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米国の後を追いかける限り,先頭には立てない.ソフトウェアは一握りの天才と,たった一つのアイデアで世の中をひっくり返すことができます.ディープラーニングにしても,その枠組みである多層ニューラルネットは以前から存在し,その欠点を細かいアイデアで克服したことで一気にメジャーになりました.何がきっかけで何が起きるか分からないのが科学の世界です.そういう偶発的な事象が起きやく,またそれを見逃さない環境を整えてください.
また,20代の若手の引き上げもよろしくお願いします.この点,理研は大失態をやらかしましたが,委縮することなきように,お願いします.
こういう所に優秀な学生が行きたいと考えていない、魅力を感じていないと言う現実。それが全てです。
アルゴリズム技術者さんは、アルゴリズムを書く事自体が仕事であって、それを用いて例えば、マテリアルズインフォマティクスで材料開発の成果をあげることが仕事ではありません。ここで生じる齟齬が問題なんですね。これらを利用し役立たせる側から言うと。

機械学習に関して言えば、それを用いて成果をあげる側にとって重要なのは、現場にある大量の情報を収集する大規模計測と大規模計算の融合です。ベースにある情報が少ないと、経験に基づくことになります。そして機械学習研究者は、それが対象とする成果をあげるべき分野の専門家ではないです。つまり、機械学習を持って来ればうまくいくというものではなく、各分野の専門家がうまく使いこなす必要があります。

日本のAI研究者不足は認めますが、それを補充するだけでは成果、産業の強化育成には繋がらないです。前述のマテリアルズインフォマティクス分野、オバマ政権の優遇政策で、アメリカは日本の20倍の予算がありました。アメリカを追随して日本政府が予算増額した後においてもです。なんにしろ、真正面から戦える状況ではないです。例えば、日本は計測機器技術は高いですがソフトが弱いので、解析し易いデータが取れるよう機器にフィードバックする事をセットで進める、ソフト面だけでなく、ハード面を組み合わせたそんな差別化要素が必要だったりするのではないかとも思います。

あとこの記事、AIと機械学習の違いを曖昧に扱っているのが気になりました。
どういうレベルの数学について必要だと言っているのか分からないけど(明示して欲しい)、例えば京都大学の数理解析研究所にはワールドクラスどころかワールドリーディングな研究者達がいるわけだから、そういうところと提携すれば良いのでは?使っている言葉が違いすぎてコミュニュケーションミスが起きそうだが、クリエイティブを一番に考えられれば乗り越えられると思う。
数学の戦いするの? 応用睨みつつ (やや) 基礎、っていう研究プロデュース、日本は苦手だからなぁ 本気なら、いいプロデューサー入れないと でもそういう方入れても、学者が言うことに聞くとは限らないんだよなぁ 

まずは、「世界の」って言わなくてもいい状況にしないとですねぇ
こういう、数学的な部分に興味のある学生たちの一番の懸念は、その後どうする?という点かと思います。その点、こういった形の、企業と密に繋がっていられる状況というのは、その後についての安心感があって良いですね。

「戦い方と戦う場所さえ間違えなければ、日本には大きなチャンスがある。」
ここが一番の肝になりそうです。物量、早さでGoogleなんかに立ち向かうのは、得策ではないですよね。
日本電気株式会社(にっぽんでんき、英:NEC Corporation、略称:NEC(エヌ・イー・シー)、旧英社名 Nippon Electric Company, Limitedの略)は、東京都港区芝五丁目(元・東京都港区芝三田四国町)に本社を置く住友グループの電機メーカー。 ウィキペディア
時価総額
7,215 億円

業績

富士通株式会社(ふじつう、英語: Fujitsu Limited)は、日本の総合エレクトロニクスメーカーであり、総合ITベンダーでもある。ITサービス国内首位、世界上位。通信システム、情報処理システムおよび電子デバイスの製造・販売ならびにそれらに関するサービスの提供を行っている。 ウィキペディア
時価総額
1.37 兆円

業績

株式会社東芝(とうしば、英称: TOSHIBA CORPORATION)は、日本の電機メーカーであり、東芝グループの中核企業。半導体メーカー国内最大手。TOPIX Large70及び日経平均株価の構成銘柄の一つ。証券コード6502、本社所在地は東京都港区。 ウィキペディア
時価総額
9,450 億円

業績