【AI】首相「AIが時代切り開く」、アイサム開幕
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人工知能（AI）の活用をテーマに日本経済新聞社が主催するグローバルイベント「アイサム（AI/SUM）」が22日、都内で開幕した。初日は安倍晋三首相がビデオメッセージで「AIこそが次の時代を切り開く大きな鍵だ。官民で総力をあげ、世界の第4次産業革命を日本がリードしていきたい」と訴えた。24日まで開催する。
アイサムでは人とAIが互いに理解し共に進化する「共進化」をキーワードに、産業への活用法などを幅広く議論する。ものづくりとAIの融合や、貧富や地域間格差の拡大といった課題解決にAIが役立つかどうかもテーマとする。
世耕弘成経済産業相と平井卓也科学技術相が基調講演する。NECの新野隆社長、楽天の三木谷浩史会長兼社長ら企業トップも講演する。
多くのスタートアップ企業や五神真東京大学総長、メディアアーティストとして知られる筑波大学の落合陽一准教授ら大学関係者も参加する。
政府は今夏に「AI戦略」をまとめ、AIやデータを活用して人手不足など社会課題の解決をめざす。6月に大阪で開く20カ国・地域（G20）首脳会議でも主要なテーマとなる見通しだ。
2019/4/22 9:28
https://www.nikkei.com/article/DGXMZO44023990S9A420C1MM0000/ >>70
プログラミングを学ぶならOS、コンパイラ、データベースエンジン、分散システム（仮想化含む）、ミドルウェア、
ゲームエンジンを作れるぐらいは目標にしたほうが良いだろう
ハードウェア側（電子工学専攻）ならCPUの設計もやったほうが良い
OS/コンパイラ/データベースエンジンのコーディングは一般に考えられるほど難しくはない
さらに大学に教えてくれる教師がいれば間違いなく作れる
独学で一から勉強するしかない前提なら難しいだろうが、何のために大学が存在するか意義を考えるべきだ
Navier-Stokesやフーリエ解析を高校生が独学で学ぶのは大変だが、講義を受ければ大体の学生はできるよう
になるのと同じだ
これはOS開発も同様で、独学ではなくコースで仕組みが詳しく分かり、特定のプログラミング言語に習熟していれば
良し悪しは別としてコーディングはできるようになる
海外でOS、コンパイラ、データベースエンジンが続々と発表されるのを不思議と思ったことはないか？
開発者の全員が一から独学でやってるわけではない
だから大学は素晴らしい機会を与えてくれるし、それだけ専門教育機関の卒業生は高く評価される
むしろCS学部を5年制、6年制にしたり、高専を7年制大学に格上げしてもよいぐらいだ >>70
Linuxを実装するのが難しい（実際は面倒だがクロスコンパイルやドライバを考慮しなければ不可能という程ではない）からOSをコーディングできないと決めつけるものがたまにいるが、
OSのコースでは、OS内でのページ・（仮想）アドレス・キャッシュ管理・ファイルシステムが中心であり、少し学べば分かる程度のものだ
Linuxと同等なOSを実装する講座は知らないが
アメリカのCS学部で実装する場合の目安は、最小機能を使って5000行〜20000行ぐらいだろう
ブートローダーはアセンブリ言語、リンカースクリプトで作り込んでも良いし、C言語を使うのもよしだ（Intel/AMDのマニュアルを見ながら）
知識としてはパターソン・ヘネシーCODの第５章を理解すること、独学ならOS系の本（Tanenbaum）を読むことだが
講義を受ければその時間は節約できる
コンパイラは計算理論やインタプリタは避けるべきで、エイホのCPTT（ドラゴンブック）を参考にしたコーディングをするのが多いようだ
ドラゴンブックの後半の章は最適化で知っておくべき技法が詰まっており、安易に処理系の実装と
を作ろうとするのではなく、アセンブラのコード生成（第８章）あたりを忠実に再現しないと本来学ぶべき
スキルが身につかないので気を付けるべきだ
データベースはウルマンのDSCBを読めばコーディングは難しくない
https://www.amazon.co.jp/Database-Systems-Complete-Hector-Garcia-Molina/dp/0131873253
ストレージ管理とインデックス、ロック、スケジューリングは、付け加えていけば良い
ネットの情報としては、SQLiteが参考になるだろう >>71
前に見たことのある長文を貼る前に落ち着けｗ
今のAIは何をしているのか？
日本人が数十年前に発表した視覚認識のニューロンのメカニズムの理論を
NVIDIAのビデオゲーム用の半導体で実装し、深いレベルまで計算できるようにしたところ、
人間が視覚的に認識している機能が、コンピューターに出来るようになった。
これによって、統計的な分析力を自動で行えるようになった。
その応用は色々な分野に適用されるが、中でも一番大きな利益を生み出すと
期待されているのは、GAFAが世界レベルで構築したクラウドのビッグデータを
分析し商材に活かすというものだ。
だから、IT土方のようなマンパワーは不要だし、重要なのはデータであり
それを分析するデータサイエンティストなんだよ。
日本は国が忖度するレベルの社会主義国家なので、そんなAIが分析した真実を
ビジネスに活かすことは出来ない。なぜなら、日本の社会主義利権こそが、
ビジネスの妨げになっているからだ。
政府は自分達を殺すような真似は出来ないからAIを活かすことも出来ない。
自分に票をくれるジジババをリストラするようなAIを許せるわけがないからだｗ ハッカーに優等生タイプが少ない理由は複数あるが、あえて一つ上げるなら時間の使い方だ
プログラムをビルドしてエラー・デバッグという経験はディスプレイの眼の前でキーボードを押している時間であり
本や教科書を読んでの情報のインプットだけの経験ではそこまでは得られない
またエラーを直したり、その途上で思わぬ発見をするのも、大量の時間を暗記や机上のインプットでなく、
コーディングに費やしたものだけが得られる
そのため生産性向上は（長年の手技の鍛錬が実を結ぶ）職人のように、緩慢・微速だ
プログラミングスキルは遅々と漸進するため、頭のキレがあまり有利に作用することはない
コーディングはまだ世の中に存在しないプログラムを誰よりも効率的に、早く創造することであり
暗記によって型にはまった思考は足かせとなる
考えながら試行錯誤をして得られるスキルのため暗記した知識以上のことができないタイプより、
発想・着想をすぐにキーボードで試す軽薄さと、失敗内容を分析できる思慮深さが混在したタイプの方が成長する
またハッカーでも、エリック・シュミットやビル・ジョイのようにコンピューターサイエンスを専攻すると尚良い
ウォズニアック、ポール・アレン、ビル・ゲイツ、イーロン・マスクのような有名所の（高卒、非伝統的学歴）ハッカーもい
ることはいるが、コンピューターサイエンスを学ぶことで成長ができることに疑問の余地はない
一躍時の人となったジム・ケラーはペンシルベニア州立大学（アイビーでない方）の学士で型にはまったエリートではない >>70 >>73
観測範囲内においてハッカーやプログラマーがまともなコードをかけるようになるまでの期間は5年間から10年間はかかっている
有名どころは10-14歳ぐらいの間にはプログラミングを初めている
例えばビル・ゲイツやイーロン・マスク、ウォズニアック、Tim Sweeney（コーディングをはじめたのは11歳）もそうだ
むしろプログラミングをまっさらか初めて３年以内にOSSで業績を上げた人間がいるなら列挙してみると良い
既にハッカーの素質を開花させたコーディング歴5年以上（趣味も期間にカウント）のオタクでもない限り、ハッカーやプログラマーを企業内で人材育成するのは不可能に近い
営利を追求する企業内で5年間も業務に従事させずコーディングやCSの勉強をさせること自体がいかにナンセンスかは論じるまでもないだろう
Linuxのコントリビューターにはドイツ在住のプログラマーである岩井隆（Ph.D SUSE Labs, SUSE Linux Products GmbH、博士取得後にErlangen–Nuremberg大学で研究者をしてから現職）がいる
ALSA（Advanced Linux Sound Architecture）を担当しているということだ
The top 10 developers contributing changes to the kernel were:
Name Number of changes
H Hartley Sweeten 1,456
Geert Uytterhoeven 1,036
Arnd Bergmann 877
Al Viro 782
Takashi Iwai 735
Lars-Peter Clausen 729
Mauro Carvalho Chehab 714
Ville Syrjälä 707
Linus Walleij 661
Dan Carpenter 631
リーナスは大学卒業（修士まで）直後の1997年に渡米している（Linuxは大学と大学院の間に開発）
Linuxそのものはアンドリュー・タネンバウムのMINIXの再発明であるため厳密にはオランダにも関係がある
高校・大学在籍中に大量の時間をコーディングに投じるか、数年間無職をしてOSSのプロジェクトに集中する事例がある ID:xklyTMN/
こいつは連投するだけのボットかよｗ
日本人はオウムみたいにインプットしたことを吐くだけなのなｗ >>70 >>72
Googleの強みであるコア・コンピタンスはコーディングによる最適化だ。議論する余地はないし、その程度の知識だと議論にさえならない
Web系でも電気代やサーバー代（キャッシュサーバー等）を下げるための技術が
必須であり、そうしたノーハウが生き残りを左右しかねない競争にさらされている
Googleが年間(2014)に購入するサーバー機器の総額は〜１兆円($10B)とされているが
Microsoftの同時期のサーバー機器購入額も１兆円程度と推定される（時期にもよるが調べた期間ではGoogleより多い）
2009年にFacebookは通信帯域に月5000万円、電気代に月１億円、週2億円の新たなサーバーを購入している
とされる
http://www.slate.com/articles/technology/technology/2009/04/do_you_think_bandwidth_grows_on_trees.html
GoogleがYoutubeを買収(2006)した際に、Youtubeは巨額の赤字体質だったが黒字に転換したとされる
(2000億円で購入した企業の価値は10年で８兆~10兆円程度に上がったとされる)
http://www.morningstar.co.uk/uk/news/161775/why-$100bn-youtube-is-googles-hidden-gem.aspx
最適化されたプログラミングによって計算量を減らすことで、電気代や、新規のサーバー購入代を
減らし、それが儲けを左右することになる >>70 >>72
Googleの2017の３半期分の税引き前の利益が、$19,175 million（２兆円）とすると、
例えばサーバー購入費用が倍になれば（年間２兆円）、かなりの業績押し下げ要因となりえる
１兆円が２兆円になるぐらいなら赤字にはならないが、かなり厳しい決算となる
大半の企業は最適化のレベルをGoogle並にするのは難しく、3〜5倍のサーバーの購入が必要と
なるだろうから赤字になる。このことからGoogleと同じレベルの検索サービスを提供する難易度は高い
計算リソースは有限であり、サーバーの購入や電気代も有限どころか死活問題となる
このことから計算量の圧縮は企業の稼ぐ実力に密接に関係してくる
Googleの消費電力量は2.6億ワット/時（260メガワット/時）という報道を見たことがあるが、
規模から推定する限り少ないと考えることができる
Googleはかなりの最適化をしているわけで、日本のIT企業が同等のサービスを提供してGoogle並の
電力消費量に抑えるのは難しいだろう >>70 >>72
悪いがデータサイエンティストの需要は多くないし、数はそんなに多くいらない
米企業でのデータサイエンティストは統計、工学、応用数学の博士あたりが必要とされるのであって、大量生産型は一年で生み出せるハリボテで
ネットに掲載されたチュートリアルのハローワールド程度のことしかできない自称ばかりで、これ以上作っても時間の無駄だ
無知な人間を騙す教育ビジネス屋が跋扈しているので、そうした広告を信じると騙されるだけだ
本当に活躍をしたいなら博士号をとって、統計的技法や分析の経験を身につけることだ
それとAWSはトレンドを見た限りではマイクロソフトがいずれ追い抜く見込みだ
AWS等のクラウドは仮想化技術のため、仮想マシーン、ローレベル、OSの知識は不可欠であり、これは理論ではなく実践だ（Intel/AMDの開発マニュアルとらめっこしながら地道に実装していく）
GPUやベクトルモデルのコーディングも実践が重要で、簡単な並列モデルをそのままコードしたつもりでも必ずしも動かない（ハードウェアがサポートしていない） >>76
>ID:bVlKf9Da
自ら書いてる内容（そこからすけて見える知識・バックグラウンド）がコピペ程度の対応で十分だと見られているという発想を持つべきだろう >>80
いや、おまえのコピペは何の反論にもなってないから
知能がないロボットって言われてるのがわからないのか？ ただし・偽物の存在であるー機械は本当は人類自体の友愛であるアイデアだ。 ZAPS.OGANIZUM.
LIKE-A-LIFEss. >>1
EUが率先して広めようとしたインダストリー4.0は
ディーゼル排ガス詐欺でヨーロッパの産業自体が
イカサマであったことがバレた上に
その間、中国を肥やしただけで過剰生産力で
ダンピングが加速した結果、危機感を抱いた米国に
ファーウェイの娘が逮捕された。
今、企業が欲しいのは、少数のデータサイエンティストであって
たくさんのIT土方ではない。
この上で政府箱物事業してもムダなんだよ。 daigomi-mo-allllllll^^^ll. ＮＨＫ日本反日協会は
パヨク（ゴキブリ在日韓国人）
が乗っ取って支配しています daimage-100.ap100000-cp-10000000. daimage-100.ap100000-cp-10000000. >>86
>いや、おまえのコピペは何の反論にもなってないから
>知能がないロボットって言われてるのがわからないのか？
では聞くが
>なぜGoogleのAIやNVIDIAのGPU、Amazonのクラウドが勝っているのか？
>それは、根底の理論の強みがあるからだぞ。
と書いてあるが、強みを出した○社にしかない理論が何か、それがどれだけ競争力に貢献したのか具体例を上げて説明できるのか？
それができないなら議論するほどの価値はないし、貴重な時間の無駄だ 凄い技だ・・・・・人間の知能を超えているAPU最高ダス 俗に云おうとされるは人間複製装置の大生胎生期であるコモンドSである カナ切り・ｈ・８００００００00000000000． AI観光農業でやっていくのか
タイより格差ひどくなりそう 本当にすごいほど落書きが出た・アーマードコア9省だ ！Qーｄｍｂ−Q!。。。。。。。・・・・・・・・。ｄｆｓなｎADFN AIに財務省のロジック喰わせると発狂するんじゃね？ >>79 >>80
CSで理論屋というと、ひたすら数学的証明をやる連中を指す全く実践からかけ離れた浮世離れした分野を想起するが（そうした連中の市場価値は低い）
CSも含め工学の理論はだいたい数十年前に固まっており、その使いまわしで大した分量もない
それに理論は理学出身者が結構やることが多いので、工学屋の使命は全く新規の理論の研究ではなく、現存するハードウェアリソースやアルゴリズムを検討して可能な技術の「新しい」組み合わせを最適化・コードして一つの製品にすることだ
深層学習やビッグデータもモデルは独創的な事はしておらず、どれだけハードウェアを最適化して経費を削減するゲームと化してきており
競争性のあるサービスを世に出すならデータサイエンティスト一人に対して20-30人のソフトウェアエンジニアが必要だろうから、米企業で主に足りていないのはソフトウェアエンジニアとなる
（機械学習を実装するならAIエンジニアと名前が変わるがやってることは過去の世代とさほど変わらない）
OSやコンパイラはあくまでアルゴリズムやモデルだし、ハードのアーキテクチャを理論と呼んでいる連中はあまり見たことがない
コピペは読解力と理解力があるなら十分にアーキテクチャと実装の重要性の例示だと分かる
>>119 の具体例があるなら夕方以降に精査しても良いが、罵倒だけで何ら建設的でなくCSや機械学習の知識も欠片も見られないなら
コピペを見ろとしか言いようがない。それで分からないなら努力してCSを少しでも理解するか、努力しても駄目なら、地味な積み重ねや試行錯誤の経験が必要なエンジニアリングに向いてないということだ >>79 >>80
CSで理論屋というと、ひたすら数学的証明をやる連中を指す全く実践からかけ離れた浮世離れした分野を想起するが（そうした連中の市場価値は低い）
CSも含め工学の理論はだいたい数十年前に固まっており、その使いまわしで大した分量もない
それに理論は理学出身者が結構やることが多いので、工学屋の使命は全く新規の理論の研究ではなく、現存するハードウェアリソースやアルゴリズムを検討して可能な技術の「新しい」組み合わせを最適化・コードして一つの製品にすることだ
深層学習やビッグデータもモデルは独創的な事はしておらず、どれだけハードウェアを最適化して経費を削減するゲームと化してきており
競争性のあるサービスを世に出すならデータサイエンティスト一人に対して20-30人のソフトウェアエンジニアが必要だろうから、米企業で主に足りていないのはソフトウェアエンジニアとなる
（機械学習を実装するならAIエンジニアと名前が変わるがやってることは過去の世代とさほど変わらない）
OSやコンパイラはあくまでアルゴリズムやモデルだし、ハードのアーキテクチャを理論と呼んでいる連中はあまり見たことがない
コピペは読解力と理解力があるなら十分にアーキテクチャと実装の重要性の例示だと分かる
>>119 の具体例があるなら夕方以降に精査しても良いが、罵倒だけで何ら建設的でなくCSや機械学習の知識も欠片も見られないなら
コピペを見ろとしか言いようがない。それで分からないなら努力してCSを少しでも理解するか、努力しても駄目なら、地味な積み重ねや試行錯誤の経験が必要なエンジニアリングに向いてないということだ 議員をAIに置き換えるべきだな
不正や売国行為を撲滅したい >>143 >>144
×CSも含め工学の理論はだいたい数十年前に固まっており、その使いまわしで大した分量もない
○CSも含め工学の理論はだいたい数十年前かそれ以前に固まっており、その使いまわしで大した分量もない 山岡俊介
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@yama03024
19 時間19 時間前
すでにネット上でいろいろ書き込みあるようだが、東京・池袋での母子２名死亡さ
せた87歳男性による暴走事故、本紙には事情通の知人から「おかしい。検察の忖度
では!?」と怒りの電話が入ったこともあり報じた。 まずは、凄腕の技術者を指導要綱づくりにどれだけ引っ張って来れるかだろうな。 流行りのキーワード並べただけで具体性がないｗ
イノベーションぁぁぁAIがぁぁぁ 安倍や麻生、二階とか桜井の首を切ってAIに置き換えろや ほんとにねぇ
公共事業の効果予測にAI導入して実際との誤差を10%以内にする
10%を超えたものは関係者を処分するとか言えば支持するのに AIってうるせーけど、安倍晋三総理の次で石破茂とかまじすんの？ >>1
同時進行
３Dプリンターの高性能化で金型産業がヤバイ
人工知能だけ特化してもなぁ、誇張に聞こえる >>1
Pythonのライブラリぐらい触ってから発言してほしいね
桜田もだけど >>161
石破も岸田も政治的な駆け引きが全く駄目だから首相は無理だね
世耕とか萩生田あたりの世代に期待 >>165
どうせ歴史は繰り返す
安倍晋三総理の無茶苦茶の、次の東京オリンピックの後始末
地元の香川の大平正芳の孫かなんかの危ない仕事が玉木とかに回ってくんじゃ
もう自民党のコア清和会ではなんもできないの見えたもんじゃん、これ せいぜいに出来るのが、自民党のコア清和会が放り出すような悪夢の
危ない仕事に政治をしないナアナア政治
ただの朝の通学の朝裁 だから政権交代があってはいかんと、利権政治だけで腐ってく とりあえずIoTの超監視社会を乗りこえないと
田舎のボケ老人や都会のバカ底辺にとっては
"スマホさまが見てる"って思わせといたほうが安全かもだが サイバーセキュリティ担当大臣がusbメモリも知らない内閣がなんか言ってる ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
