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「G・N・R」革命とは?

 カーツワイルは、これから人類の進化に最も大きな影響をもたらし、私たちの生活を激変させる3つの「革命」を挙げている。それは「ジェネティクス(Genetics)革命」「ナノテクノロジー(Nanotechnology)革命」「ロボティクス(Robotics)革命」の3つ。それぞれの頭文字を取って「G・N・R」革命と呼ばれる。「AI」はその大改革の一部でしか過ぎない。

【ジェネティクス(Genetics)革命】
 ジェネティクス(Genetics)は遺伝子工学のこと。カーツワイルは、「生命の根拠をなす情報プロセスを理解することによって、生物を再プログラムできるようになり、病気の実質上の根絶、人間の潜在能力の劇的な拡大、根本的な寿命の延長を実現することができる」と述べ、「次の10年で、ほとんどの病気が治療可能になり、老化は速度を落とせるか又は逆行させることになると指摘。

【ナノテクノロジー(Nanotechnology)革命】
 ナノテクノロジーは、物質をナノメートル (nm, 1nmは1mの1000000000分の1)の領域すなわち原子や分子のスケールにおいて、自在に制御する技術のことである。ナノテクと略される。(ウィキペディアより)
 21世紀には、ほとんどの人間がバーチャルリアリティーの中で人生を送ることになる。神経系に何か機器を埋め込んだり、まぬけなゴーグルを着けたりする必要はない。その代わり、体内を顕微鏡でしか見えないような小さなナノロボットがたくさん動き回り、視覚的映像などの感覚を神経系統に直接注入できるようになる。
(カーツワイル氏の予測)

【ロボティクス(Robotics)革命】
 ロボティクスとは具現化された人工知能を内包するものであり、人工知能が最も重要な要素なのだとカーツワイルは言う。我々は「既に『ナローAI』時代の真っただ中にいる。」ナローAIとは、特定の仕事をこなすためだけにプログラミングされた機械のことだが、これはまさに入り口。ナローAIと比較すると、ストロングAI、つまり今後予測される人工知能は課題解決において人間と同じくらい臨機応変になる。そして、人間の知性レベルに追いついた人工知能は、機械特有の特徴により以下の点で人間を凌駕する。

・機械は人間には到底真似できない方法で情報を蓄積することが可能。
・機械は完璧に記憶を保持することが可能。
・絶え間なく最高かつ最新のレベルを維持し続けることが可能。

 人間にプログラミングされる「ナローAI」が「ストロングAI」に進化するには、AIが自分自身で学習する機械にならなければならない。その機械学習の新しい領域のひとつが「ディープラーニング」。「アルファ碁」のようなAIも誕生。いよいよAIを含むロボティクス革命が急加速を始めたと見てよい。「G」「N」「R」が絡み合いながら、シンギュラリティに向けてエクスポネンシャルな発展をしていく。

参考
Exponential Japan:カーツワイルの近未来予測(GNR)
http://www.exponential.jp/?p=331

齋藤和紀著「シンギュラリティ・ビジネス AI時代に勝ち残る企業と人の条件」(幻冬舎)

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 『AIoT(アイオット)』とは、「AI(Artifical Intelligence)人工知能」+「IoT(Internet of Things)モノのインターネット」の造語。シャープが登録商標している製品シリーズ名。AIとIoTを組み合わせた技術であり、IoTデバイスの制御や運営をAIによってさらに最適化し、暮らしの支えに役立てるといったコンセプト。2017年10月にシャープはAIoTを「AIoTプラットフォーム」として集約。

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 「AIoTプラットフォーム」は、AIとIoTを組み合わせた家電製品やモバイル機器のための技術「AIoT」をビジネス用途に展開したもの。

 AI対話やデータ解析、機械学習、音声認識など様々な人工知能技術が集約されたクラウドと繋がっているAIoT製品の情報を企業と結び付けることで、様々な機器をIoT化、知能化する。

 一方、約20cmという大きさのロボット「ロボホン」は、話が出来るだけではなく、人をカメラセンサーで認識し、会話はもちろんアクションを起こす。他にも、電話やメール、写真撮影、調べもの検索、スマートフォンとのリンクなど、パソコンやスマートフォンのように使用することも可能。(下の画像クリックで動画再生)
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(引用:SHARP)

 人間関係が希薄になっている現代社会の需要にマッチしていると思われるが、便利になるのはいいが、ロボットを義人化し、自分の思うように動かし、自己中心的になってしまい、真実の愛から離れてしまうことを危惧する。

フリエン:シャープが提唱している「AIoT」とは|重視される3つの技術とAIoT製品例 https://furien.jp/columns/373/

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 PoC(Proof of Concept)とは、日本語では「概念実証」。新しい概念や理論、原理、アイディアの実証を目的とした、試作開発の前段階における検証やデモンストレーションを指す。

 「概念実証」という言葉自体は新しいものではなく、医薬業界や映画業界で使われている。医薬品製造の世界においては、臨床試験段階で開発中の新薬や治療法を、実際に少数の患者に投与・処置することをPoCと呼ぶ。映画撮影においては、本撮影に入る前に、コンセプトフィルムを作成することをPoCと呼ぶことがある。

 近年、IoT(モノのインターネット)やM2M、AI(人工知能)など「新しい概念」に基づいたサービス提供においては、付加価値やサービス、ソリューションの仕様を検証・実証する際に、重要なプロセスとされる。

 複数システムにまたがる業務プロセスを自動化するRPAや、人間の判断をコンピュータに任せるAI/機械学習を導入する場合も、PoCは必須とされる。

 AIやRPAなどの新しいデジタル技術を導入する場合は、業務プロセスの効果を見るだけでなく、技術的な課題が存在しないか、課題があった場合は解決が可能かという評価も行う。

 PoCは、コンセプト(概念)を検証するために行うもので、すでにコンセプトが決定した本番導入前提のプロトタイプでない。PoCの結果が目的のコンセプトと合致しないのであれば、本番導入を断念するという判断を下すこともあり得る。

 PoCを実施し、その結果が業務効率化・生産性向上を実現するものだと評価できたら、本番導入に向けたプロトタイプを構築してトライアルに移行する。

参考
SmartStage:
《連載:第1回》PoC実施のススメ!――RPA、AIを導入する前に行うこと
https://smart-stage.jp/blog/p17/
《連載:第2回》最新デジタル技術導入前のPoC、実施方法と評価方法
https://smart-stage.jp/blog/p18/

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 人工知能(AI)の急速な発達で、人間の予測や想像を超えるほど社会が変容してしまう時期「シンギュラリティ(Singularity)」が2045年に来ると予想される「2045年問題」。さらにそれが早まり、2029年に来るという予想もあるようだ。その時、人工知能に人間の仕事が奪われてしまうのか?

 次のような職種は人工知能に置き換わってしまうであろうと言われている。

◆ドライバー
人工知能による「自動運転技術」の発達によって、将来的にはタクシーの運転は人工知能が担当することが予想されている。

◆電話オペレーター
お客さんからの質問に対応して、マニュアルで定められた回答をするのを求められるお客様電話センターのオペレーターは、近い将来人工知能によって職を失うと予想されている。

◆接客
ソフトバンクのロボット「ペッパー」によって、ロボットの接客での活用は今後加速していくと言われている。

◆会計士
会計士の仕事は主に過去の判例のピックアップや書類の校正や訂正。仕事の内容的にはどちらかというと人間よりも人工知能の方がミスなく行えると言われている。


 また、株式会社野村総合研究所は、英オックスフォード大学のマイケルA. オズボーン准教授およびカール・ベネディクト・フレイ博士との共同研究により、国内601種類の職業について、それぞれ人工知能やロボット等で代替される確率を試算。この結果、10〜20年後に、日本の労働人口の約49%が就いている職業において、それらに代替することが可能との推計結果が得られている。

●人工知能やロボット等による代替可能性が高い100種の職業
 (50音順、並びは代替可能性確率とは無関係)
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●人工知能やロボット等による代替可能性が低い100種の職業
 (50音順、並びは代替可能性確率とは無関係)
イメージ 2

想像的な仕事が、人間に残された仕事と言えるでしょうか。作曲するAIも出てきており、そうとも言えないのかもしれません。

参考
AI研究所:人工知能は人間から仕事を奪ってしまうのか!? 人工知能が人間から仕事を奪うかもしれない職種とは?
https://ai-kenkyujo.com/2017/03/31/deprived/

野村総合研究所:日本の労働人口の49%が人工知能やロボット等で代替可能に〜 601種の職業ごとに、コンピューター技術による代替確率を試算〜
https://www.nri.com/-/media/Corporate/jp/Files/PDF/news/newsrelease/cc/2015/151202_1.pdf

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 「デジタルレイバー(Digital Labor)」は、事務作業を自動的に行なってくれるコンピュータ・プログラムで、「仮想知的労働者」とも言われる。

 たとえば、さまざまな伝票の処理。あるいは、メール等で寄せられる問い合わせへの対応など、人に頼らざるを得なかった複雑な事務処理も、 RPA(ロボティック・プロセス・オートメーション)と呼ばれる技術により、自動化できるようになってきた。

 表計算ソフトのエクセルの中で完結する作業なら、マクロ機能を使って自動化が可能だったが、RPA は、複数の情報システムからデータを集めたり、インターネットから情報を収集したり、状況判断までできるように発展させたもの。

 まずは簡単な作業から始めて、だんだん複雑な作業に対応させていく。しかし、一度、PRA に任せられるようになると、あとは自動的かつ正確に作業を行ってくれ、24時間稼働も可能で、仕事を覚えた頃に退職するといったこともない。

 つまり「デジタルレイバー」は、「RPA を擬人化して仮想的な労働者」としたもの。RPA という新たな労働者が定型業務を黙々とこなしてくれる分、人間はより高い判断が必要な仕事や創造的な仕事に時間を使うことができる。

 自動化の対象となる業務は多くの場合、それまで担当していた従業員が独自に工夫を重ねており、本人さえ意識していないものを含めて、膨大な例外処理がされている。「あの人しかできない業務」と言われるものが生じるのはそのためで、他の誰かに手伝わせて業務量の集中を是正するには、このブラックボックス化した作業手順にメスを入れることで「見える化」「単純化」を図る必要がある。
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出展:「いちばんやさしいRPAの教本」

 個々の業務を担当する「デジタルレイバー」を束ねて管理していくのが、これからの人間の役割になっていくのかもしれない。
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出展:「いちばんやさしいRPAの教本」


参考
NTTPCコミュニケーションズ:用語解説辞典

RPA Technologies.Inc:バーチャルな知的労働者「デジタルレイバー(Digital Labor)」と協業する時代に

インプレス:進藤 圭(著)「いちばんやさしいRPAの教本」

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