デジタル化により、日々の生活、ビジネスの進め方、学習の目標、さらに経済の仕組み、社会の成り立ちまで、あらゆるものがすさまじい勢いで変化しています。「どう対応していけばいいのか」、そのヒントになる「ちえのたね」をお届けします。真似し始めた人工知能C:技術で/技術が/技術を(ICT:社会・法・制度論と技術文化論)●なぜ「囲碁」だったのか。http://wired.jp/2016/03/15/the-mystery-of-go/人工知能がトップ棋士を破るまでのコンピュータ・プログラム前史。ゲーム」(チェス、チェッカー、オセロ、シャンチー、将棋など)。サイコロのように偶然が介在する余地はない。ところが演算の規模が膨大なのが囲碁と他のゲームとの違い。これを演算処理のスピードだけで対応しようとしてる間は勝てなかった。人間でも演算の規模の膨大さを理由にした成長の「壁」が存在するように。これに対し信用リスクの計量化にも使われる、モンテカロル法によるランダムなシミュレーションの技法を取り入れたところでブレイクスルーが生まれた。「1950年に考案されたモンテカルロ法は、しらみつぶしの探索法を、より少ないサンプルから統計的に解答を導き出す方法」に変える発想の転換だった。それは「知性」と呼ぶにはまだまだ遠いものだった。http://www.dhbr.net/articles/-/3551知性こそ他の動物と人間の違いを証明するもの、とされてきたが、人間以外で知性を持つモノ(AI)が生まれようとしている。情報科学的な技法の革新だけでなく、学習データの質と量、これを実装するコンピュータの情報処理力の3つの変化がセットで起きることにある」。ビッグデータが生まれ、情報処理力が爆増する一方で、情報の抽象化技術において深層学習という革新が起きている。「ビッグデータと機械学習は相互に入れ子の構造である。ビッグデータの活用には多くの場合、機械学習が必要であり、機械学習を磨くためにはビッグデータが有効だ」。そのAIと人間との違いは何か。それは、問いを立てる/知覚する/意志するの3つだ。そこからデザイン/ヒラメキ/リーダーシップといった違いも生まれる。http://www.nikkei.com/article/DGXMZO84122880Z00C15A3000000/「メーカーズ」のスタートアップ企業などの今後。「メーカーズ」たちは、モノをつくるというよりも「プロトタイピング」にフォーカスしていて、モノに落とし込むことよりも、それが実現するファンクション(機能)に特化している。新聞・雑誌は得てして従来型の思考枠組の中でたとえば「従来型のメーカーが(工場を持たない)ファブレス企業と、(モノを生産することに特化した)製造受託企業に分解されて、その中で新しい生態系が生まれている」と考えがちだが。「情報の交換が知性を育てるという世界観と、今のグーグルその他が頑張って取り組んでいる世界観とは、知性をどう定義するかの本質のところで異なっていて、思想の歴史という意味で非常に興味深い事例だと思います」。sasazamani.検索:ブログをメールで購読メールアドレスを記入して購読すれば、更新をメールで受信できます。メールアドレス言葉は、引用されたがっている。まぐまぐ!クリップの貯蔵庫です。クリップの貯蔵庫です。キャンセル投稿を送信できませんでした。メールアドレスを確認してください。メール送信チェックに失敗しました。このブログではメールでの投稿共有はできません。