AIは、デバッグも要件定義も従来と違う

7月21日、Softbank world 2016にいってきて

AIＸロボットの最新トレンドとビジネス活用
～関連技術はどこまで実用になるのか～

を聞いてきたので、メモメモ



・パネリスト紹介
・モデレーター紹介

第三次ＡＩブーム？

１：１９５６－７４
　　　ダートマス会議
　　　ミンスキーとか
　　　探索・推論

２：１９８０－９０
　　　ネオコグニトロン
　　　エキスパートシステム
　　　知識表現
　（９０－　ニューロ・ファジー）

３：２０１０－
　　　深層学習
　　　２０１１　Jeopardy
　　　２０１６　alpha go

　　・データがたくさんある。
　　　ビジネスモデル
　　　データＶＳアルゴリズム：卵が先か、ニワトリが先かとおなじ
　　　アルゴリズム、データ、ハードが臨界点を超えた

Watoson：最先端のコグニティブビジネスを創出

何が世界を変えているのか
　　研究開発：ハード、データ、アルゴリズム
　　ビジネス戦略：国家プロジェクトでなく企業
　　人類にとっての人工知能：楽観的にわくわく

ＡＩ　ロボットの分類
　　汎用・専用の軸とバーチャル・フィジカルの軸

ロボットが指す領域が広くなった

日本国内ＡＩ
　２０１５　３．７兆
　２０２０　２３兆
　２０３０　８７兆

ロボット
　　産業用中心→サービスロボットが増えていく

カオスマップ

企業として：吉本ロボット研究所、トライオン（教育）

Ｗａｔｓｏｎ：ＡＰＩ連携で普及？ＩＢＭにお願いして作ってもらう？
　→今はＡＰＩ：ＡＰＩの組み合わせで
　　ハッカソン　３回目　ハンズオンも
　　ガレージ：アイデアを考えるところから、デザイン思考、プロトタイプ

ＷＡＴＳＯＮのポジショニング
　ビジネスの課題解決、人間のサポート
　　　アカデミアは、汎用人工知能を研究してるけど
　デバッグ、要件定義の仕方も違う
　　　→全然違う。知見たまっている

数年すれば、人間が全く勝てなくなる
　チェス：人間＋コンピューターが強い？
　　→最近では、人間サポートしないほうが強くなる
　：理解できなくなってくる
　　→人間のほうが、固定観念、クリエイティビティ；人間負けてる
　人間は、楽しく指せばよい


人間に残される分野は？
　　論理的なもの　プログラマー
　　コスト的なもの　人間は安くて性能いい　メンテにあまりいらない
　→安くロボット作れるか？

ハウステンボス　変なホテル、変なレストラン

人間ＶＳロボット：勝ち負けではないのかも
　残る職業：セラピスト、コンサルタント

唐揚げロボット：ロボットアームで運ぶパフォーマンス
　リアルなものが動く感動
　人型：愛着生まれやすい　RoBoHoN
　　　　こわい

インストールして使うより、ＡＰＩでスケール

AI
　形式知：ビッグデータ
　身体知：無意識にやっている→実用化は後

コグニティブサービス：開発者の手の中にある

業界Ｘロボット

ディープラーニングがどこまで行くか、これをいかにビジネスに
　　→翻訳とかは、フロンティア

羽生さんに勝てる？　９７、９８％は・・・