【ＡＩ】人工知能、幻滅期へ ガートナー「ベンダーに丸投げやめろ」［10/25］
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ガートナージャパンは10月25日、技術の成熟度や社会への適用度を表す「ハイプ・サイクル」の上で、人工知能（AI）が流行期から幻滅期へと差し掛かっているとする見解を公開した。
同社は、「ここ数年で多くの企業がAIを試行したが、2018年後半から一連のブームは去りつつあり、市場ではAIの捉え方が冷静になってきている側面が見られる」と現状を分析。
市場が冷静になることで、19年以降には流行期から期待度が急速に下がっていく幻滅期に入っていくだろうと予想する。
「幻滅期に入るとはいえ、今後も重要なテクノロジーであることは変わりない。幻滅期は『これからが本番』という時期。企業はAIをより冷静に捉え、より戦略的に推進する必要がある」（同社）
企業のAI推進の実態や今後について、ガートナーは次のようにも分析している。
「昨今、経営者が単に担当者に『AIの導入を検討せよ』という指示だけを出し、現場もAIの提案依頼をベンダーやシステムインテグレーターに丸投げするといったことが散見される。そうではなく、企業自らが戦略的意思を持ち、中長期の観点で自らリスクテイクすることを覚悟の上で推進するべきである」
「10年後、AIを『導入する』と捉える時代から、自分たちで必要なAIを作り提供する時代へと変わる。早期にAI関連の人材投資を加速し、自身でAIを操るスキルを獲得する準備が必要だ。そのためには人事制度や報酬面を見直さなくてはいけない」
■ハイプ・サイクル上のAIの位置が幻滅期へ
http://image.itmedia.co.jp/news/articles/1810/25/ki_1609376_gartner01.png
http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1810/25/news094.html AIのインフラは有限
つまりお前らが期待するようなシンギュラリティは来ない
水車から永久機関を望むようなものだ 流行りの熱が冷めたと。
ま、上が活かし方も分からん文系なアホでは丸投げにもなるわな。 炭水化物奴隷に勝る低コストな汎用AIはないｗｗｗｗｗ >ガートナージャパン
何の会社かと思ったら、コンサル会社。
文系が何か分かったような事を言っているwww ディープラーニング
多大な時間と労力を費やして、
使えるのは、画像認識等、限られた分野のみ >昨今、経営者が単に担当者に『AIの導入を検討せよ』という指示だけを出し
まさにうちの会社やな。戦略0。 経団連がやっとパソコンをデスクにおいて、やっとメールを受信するくらいだから
AIなんてまだまだよ ノードの数とその処理によってＡＩのレベルが変わると思うけど
コンピュータの処理能力が上限で停滞しているなら幻滅期とも言える。 このブームはいったい何だったんだろう。誰が仕掛けたんだろう。 コンピュータの利用って、１０年周期ぐらいで、
毎回こんな感じの繰り返しでしょ >>10
処理能力とAIの能力が比例してるわけじゃないから、コンピュータの性能を上げたところで必ずリターンがある訳じゃない
それっぽい演算が出来るようになって、計算資源を大量に突っ込めばもっとそれっぽいものが出来るようになったけど、結局"それっぽい出力"から抜け出せてない
って誰かが批判してたな >>11
ディープラーニングで将棋かチェスやったIBM？（適当） 日本のTVじゃいまだに「日本はこの分野で遅れている！」みたいな論調です 機械学習≠AIだと思う。
AIなんぞ、あと数百年先だろ。 この手のスレでは、AIなんて30年前から基本的には進歩してないのだから期待するなと散々言って来た。
それでも頑なに否定して、「もう仕事しなくて良いんだ」みたいなのばっかりでうんざりしてたわ。 >>20
シンギュラリティの夢が見れただけでよしとしよう >>18
AIの歴史は「これはAIでは無い」の繰り返しだ
推論マシン然り自動学習然り AIも使いどころをうまく考えれば有用だけど、
Pepperが実現したかったみたいな事はちょっとまだ無理じゃねとか思う IBMはワトソンヘルスに多額の先行資金を投資してるっぽいけど大丈夫なのかね しかしながら画像認識ってのは10年前は夢のまた夢だったので
ディープラーニングってのは凄い技術だぞ
囲碁もコンピュータが人間に勝つのは絶対に不可能とまで言われてたからな 逆に言うとAIは導入を試行する程度には研究開発が進んでるって事？
IoTなんかは「いっちょ噛みさせろや」の傍観イナゴ企業が集まって怪しげなコンソーシアムが乱立するものの
先陣切ってリスクを背負い開発を進める企業は少なく結局大したものは出来ていない気がするのだが 強いAIの夢を見せて商売道具としての弱いAIを売る
が、投資対効果はそれほどでもないので数年もしないうちに化けの皮が剥がれる
ネット黎明期も同様にWebサイトが乱立したが… そういえばセカンドライフが世界を変えるとかって言ってたよな >>25
そうなんだけど、ただ手軽さが無いんよね
専用ハードてんこ盛りでやっと実現可能ってハードルが高いわ 働かない星ってのが999であったな
太り過ぎて家が破裂っしまくるのをロボットが直して回るという 俺なんて３０年もニューロコンピュータの研究をしているぞ
何の成果も無いが年収１５００万ですまんｗ >>29
専用ハード？
GPGPUの事か？
別に必須じゃないぞ >>31
何の成果もないのに続けるというのも人によっては苦行だろう AIがなんでも出来ると思ってる糞みたいな人が多すぎる 人工知能、ロボット、自動運転、民間宇宙開発、ドローン
いずれも
夢がひろがりすぎてる分
幻滅期に入りそう
いや少しずつ進歩はしていくんだろうけど >>31
それなりの知識を持った人間が
３０年間「成果なしパターン」を発見し続けてると考えるとそれはすごいことだぞ
お前さんは確実に未来に貢献していると思うぞ俺は 社長 「ウチもAIを導入するぞ！」
専務 「さすが社長、先見の明がおありで」
社長 「早速とりかかってくれたまえ」
専務 「おい、どっかAIやってくれる業者しらんか？」
部長 「・・・・」 >>34
投資を募るためにAIを過信させるような宣伝をしたんだから騙された人たちを責めるのはどうかと
小さな一歩に大金を浪費してでも前へ進もうとするのがトップランナーの条件なのかもしれん 指数関数だの機械の知能だの言葉を覚えるので精一杯だ。 結局のところ昔流行した人口無能だったね
投資詐欺乙です 簡単にいうと、今のＡＩは「間違い探し」に特化したコンピューター・ソフト
「極めて複雑で微妙な間違い」を識別できる
逆にいうと、それだけのもの 音声は結構認識するようになったね
コールセンターじゃ活躍してる しゃべるAI欲しいんだけどLSTMの性能が悪くて使い物にならないんだよねー
使ったことないけど 翻訳とか良く出来てる感じするけど
もっと流暢にしゃべれないのかね 人工無脳しか作れないから仕方ないね。
Googleやトヨタが億単位のクソ高いCPUとGPU積んで学習させてるのに
中小零細が開発費出せるわけない。
結果人間を雇った方が安い。 >>37
前に居た中小がそれだった
色々もうムリだと思って逃げた 人生はリベンジマッチだと思う人は、聴くべきー
この歌のサビはイケる
ガッツだぜ、愛は勝つ、それが大事
そして2018年は
『人生はリベンジマッチ』
↑
名曲、ユーチューヴ検索
★カバー、コピー大歓迎。 女性が歌ってもイイネ
ヒップホップ、クラブ等で ＤＪミックスもＯＫ−
大受けすること、間違いナシ。
全身全霊こめての、リベンジマッチ！ >>41
自分がバカですって発表して回るのが趣味の人？ >>11
AIブームなんて今まで何度も起きたし、これからも起きるだろう
単なるブームに仕掛け人なんていない
なぜならタダのブームだから AI開発は莫大な費用はほぼほぼ人件費という下民にはありがたみのないバブルだった >>11
仕掛け人はいないと思うがきっかけはある。
2012年冬のディープラーニングで顔認識コンテストで優勝して研究者・技術者の層にブームがきた。
その後に自動運転だとかalpha碁だとか大企業がディープラーニングで成果を挙げたものが報道されるようになって一般層にもブームがきた。
んで時代に乗り遅れるなの感覚で経営者の中でも広まってAIが人間に変わり人件費が安くなると思いきや、
膨大な学習データをとりそろえるのが無理なこと、研究費出すより人間雇う方が安いと経営者が気づいてきた。 商用ラインに乗ってるのはなんちゃってＡＩばっかりだからな
本番はしばらく先のことだろう
データの蓄積だけは時間かかるから地道にやっていくしかない つまり、
残りのバカから金を稼げ！
ってことですね こんな感じだよ。
農業系会社社長「時代はAI。野菜の画像から病気を見つけるのをAIにやって人件費削減しよう！というわけで作って」
システム開発会社「わかりました。病気を見分けるために資料が必要です。」
農業系会社社長「めんどいなあ。バイト用に使ってた資料(ほとんどが言葉による説明文)ほれ」
システム開発会社「違います。学習用データとして病気の野菜の画像と病気でない野菜の画像を数千万枚ほどください。」
農業系会社社長「えぇ・・・。学習用データを集めるシステム作れないの？」
システム開発会社「だから病気か病気でないかを見分けるシステムをAIでこれから作るんですよね？」
農業系会社社長「そ、そうやった・・・うーん、まあしゃあない。人海戦術で撮影するわ。」
(数週間後)
農業系会社社長「どう？できた？」
システム開発会社「見分ける精度は3割くらいですね・・。いただいた学習用画像から掛け離れた想定外のケースが多すぎるようです。」
農業系会社社長「3割とかバイト以下だし使い物にならん。今日はAIが医者では診断できないような治療法を見つけたとニュースで見たぞ。お前の開発の仕方が悪いんじゃないの？」
システム開発会社「AIが治療法を見つけた代わりに風邪でも癌だと診断するアホっぷりです。競馬で言うと万馬券を当てた瞬間だけ見てトータルでは負けてるようなもんです。」
農業系会社社長「もういいわ！AIなんかいらん！人間雇った方が安いし正確！」 >>55
3割は流石にその企業が画像処理の専門知識がないから
にわか知識でも6割は最低出るよ >>6
画像認識ってかなり汎用性が高いよ
画像認識ができるようになったら、農業なら雑草除去、害虫退治、収穫とかできるし
スーパーとかの小売店でも綺麗な並べ方のパターンを画像認識できるようになったら、自動商品並べマシーンとかできるようになるし
料理も焼き加減や盛り付けのパターンを画像認識できるようになったら、レストランも無人化できるし
画像認識の汎用性を生かせばありとあらゆることが機械で無人化できるようになる
人工知能で雑草だけをピンポイントで除草するロボット登場
https://www.fashionsnap.com/article/2018-07-11/blue-river/ AI だって全能じゃないんだから
必ず間違い (というかデータにない想定外の状況に対する誤判断) をやらかす... AI が怖いのは
なんらかの原因でとんでもない結論になったとき
人間なら「おいおい、それはいくらなんでもおかしいだろ」ってなるところを
スルーしてしまうこと >>11
2045年問題
https://eco-notes.com/794
AIブームを煽った人の一覧
AIによる「可能性」の示唆と「恐怖」の示唆を同時に行いリアリティをもたせた >>1
日本人の典型的思考パターンは、危機に慣れるとレスポンスしなくなる
まさにヨボヨボの老人のような思考パターンだ
そして今後、AI発展に少しでもネガティブなニュースが出るたびに大喜びして
技術開発や適応努力をサボるだろう
その頭の中や思考は浅はかな個人的保身への根拠の無い希望を映してるだけで、
リスク管理は微塵も存在しない
そして気づいた時には他国に追い抜かれ、置いてけぼりになり最後は
土底辺の発展途上国になる（十数年で先進国最低レベルに落ちぶれた） >>22
コンピューター自体がAIと思われていた
こともあるからな。 AIってもっと簡単に使えるようになって欲しい
画像だけでも構わないんだが…GUIでA群とB群を与えたら判定プログラムが出来上がるみたいなの ＡＩ（）（）ビッグデータ（）（）（）（）
そんなもんが最大に効果発揮するのは一部の大企業が金かけて優秀な人材が運用した場合のみ
世間の99％は導入したって何の意味もねーわなｗ AIって言葉が流布してしまったのが敗因
何がAIかもわからないまま、アホな庶民がなんでもかんでもAIにしてしまった
そうなるともう本物も偽物もまともな価値を与えられない
仕事の単価も上がらない
やってらんねーｗ >>13
周期があるとしても偽周期
実際に存在するのは、諦めない研究者と乗っかりたがりの投資家 >>24
大丈夫でしょ
データマイニングと大差ないもん 今のAIの最大の欠点は「見よう見真似で素早く覚えてくれない」こと
手順を自己探索してくれるにしてもかなり手間がかかる
あるいは見て覚える方式で覚えようとしたら、生身の人間の数千倍のデータが必要になる
覚えの悪い人間と同じくらい手間が掛かってしまう
その代わり一度決まったら物凄く働き、かつ粘り強いけどな システムの円熟期って逆だと思うけどな。
初期はオリジナルのものを作る。
んで熟成されたら出来合いのものを導入する形になるんじゃね。 >>51
もうひとつはその二年後のGoogleの、自動運転に向けた取り組みのひとつ、
写真のタイトルを付けようコンテストだよ >>66
https://www.amazon.co.jp/dp/4897979927/
画像じゃなくて数値データ分析だけど、これなんかは
昔ながらの「できる」シリーズみたいに簡単に操作を
解説して誰でもMLの統計解析ができる作りになってるよ。
大体一時間。その分析の手順を解説するとともに、
昨今のAIの大勢であるMLとDLの大まかな仕組みと歴史
について解説してる。入門としては結構良書だと思う。 GoogleのAIがコピペキュレーションサイトに勝利する日はくるのだろうか >>68
最近は、なぜいまのAIが人や生物の意識とは違うかって
本が売れてるらしいからなw もう何が真実だかわからねえw >>75
そうそう、紹介文読むとまさにこの程度のハードルの低さが理想
AIを利用した出来合いの何かじゃなくて、学習機能から気軽に弄れるのがあったら良いのになって思ってた
数値限定なら目的とはちょっと違うが、ありがとう 本質は優れた識別器なのに人間の頭脳ができると
単語感で勘違いした層が多そうではある >>26
IoTは考え方。仕組みは昔からあるものだし昔からIoTという
ジャンルじゃなくても行われてきたもの。いまのIoTは、
ドイツから始まり日本でも日本独自のものとして熟成されつつ
あるIndustory4.0に向けた産業系の取り組みとなっている。
AIは昔から導入されている。あなたがスマホやキーボードで
そんな文章書けるのもAIのおかげだよ。要するに学習データの
蓄積で振る舞いが変わるコンピュータソフトはすべてAI。
いま盛んにAIって言ってるのはコンピュータの性能向上、
それからプログラムに人の目線での分析をさせるDeep Learning
とかMachine Learningという形式の実装がほぼほぼ完成された。
いまはそういった使いやすい実装が出揃ってその成果を色んな
人がいろんな形で出している円熟期だよ。 >>2
話逸れるけど、水車って使っている人にとってみれば実質永久機関だよね。凄い発明だよな >>28
でもあの発想はＳＮＳに確実に引き継がれてる。 我々は仕事や人間関係など日々の生活で間違うことを嫌いがちだが、ペニシリンの発見のように
ある種の間違いが物事の発展に寄与し得るんだよな。間違うことができる揺らぎをもってるのが
人間の強みという気もする。 >>11
1920年代に統計学が発達して理論は揃ったが
肝心の計算が人間の手計算で実用じゃなかった
今は速度あるコンピュータ任せで分析できるようになったのがブーム 資本家の夢が「全自動金儲けマシーン」なので
それを開発できないか投資してるだけ
西欧で19世紀に無限のエネルギー源＝永久機関に投資しまくったのと似てる
で、現在どうなったかというとガソリン高騰で困ってると
一部は改善し、大多数はあまり改善しない
という結果に落ちつくだけかと 今の経営は、上がってきた数字の、高い方を選ぶ簡単なお仕事
数字が悪ければ改竄する無能世代 医療と教育分野では不可逆的に進歩してる
時にAIをあえて使わないというやり方あるが >>88
経営ってのはそんな単純なことではないよ。
そんなに簡単ならひとつでも仕事を自分でとれればそこから開業する人が続出するよ。
開業資金なんて数万だし。 分析方法を定量分析と定性分析の2つに分けた時、
これまでのAIは定性分析には役に立たない
なぜなら統計駆動なので何かしらの方法でPCで扱える必要があるからだ
画像は多次元数列
文字列はC言語ぐらいの原始的なレベルでは数字 例えば A は61番目ぐらいに登録されている 別に汎用AIじゃなくてもAIだし現状のAIでも得意分野はあるからな
ある程度は定量的なものに落とし込めるだろうし
AIは教育が大変だが人間と違って退職しないし複製や併用も楽だから
長期的大規模に共通するもの程有利だな
ま、普及するにしてもみんなが自分で育てるんじゃなく
大企業やらが育てたパッケージを買うって形じゃね >>71
実際にコード書いてモデル作ってデータ作って学習させて実行して現実との差を検証して納品してる俺が7割-8割の精度で、かなり悲惨な状況になっても6割は出てるからだよ
画像処理を大体こんなもんだろうってやってるうちは5割、処理をしてないならデータ量次第で2割から4割
やってる俺からしたら常識だよ 騒がれなくなってそれが当たり前になった時が普及したって時だし
気づかないだけで、グーグルの検索結果はもちろんだけど
企業の人事評価やらスーパーにどの品をどれだけ何円で並べるとか全部AIで決まってるからな >>96
それは企業が最終的に責任を負ってるわけで消費者に直接恩恵があるわけじゃないよね
消費者にとってはそれがAIによるものであろうと人間によるものであろうと関係がないわけだし
ロボットがそうであるように下手に導入しても結局途上国の人海戦術に敗れる ロボットもそうだけど、普通に企業では使われている。
AIもそうだけど普通に企業では使われている。
消費者の楽というか、いまパソコンやスマホで漢字変換がないと使い物にならない。
と書いても伝わらなさそう。 ちなみにロボットがいいのは作業の正確さという面もある。
切削加工なんてロボドリルがないと無理。
どこで妙な知識仕入れてきたのか知りたい知りたい。 ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
