スキマ時間に人工知能で有名な東大の松尾先生の講演動画を観たので、自分のメモとして感想をまとめさせていただきます。
あくまでも感想ですので、中身が気になる方はぜひ動画を視聴ください！
2015年 Zen Squareでの講演
- Auto-encoderは入力と出力が同じと言う一見不可解な構造であるが、中間層に入力の特徴が凝縮されている点でDeepLearningのベースとなる。
- DeepLearningがここ最近発展したのは計算機の進歩でロバスト性（外部からの影響の受けにくさ）が高まったことが大きい。
- DeepLearningの今後の研究のうち、2015年時点ではまだ①（①が何かは動画を参照）ができた程度。
- 2015年当時の未来の予想に対して、2020年時点でどこまで近づけているのかは気になるところ。
- AIによって仕事が無くなるのではなく、質が変わると考えた方が良い。
- 疑似恋愛ボットは儲かる？？
- AI人材は不足している。が、どのレイヤの人材が不足しているのか気になる。開発者か研究者かコンサルか。
- 2015年のAIは1995年のインターネットに近い感じがする。
- 監視カメラの膨大な情報は現状使いこなせていないが、AIによって活用が進む。
- 質疑応答の最後の質問への回答は「なるほどな！」という感じ。（具体的な質問は動画を参照）
2016年 SoftBank Worldでの講演
- 強化学習はボールや敵を特徴量として与えているわけではなく、ゲーム画面を画像として処理している。
- モラベックのパラドックス：子供のできることほど難しい。
- 画像認識によって監視のコストが大幅に下がる。
- モノの加工であれば日本にもまだ勝てる可能性がある。逆にそれ以外の分野では世界に遅れを取ってしまっている。
- 「とにかくやればいいのに」という分野が多い。チャンスはある。
- 理系の人が3ヶ月〜半年やればDeepLearningはそれなりにマスターできる。
- DeepLearningの主な手法は、CNN、RNN、オートエンコーダの3系統。
- AIベンチャーは引く手数多でリソースが枯渇しているので、会社で何かAIの活用を模索したい場合は外注よりも社内で育成した方が良い。
- DeepLearningには売上を数％ではなく数倍レベルで拡大させるポテンシャルがある。
数年前の講演なのでやや古いですが、人工知能の現状と未来を把握する上では参考になるかと思い、敢えて古い動画を観てみました！