特任准教授)の講演を拝聴してまいりましたので、掲題の点に絞って。人間の眼を「超えた」とは例えば、1000枚ある画像を、「これはコンテナ船、、これはレパード、これはキノコ、これはマダガスカルキャット・・・」と分類したとして、人間の眼(視覚野)による認識の間違いは、51枚でした。Works人間の眼(視覚野)の性能である「51枚」をベンチマークとし、米国や中国のIT企業は競うように同条件でコンピュータに分類をさせました。思ったかどうかはさておき、この時点ではコンピュータの認識モデルは、人間の眼にまったく太刀打ちできませんでした。この状況を一変させたのがご存知、ディープラーニング。2012年に登場してからというもの、過去の記録をものすごいスピードで塗り替えていきます(※CNNの理論自体は昔からありました)。(Baidu)【補足】ここでの「眼」は眼球のことではなく、認識を行う視覚野のことです。イメージセンサーとしての眼はもうとっくに人間の基本性能を超えていると言われています。一気に抜き去った2015年2月にMicrosoftが叩き出した記録は、49枚です。人間の認識間違い51枚に対し49枚と、コンピュータの認識のほうが正確になってしまいました。これが「人工知能が人間の眼を超えてしまった」と言われる、最も大きな事件のあらましです。松尾先生曰く「歴史的ブレイクスルー」です。この4ヶ月後に我々アジラは創業するわけですが、このニュースを聞いてCNN(畳み込みニューラルネットワーク)による画像認識のモデリングをすぐに始めました。ビッグデータ分析の知見もあり、あまり苦労せずに最初のプロトタイプができたのですが、そのポテンシャルの高さにみんなで驚いたのを覚えています。【補足】実際は間違えたのが何枚ではなく、エラー率として発表されていますが、ここでは分かりやすく1000枚中、何枚間違えたという表現にしてあります。ディープラーニングを活用した認識モデルの精度はさらに進化を続けており、2015年3月にGoogleが48枚、2015年12月には再びMSが36枚と精度を高めてきています。なる時が来ると思います。人間の行う作業において、眼(認識)を使わない仕事はないと言われています。文句のひとつも言わずに、粛々と働き続ける人工知能。いったところにどのように使われるのか?新しい市場がどう生まれていくのか。どのマーケットにどんなゲームチェンジャーが表れて、プレイヤーがどうなるのか。技術屋はもちろんのこと、事業戦略を立てる企画系のビジネスパーソンにも大変興味深いテクノロジーだと思います。ご参考まで松尾先生の講演について、詳細はこちらでどうぞ。松尾先生が推奨する『眼の誕生』を新宿紀伊国屋でゲット。こちらもつい買ってしまいました。途中、AI開発をなりわいとするITスタートアップの情景が描写されているのですが、「アレレ、うちとぜんぜん違うぞ。アレレレ」となりました。ITスタートアップと云えば、一般のイメージはああなんでしょうね。某社にお伺いしたときにエントランスにあった国内最強のスパコン。水冷のノズルが溶接してあるところとか、ワンオフの美しさといいますか、まるで芸術作品のようです。日本の未来は、日本のディープラーニング技術は、こういった企業のみなさんが支えているのです。「二位じゃダメ」とか、そういうこと抜きに、ディープラーニングの持つポテンシャルを、どう日本に、日本のビジネスに活かしていくかを前向きに考えたいですね。最後に、渋谷紀伊国屋のゴジラ(非売品)です。我ら破壊と創造をもたらすゴジラたらんことを。イベントの告知やニュースリリースを掲示しています。#アジラ新年あけましておめでとうございます。(1)スターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。