テック業界の大物が語った「テクノロジーの現在地、そして未来図」5選
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既に「テクノロジー」の意味が私には分からなくなって来ているが、どうやら「人間にとって価値ある(デジタル)情報処理(とそれを実現するソフトやハードやインフラ)」と言うくらいの意味のようだ。そこには、日本語の「技術」のニュアンスはもうない。そして、今までにない驚き(センスオブワンダー)をもたらす「テクノロジー」を「イノベーション」と呼ぶようだ。
そんな事を言ったら、人間にとって、世の中というかブラックホールなどを含む宇宙の全ての事象は「情報処理」でしかないのだが。
よく「AI時代には数学が大切」などと言うが、確かに数学的な道具立ては使われているが、機械学習は数学というより情報理論の範疇で、どちらかというと物理学から援用された概念や道具立てが多く(エントロピー、サポートベクターマシン等)、物理(特に統計力学と物性物理、それから素粒子物理)こそ必要な勉強かも知れない。
現在、深層学習は単に経験的にうまくいくという体系になっているが(それも極めて"物理っぽい")、なぜうまくいくのかについてや、既存物理学との関係性について、世界中の物理学者が関心を持ちつつあり、深層学習について更なる理解が深まったり、逆に深層学習が物理学に革命を起こすかも知れない。
そして、「情報処理」=「計算」とは、カオスと秩序の境界のことだ。そして、逆問題。
CERNからwwwが生まれたように、汎用人工知能は物理学者によって生み出されるのかも知れない。
かつて、量子力学から汎用人工知能の構築を探求したロジャー・ペンローズ は、今何を考えているのだろう。素晴らしい特集だったと思います。
全部読みましたがどれも面白く、示唆に富む記事だったように記憶しています。
個人的には3番の「イノベーションの敵」がイチオシですが。
なお、未読の方でこれから読まれる方がいるなら、この記事に載っている順番で読むと、最後がビルゲイツの記事でうまく締められているので良いと思います。
それにしても、このようにまとめでみると、錚々たる顔ぶれですね。
そして、全員いいお年頃。
今度はもう少し若い世代が語る現在地と未来図が見れたら面白いのではないでしょうか。
あ、イノベーションタブなくなるんだった…( ゚д゚)ハッ!とてもわくわくする,示唆に富む記事.
わたしの領分だと3番の「イノベーションの敵」が刺さります.
セキュリティやリスクを声高に叫ぶのは実は大嫌いなのですが…
とはいっても,たとえるなら,
1950年60年代の公害のようなインパクトの大きいこと,さらにはオゾン層破壊,地球温暖化や生物多様性のようなもう後戻りできないことは,起きてる状況自体を認識し同種のことを再演しないようにしてく必要性はどれだけ口を酸っぱくしてもやりすぎにはなりません.