Скачать с ютуб 人工知能の未来～ディープラーニングの先にあるもの Part1/2 ～東京大学・松尾豊氏～ в хорошем качестве

人工知能の未来～ディープラーニングの先にあるもの Part1/2 ～東京大学・松尾豊氏～

知見録ウェブ　http://globis.jp/ アプリ　http://yapp.li/go/globis グロービス特別セミナー 人工知能の未来　～ディープラーニングの先にあるもの～　Part1/2 近年、人工知能の研究者たちの大きな注目を集めている技術がある。人工知能分野における50年来のブレークスルーとも言われる「ディープラーニング（Deep Learning）」である。今までの人工知能は、現実世界の現象の「どこに注目し、どれが重要か」を人間が決めており、コンピュータが決めていなかった。しかし、ディープラーニングは、蓄積されたデータをもとに、コンピュータ自体が決め、人間と同じように経験に基づいた行動をすることを可能にしようとしている。この分野で、トップランナーの一人である東京大学・松尾豊氏。ディープラーニングを使った人間を超える画像認識技術、今後の展開や社会への影響などを語る（視聴時間39分）。 スピーカー 松尾 豊氏 東京大学 准教授 【ポイント】 ・これまで、現実世界から「どこが重要なのか」を決めて取り出し、モデルをつくるのは人間だった。ディープラーニングはモデルをつくるところからコンピュータが行うという点で新しい ・ディープラーニングの画像認識の精度は上がり続けている。人間が間違う比率が5.1％に対し、2015年にはコンピュータは4.8％。コンピュータのほうが画像認識に優れてきた ・画像認識の精度が上がり、ディープラーニング関連の海外企業は投資・買収合戦が始まっている ・画像認識のレベルが上がり、顔写真で決済も可能になる ・技術発展のスピードが速すぎて、企業側が追いつかない。画像認識ができない前提で色々なものがつくられている。本当は事業として成立することがたくさんあると思う ・現在の人工知能は1995年のインターネットのようなもの。社会に広がっていく中で、インターネットにおける検索エンジンのようなキープレイヤー、AmazonやFacebookのようなプラットフォームをつくる会社が出てくるかもしれない。大企業が現れるはずなので、日本からも出てきてほしい ・人工知能は2種類に分けられる。S（Sustaining）は、データが取れるようになって新しいことが出来るという世界で、ビッグデータ等のこと。D（Disruptive）は一見簡単なことしかできないが、裏に人間がいなくても本当に様々なことができるようになる、優れたもの ・人工知能Dの世界は追い風の状態。日本の生産人口の減少を人工知能で補う必要性、人工知能の研究者が日本には多いこと、大きな組織のトップが人工知能の第一次、第二次ブームを体験済みであることなど。インターネットの時とは違い、ポジティブな材料が多い ・人工知能は日本の様々な問題を解決する可能性がある。人工知能を使って「ものづくり」が力を取り戻し、日本全体の経済成長をもう一度実現するのではないか ＜参考映像＞    • Google DeepMind's Deep Q-learning pla...   http://news.berkeley.edu/2015/05/21/d... http://research.preferred.jp/2015/06/... （肩書きは2015年9月18日登壇当時のもの） GLOBIS知見録 ウェブ：　http://globis.jp/ ツイッター：　  / globisjp   アプリ：　http://yapp.li/go/globis