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、
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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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修証義　第五章；29-31

第二十九節 其 （その） 報謝は余外 （よげ） の法は中 （あた） るべからず、唯 （ただ） 当 （まさ） に日日 （にちにち） の行持 （ぎょうじ） 、其 （その） 報謝の正道 （しょうどう） なるべし、謂 （いわ） ゆるの道理は日日の生命を等閑 （なおざり） にせず、私に費やさざらんと行持するなり。 現代語訳 仏の恩に報いる生き方はいろいろあるが、恩を返そうと思うのではなく、 自分もまた仏の道を歩むことこそが、もっともすぐれた報恩の行いである 。 仏の生き方に学び、仏の生き方にならって自分の人生を歩んでいけば、それこそが恩に報いる正しい道となるのだ。 だから日々の生活を修行そのものととらえ、修行を持続して日々をなおざりにしないように生きていきなさい。くれぐれも、自分の欲にふりまわされ欲の奴隷のように生きることがないように。 特別な行いをする必要はないから、毎日を大切にして生きていきなさい。 第三十節 光陰は矢よりも迅 （すみや） かなり、身命 （しんめい） は露よりも脆 （もろ） し、何 （いず） れの善巧 （ぜんぎょう） 方便ありてか過ぎにし一日を復び環 （かえ） し得たる、徒 （いたず） らに百歳生けらんは恨むべき日月 （じつげつ） なり、悲むべき形骸 （けいがい） なり、設 （たと） い百歳の日月は声色 （しょうしき） の奴婢 （ぬび） と馳走 （ちそう） すとも、其中 （そのなか） 一日の行持を行取 （ぎょうしゅ） せば一生の百歳を行取するのみに非ず、百歳の佗生 （たしょう） をも度取すべきなり、此 （この） 一日の身命は尊ぶべき身命なり、尊ぶべき形骸なり、此 （この） 行持あらん身心 （しんじん） 自らも愛すべし、自らも敬うべし、我等が行持に依りて諸仏の行持見成 （ぎょうじげんじょう） し、諸仏の大道通達 （だいどうつうだつ） するなり、然 （しか） あれば即ち一日の行持是れ諸仏の種子なり、諸仏の行持なり。 現代語訳 時が経つのは射られた矢より早い。私たちの命は道端の草に宿った朝露よりも儚い。どんなことをしても、一度過ぎ去った時間をもとに戻すことはできない。 だから、ただ空費するように歳月を生きるのでは虚しいだけで、正しく生きなければ悲しい人生となってしまう。 もし、これまでの多くの時間を無駄に過ごしてきてしまったと
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