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２月９日のpepper world 2017のセミナー

Pepper開発チームが語る！研究開発中の新機能紹介

を途中から、立ち見で聞いてきた（超いっぱい！）ので
途中からメモメモ



(途中から）

今仕事で求められる力
　｜　　　　｜
　体　　　頭脳
ハード　　ソフト

絶対性　　柔軟性

・ロボット：同じことできる（撮影）
　→何度でも再現できる価値

・感覚や勘を生み出す価値
　ＡＩ、ロボット・・機械学習：柔軟性にフィット

・柔軟性のソフトウェア：いろんな会社が取り組み
　→ハードウェアは見えてきた

・機械学習と普通のソフトの違い
　→曖昧性を実現できる


スマートロボット　　　マシンラーニング
　｜　　　　｜
　体　　　｜－－｜　　　頭脳
ハード　　｜－－｜　←　ソフト

柔軟に思考して、絶対的に行動する

・ディープラーニング
　マシーンラーニングの中の技法
　人間を超えようとするアプローチ
　深く学習する
　すべてを解決する万能機？
→認識系では人間を超える
　ルール性のあるゲームでも
→ツールのひとつ、研ぎ澄まされた日本刀みたい
　使い方間違えると、どえらいことに
→問題点
　学習コスト高い
　らべリング（スーパーバイズ）するコスト
　ＣＰＵコスト
→でもすごいパフォーマンス

・例：樹齢をもとめる
　木を学習させるだけなら、人間程度
　年輪を見せれば、ばっちり

・ディープラーニングは使い所と使い方
　入力データと期待する結果
　学習方法フロー設計
　コンディションの一貫性

・自分で学習していく、やりながら学習
　けん玉デモ
　→モーターのジョイントで学習
　　はじめベースはやってみる（成功しなくてよい）
　　揺らぎを持たせながらやる
　ビデオ：ボール投げの学習
　現場で学びながら地図を作る

・ビジョン：網膜の再現
　モノの認識：何があったかを覚えＤＢへ

・エンジニアでは限界がある
　ディープラーニングでＵＰした
　さらに自分で学習で尻上がりに上がる

・ＩｏＴ：最終的には自動化
　→最適化：中で何が起こっているか分からなくなってくる
　→マスターしている人が必要：ロｐボットが把握
　　　最適化にフィードバック
　　
・Ｐｅｐｐｅｒプロトタイプ１の様子

・ロボット；新しい喜びを生む
　ＩｏＴと逆行しながら親和性



（所感）自分で学習→ＤＱＮのこと？