6月23日、日曜、雨、ＳＫＲ－＞山梨、佐久

6月23日、日曜、雨、ＳＫＲ－＞山梨、佐久
4時20分過ぎ起床。外は雨。
一昨日購入の卵スープ、パンなどで朝食をとりつつ、日経などネット検索すると、
＞＞

ＡＩ人材争奪、世界で70万人不足　日本勢は米中に後れ

https://www.nikkei.com/article/DGXMZO32164560T20C18A6MM8000/

＞＞ＡＩを巡っては米中が激しいつばぜり合いを繰り広げる。「20年に先進国に肩を並べ、30年に世界のリーダーになる」。中国は17年夏、国家レベルのＡＩ発展計画を発表した。一方、米国は18年５月、ホワイトハウスにトップレベルの技術者らを招き「ＡＩサミット」を開催。「米国がリーダーシップを死守する」と宣言した。
　世界で生成されるデータ量は25年に163兆ギガ（ギガは10億）バイトと16年の10倍に膨らむ見通しだ。この膨大な量のデータの活用法を考えるのが、高度な数学や統計、情報処理の知識を持ったＡＩ技術者の仕事だ。　　＞＞＞

参考となる関連記事は　　－－＞

ＡＩ研究、米中競争激しく　日本の存在感薄く 

https://www.nikkei.com/article/DGXMZO23057140S7A101C1916M00/?n_cid=SPTMG002

＞＞１位は音声認識技術などを持つ米マイクロソフト、２位はシンガポールの南洋工科大学、３位は中国科学院となった。100位以内に米国は30機関、中国も15機関を数える。日本は東京大学が64位に入っただけだ。
・・・中略・・・
カナダは、現在のＡＩブームの火付け役となったトロント大学（６位）を中心に研究振興策で世界の先を行く。膨大なデータから特徴をとらえる深層学習（ディープラーニング）で実績がある。中国は企業で華為技術（ファーウェイ＝936位）が顔を出す。
・・・中略・・・
上位10位以内には、米国が５機関、中国が２機関、シンガポールが１機関、フランスが１機関、カナダが１機関入った。
　02～06年時点は、米国が７位のフランスを除くトップ10を独占していた。日本も10年前と比較ができる500位以内の企業に限ると、02～06年はＡＩと相性が良いヒト型ロボット「ＡＳＩＭＯ（アシモ）」を開発するホンダ（88位）、犬型ロボットを手掛けるソニー（201位）など５社が入っていた。
　ＡＩの研究開発では、2000年代になって登場した深層学習を巡り、グーグルや、中国検索大手の百度（バイドゥ）、ネットサービス大手の騰訊控股（テンセント）などが事業の開拓を急ぐ。
　日本は研究開発投資や人材の獲得などで出遅れていたが、理化学研究所が東芝やＮＥＣ、富士通とそれぞれ連携センターを４月に開設した。各社の技術を持ち寄り、日本独自の強みを育む。>>>
ディープラーニングについては;　http://leapmind.io/blog/2017/06/16/%E3%83%87%E3%82%A3%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%A9%E3%83%BC%E3%83%8B%E3%83%B3%E3%82%B0%EF%BC%88deep-learning%EF%BC%89%E3%81%A8%E3%81%AF%EF%BC%9F%E3%80%90%E5%85%A5%E9%96%80%E7%B7%A8%E3%80%91/
＞＞Deep Learningとは、十分なデータ量があれば、人間の力なしに機械が自動的にデータから特徴を抽出してくれるディープニューラルネットワーク（DNN）を用いた学習のこと
ＩＭＴ；＞＞“Deep learning is a particular kind of machine learning that achieves great power and flexibility by learning to represent the world as a nested hierarchy of concepts, with each concept defined in relation to simpler concepts, and more abstract representations computed in terms of less abstract ones. “
きっかけになったのは、2012年にトロント大学のヒントン教授らが世界的な人工知能の競技会(*1)でDeep Learningを用いたシステムで圧勝したこと
＞＞Deep Learning自体がAIというわけではなく、人工知能の要素技術の１つという位置付け
＞＞ＡＩとは「大量の知識データに対して、高度な推論を的確に行うことを目指したもの 」
＞＞現在、クラウドコンピューティングの世の中ですが、Deep Learningが普及していくことで、クラウドに上げずともデバイス自体がそれぞれ群知能的に処理していくことでエッジだけで完結し、エッジコンピューティングの世界に変遷していく　　＞＞　との予測
製造・流通・医療・金融など将来の展望は大きい。




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