超えようという試みの一つです。レクチャーでは、Watsonの技術について、少し詳しく紹介しようと思います。「はじめに」で、「出来るだけ多くの人に、これらの技術の到達点と課題の概略を知ってもらいたい」と述べましたが、その条件は大きく広がっています。領域に属しています)が、誰でもアクセス出来る形で提供されています。レクチャーでは、後者のオープンソースの動きにフォーカスして、その幾つかを紹介したいと思います。次のようなものがあります。機械学習技術を支えるハードウェア・システムも、大きな変化の只中にあります。「Googleの猫」の認識に成功したシステムは、16,000コアからなる巨大なシステムでしたが、現在は、GPUを利用してシステムは小型化し、研究室内のマシンでも同じ処理が可能になっています。先に紹介したオープンソースの多くは、デフォールトでGPUの使用を想定しています。MSのCatapultやSiriusのサーバーサイドのように、クラウド上に、FPGAを使って高性能で低電力なシステムを構築する研究も活発に行われています。ハードウェアをめぐる動きの中で特筆すべきなのは、「人間の脳にインスパイアされた」というIBMのニューロチップTrueNorthだと思います。TrueNorthは、現在のフォン・ノイマン型のコンピュータとは、異なるアーキテクチャーを持っています。