３月１３日、
2017年3月期 AITCセミナー&AITCオープンラボ
～人工知能が変える仕事の未来～
https://aitc-seminar.connpass.com/event/51616/
を聞いてきたので、その内容をメモメモ
■AITCの紹介
Javaコンソーシアム
XMLコンソーシアム
AITC
第7期 部会
共同：機械学習 IoT
■人工知能が変える仕事の未来
・５００ページ読みきった
メディアの人は本質的なことを理解していない
→構造的な知識
本当の人工知能を理解しましょう→ほかにはウソが書いてある
元旦の日経朝刊写真
人工知能
１位、２位はオライリーのHowTo本
→やった、うごく、よかったね、So What？
テンソルする？それも違う・・
ディープラーニングの計算量：限られたケースしか証明されていない
→エンジニアリング的
カーツワイル：科学者ではない。Googleの社員でもない
→刺激のためにしゃべってもらっているだけ
そもそも、アメリカに共通の常識がない：進化論知らない
→生物が自分で自分を進化させたように、人工知能も進化する？
AIを死刑にする？
３Dプリンタで銃暴発：バグあったかも？プリンターメーカー？インク？
→温度が一定温度以下→むらができて、暴発した
科学：説明できないといけない、ある程度で正しい
意識とか説明できない
飛行機：どうやって飛べてるか未解明→でもいいじゃん！工学
AI学会：科学と工学の区別
AIはデータ次第
情報システム室部員のためのAI講座
アクセンチュア、ガートナー
AIに対する１０の誤解
エンタープライズ
厚生労働省の科研費
行政情報システム研究所：自治体におけるAIの活用
ソースコードは１行も書かなくても
正解データ作りで高くなる
→あとから請求する会社もあるけど・・
自己紹介
wordnet
イメージネット
名詞：写真をマッピング
２０１２年 １０００枚の画像認識
→共通の制度評価指標
GHPの最大化
ディープラーニングの本質
End to end コンピューティング
生データコンピューティング
→ディープラーニング万能と思ってはいけない
問題は答え・・ではなく、その直前
情報を捨てている→特徴を残す（予定調和的に）
６X８ピクセルのRGB画像
スーパー
１分おきに、３０００店舗、フル監視
→いままでやれてなかったサービス
２０３０年は、いまより人手不足になる
医者に眼底の検査：１００円しかもらえない
→精度：６８パーセント・・・１００円じゃ～ね～
わいふ２X（アップコンバーター）
どれをやるか
対話型ロボットなども、どの目的、局面で、制度がどれだけ必要か
要求段階から数値評価
精度評価しやすくなった
日本語OCR ９９．５％→精度低い
機械翻訳→経済的に使い物にならない
いらいざよりも退化している
危険運転の疑いをかける ５０％→もうかる
問題
・精度が予測できない：実験しないと・・・
エレファンとなテクノロジー
病理画像からディープラーニング用：スーパーコンピューター
クラウドソーシング
正解データづくりにシフト→人間がデータ作っている
責任分解点の問題
みるとーく：企画会議が終わるまでに答えかえってくる
何猫マッチング：合コンに使う
→写真をとる、
API化すると・・・奇天烈なアプリを考える
AI導入したら・・・欧米に追いつかない、差がつけられる。
AIポジショニングマップ
失注理由
自動分類
１０万語の日本語語彙を１万の意味カテゴリに
LDAを使っている
類似度
Q&A
・画像認識はAIと読んでいいか？
ディープラーニングはAIでない？
→そもそも、第二次AIブームは、ニューロはAIではなかった
RPA ロボティクス プロセス オートメーション
→非効率な業務フローを固定化する可能性あり
ライセンス：データをアップデート
学習済みモデルの著作権
→主語と述語だけでは著作権？
人間のようなAI？
監査・検査 １００％をもとめる
ちばれぽ
切り口違う
ダベンポート先生もデータデータにかわったし・・
