サイプレス Vol.89

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-人間が知能を使ってすることを機械にさせようとする立場⑵人工知能研究・人工知能研究には弱いAI、強いAIなどさまざまな研究分野があるたとえば・・・「推論」⇒知識をもとに、新しい結論を得ること「学習」⇒情報から将来使えそうな知識を見つけること⑶人工知能の歴史・人工知能の夜明け(~1956)・古き良き人工知能(1957~1969)・現実からの反撃(1970~1979)・人工知能の産業化(1980~1988)・現在そして未来の彼方へ(1989~)⑷フレーム問題・1969年にマッカーシーとヘイズが指摘した人工知能研究の最大の難問-今からしようとしていることに関係のあることがらだけを選び出すことが、実は非常に難しいという問題⑸企業の取り組み・自動車業界では、自動ブレーキアシスト、自動運転など人工知能技術を応用、商業化を最先端で行っている・すでに技術者の育成を始め、さらに先の利用を見据えた体制、対応を開始している開催日時:2016年6月21日(火)16:00~17:20場所:AGS株式会社参加者:鬼澤喜一、山村栄治、平川裕久、小林裕一郎(順不同、敬称略)1.内容�『人工知能の真実』(発表者:株式会社ソルパック鬼澤喜一氏)⑴はじめに・人工知能(AI:ArtificialIntelligence)は、学術的にコンピュータを使って、人間の知能と同等の機能を実現するシステムやその実現に必要な基礎技術を指す・「第3次ブーム」と呼ばれる人工知能(AI)への期待が高まっている⑵第一章実力を見極める・3年前と比較し「囲碁」「画像認識」が大きな伸びを見せている・「映像認識」「音声認識」も実用レベルまで伸び、「顔認識」については人間を凌駕するレベルになってきている・対話AIなど自然言語処理や予測分析は小幅な進歩に留まっている・深層学習が適用可能か否かで差が出る・中長期的にみると、AIが将来の事業競争力に与えるインパクトは計り知れない-日本では10~20年後、人間が行っている作業の49%が人工知能やロボットなどに代替される可能性が高い・今はエンドユーザがAIを使いたい場合、コンサルと一緒にAI化を進めるが、そのうち多くのAPIが出てきてコンサルが必要なくなる-コンサルはAPIの選択や利用方法のノウハウで生き残るしかない・AIに詳しい技術者を採用・育成する-AI技術のコモディティー(日用品)化が進む-今後は、AIの「教師データ」として使える業務データの取り扱いなど、ノウハウの蓄積が重要となる⑶第二章画像認識で「目」を高度化~事例~・動線分析で「売れる店舗」を実現-深層学習を利用した顧客動線分析-17台のカメラ映像を基にAIが来店者数、滞在量、動線を分析・専門家と同レベルの診断を可能に-目視による保守点検を深層学習による画像解析に置き換える・ディジタル接客へ道筋付ける-店員1人では覚えきれない膨大なファッションアイテムをAIに学ばせて、新たなコーディネートやファッションの楽しみ方を提案する・プロの視点で注目すべき動作を決定-不審者の動作を検出する技術を深層学習で試行19vol.89

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