既成概念を打ち壊す、新たなAIの活用法。
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希少事象とは、滅多に発生することのない出来事。
それは、予測・発見するのは難しく、なぜなら予測分析するための過去データが不十分だから。
しかし今回、NECと産総研により、通常手法ではデータが極めて取りにくい希少事象の発生を、効率的に予測する技術が開発されました。
実際に開発の一端を担う者から話を聞くことで、その技術の可能性に、一社員としてはもちろん、予測分析が活発になるこの世の中に生きる一人の人間としてもワクワクしました。シミュレーションを繰り返してAIの精度を上げるという発想は、将棋ソフトにもありました。
将棋ソフト同士を対局させることにより、膨大な戦況パターンを学習したAIは、ついにプロですら敵わない強さとなりました。
人間で例えるなら、一人で黙々と考える頭ですね。ですが人と違い、想定できる状況が膨大であるため、「数打ちゃ当たる」も確率が上がります。
数値によって、直観すら擬似的に実現でき、さらに人間よりも精度が高いです。
こうなってくると、コンピュータに人間が敵いそうなところは、(1)法則や理論を構築したりシステムを設計する能力(学者やエンジニア、経営者)、(2)作り方がパターン化していない領域の試行錯誤(先端芸術やリハビリ、精神科医)、(3)身体や動作を必要とする事柄(アスリートやテレビタレント)などでしょう。
サイバー空間をレイヤーとして現実世界に重ねる「デジタル・ツイン」の発想は、いろんな作品で扱われています。
世界でこれを実現する場合、行政が率先して取り組むケースはあまりなさそうなので、IoTの浸透によるユビキタス社会化や、ARによるマーケティング領域の拡大によってなされるでしょう。NEC公式アカウントがおすすめピッカーに認定される日も近い？
「迷光」を一例に、本記事にあるような希少事象の検知は機械学習の最も苦手とする分野かと思われます。
本当にこのプラットホームシステムで、統計的分布における外れ値、つまり確率論的に起こりにくい希少事象を自動検知する(時間を短縮する)ことができれば、かなりのインパクトがあるといえる。そりゃ中の人も話だけ聞けば心高まることでしょう。
そのまま次の地震の発生時刻も予測してくれないかしら。冗談はさておき汎用性はいかに。
