人口知能(AI)シェアするBookmark!FacebookTwitterGoogle+Pocketウェブから、また多種多様なセンサーから、大量のデータが容易に入手できるようになり、そこに“ディープラーニング”(深層学習)が登場・普及したことが、AI(人工知能)を発展させる大きなブレークスルーとなりました。いま、AIは大変な盛り上がりとなっています。スマートフォンにAIが搭載され、囲碁のプロ棋士に勝ち、機械翻訳の精度が大きく向上し、車の自動運転の実現も近いと言われています。一方で、AIがあれば何でもできる、AIにいずれ仕事が奪われるといった誤解や拒否反応も少なくありません。いった現状をうけて、AIに関する正しい技術の理解や関連情報、そして実用に向けた取組についてわかりやすく解説する書籍として、本白書を刊行することとなりました。本白書は、大きく4つの章から構成されます。各章のポイントは冒頭の「本書のポイント」で紹介しています。パターン処理では、人間を上回る認識精度が達成されつつある。ディープラーニングによる画像認識は「目」の技術であり、生物が目を得た時と同じく、ロボットや機械の世界でも“カンブリア爆発”的なインパクトになり得る。AI及び脳科学等の研究者層の厚みを背景とし、リアル空間のデータを持つ製造業の強みを利用したビジネス開発など、我が国の既存の強みを活かした戦略が求められる。第2章「利用動向」AIの利用には、質の高い学習用データとそれから生成される優れた学習済みモデルが重要。学習用データセット、学習済みモデル等を公開・共有し、集合知による加速度的な連鎖が生じている一方、それらを独占する、またAIをデータ獲得の武器として利用する動きも生じている。自動運転や医用画像の診断支援等が先進事例。いう人間の本質に近いところで、「人間の代替」となる側面を持つAIへの不安や懸念に対して、リスクの整理、明確化と、それらへの対応の検討も課題。AIが自律的に生成したものは、多くの国の現行法では著作物として認められないが、人間の「創作意図」や「創作的寄与」があれば、著作物性が認められる。その他自動走行システムのガイドラインの整備等の検討が行われている。創設され、研究開発目標と産業化のロードマップの策定等が行われている。米国は三つの包括的な報告書を出し、EUは欧州全体研究開発プログラム「Horizon2020」に取り込む等、各国もAIを重要な要素として位置づけている。その他、国内外の企業や教育機関への、AIへの取り組みに関するアンケート調査結果も掲載。その他、国内外の企業や教育機関への、AIへの取り組みに関するアンケート調査結果も掲載。(1)月別アーカイブ注目記事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。