松岡 佑磨

一人勝ちをみせるAdtechのCAの弱みにつけ込み、権力をもつ斜陽の企業がジャイアンのように利権をかすめ取っていくイメージのできごとだと感じました。

この成果で重要なのは、コンピュータによるシミュレーションで、ハードを使う現実世界の簡単なタスクが解けるようになったこと。 そのメリットはコンピュータは容易に並列化可能で 指数関数的に時間を短縮できること。 今回は１つの動作を2日間でコンピュータは正確に自動的に学習した。一方で、私たちは日々、無限に近い組み合わせの身体的な動作をしている。私たちと同じようなふるまいをするロボットをこの技術で作るなら、無限に時間がかかってしまう。 動作の組み合わせをどれくらいの粒度で定義して学習していくのか。 そのへんが次の世代の課題になりそう。

GoogleのTPUそして今回のEdge TPUに関して言えるのは、GoogleはGoogleがAIのインフラ(エッジからサーバーサイドまで)を全て抑えようとしていること。そして、ハードウェアだけじゃなく、ソフトウェアも独自のもので抑えていること。 ソフトウェアはTensorflowというもので、当然、ハードウェアもこのソフトウェアがあって成り立つ。逆にソフトウェアからハードすべてまで、Googleのもので抑えられるので、これからいちばんの問題となるセキュリティの問題は解決されやすくなる。 例えるなら、Googleのスマホビジネスと同じで、先にtensorflow(アンドロイドOS)を開発して、TPU, EdgeTPU(pixcelスマホ)を発売してすべて占領しようとしている。 問題は、アンドロイドOSがシェアの大部分を抑えているスマホビジネスと違って、tensorflowは圧倒的な一番ではない。tensorflowをどれだけ普及させるかが、ハードまで含めたGoogle帝国の樹立にかかっている。 ちなみに僕はtensorflowはプログラムを書きづらいので絶対に使いたくない派。 今回のGoogleのハードへの進出は良い傾向だと思っていて、NVIDIAが殿様商売をしているので、この現状をGoogleが打破して欲しい。

アメリカでは、スーパーやコンビニでも現金をおろせるので、世の中か便利になる良い流れだと思います。 一方で、貧困者を除けば現金使う人なんてアメリカにはいないので、根本的に現金を使う流れを変えていきたいですね。

ソフトバンク本体(グループ)は、ソフトウェア(およびロボティクス中心のハード)のプラットホーム、ソフトバンクを目指しているため(ソフトバンク株式会社は通信の会社)、そのIT技術群の一番の源流となる電力および電池にも投資して長い目で見て、シナジー効果を作っていきたいと考えたのかな、と思いました。

AIやIoT技術はもちろん、ITテクノロジーは電力無しでは動かないので、ビジョンファンドを通して世界中のソフトウェアの企業を育てていくプラットホームとなりたいソフトバンクとしては、電力、通信インフラにしっかりと投資していくのは当然だと思います。

GitHubのCSへの貢献度や将来性を考えると、身売りに近いですね。

AIは統計的にそれっぽく答える(ここでいう違和感ないレベル答えを用意する)のが特徴なので、この技術への応用は良いセンス。 あくまでAIは学習に使ったデータに依存する、つまり、AIが学習してないことは正常に、人が思った通りに実行されないことを忘れてはいけない。 そして、すべての画像を網羅することは物理的に不可能なので、こんなニュースでAIが注目されたとしても、AIに過剰に反応してはいけない。

>検索トリガーとなる画像と掲載している商品の類似性を持たせるには、「シンプルな構図」の「色をわかりやすく一色」で「1アイテム」を訴求する画像が検索結果として優位に働くのだろうと想定されます。 その通り。これがいまのAIシステムの現状。 AIを学習させるためのデータはおそらく商品、衣服単体なので(1枚の画像で複数の物体を認識、識別、ラベル付けするのは現状難しい)、ごちゃごちゃしてる画像をAIは学習(勉強)してないため検索結果にネガティブな反応を示すだろう。

JHUの言語処理の研究者は、翻訳家の仕事が無くなることはまだかなり先。そして、AIが翻訳するため母国語以外の言語学習が必要無くなる、という未来もまだ先の話だと言っています。

工場や倉庫など公道とちがって、管理された場所なら自動運転の恩恵は受けやすく、これからあっという間に普及するでしょう。 このような場所では、作業員などの人がICタグなど機械が認識しやすい物を身につけて、自動運転に認識してもらいやすいような配慮をしだすと、安全性や信頼性が増し、さらに工業の自動運転が進むと思います。