸留】させながら、AI商品の精度を業界の全体で高める仕組み
(その2)勝手に報酬が支払われる仕組み
→そこに、ブロックチェーンの履歴で
仮想通貨の成功報酬を出す仕組み。
(その3)利用者がAI商品の利用料を、水道代のように支払う仕組み
→仮想通貨で支払い、皆で水道代のように支払うからかなり安くすむ
Googleや百度の
仕上がりAI商品勝手に持ってきて
この【AI蒸留システム】に組み込んで、一つのAIで情報がまわる仕組みを作ってしまえば
モノによっては、アメリカと中国のAI大手を全て駆逐できそう
上下水をひくように、業界全体で情報を集めて開発や利用してるサービスに
個別に情報の井戸をほって戦うGoogleアマゾンや百度のサービス
全く勝負にならない気が
日本勝てるじゃん あとは「タイミング」だね
どこかで技術的なブレークスルーが起きる
タイミングを間違えなきゃ、アメリカと中国のAI大手を、ひっくり返せるかも
「AI情報を業界全体で共有」して
→企業側には、「AI製品の蒸留」で情報をつぎ込んで改善すれば、報酬がもらえる仕組み
→利用者側には、使いたいときに電気やガスのようにAIサービスを安く使える仕組み
これがまわりだせば
AI情報の井戸を個別に非効率に掘ってるGoogleアマゾンなど既存ガリバーのサービスが、訳もわからず一瞬で消えていくことになる
そのタイミングはいつくるのか
ブロックチェーンか、人工知能か、AI半導体か、どこでブレークスルーが来るかわからないが
チャンスは見えてきた、日本が盤面をひっくり返す時代は必ずやってくる
仕組みがまわりはじめてしまえば、二年ほどであっさり勝負はついちゃうんじゃないかと思う
AI情報の井戸を非効率にほってるGoogleアマゾンや、中国三社を、二年で王者の座席から引きずり落とせるんじゃないかと そもそも日本はAI分野で今一番注目されてるGPUを自前でまともに作れないじゃん 「DRAMなど半導体の製造には、一朝一夕ではまねできない技術のノウハウがある」
その通りでそもそも日本企業にはAIで一番必要なGPUの技術ノウハウなんて持ってないだろ
NvidiaとAMDの2社に特許で囲われてるわけだろ 香港のみたて
http://www.recordchina.co.jp/b231055-s12-c20.html
今、人工知能関連の技術者→30万人
業界に必要とされる人数が→数百万人
今後10年、エンジニアが足りなさすぎだと
中国全大学でAI人材をガンガン育て上げても、まだ足りないと
AIエンジニアの人材不足が中国の弱点なんだってさ
日本もエンジニア再教育しとかんと、これやばくね？ 【AIチップ】
→iPhone
→ファーウェイ
→Googleスマホ
それぞれの会社が、「AIチップ」を独自開発
用途は画像処理AI→個人認証や写真画像の文字化
http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/column/14/278383/121200065/?ST=spleaf
【写真画像の文字化】ができるようになると
検索技術や通販技術、ビッグデータとつながるから、ベンチャー企業のチャンスが広がるな
既存サービスをひっくかえすチャンスだ
下手すると【画像に強いインスタみたいなとこ】が、画像や動画を中心にしたネット社会を構築して
これで次世代のプラットフォームとっちゃっうかもよ
LINEやフェイスブック、テンセントが消えるかも 国内企業
【AI情報の共有化】に難色を示す
https://a.excite.co.jp/News/it_biz/20171214/Cobs_1702139.html
アメリカと異なる理屈をもってる
【ドイツのインダストリー4,0】てのは、要は【業界ごとの情報の共有化】でしょ
このままでは日本は、ドイツにも負けるか
でもまあ、既存企業では仕方ない、確かに情報の共有化をするには無理がある
適切な時期にベンチャーがでてこればいい
AI情報を共有化して、市場をひっくり返すベンチャーが、適切な時期に一社現れれば、AI市場は全てひっくり返る
Googleアマゾンや中華三社を倒すよつな
AI情報共有化の日本版インダストリー4,0は【ベンチャーが一社】で可能だと思うわ
既存企業では確かに難しい AIはエンジンチップの開発競争だからなぁ。 ルネサスではどうにもならない。 ＡＩは基本的に最適で効率的な情報処理するだけだからな、
勘違いする万能ＡＩ信者は、それ以外もできると思い込んでいる、
論理に合致するような正解ばかりを学習するそれらは、非論理でしかない間違いを
学習する仕組みはなく相対的に学習できる量をはるかに超えた非論理の情報は
秩序そのものが薄く規模が膨大に膨れ上がる学習装置でなければ扱うのは
不可能である。
よって囲碁やら将棋などは正解に類似するパターンだけ、勝利へ向かわない
パターンの学習はほどんど成されない、負けるパターンなど学習しては
記憶容量が指数的にふくらみパンクするだけだからだ。
機械学習の最大の欠点は学ぶべきじゃない部分を学習できない点にある、 内閣府が出してる【Society 5.0】なるものを発見
http://www8.cao.go.jp/cstp/society5_0/index.html
【一つのAI】に情報を集める未来
http://www8.cao.go.jp/cstp/society5_0/society5_0-3.jpg
右の図の「情報提供側の企業」に
ブロックチェーンの技術で、履歴から仮想通貨をプレゼント
→センサーで情報を提供する企業
→それを活用してAI機能を改善していく企業【AIの蒸留なる技術】
使うがわの消費者は、AIを利用したぶんだけ、ブロックチェーンの仮想通貨で支払いかね？
http://www8.cao.go.jp/cstp/society5_0/society5_0-6.jpg
で、この画像左側の【クラウドAI】が、今Googleアマゾンや、中華三社がやろうとしてるパッケージ型AIサービスだよね
http://www8.cao.go.jp/cstp/society5_0/society5_0-3.jpg 数学のつまずきについて、はてなでの意見
https://anond.hatelabo.jp/20171214190425
AIを、はよ中国のように【教育】に導入して
つまずいたら、個別で救済システムを早期に作ったほうがいいのでは？
つまずいたら即死の数学で
教師がすべてを見るのは、効率悪いよね スマホにAIチップが入って
【画像処理AI】に対応する前に...
【LINE→インスタ】への流れ
https://www.businessinsider.jp/post-107511
LINEやばいわこれ、スマートスピーカーの研究から
→もっと簡単な【画像処理AI】からの文字化の研究、画像を中心にした技術の再構築しておかないと
数年でジェノサイドされそう
画像から文字化が一般化してくると、スマホの活用が、文字から画像に移っていくよね 【ロボット】とAIの可能性
https://newswitch.jp/p/10888
欧米投資家が日本に目を向けるのも、ロボットに未来がありそうだからみたいね
強化ポイント1
→【画像処理AI(教師ありAI)】でロボットが【目】を持った。双子を見分けたり、赤外線機能など、人をはるかに越える目を持った
強化ポイント2
→【強化なしAI】で、ロボットがモノを認識できるようになった。人が何も教えなくても、犬とネコなど、モノを分けられるようになった
これで、何ができるようになるかね AI成果品を用意する【AIエンジニア】より
顧客とお話して【相手先さら仕入れてくる情報】を決める【AI営業】が重要になるとのブログでのお話
http://aiweeklynews.com/archives/51029136.html 【イスラエルのBroadmann17】と【米CEVA】の競合で
【エヌビディアの20倍の性能の商品】を開発
http://monoist.atmarkit.co.jp/mn/spv/1711/15/news020.html
これって、日本企業が大人買いできそうなベンチャー？ ヤフー川邊さん
https://logmi.jp/254868?pg=2
今出てきたベンチャーが、10年後に世界トップ10の大企業になってるとの話
日本は10年後には復活してるかな？ >>210
うん？
あっちの人の努力もあるが
半導体メーカーがケチすぎなんだよ。
仕様だけ求めて製造機械納めさせるが
その特許は製造メーカーのもの
で国内メーカーだけじゃ細かい仕様の開発費用を回収できないから海外にも売った。
特許企業をきちんと子会社化すりゃええのに切り売り切り売りでアウトソーシング。
団塊経営者の蛸足食いのせいですけどね。 三菱東京UFJ
旭硝子
エイジア
人工知能について困ったことの事例
http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/news/17/121802880/?ST=spleaf
本来は、年収数千万のプロを交えながら一番力を入れなきゃならない【人工知能へのデータ入力】を
なぜか素人の従業員にやらせ
銀行マンは、データ作成が下手だとなげいてる
ちょっと間違ってるよこれ アップル
3dカメラの【ジェスチャー】の特許
https://japan.cnet.com/article/35111120/
ソニー
グローブ型コントローラーで【ジェスチャー】の特許
http://news. .jp/watch/nw3148034
最終的には指輪や時計でやってほしいわ
ただNECの画像処理AIで、人の目線を機械が読み取って広告だす技術出てるから
ジェスチャーじゃなくても、もう目線でもいけるのか... Google日本法人社長をやってた偉い人の話
http://business.nikkeibp.co.jp/atcl/report/15/280921/120500081/?P=3&;ST=smart
→技術をベースに起きつつ、従業員の半分はエンジニアを死守
→「世界中の情報を整理して、世界中の人がアクセスでき、使えるようにする」→「サービスを無料で提供する」、「収入源は広告」
これさえ押さえれば社員は何をやってもいいとのこと
実例がまたすごい...
東日本大震災後、グーグルは安否確認サービスの「パーソンファインダー」を立ち上げました。
これは社員たちが徹夜で作り上げたシステムで、【誰も決裁した人間はいません】
ビジネスモデルと照らし合わせ、全く抵触することはないので、「やってもOK」と社員たちが自主判断し行動したのです。
誰も決裁した人はいません
誰も決裁した人はいません
すげぇ、、
【エンジニア主体】
【ビジネスモデル】
【経営スピード】
この鉄の三原則を徹底してるように見えるわ ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
