【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
レス数が900を超えています。1000を超えると表示できなくなるよ。
「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。
ここからは会員の登録が必要です
http://techon.nikkeibp.co.jp/atcl/column/15/425600/051500224/ 日本て子どもを持つのは【贅沢】なのか？という記事
http://www.newsweekjapan.jp/stories/world/2018/01/post-9286_1.php
イタリアと日本だけ、子供を持てないでいるという
共通点はどちらも
→【高齢者福祉は北欧を越えている】というポイント
→逆に、父親の収入のみが現役世代の収入面のセーフティネットになっいるということ
→母親が子育てに専念するという古きあしき発展途上国時代の伝統がまもられているということ(高齢者福祉は北欧を越えているのに)
そら国家もつむわね、この20年、国営の運営に関わった連中は責任とれよ
責任とらせて、関係部署を全て、東京から人口過疎地に全て移転させよう 日本て子どもを持つのは【贅沢】なのか？という記事
http://www.newsweekjapan.jp/stories/world/2018/01/post-9286_1.php
イタリアと日本だけ、子供を持てないでいるという
共通点はどちらも
→【高齢者福祉は北欧を越えている】というポイント
→逆に、父親の収入のみが現役世代の収入面のセーフティネットになっいるということ
→母親が子育てに専念するという古きあしき発展途上国時代の伝統がまもられているということ(高齢者福祉は北欧を越えているのに)
そら国家もつむわね、この20年、国営の運営に関わった連中は責任とれよ
責任とらせて、関係部署を全て、東京から人口過疎地に全て移転させよう アメリカのベンチャーキャピタル
【プラグ・アンド・プレイ】
都内に進出してくれた
大切な大切な....本当に大切なベンチャーキャピタル様。大事にしていこう
https://r.nikkei.com/article/DGXMZO25570960R10C18A1XY0000
ただ、記事の始まりが
【起業の街、東京の国際化が進んでいる】
とか言ってるけど、こういうのもうやめようよ....
http://livedoor.blogimg.jp/nestpia_nest/imgs/1/8/18f92301.jpg
東京の起業率は全国最低なんだよ....
むしろ東京が、規制産業中心に引きこもった関係で特にこの20年の国際化の出遅れがヤバイよね....？
http://www.ohmae.ac.jp/ex/kabu/magmail/img02/img100331/img100331_1.gif
まずは都内から無駄な政治行政、規制産業を全て移転させて、余計な贅肉を取り除こうよ
その上で
→起業の街
→国際化の街
→金融の街
これならわかる エヌビディアなどを産み出した【台湾の研究者】から見る、人工知能の技術について
http://techon.nikkeibp.co.jp/atcl/column/15/197932/011100010/?ST=SP
AIの能力を、三つに分けてる
1)感知する
2)理解する
3)推論する
【感知（Sensing）する能力】
→人間のように文字が読める
→画像を見て分かる
→人間の言葉を聞いて分かる
【理解（Understanding）する能力】
→内容を解釈できる
→因果関係を連結できる
→背後の理由が分かる
【推論（Reasoning）する能力】
→一定量のデータが蓄積された後、類似の課題に直面した時に、論理的推論と仮説検証ができる能力
日本とはまた違った認識でええねこれ
この分け方、いいじゃない 東京の、このベンチャーってどうなの？
【SELF株式会社】
https://prtimes.jp/i/18339/14/resize/d18339-14-502138-2.jpg
「感情把握」の【コミュニケーションAI】、ドラえもん型のサービス
アプリで50万ダウンロードでアプリ評価は4,7
http://ure.pia.co.jp/articles/-/149009
一年以上前から開発は続けてるみたいだ
http://thebridge.jp/prtimes/183389
どんな技術なんだろ？どんな企業なんだろ？
よくわからないけど、方向性が抜群によろしい。一番有力市場にまっすぐ進んでいるように見える、専門ベンチャー
技術しだいでは、ユニコーンいけるのか？
ベンチャー投資資金を、数百億あつめて
カメラ技術と、表情把握の画像処理AIも煮詰めてほしい企業 東南アジアのAIベンチャー
広告事業で、すくすく成長中
https://japan.zdnet.com/article/35113145/
日本は、電通など都内の古い規制産業が完全に邪魔をしていて
広告ベンチャーが育たない
都内に要らない、起業産業 【画像処理AI】
Googleストリートビューから読み取り
→車の車種、年式
→ZIPコード？
さらに
39000の選挙区後とにチェックし
国政調査データと付きあわせ統計処理
↓
【投票パターンを正確に読み取り】
http://jp.techcrunch.com/2018/01/02/2018-01-01-researchers-can-now-make-neighborhood-voting-predictions-from-google-street-view-images/
すげぇ....
つまりは
→動画やSNS画像、ストリートビュー、衛星画像からの【画像処理AIによる文字化】
→これまでの統計データ
そこから統計処理すると、人が気づいてない統計データが、【画像から出てくる】ってことだよね
【画像の文字化革命】だわ....これ >>1
金で秘伝のたれのレシピを買う大手チェーン店に個人経営の名店が潰されるとか
ごく普通のことじゃんｗ 【画像からの文字化(情報化)】や
【画像に仮想現実をくっつけて】
次世代SNSサービスの覇者に
LINEやテンセントを
根底からがっつりひっくり返せそうなビジネスモデルのベンチャーが
国内からも出てきてる感じがする
東京のベンチャー【Graffity】
http://jp.techcrunch.com/2017/11/03/graffity-releases-their-first-app-formally-and-raised-30-mil-yen/
人工知能関連のところで経験を積んでから独立とのこと
(ABEJAやPKSHA Technology、ドワンゴ人工知能研究所を経由して、独立との話)
ベンチャーエコシステムの形ができてきてるか？
サービスの方向性は本当に素晴らしい、未来が広がっているように見える
写真や動画などに
→【仮想現実AR】の三次元画像をくっつけられる
→文字なども簡単に書き込める
→位置情報も簡単に共有できる
→他社のサービスに勝手にのっかかれる
→展開しだいでは強みに特化してSNSで勝負。インスタも食えるか？
きっちり投資が集まり、ビジネスモデルさえ間違えなければ
将来のユニコーン企業のかおりが 元Google社員
【ベンチャーキャピタルそのものを、AIで自動化】
ベンチャー投資の効率を10倍に
http://www.itmedia.co.jp/news/spv/1801/17/news015.html
ドイツでやりはじめてる....
この企業さん、税金使ってでもいいから、日本に呼びませんか？
ベンチャーキャピタルをたくさん呼びこまないと、経済の血が流れないし
こうした既存のベンチャーキャピタルを破壊するような凄まじい企業も
そもそもベンチャーキャピタルがほとんど存在しない今の日本なら受け入れられる ブロックチェーンで、全ての関係者に、緩い報奨を与えながら繋いでいく
アマゾン、メルカリなどと競合するか、取り込まれるか、かならず影響してくるであろう技術
【Publica】というベンチャー
http://www.itmedia.co.jp/news/spv/1712/25/news021.html
海外は早いな Google
「学習済み画像処理AI商品」から、さらに利用者が【転送学習(機械学習だけ？)】でき、アレンジできるサービスを開始
http://www.publickey1.jp/blog/18/googleapicloud_automl_vision.html
こんなことできるんなら
Googleアマゾンや中華三社など、世界中の【学習済みAIの商品】を勝手に借りてきて
自分たちで勝手に【転送学習】してアレンジさせて世界に売りさばく仕組み作ったとこが、世界で一人勝ちしませんかね？
この便所の落書き掲示板のように
→世界中の学習済AIを適当に集めて(情報収集者に、仮想通貨で報酬を)
→みんながそこに集まり、勝手に転送学習して効率化させ(仮想通貨で報酬を)
→使いたい人がその改良されたサービスを、使いたい時に使用(仮想通貨で水道代のように支払い)
こんな技術あるんならGoogleにのっかってやる必要もなくない？
みんなで共有化して、安くできないの？ マイクロソフト、国産AIベンチャーの【プリファードネットワーク】と共同を深めててる
http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/news/17/011802978/?ST=spleaf
プリファードの技術が使われていくとのこと
マイクロソフトのエッジ側重視の共同だね
ニュースだけみる限りでは
マイクロソフトが、開発の方向性が抜群にいい感じがするんだけど
アマゾン、Google
→サーバー大量投資、スマートスピーカー
マイクロソフト
→エッジ側の技術開発
→モーションセンサー、ジェスチャーに仮想現実
あれ？マイクロソフトのほうが未来が見えてる....
このまま無難にいけば、数年後、時代の変わり目に、マイクロソフトがGoogle、アマゾンを越えるのか？ 今から【二年も昔】に、都内のAI の最前線は現状と同じ認識にあったのに....
https://globis.jp/article/3477
だから【二年前に準備を始めたアメリカと中国】
→いまAI 無双状態になってるんだな
この情報があれば、確かに凡人でも
二年前から、AI開発にとりくめるわ
東京は、古い規制産業が強すぎて、完全気出遅れたんだな
規制産業、都内に要らないよ。
取り除く方向で進めませんか？ 【現状】のフェイスブックの、AI研究トップの認識
http://toyokeizai.net/articles/-/205816?utm_source%3Drss%26utm_medium%3Dhttp%26utm_campaign%3Dlink_back
・メインの開発は
【画像や動画→情報化(画像の文字化など)】
・AIは教師ありAIが中心で、すぐに限界まで到達するであろうと(強化なしAIや、強化学習AIは10年後の話)
・感情豊かに人と対話や、深い推論は難しいとの認識
現状の、トヨタやパナソニックの開発
http://business.nikkeibp.co.jp/atcl/report/15/278209/012200182/?P=2&;ST=smart
トヨタ
人の視覚の能力を越えた【画像処理AI(教師AI)】を研究し
→自動車やパートナーロボットが、運転手の感情を読み取る研究。感情を読み取る能力が、人間を越え始めてるとのこと
パナソニック
「普通の画像」と「赤外線画像」
→この二つのデータから、画像処理AIで人の感情を読み取り
アメリカの感情把握AIの最有力ベンチャー【アフェクティバ】
・FACS（ファクス）」と呼ばれる学術体系を利用
顔の筋肉を40以上のユニットに整理
→「それぞれの動きの大きさで表情を定義」。「感情」と「表情筋の連動性」を解析する
アメリカのベンチャーは、さすがにトヨタやパナソニックより学術的なことをやってるが
ただ、大手の目指してる方向性は、最近になってキャッチアップできてる
大手のフェイスブックや感情認識AIをやれていない、中華三社もスマートスピーカーばかりで、感情を読み取るパートナーロボの開発をやれていない
二年前に日本は開発できず、米中にﾌﾙﾎﾞｯｺにされたけど
今の研究の差は、二年後に出るんだろうな 米中のAI決戦
https://news.nifty.com/article/world/rcdc/12181-232678/
→検索
→通販
→SNS
米中の情報自動入手の三つのサービスの決戦との話
戦いのメインはここじゃないな
真の戦場は
→配車サービスなど、【シェアリングエコノミー】
→そこにつける、情報を集めるための【センサー(IOT というやつかね？)】
次世代は
そんな検索や通販などの仮想世界ではなく
シェアリングとセンサーなど、実社会のデータを自動で集める仕組みが、主戦場になる
戦場を間違ってる 街の交通状況は【配車シェアリング】で、【何かしらのセンサー】をつけて情報を勝手に厚る仕組みになるとして
家庭はどうなるんだろ？
→どこに「センサー」を付属させて
→どういった「サービス」で、勝手に情報が集まる仕組みを作るか
検索、通販、SNS、スマートスピーカーなどの仮想世界も重要だけど
二年後に向けて種まきをするなら、間違いなく【実社会】だよね。
→センサーのつけどころ
→実社会で、寝ていても情報が勝手に集まる仕組み
国内ベンチャーが狙うなら
今はシェアリングエコノミーが、安くてにはいって、無難で一番簡単かね？
アリペイや、ウィーキャットペイなど、フィンテックに追随して、個人情報が勝手に集まる仕組みに手を出しとくのも無難
でも、もっとクリエイティブな手段があるはず
アメリカ大手五社や中華三社を実社会から得られる情報を使ったAI で押し退ける手段
今からやれば、二年後にひっくり返せる スマートスピーカーは
家庭のセンサーと
情報収集の場になるか
でも
家庭のセンサー
家庭の情報が勝手に集まるサービス
これに特化すれば、スマートスピーカーに勝てそうだな >>92
じゃんけんマシーンが何を指示しているかの可能性に気づくことが大事だよ
日本人のそういうところがバカにするだけで投資できないで他国に先を越されて
しまう悲しきサガなんだよな
妄想を現実にできる可能性がある事と到底可能ではない事と意味が違うんだから
アカイ人らがやってるのは現実にならない妄想ね。やると人間がキチガイになる。 >>832 追
もちろんそれが何を指示しているかの可能性を理化したら、投資しなくて
もチャレンジしてもよいわけだ。
形になってでてきてるってことは多少の苦労で実現可能ってことだから。 産業革命を起こしている
深センのイノベーションの秘密について
http://diamond.jp/articles/-/156948?display=b
深センの起業率の高さについて
中国人は【親が裕福な二代目の存在】と定義づけしてる
深センより親が裕福な【香港】の
→ユニコーン企業０件の惨状と
深センよりもっと親が裕福で、有名大学が多数あり、どんどん他の地域から若者が集まり、なおかつAIも国策で集められている【北京】の劣勢
説明がつかない
特許やイノベーションは、ほとんど深センで起きている
https://blog-001.west.edge.storage-yahoo.jp/res/blog-b8-c3/itinnovationconsulting/folder/1511536/26/66125226/img_0_m?1515232115
やっぱりエリートを惑わす、規制産業などが全く存在しないことが
イノベーションに大きく影響を与えている気がする 【センサー】で農業効率化
http://business.nikkeibp.co.jp/atcl/report/15/252376/012500129/?ST=smart
まず高性能な機械で
→植物が土中で使った水の量
→気温
→湿度
→日射量
→土中の水分量
→地温など
【性能の上がったAI統計処理で相関関係を導いて、ひとつのデータから予測できるようにしておく】
最終的には一般農家の土中に一本、二本、【簡単なセンサー】を打ち込むどけで、全て予測可能になりそう
システム屋が、高性能なセンサーと大量情報蓄積、AI統計処理で、あらかじめ相関関係だしとけば
農家は、投資はほぼ０で、簡単なセンサーを二つ三つ使うだけで、劇的な効果が見込めそう 誰かに増税しないと、何ともならない時代
850万以上に増税は【富裕層が海外に逃げていくから間違ってる】とのお話
http://www.iza.ne.jp/smp/kiji/economy/news/180127/ecn18012715400011-s1.html
この人の、都内のお仲間たちが、ちょうどこの年収なんだろうな
この20年
→地方で人を見なくなった
→海外でエリート日本人を見なくなった
日本のエリートが
【ちょうど年収850万ごえの、都内に集中しすぎてる楽なぬるま湯産業の逃げ込んでしまってる】から日本は衰退してるんであって
むしろエリートが、ぬるま湯都内から
海外に逃げて挑戦してもらったほうが、海外帰りのエリートの起業率も高まるのでは？
850万程度の、都内のぬるま湯にエリートがこもられるほうが問題 富裕層が海外に逃げていくときに
お金を持っていけないように
国内に居住してない人の資産税を100倍位に
上げて、田舎の維持管理者に回すべき。 スマートスピーカーの利用者
64％の人がもうスマートスピーカーなしの生活に戻れないとのこと
https://iphone-mania.jp/news-200321/
思ったより支持率高いな....
スマートスピーカーの用途
【生活に密着】
→朝
交通情報、天気、ニュース
→夕方
レストランやレシピの検索、食品の注文
→夜
ゲーム、メッセージ送信、子供向け物語
→深夜
ホームデバイス操作、オーディオブック、タイマー・アラーム
ユーザーの生活に密着した使われ方
使えない使えないと言われながら、なんだかんだ生活の中にがっつり入りこんでるな........
やっぱり、クックパッドだわ、頑張れクックパッド クックパッドの現状調べてみたら....
作っている最中に工程を読み上げてくれる機能
→Amazon Echoのクックパッド(有料のプレミアム会員のみ)
違うよ....全然ダメだよ！！
そこは攻めないと....
日本でCM使ってガンガン宣伝して
目標は半年以内で、まともなノウハウを手にいれる
今なら、全世界のスマートスピーカーの
利用時間の半分を、クックパッドでゲットしてしまうことも可能でしょう
今なら、スマホからスマートスピーカーの変わり目に
余裕でLINE、フェイスブック、テンセントを皆殺しにできる
まずはレシピの読み上げから
ここで使いやすくして、アマゾンスキルで、トップを狙う
画像処理AIも研究しといて、調理画像から勝手に読み取って、レシピを教えてくれる技術も磨いとく
感情よみとって、音楽やニュースも言えるようになれば、家庭の利用時間でテンセントやフェイスブックをジェノサイドできる
勝負だ、ベンチャー投資さえ集まれば、必ず勝てる勝負だ
シェアリングエコノミーで、スマートスピーカーの市場を抑え、情報が勝手に集まれば、世界一も見えてくる Googleが、スマートスピーカーで、アマゾン対抗で起死回生の手段として
→画像つきスマートスピーカーで、【調理】を実演
http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/column/17/012900634/012900002/?rt=nocnt&;ST=spleaf
時代が勝手に【クックパッド】によってきてる。誰かクックパッドをフォローしてやれよ
全世界のスマートスピーカー市場の
利用時間の半分以上をクックパッドも、現実的にあり得る状況になってきてるぞ
アマゾンスキルで、ぶっちぎりのトップも狙える
そのまま、スマートスピーカーでぶっちぎりのシェアをとりながら
フェイスブックやテンセント、LINEを押し退け、次世代のSNSの覇者すら狙える位置にいる
スマートスピーカーのスキル圧勝から
【勝手に自動的にシェアリングサービス経由で、家庭情報が入ってくる仕組み】をつくれば、AIではさらに有利になる
スマートスピーカーの覇者はもう半分決まってるじゃないか、あとはやるだけ このＮＴＴの技術者は、なんでAI ベンチャーでうって出てこないの？
http://www.itmedia.co.jp/enterprise/spv/1802/01/news102.html
いくら技術があろうとも、NTTでお遊戯してるあいだにもう世界変わってしまってるじゃん
何やってるの？ インスタの次に出てくる企業
【Graffity】
http://business.nikkeibp.co.jp/atcl/report/16/030800018/013100458/
その1 「AR 仮想現実」
自分の好きなキャラや絵を「AR仮想現実技術」を用いることで
→【友達や家族を写真や動画で写すように、撮影することが可能】に。
スマホを持ったまま近づけば、画面上での表示が大きくなり、遠ざかれば小さくなる。
その2 街を「落書き」してコミュニケーション
空間にコメントを保存できる機能
よく行く飲食店の外観を撮影して、その日に食べておいしかった料理名をクチコミのメモする
→他のGrafitty利用者が同じ場所をアプリを通じて見ると、過去のコメントが見られるように。
この落書きに返信も可能に
LINEもフェイスブックも、テンセントも倒せるなこれ
次世代SNSは、これでほぼ決まりだ
次世代スマホSNS
→仮想現実と、画像処理AIをクリエイティブに組み合わせた【グラフティ】すぐにユニコーン企業に
スマートスピーカー
→クックパッドがアマゾンスキルの利用時間の半分以上を占める アルファゼロのこの記事から分かること
https://wirelesswire.jp/2018/02/63495/
人工知能というのは
→最低でも【1000以上のデータ】がないとまずお話にならず、それ以下のデータしかないなら、人が判断したほうがマシで
→基本的には【数十万から数百万の基本データ】があってはじめて成り立う技術であるということ
自分達でセンサーやろうにも数十万のデータは無理
やるなら
→シェアリングエコノミーなど、勝手に情報が集まる仕組みのプラットフォーマーになるか
→業界で情報を集める仕組みをつくって、その仕組みのプラットフォーマーになるか。ここも、ブロックチェーンなどの報奨システムがいる
→勝手に情報が集まり続ける政府機関や、規制産業に潜り込むか
数百万もデータを集めるには
データを自動的に集まり続ける仕組みをつくる工夫がいる >>53
アホな日本の経営者が技術を渡したあげく
中韓企業が日本人技術者を何千人も雇ってた
日本人技術者の協力がなければあんな早くマネできない >>846
クビを切るべきなのは、技術者じゃなくて車内政治でのし上がった経営者なんだよな
もう取り返しはつかないが スマートスピーカの用途
https://iphone-mania.jp/news-200321/
【生活に密着】
朝 →交通情報、天気、ニュース
夕方 →レストランやレシピの検索、食品の注文
夜 →ゲーム、メッセージ送信、子供向け物語
深夜 →ホームデバイス操作、オーディオブック、タイマー・アラーム
この流れはもう決まったな
→声をかけるだけ。スマホやパソコンより【端末へのさらにコンタクトが楽】になったため、より生活に密着するサービスが主体に
スマートスピーカーのマス市場は【キッチン】
キッチン関連で、調べてみると
クックパッド以外にも、クリエイティブな国内ベンチャーがたくさん出てきてるんだな
【クラシル】
【デリッシュキッチン】
https://markezine.jp/static/images/article/26701/26701_01.png
料理系でも、クックパッドと争ってスマートスピーカーの覇者になれそうな、ユニコーン企業がたくさん出てきてるじゃん
スマートスピーカーは料理系
AIチップ搭載の次世代スマホのほうは、
国内ベンチャーの【Graffity】が、LINEやインスタ、フェイスブック、テンセントのビジネスモデルを大きく上回り、一気に市場をひっくり返しそうだし
日本もまだ捨てたもんじゃないな 国内発ユニコーン候補の
料理ベンチャー【クラシル】
http://zigmaru.com/ムダ話/クックパッドからクラシルに変わる日/2017/03/28
→動画向け
→利用者が使いやすいように一転突破
まずは動画で国内市場を制覇しつつ
そのまま勢いにのって
一気に世界のスマートスピーカーの利用時間の半分以上を制覇まで駆け抜けそうな気配すら漂う クックパッドが、動画で【クラシル相手】に劣性になってるという理由
http://komugi.jp/?p=400
....自分にはわからんビジネスモデルだけど、この成長はすごいな
むしろ【クラシル】のほうが、スマートスピーカー市場を制覇しそうな気もしてきた。
スキルで一番になれば、完全に次世代SNSの覇者になれる。わずか数年でフェイスブックを抜いたらすごいことになるな
クックパッド
スマートスピーカーの開発は良さげ
http://careerhack.en-japan.com/report/detail/916
....あとは経営陣の問題、スマートスピーカーが有料のみなんてもってのほか
基本的にクックパッドは
ウーバーが出てくる前からシェアリングエコノミーを極めたガリバー
国内でDOCOMO化して、変な有料サービスで利益を不当にとりすぎて、動けなくなってる(サイト内検索を冷遇するとい経営ベタでニコニコ動画のような悲惨なことをしてるから、苦しんでる)
クックパッドは、寝ていても
勝手にAI向けの料理情報は集まり続ける状況で
情報のお金が勝手に降り続けてる状況なんだから
まずは
→サイト内の検索AI
→画像処理AI
→スマートスピーカー
→海外展開
基礎基本で、無理せずとも十分いける 勝手に情報が集まり続けるサービスに手がかかってる、AIの主役になれる次世代ガリバー候補
通販
→メルカリ、ブクマ！
電子決済
→LINE、楽天
SNS
AIスマホ
→グラフィティ(Graffity)
スマートスピーカー
→クックパッド、クラシル、デリッシュキッチン
検索
→なし
街中でセンサー
→海外シェアリングか？まだ見ぬクリエイティブベンチャーか？
検索がないなぁ
ただ勝てそうな気配が漂ってきた
ＡＩの使い方をバラバラ書き込んでる記事
http://m.huffingtonpost.jp/kazuhiro-taira/media-survival-6_a_23351864/
「AI技術の重ね技」による【自動化】
ひとつ目のAI
→記事データを大量に作成
ふたつ目のAI
→読者の趣味、嗜好、タイミングなどのデータを加味した上で、個別に配布
AIの重ね技は、工場などなんでも使えそう
これの事例、ほとんどがディープラーニングでなく機械学習AI？
機械学習AIは、必要データが少なくても、雑な仕分けや自動化ができるのかな？
未来予測も、工場自動化も、AI重ね技の仕分けも
精度も適当で、仕上がりも雑でオーケーなら、機械学習使って、データなんかほとんどなくても、現状でもなんでもできるのかな？ 【Affectiva】
ディープラーニングで、【膨大な人間の表情データ】を取り込むためのサービスを開始
https://robotstart.info/2018/02/06/cac-kokoro-sencer.html
やっぱりディープラーニングの精度をあげるためには、データがいるよね
でも、こうして完成品を売るAI企業って
将来出てくるであろうアフェクティバの感情AIの完成品を
他社が【転送学習】？か【AI蒸留】？なるもので、上書きしたら、タダ同然で使えるんだよね
ここを、アメリカや中国主体で
著作権で法規制すればいいんだろうけど
そうすると今度は、規制してない国が
【AIの転送学習を社会システムに組み込んで産業革命を引き起こす】から
結果として、アメリカや中国が負けてしまう話になる
今重要なのは
AI技術より、仕組み作りなんじゃないの？
アフェクティバの感情AIの成果物も
GoogleのAIの成果物も
ほぼタダで手に入るようにして
転送学習、AI蒸留で社会システムに組み込んでしまって
サービス改善していった国が、産業革命を起こせるわけで
情報が勝手に集まる仕組み
AIディープラーニング成果物を、転送学習やAI蒸留して社会で改善していく仕組み
規制した国が負け
仕組みを作った国や企業が、圧勝しそうな未来が見える この技術を
【知識の蒸留】【 Knowledge Distillation 】
というみたい
http://codecrafthouse.jp/p/2018/01/knowledge-distillation/
AI商材の「知識の蒸留」で
→他の用途のディープラーニングの学習済モデルを、自分の仕事に使いやすいように変えることが可能
→【処理速度】が抜群に早くなり、エッジ側で使えてしまう
→使い方によっては、精度も上がってしまう
いいことだらけに見える。逆に何がダメなのか？
Twitterが、画像処理AIサービスで
この【知識の蒸留】を活用
https://gigazine.net/amp/20180126-twitter-ai-auto-cropping
重すぎて使えなかったAI学習済モデルが→【知識の蒸留】により、サービスのスピードが格段に上がり使えるように Google、アマゾン、マイクロソフト、フェイスブックに
百度、テンセント、アリババなどの中華三社が
必死に最先端のAIディープラーニング成果物を作ってきたところを
それを【知識の蒸留】で、アレンジして社会システムに組み込んでしまえば
現状ではいけてしまいそう
AI技術より、むしろいかに社会システムに組み込むか
勝手に良質な情報が入る仕組みを手に入れて、【AI蒸留合戦】に勝利できるか
こうなるのかな？ アメリカ一流大学を出たエリートが、母国の中国に戻っているとの記事
https://newsphere.jp/business/20180206-2/
深センがシリコンバレーを抜いて、世界トップになった理由が、祖国に戻ってくる【エリート二世のイノベーション】という記事と合致する
http://diamond.jp/articles/-/156948?display=b
エリート二世の数では
深センをはるかに上回る、北京や香港にイノベーションが起きていない
一流大学がたくさんあり、国家の威信をかけAIをあれだけ集約させた北京より
深センのほうがイノベーションが起きている
【皆が集まってくる魅力ある都市に、エリート向けの安定職が何もないという状況】が
深センやサンフランシスコシリコンバレーの、暴力的なイノベーションに繋がってるのは、もう間違いないでしょ
東京から、全ての安定職を取り除こう
人口が減るなら、イノベーションによる労働生産性の改善しかない >>844
ネットの書き込み（Yahoo 2ch/5ch ブログ）とかも
ビッグデータにしてAIに利用しないんだろうか
特に商品とか企業についての指摘は建前もない本音意見が多いから
参考くらいにはできると思うんだが アルファゼロの雑記
https://wirelesswire.jp/2018/02/63551/
アルファゼロは、クローズドか、半クローズドな状況での最適化なんだと
3d迷路は解けないと言ってるけど
→迷路をとくAI
→要所要所で、トラブルに対応するアルファゼロAI
などと、AIを組み合わせればいいだけなのでは？
と分野外の自分は思ってしまう
ディープラーニングってよく知らないが
要所要所で、【AIが勝手に一番寄与度の高い最適なもの】を探して【寄与度の低いもの】は無視する技術なのかな？
なら自分が数年だけやってた、化学の世界もつかえるのかな？
大学で、文系分野から、分野違いの化学系の研究室に独学で入っていたとき
「有機化学」の分厚い本をたくさん読んで、化学式を扱う研究室に入室
でも実際の学生の実験は、有機化学の世界ではなく、研究室の実験部隊は、ほぼ【分子間力】との泥くさい
戦いだった
実際の実験
どう混ぜるか(かき混ぜる早さ)
→「分子間力」の影響99,9％、化学式0,01％以下
どの温度か
→「分子間力」の影響99,9％、化学式0,01％以下
そして
一瞬だけ化学式の世界
【化学式99,9％】の世界。論文掲載はここのみ
できた成分の抽出の仕方も
→「分子間力」の影響99,9％、化学式0,01 ％
バリバリの有機化学の研究なのに
自分が格闘する世界は、有機化学ではなく、ほぼ99％「高分子の分子間力と、水素結合」の世界だった
かき混ぜ方、温度、抽出から、すべて傾向やルールがあるはずなのに
有機化学の世界に比べて、ノウハウ本が何もなく、すべて泥くさい作業員のノウハウの世界になっていた
学生の自分がみても、明らかにルールが作れそうな世界だった
研究仲間に、これ有機化学というより分子間力の話だよと説明しても
何言ってんだ、実験ノウハウだよお前と言われ理解してもらえず、研究の世界から離れてしまったが
実際の実験は
かき混ぜ→分子間力
温度→分子間力
湿度→分子間力(水素結合)
化学反応→ここだけ【化学式】
※分子間力や水素結合の影響はほぼゼロに
抽出→分子間力
実態は、ほとんど分子間力の世界に見えた。
でも分子間力をとりまとめて体系化したノウハウがほとんどなかった
有機化学のように、ルール化して体系化して、効率化しとけよと、当時は思ったもんだ
化学実験のビッグデータをまとめると
AIなら勝手に寄与度を最適化してくれるのかな？
なら恵まれない研究土方の方たちのためにも、AIで効率化してあげてほしいわ 地方国立にお金が回らないのに
https://news.nifty.com/article/item/bn/12113-6132/
ベンチャーには金が回るというお話
ズレてるな
地方国立に金が回らないのは、東大京大早慶に予算を集めたから
→結果は、金を集めたほうは何も変わらなかった。逆に予算がつきて地方からのイノベーションが止まった
そもそもベンチャーは関係ない
むしろベンチャーに金が回った方がいい
むしろ国立や私大教授から、ガンガンベンチャー起業が起きて
どんどん独立していったほうがいい
ポスドク問題も解決する
元教授の肩書きなら、アメリカや中国から投資も集めやすいだろうし 世の中の流れを、的確につかみすぎてる人
http://appmarketinglabo.net/smaphotrend2017/
その1
メルカリの【シェア倉庫】
http://appmarketinglabo.net/wp-content/uploads/2018/02/2017matome_mercarigirl-1024x800.png
メルカリの【画像処理AIサービス】で
→イオンなどで、商品にスマホ掲げると、売りの値の相場が分かる
さらにメルカリのフィンテック技術で
→【電子決済、電子送金】あたりがもうちょいしっくりこれば
ウーバーのような状況になっていく可能性もなきにしもあらず
例えるなら
プロのタクシー運転手が
→アマゾンの倉庫大量投資や、アリババの倉庫大量投資が
ウーバータクシー
→メルカリの消費者のシェア倉庫システム
技術が進めば進むほど、メルカリは
アマゾンやアリババの通販事業を脅かすほどの、化け物のような企業に化けていくはず
その2
インスタが【実社会検索】として高度化。「電子社会検索のGoogle」を脅かす
SNSとしてLINE、親会社のフェイスブックを喰いながら
→【実社会検索】に、画像がAIで情報化されると、暴力的な発展を遂げていく
しかもこの【実社会検索】、インスタでなく
国内ベンチャーの【グラフィティ】が、制覇しそう
http://business.nikkeibp.co.jp/atcl/report/16/030800018/013100458/ Google参加のディープマインド
【AI転送学習】により一つのAIを、多用途に使用可能に
これは
大規模分散型の深層強化学習アーキテクチャー【IMPALA】と定義したとのこと
https://newswitch.jp/p/12019
Googleアマゾンやアリババが数千億かけて作った【AI 学習済モデル】を
→転送学習やAI蒸留で別目的に使うことは、やっぱり可能みたいだ
AI技術を開発する大手より
【AIを社会に馴染ませる、社会システムを作ったベンチャー】が勝ちの世界になりそうだね ディープマインドが
一つの学習済AIモデルを、【AI転送学習、AI蒸留】で多用途に使えるといってるのに
https://newswitch.jp/p/12019
しかし記事がない、、なぜ皆やらないんだ？
もう小学生でも分かるだろ、AI の勝負はここだよ
全てのAI技術がタダで手に入る時代の幕開け
スピード勝負で、クリエイティブを働かせ、先に社会システムを作ったベンチャーの、世界市場での一人勝ち
→AI学習済モデルを、Googleアリババなど大手からタダで拝借し、業界の皆で共有
→転送学習やAI蒸留で、勝手に業界情報が集まってくる仕組みにぶちこんでしまえば、もうGoogleアリババは、技術的にも追ってこれない
→【電子決済と電子送金】をタダ同然でローコストできるシステムさえ構築してしまえば、なおよし
後になれば、そんなの俺でも出来てたよというくらい、単純な社会システムでいけてしまいそう 在庫管理、物流ベンチャーの【ZAICO】
https://www.zaico.co.jp
このクラウド管理ベンチャー、いけるんじゃないの？
タクシーやお買い物ののシェアリングエコノミー
→ウーバー
モノのシェアリングエコノミー
→ZAICO
トヨタあたりと連携してもいいし
【都内を走るすべての自動車の後部座席を倉庫にして】モノをやり取りする世界
効率が良すぎるじゃない
物流革命だわ バフェット、IBMの株式を全て売却
https://r.nikkei.com/article/DGXLASFL15H0Z_V10C18A2000000
「AIディープラーニング」ではない
【AI機械学習】の状況判断ソフト
「ワトソン」に未来を感じられなかったのかね？
IBMは、機械学習のワトソンをさっぱりあきらめ
ディープラーニングAIにいかに軌道修正できるかが勝負かもね ベンチャー投資額がとうとう3000億まで上がってきた
https://r.nikkei.com/article/DGXMZO26954780V10C18A2X11000
適正額の年間1兆円越えまではまだまだ遠いけど
未来が見えてきた
現状で一番資金調達がしやすい
【ブロックチェーン技術による資金調達】については
→アメリカでは詐欺が横行して【信頼性を無くしている】とのこと。何にも監視のない、ガバナンスのきかないお金というデメリットで、アメリカでもうまくいってないと
チャンス、チャンス、チャンス
世界で初めて、まともに機能するブロックチェーンがらみのベンチャー投資システムをつくれば
中国やアメリカの金が、日本に舞い込んでくる シリコンバレーが何故出てきたか？
その背景
https://gigazine.net/news/20150202-silicon-valley-secret-history/
条件1
もともと何もない都市で
【軍事関連のエリートエンジニアが集まる拠点】だった
条件2
冷戦終了後に、【軍事技術の民間開放】
→Googleなど
条件3
軍事関連の技術エリートが住んでいる土地で
親元のシリコンバレーサンフランシスコ帰ってくる技術エリートにとって
【NHKや東電、原子力安全委員会などエリート向けぬるま湯の、安定職が何もない状態だった】
→破壊的イノベーション
深センとにてるな
過酷な労働ながら世界の工場として、財をなした家族から出てきた
エリート二世の、安定職がなかったから、深センも破壊的イノベーションが起きた
シリコンバレーも、黎明期はエリート二世、三世向けの安定職場が無かったんだな
これシリコンバレーのイノベーション、三代目は止まるな
エリート三世にとって、今のサンフランシスコはGoogleなどエリート向けの安定職場だらけだもんね 【親御さんのところに戻ってくるエリート二世】
これが、今回の産業革命のキーマンだわ
【金持ちエリート親御さんが、ベンチャーを容認できる環境】
→親元が離れなきゃならないNHKや東電などの安定職場
→親が関われる地元でベンチャー
この状況ができ上がると
暴力的なイノベーションが始まる
エリート二世が地元でベンチャーに失敗しても
親御さんは金銭的なフォローなんて余裕だし
でも地元にGoogleや東電のような企業があれば
エリート二世を安定職に入れてしまう
イノベーションはここで止まる 中国
https://www.asahi.com/sp/articles/ASL2G3Q13L2GUHBI00P.html
なんて速さだ..
日本で議論されてる顔認証と電子決済のシステムが、もう導入されてる
入店と商品購入
→顔認証AIで確認
支払い
→電子決済(アリペイ)
そのまま商品をとって、そのまま出てこれる。支払いレジなし..
中国これちょっとヤバイな
唯一の望みは、北京と香港の古い税金産業がまだ力を持っていること
百度はじめ、ここらの規制産業が、中国ベンチャーをシトめて、イノベーションを停滞させてくれれば
国内ベンチャーにもまだ望みが出てくる ダイキン
アメリカや中国のように、数千万を支払えないので
社内でAI人材を600人ほど育てあげるとのこと
http://tech.nikkeibp.co.jp/atcl/nxt/column/18/00132/021300007/
そんな横着をして、エンジニアの給料を低くおさえようとしたって
AI技術を覚えた社員から順に
トヨタやデンソーなどの企業に抜けていくだけなのでは？ AIで人は余る
解雇規制を撤廃して、自由に転職できる社会をつくれ。 仮想通貨のベンチャー投資制度
【ICO（イニシャル・コイン・オファーリング）市場】
http://biz-journal.jp/i/2018/02/post_22419_entry.html
めちゃくちゃ重要だから、大事に育てましょうというお話 沖縄は【ベンチャー都市】として、絶対に化けるな
http://www.okinawatimes.co.jp/articles/-/213291
場合によっては、福岡をあっさり抜いていくかも しかしAIを調教するのは結構大変
AI調教師が増えるかも あ？東芝〜？
こいつら２ちゃんでネトウヨ書いて、人のせいにして会社で働かねーでカネもらってんだろ？
会社で働かねーでサラリーマンして、仕事中に２ちゃんやって人のせいにして働かねーでカネもらってんのこいつら怠け者クズども。生きてんじゃねー死ね。こいつら会社で働かねー怠け者クズどものために、税金流れて会社で働かねーのにカネもらってやがる。死ね 【強化学習AI (画像処理AI)】と【ロボット】で、さくらんぼを自動で採れるロボットが、技術的に可能になりそう
https://wired.jp/2018/02/25/robots-cherry-trees/
これを
知識の蒸留
AI転送学習
させて
他の果物もガンガン覚えさせてくと、果樹園のロボット化が低コストで一気に進みそう 東大のAI研究室の教授さん
【技術があるなら、すぐに起業を】
https://r.nikkei.com/article/DGXMZO27324670T20C18A2XY0000
フォローがいるよね
→90％は失敗するベンチャー投資なんだから、【投資担当の失敗を正当化するための整備を】
金融機関の投資担当が、ベンチャー投資をした時に失敗しても評価されるような評価制度の仕組みをつくれよ。
アメリカにくらべ、中国と日本の金融機関からのベンチャー投資が、あまりに少なすぎる
ベンチャーキャピタルから、ベンチャー投資しにくい
構想的な欠陥があるよ 東大AIベンチャーのエコシステムを作り出してる、松尾教授のお話
https://meti-journal.jp/p/122
YouTubeにもたくさんある。質疑応答の時の回答がまたすごい、頭すげえいいなこの人
この人、さかんに
【AIロボットの開発】が、今のタイミングで絶対に来るから、ガッツリ投資するなら、今しかないと言ってる
しかも
Googleなどが開発してる【AI画像認識ロボットのピッキング作業】
→【一度覚えたピッキング技術のAIモデルが、他の分野でも、再学習させえる】と言ってる
ロボットに、強化学習AIで仕込んだ開発済みモデルを
→知識のAI蒸留
→AI転送学習
できるってことだよね
海外からの、この分野のこうしたニュースは一切みない
今、投資しどきなんだろうな
学習済ロボットAIの、AI転送学習
ヤバい世界が待っていそう
自動運転AIや、ピッキングAIなど、どんどんAI転送学習で被せていったら、何か出てきそう リクシルが、システムキッチンを作るため
AIベンチャー【ABEJA】に依頼して
「キッチンデータの分析(ただの統計処理？機械学習？)」の時短に成功したとの話
http://www.itmedia.co.jp/enterprise/spv/1802/26/news067.html
キッチンデータはAIスピーカーの肝だから
システムキッチン向けだけでなく、AIスピーカー向けにもら有力データがなんか出てくるかもね スマホの【AI画像処理】から
→【画像の特徴を解析、文字化(情報化)】して、様々な活用
https://style.nikkei.com/article/DGXMZO27149370Q8A220C1000000?channel=DF260120166490
よく考えたら
画像→【AI画像処理による情報化】→
これ何でもできるな
例えば)
ディズニーの画像を大量に読み取って、特徴量を情報化(例えばミッキーの映像を情報化)
→「ミッキーが歩く」と、文字で打ち込むと、【文字からミッキーが歩く映像をAIが勝手に映像化】
よく考えたら、これが簡単なんだよね....
AI画像処理により、
【文字を打ち込むだけ】で
AIで数秒でディズニー二時間映像が簡単に作れるようになるわけか
広告も、画像処理AIでデータを大量に取り込んで、特徴量を情報化しとけば
→【広告したい単語を、文字で打ち込むだ】けで、AIで数秒で完成品の映像が作れるようになると
電通いらなくなるな 松尾教授の一年前の公演動画
https://m.youtube.com/watch?v=7bvfl_M5vPQ
分かりやすい
→「画像処理AI」による【認識】
※ロボットが、世の中のモノを自分で認識できるようになるなど
→ロボットの「AI強化学習」による、【ロボの動きの収縮(効率化)】
※どんな新しいものでも、ロボットが掴めるようになるなど
要は、この「二つの新技術」で
世界が全て大きく変わっていくと
その1
家の中のモノを全て認識し(画像を情報化できれば、あと数年で、検索技術とあいまって世の中の全てのモノを把握可能)
↓
【ロボットの動きの収縮化(効率化)】、→ロボットがAI強化学習でモノの掴みかたや動きかたなどを学習可能であるため、最終的には家庭のモノを掴んで運べるようになる
ロボットの未来明るいなこれ
機械メーカーの前に莫大な市場が この人はAIについて
http://tech.nikkeibp.co.jp/atcl/nxt/column/18/00038/00002/?P=1
その1
【画像処理AI】の認識
その2
【強化学習AI】で→【計画の最適化(工場の生産計画の最適化)】をすればいいのではと言ってる
10年後に差がつくのは
【強化学習AI】なんだな
「教授学習AIで(データは最低でも数万件)」
→「AIが最も効率のいい回答」を用意できるようになったと
東大の松尾教授は
→強化学習AIで【ロボットの動きを最適化】しようと言ってる
この記事の社長さんは
→強化学習AIで、【会社の行動計画たてようぜ】と言ってる
要は、使い方しだいなのかな？
【強化学習AI】で最適化ができるんなら
【AI機能に特化した最適化】もできるのかな？
たとえば
世界中の【学習済AI】をたくさん持ってきて
↓
ひとつの課題を設定して、課題を解決させる時の【多種多様な学習済AIの挙動】→強化学習AIで学ばせる、AI蒸留と強化学習でどんどん最適化してくとか
【AIの回答そのもの】を、さらに強化学習で最適化していったほうが性能上がりそう なんだか良くわからんが、効率的にやるなら
まずはロボットで、モノを掴む【強化学習済AI】を、東大教授かなにかどっかに作ってもらって
それをAI蒸留して、製造機械メーカーにばらまいてそれぞれの分野に使ってもいいくらいでは？ 中国のAI研究者
【年収6000万~7000万】が相場に
https://aishinbun.com/comment/20180301/1179/
AI研究者は学生を含めて世界で30万人
そのなか、需要は現状でも100万人
日本の全国の国立大に
数名ほどずつ、最長で三年~七年程度の【期間限定「教授」枠】を大量につくって
【AI教授の肩書き】を全国の大学で量産して、アメリカや中国、ロシアにばらまきませんか？
Googleなどシリコンバレーも、軍事研究がらみとリンクして出てきてるわけで
今回の産業革命こそ
【社会の仕組みを理解した日本が、旨い汁だけ上手に取り込んで、明治維新のように世界で一人勝ち】
これを狙おう
世界中の軍事国家が
有り余る軍事費で【元教授の肩書き】を持った日本の研究者を勝手に育ててくれるぞ 中国の無人倉庫と、無人配送のシステムはすぐに調査研究すべきでは？
よくできたシステムなら、あなどらずすぐにパクろう 中国の技術スゲーなんて話、もう英語圏ではずっと前から言われてんだよ
でも日本では中国のポジティブなニュースは全然報道されない
同じ人種の近隣国が面白いものだしてるって知れば
日本の知識層も興味がわいてアイデアがひらめきやすくなるはずなのにさ
かわりに日本に流れるのは尖閣に中国船がきたとか、そんな話ばかりだったね
アメリカさんが実効支配してる日本に何を期待してるか、わかるってもんじゃないですか
親米の現地民を米兵の手足にして人種の近い近隣国と戦わせるのがアメリカの戦争の流儀だから
中東だってアメリカ兵以上に米軍に訓練を受けたイラク人兵がめっちゃ死んでた https://www.sbbit.jp/article/cont1/34611?page=2
【耳】も人を越えた..
「イスラエルのAIベンチャー【3D Signals】」
「複数の騒音」が混じり合う工場などの環境で
→AIが「超音波センサーから集めた情報」から、正常値とは違う機械の稼動音を判別し、故障を事前検知
超音波センサーだって....
3D Signalsと早く提携して勝負じゃね？
目だけであれだけ、ベンチャー出てこれたんだから
【耳も人の能力を越えれば】
ベンチャーが勝負できるサービスが爆発的に広がる Google
【撮影した画像】
→文字情報としてAI認識→検索
そろそろ実装間際
http://japanese.engadget.com/2018/03/07/google-lens-pixel-android-ios/
そこらのモノを撮影したら
→アマゾンや楽天で変えるサービスを取り扱う国内ベンチャーは、そろそろ動き出すべき
もうスマホでいける
そもそも
AIとARの技術を、業界みんなで持ち寄ってカイゼンをそろそろ検討すべき
【画像→AI情報化→画像に戻す】
これがいけるんなら
前提1 )【AIがレンブランドの新作を書ける技術がもう確率されてる】
適当に【ディズニー映像や、ジョジョの画像】をAI で取り込んでおけば
→なんでも【ディズニー画像、ジョジョの画像】にできる技術はもう整ってる
Googleで適当にカメラとって、AI画像処理で文字報化して
→文字情報から、ディズニーやジョジョの画像に変えることもできるようになってるわけで
あとはデータを集める手間、資金なんだから
業界でデータ持ち寄って、AI蒸留で作ったほうが楽なんじゃないの？
水道や電気を使わせるように
開発費は、そのAI完成物の利用者から吸い上げればよろし 半導体とかITは流れが早いからレイオフできない日本じゃ無理
中途半端な物しかつくれん Google
「AI転送学習、AI蒸留」ができる【Cloud AutoML】
https://forbesjapan.com/articles/detail/20047/1/1/1
【自分たちの用意した動物園の檻の中でで顧客を踊らせるような形】でサービスを展開しようとしてる
こんな簡単にできるんなら
Googleやアマゾン、マイクロソフトやアリババ、テンセントのAI持ってきて
→自分たちでAI転送学習したほうがいいだろ
むしろ、AI転送学習ができる【場】を作って
→そこで世界中の研究者や企業が、勝手にGoogleやアマゾンのAI成果物を持ってきて、AI転送学習できる環境を作らせたほうが成功できる気がするわ Googleの【Cloud AutoML】のAIサービスって
要は、Googleが「AIの大きな井戸」を掘って、皆を並ばせて「AI水を配ってるようなもんだろ
→この先は、Googleやマイクロソフト中心のAI井戸インフラ社会の未来
みんなで、技術と金を持ち寄って【AIの上下水道】ひこうよ
AI上下水道の蛇口から出てくるAI水を使ったぶんだけお金支払ったほうが健全よ
どうみても、AI転送学習が主流になりそうよ
AI転送学習が、なんだか人間の遺伝情報みたいな感じになってきたじゃん
Googleが配給するAI井戸にならび続けるの？ アマゾン以外でみる、東京の消費の未来の話
http://www.itmedia.co.jp/business/spv/1803/09/news014.html
30台以下の若者多いな..
むしろ東京は【若者過密破綻、子供過密破綻】を起こしてらっしゃる
http://image.itmedia.co.jp/l/im/business/articles/1803/09/l_mf_iwasaki01.jpg
こんな状況だから、日本は少子高齢化対策を全く検討すらしないんだろうな..
都内の連中が、人口問題経済問題で、あまりに無能すぎて腹立ってくる
いい加減対策の議論だけでもしようよ.... 人口問題研究所がまとめた
【世界の人口ランキング】
2015年,2050年,2100年
http://www.ipss.go.jp/syoushika/tohkei/Popular/P_Detail2018.asp?fname=T01-16.htm&;title1=%87T%81D%90l%8C%FB%82%A8%82%E6%82%D1%90l%8C%FB
%91%9D%89%C1%97%A6&title2=%95%5C%82P%81%7C16+%90l%8C%FB%82%CC%91%BD%82%A2%8D%91%81F1950%81C2015%81C2050%81C2100%94N
上から順に
→中国
→インド
→アメリカ
→【インドネシア】
→ブラジル
→【パキスタン】
→【ナイジェリア】
→【バングラデシュ】
→ロシア
→日本
→【メキシコ】
→【フィリピン】
→【エチオピア】
→【エジプト】
→【ベトナム】
おそらく、そのまま経済大国の順位に繋がっていくよね
インドネシア、ベトナム、フィリピン、メキシコは改正TPPもからみ、日本の生命線
パキスタン、バングラデシュってマジか....
ナイジェリアも重要ね 2050年の人口予想
インド 16,5億
中国 13,6億
ナイジェリア 4億
アメリカ 3,8億
インドネシア3,2億
パキスタン 3億
ブラジル 2,3億
バングラデシュ2億
コンゴ 2億
エチオピア 1,9億
メキシコ 1,6億
エジプト 1,5億
フィリピン 1,5億
タンザニア 1,4億
ロシア 1,3億
ベトナム 1,1億
日本 1,0億
ウガンダ 1,0億
トルコ 0,9億
ナイジェリア、インドネシアは知ってたけど
パキスタン、バングラデシュはマジ？？こんな伸びるのか.. アメリカ
ブロックチェーンの資金集めをする企業を
【評価する仕組み】をつくるベンチャーが資金集めに成功
https://forbesjapan.com/articles/detail/20109/1/1/1
日本はまた負けるのか....
ブロックチェーンのそれっぽい評価制度をはじめに作った国が
世界からの資金集めに勝利する
先に成功させた国が、資金集めでもぶっちぎりの状況になるぞ 日本は観光だよ
情報技術は海外に作ってもらって買えばよい 日本企業がダメダメなのはわかるけど
シリコンバレーの企業って過大評価されすぎてない？ マクド原田じゃないが、米企業も経営者もほとんどが
日本以下のクズだよ
まあ数多いし代謝してるからマシなのが出るだけで >>900
アメリカ企業の経営者はクズというか病んでる
アスペルガーやサイコパスっぽいのが多い 【AIディープラーニング】
→「認識能力」のアップ
→ロボットが認識能力を使い何でもやれるように
https://iotnews.jp/archives/87813
松尾教授が例えばなしとして
「AIディープラーニングで、ロボットが勝手に物を認識して、自然に物をつかめるようになっていく」と言ってる
個人的な見解だけど
大量にデータを読み取らせて、AI認識能力を上げたロボットが、物をつかめるようになる。
→ただ、処理に負荷がかかって、処理が重くなる
↓
【これをAI蒸留、AI転送学習】すると
AIも良くわからないが、物がつかめるまま、処理も軽くなる
「AI蒸留」で、AI自身も良くわからないまま【物をつかめるという機能だけのこる】
まるで遺伝子でつながった人間みたいだな
確かに、ものをつかむのに人だって意識なんてしてないし、うまくつかめないのは赤ちゃんのときだけ
いろんなものをAIディープラーニングで鍛え上げて、
AI蒸留やAI転送学習で、処理を軽くして機能だけのこしていけば
人間のように何でもできるようになるのかな？ AIを普及させるには、余剰人員を解雇できる雇用システムが必要。
だから、解雇規制を撤廃しろ。
そうしないとAIで日本は世界に遅れるぞ 技能と技術を混同してしまった悲劇
工芸の世界なら技能の習得に時間が必要だから先行者に大きなアドバンテージがあるけど生産技術の進歩は誰でもできるようにすることだから後発でもまとまった資本があれば一気に大逆転できる
それに気付いた時はすでに遅し 「AI蒸留、AI転送学習」のことを
→メディアが【AI追加学習】と言い出したぞ..
http://tech.nikkeibp.co.jp/atcl/nxt/column/18/00001/00168/
要らない言葉がどんどん増えていく
でも【AI追加学習】が一番しっくりくるな
追加学習の機能1
→AI学習済モデルに、上乗せで機能追加できる、やりよう次第で性能がさらに伸びる
追加学習の機能2
→【負荷が軽くなる】、まるで遺伝子のように機能だけが上手く残る
(始めはものすごい苦労して、モノを掴むために脳機能をフル活用した赤ちゃん→大人が、何も考えず脳機能を使わずモノをつかめるようになるのと似てる)
追加学習の機能3
→Googleアマゾンが数百億かけて作ったAI学習済モデルを勝手に持ってきて、AI追加学習をかけると、盗作履歴すら消えてしまう。
もう自作で作ってる場合ではないでしょこれ。Googleアマゾンより、さらにオープンなAI追加学習環境作ったとこの勝ちじゃない
AI開発のルールが変わってしまったよ
暴論を言えば、2ちゃんねるのような【AI追加学習の場】を作れば、個別で開発してるGoogleアマゾンやアリババはついてこれなくなる なんかだんだん見えてきた
強化学習AIは
要は「人とは異なるルール」に基づく【課題解決の最適化機能】なんだな
課題:モノを掴む
【手順1 強化学習AI】
→強化学習AIで大量に情報を読み込ませ、【人とは異なるAIのルールに基づいてモノを認識】し、モノをつかめるようにな？
【手順2 追加学習AI(AI蒸留、AI転送学習)】
→「元の強化学習AIの回答(学習済モデル)」を、別のAIが別のデータを使いさらに最適化。
適当に言ってるが
ものすごい計算と負荷をかけて、モノの掴み方、認識機能を覚えた初期AI
→次のAIが追加学習で、初期AIの認識結果の回答だけもらって、さらに最適化
言葉を話したり、モノを掴むために
はじめはものすごく脳機能に負荷のかかる赤ちゃんが
大人になると、モノをつかんだり言葉を話すのに、脳をほとんど使うことなく負荷も軽く反射でやれるようになるのと似てるのかな？
AIの機能を、追加学習AIでガンガン育てられそう
イメージとしてはAIがAIを育てる感じで 【Sticker／スティッカー】という仮想現実サービス
https://a.excite.co.jp/News/it_g/20180314/Ignite_119994.html
このアイディア、次世代SNSの主流になりそうだな
LINE、テンセント、フェイスブックがあっさり全滅の可能性も
その1
→AI画像認識で、カメラにかざした対象物を文字情報化し、勝手に検索(ここはGoogleのサービスもってこればどのベンチャーでもやれる)
その2
→カメラ上の画面に、【検索結果の文字や絵が、仮想現実処理されカメラ画像に重ね合わされ現れる】
https://s.eximg.jp/exnews/feed/Ignite/Ignite_119994_7.jpg
サービスはここまで
アメリカの開発者はこのサービスの肝を全く理解してないが
このサービスのすごいところは、SNSに基づく【地図情報との重ね合わせ】
これまでの【仮想社会の検索】→Google、マイクロソフト、バイトゥ
インスタもそうだけど
→【地図情報も絡めた現実社会の検索】を、Googleからこちらの新サービスの方向に奪っていく可能性も
SNSと現実社会の検索市場を、かっさらいそうな
この将来性のヤバさ....
国内ベンチャーの【グラフティ】にも頑張って欲しい アイディアがすげぇ
米ベンチャーの【Bose】
https://japanese.engadget.com/2018/03/10/bose-ar/
サングラスで読み取った外国語の情報
→【耳】から母国語で聞き取り
これはいけてしまう
国内ベンチャーはパクりでええわ、絶対に売れるもん 大前さんって言う人
こんな腐りきった逃げ切りジジイだったっけ？
現状の腐りきった東京都内の低起業率と、老人福祉に偏りすぎた低出生率社会を維持しながら【美しい衰退を】だと....
http://www.mag2.com/p/money/412000
ふざけんなや....トンキンの老害が........
てめえが褒め称える中国は、一極集中都市の香港はいまだにユニコーン企業0、東京の三社を下回るユニコーン企業０。香港も最近一社かそこらでてきたのか？
一極集中都市の香港は、マンション開発と不動産価格の話しかでてこない
まず美しい老人利権を改善して、出生率改善をやろうよ
TPPをまじえて、中国の成長率を上回るであろうインドネシア、ベトナム、フィリピンとの結び付きも改善できるし
東京利権を一掃すれば、起業率やユニコーンなんてすぐに改善する 👀
Rock54: Caution(BBR-MD5:7bff9ed63942b4cd01610d20b2c06e65) レス数が900を超えています。1000を超えると表示できなくなるよ。
