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AI、何から始めたらいい?/20200205_AIMeetup
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ITO Akihiro
February 05, 2020
Technology
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AI、何から始めたらいい?/20200205_AIMeetup
2020.2.5 AI Meetup @docks神谷町
--
AI、何から始めたらいい?
ITO Akihiro
February 05, 2020
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Transcript
AI、何から始めたらいい? ~2020.2.5 AI Meetup~ connectome.design inc. / Akihiro ITO ※画像/動画は著作権で保護されている場合があります。
会社紹介: connectome.design株式会社 「科学技術を用いて社会全体の Well-Being達成のためにコネクトームをデザインする会社」 ☞ パートナー企業の発展に大きく貢献する「 AI事業の設計・立ち上げ・運用支援」 ◆AI業界との深い関わり • 日本ディープラーニング協会正会員
• 日本ディープラーニング協会創業理事・産業活用促進委員会委員長(代表:佐藤) • 内閣府「未来技術x地方創生検討会」検討委員(外部有識者)(代表:佐藤) • 環境省「令和元年度 2050年を見据えた地域の特性を活かした地域循環共生圏のあり方に関する検 討委託業務」アドバイザ(代表:佐藤) • 2019年度JST未来社会創造事業・研究開発運営会議委員(代表:佐藤) • AI研究の第一人者である東京大学松尾豊教授が CODの技術アドバイザ就任 • データサイエンティストであり、経営のプロである元インテージホールディングス宮首会長が経営アド バイザ就任
CODの主要な事業 AI活用戦略 コンサルティング “Deep Injection Program” “metabase” AI利活用/データ流通 マーケットプレイス構築・運営 資質・資源
AIに関する知恵 AI活用に関する知恵 ICTに関する知恵 事業に対する理解力 人・人脈 “ai-guild” AI実証実験・技術検証 業務提携先 • 株式会社ジェイテクト • ユアサ商事株式会社 ユアサプロマテック株式会社 • EDGEMATRIX株式会社 取引実績 • 自動車:大手トラックメーカー • 自動車部品:ワイヤーハーネス • アパレル:素材メーカー • 精密機器:複合機メーカー • 医薬品:製薬 ……
自己紹介 • 伊藤明裕/Akihiro ITO • IT/DXコンサルタント、エンジニア • JDLAのCDLEコアメンバー JDLA:日本ディープラーニング協会 CDLE:G検定/E資格合格者コミュニティ
• AI人材育成の取り組み、G検定数学対策など https://www.slideshare.net/AkihiroIto1/ 情報処理 安全確保 支援士 第007287号
なぜ、AIブーム? • AI ⊃ 機械学習 ⊃ 深層学習 • 第3次AIブーム ☞ アイデア、計算資源、ビッグデータ
出典:ニュースが少しスキになるノート from TBS https://note.com/tbsnews/n/na9a876b775d1
なぜ、AIブーム?/眼の誕生 • カンブリア爆発 ◦ 5億4200万年前から5億3000万年前の間に突如として 今日見られる動物の「門」が出そろった現象 ◦ 古生物学者アンドリュー・パーカーは、「眼の誕生」が その原因だったという光スイッチ説を提唱 •
「眼をもった機械」が誕生する ◦ 機械・ロボットの世界でのカンブリア爆発が起こる ◦ これを日本企業が取れるか? ※東京大学 松尾豊教授の講演資料を参考に一部引用 https://www.gibe-on.info/entry/trilobite/ https://robotstart.info/2019/08/27/canon-ur.html 三葉虫: 眼を持った最初期の生物
まずは、AIとはナニモノなのかを知る • 人工知能は人間を超えるか/松尾豊 • ディープラーニング G検定公式テキスト/日本ディープラーニング協会 • G検定問題集/スキルアップAI • 統計のきほん/Newtonライト
映画、ドラマ、アニメ、小説……
今、ディープラーニングで何ができる?
NFL + AWS “NEXT GEN STATS” 選手の肩パッドとボールに新たにセンサーが組み込まれ、選手とボールの位置、速度、 加速度のデータをリアルタイムで収集できるようになった。
「選手のデジタルツイン」をAIで構築 AWSとNFLの新たな提携は、機械学習などの AI (人工知能)技術を利用して、選手のけがのリスク を軽減することを目指している。この提携は、両 者が「Next Gen Stats」プログラムで進めてきた 協業に基づいている。 出典:TechTargetジャパン
https://techtarget.itmedia.co.jp/tt/news/2001/24/news06.html 出典:日経XTech https://tech.nikkeibp.co.jp/dm/atcl/mag/15/042000044/052000002/ 航空機エンジンのデジタルツイン(イメージ)
RoboRace Robocar DevBot 2.0
生活への浸透、そろそろアーリーマジョリティ • スマートフォン • スマートスピーカー • ルンバ • テスラ ……
「使ってみないとわからない」 @San Diego
XAI: eXplainable AI 「説明可能なAI」 • AIが「なぜそのように判断したのか?」がわからない ◦ 画像認識「どこの特徴を見て男と判定したのか ?」 ◦
スマートスピーカー「ごめんなさい。もっと勉強しておきます。」 • 人間にわかる形でのフィードバック ◦ ルンバの間取り図作成、掃除履歴 ◦ テスラの周辺認識
Roombaの進化 レベル2からレベル3へ(たぶん) Roomba i7と780(6年前購入)
XAI: TESLA Model3 周辺認識
XAI: TESLA Model3 自動運転での車線変更 movie
最後に。仕事/生活環境の変化 • 〈インターネット〉の次に来るもの/ケヴィン・ケリー • シンギュラリティ/レイ・カーツワイル • ワークシフト/リンダ・グラットン • LIFE3.0/マックス・テグマーク