シリコンバレーで見たAIとIoTビジネスの未来【2】 AIブームを生んだ深層学習モデル、実用化を阻む弱点も

コメント

注目のコメント

• 山崎 俊彦

  東京大学 大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻　教授

  ・2017年11月23日

  試していないけど、複数の深層学習器による合議制にすればこの問題は少なからず解決できると思っています。
  
  ある程度の問題がわかっていてもどんどん新しい技術を取り入れる国/企業、一つの欠点をあげつらい他が成功するのを待って導入しているのに「他国/他企業に負けた！」という国/企業。
  
  ぱっと思いつく例だと、青色ダイオードも「そのアプローチではうまくいかない」と皆が言っていた方法が成功しました。フロンティア精神や、「人はそういっても自分は信じる」という思い込みも必要。
• 千川 ひかり

  AI、ディープラーニング、機械学習の違いがいまだにわからない状態。
  AIの注目はピークであるが、実用化が上手くいかない可能性というのもあるらしい。
• 北川 大貴

  こちらの記事の中にある「ガードナーのパイプ・サイクル」見てみて、コグニティブ・コンピューティングってなんだろと調べて見ると
  
  watosonってAIじゃなくて、コグニティブ・コンピューティングなんだと初めて知りました。
  
  AIと似ているが、終着地点というか目的がちがうのですね。
  
  人に変わるものがAI。
  人のサポートを行うのがコグニティブ・コンピューティングっていう理解で良いのかな？
  
  ……ちょっともやもやするけど、勉強になりました。
  
  今後の展開を見てゆくともっと理解できるのかな？