カテゴリー別アーカイブ: 新聞要約

・知識処理と第二次AIブーム 1980年代、しばらく低迷していた人工知能の研究が息を吹き返し、第二次の人工知能ブームが起きた。 第一次の人工知能ブームのキーワードが「論理」だったのに対し、第二次のキーワードは「知識」であった。人間は問題を解決し意思決定を行う時、たしかに筋道を立てて論理的に考えようとするが、それはあくまで過去の社会的経験に基づく知識を踏まえたものである。つまり、「論理」だけでなく、「論理プラス知識」が必要であるという発想が出て来たのである。 また、1980年代には集積回路の規模と密度が向上し、かなり大きな記憶装置と強力な処理装置をそなえた汎用大型コンピュータが登場していた。これを活用して「論理プラス知識」の人工知能を実現しようという試みが第二次人工知能ブームとして開花し、これは「知識工学」という名前で呼ばれた。 しかし、人間の知識の大半は絶対的な正確さを持っているわけではない。とすれば、曖昧さの残る知識に基づいてコンピュータで厳密な演繹推論をしても、下手をすれば「風が吹くと桶屋が儲かる」といった珍妙な結論を導いてしまう恐れがあるのだ。コンピュータで知識と論理を組み合わせればどんな問題も解決する、といった発想は安易すぎると言えるだろう。 ・第五世代コンピュータ開発プロジェクト 1980年代、当時の通産省のリードのもと、第五世代コンピュータ開発プロジェクトが実行された。これは「人間の言葉を理解し、人間とコミュニケートしながら問題を解決するコンピュータ」の実現を目指したものだった。しかし結果として、第五世代コンピュータ開発プロジェクトは大失敗だと位置付けられてしまう。 それはなぜか。ここでの難問は、人工知能には文脈がつかめず、問題の論理的なフレームが明確にできないという点である。にもかかわらず、当時の関係者、特にリーダーたちは知識や論理、そして言語コミュニケーションというものに対する洞察を欠いていた。そしてひたすらに、推論の効率向上のための、並列推論マシンの実現というコンピュータ工学的な技術課題に取り組んでしまった。このように明後日の方向にスタートを切ってしまったことから、第五世代コンピュータ開発は失敗であったと位置付けられたのである。  

同志社大学の小山大介教授らは厚さ1・5ミリの極薄液晶レンズを試作した。この試作した液晶レンズは振動に強く故障しづらいという事からスマホのカメラや車載カメラへの応用を期待されている。例として、4~5枚のレンズが重なっている現在のスマホにこの極薄レンズを搭載する事で現在のスマホに搭載されているレンズより大幅に薄くなる見通しも出ている。国内のスマホメーカーや自動車メーカーと2年後の実用化を目標に共同開発を進めている。 (2018/06/04 日本経済新聞 9面)

カラオケ事業や給食受託といったフード事業を手掛けるシダックスは先月の30日、カラオケ事業から撤退する事を発表した。カラオケ館を運営するB＆Vに運営子会社の持ち株の81％を売却し、同子会社に対する97億円分の債権も譲渡する。リストラなど立て直しを試みるも状況は厳しいと判断し撤退の選択に至った。シダックスは、一時は店舗数を300にまで拡大させたものの、一般的なカラオケ店とは異なり郊外の大型店を中心に出店してきたため苦戦を強いられていた。シダックスは今後、フード事業に力を注いでいく考えだ。   (2018/05/31 日本経済新聞 15面)

「東京ファッションクロニクル」著者　渡辺明日香 発行　2016/8/25 この本は第一部では1950年代から2010年代までのストリートファッションの歴史を、当時の写真と共に説明している。第二部ではストリートファッションに用いられてきたファッションアイテム、ヘアスタイル、アクセサリーなどの時代を象徴するものをイラストと共に説明している。パリのファッション・ウィークに代表されるようなコレクションや、あるいはアパレルメーカーやブランドが市場の流行を意図し組織的に提案するファッションであるのに対し、ストリートファッションは主に若者たちが集う街から生まれる「いま・ここ」のファッションである。1950年代戦後のストリートファッションは欧米、とりわけアメリカ文化の模倣から生まれた。焼け野原となった街の復興には、活動的な洋服の着用は利点が多く、これに戦後の洋裁ブームも相まって洋装化は発展する。街とファッションがこれほどまでに劇的に変化したのは、前代未聞のことであった。私たちは戦後70年の間に過度の産業化に邁進し、その究極段階としてのファストファッションを登場させるに至りファッションの均質化が生じた。インターネットという新たな舞台でファッションが展開される局面も生まれている現在、流行のファッションを誰もが入手可能になったことで、逆説的に、流行＝ファッションの図式に終止符が打たれようとしている。それがストリートファッションの変容を70年間通してみてきたなかでの、ひとつの結論である。 今回は日本のファッションの歴史を知りたかったため、この本を読んだ。時代の背景と合わせてファッションが移り変わっていくのをストリートファッション写真と共に説明されていたので、各時代を想像しやすかった。ファッションアイテムは、軍服由来、スポーツ競技服由来、セレブ由来などそれぞれに由来と変遷があり、これらのアイテムが組み合わされてストリートファッションを形成してきたことも想像できた。今後は、繊維素材の進化によって生まれたファッションについて研究する。

あおぞら銀行は2019年度から新入行員の奨学金返済の残高の一部を手当として支給する。大手銀行では初めて。全職種が対象で、入行時の残高の計15%を3年間で分割して支給する。若手の経済的負担を軽くして働きたい環境を整え、優秀な人材の獲得につなげる。17年度と18年度に入行した行員にも、制度開始時の残高に対して、それぞれ5%ど10%分支給する。また、19年度の新卒行員の初任給を現状から2万円引き上げて、大手行で最高水準とすることも決めている。優秀な人材を集めM&A仲介などの成長分野に振り向ける。 日本経済新聞 5月29日朝刊 7面

人工知能は切り札となるか？ 近年、「人工知能が賢くなった」と喧伝している。チェスや将棋や囲碁のチャンピオンと人工知能を闘わせ、コンピュータが人間に勝ったと騒いでいるのはその典型である。が、「人工知能が進化して、人間より賢くなった」というのは誤りである。大切な点は、チェスや将棋を指すとき人間とコンピュータとでは問題解決のアプローチが全然違うことである。天才棋士は経験に基づく直感的ひらめきから、盤面の全体的展開を読んで指し手を決めるが、コンピュータは有利な局面に到達するための膨大な道筋を高速計算で調べ上げ、それらを比較して最高評価値の指し手を決める方法が基本となっているのである。人間とコンピュータの問題解決法として、情報処理の仕方が根本的に異なるのである。 しかし、人口知能が近年賢くなったといわれるのは、人間との試合に勝ったからではなく、画期的な技術的ブレイクスルーがあったとも考えられる。 興味深いのは最近の人口知能が「データ量が増すと、性能が向上する」点だ。コンピュータは論理処理を行う機械であるため、データ量が増すと処理能力は低下するのが普通だが、逆だとすれば人工知能が切り札となる期待が膨らむのである。 論理機械と第一次AIブーム 人口知能は１９５６年に米国で開かれたダートマス会議から始まったといわれている。「人間のように思考する機械」を夢見て１９４０年代半ばに作られた機械がコンピュータである。 高速で論理処理を行う機械がコンピュータなのだが、その作動が人間の思考活動に等しいとはどういうことなのだろうか。中心となったのはダーフィット・ヒルベルトである。ヒルベルトは、対象を記号で表し記号を論理規則に基づいて形式的に操作することによって、対象についての正確な知識が得られる、という「記号計算万能」という論理主義的な発想に基づいてコンピュータを作ったのだ。このような論理主義の時代精神を基にコンピュータは生まれた。コンピュータは数値計算だけでなく、公理を論理的に組み合わせ、様々な定理を自動的に証明することができる。人工知能の草分けたちはその先に「人間の一般的な問題を解決する機械」の誕生を夢見たのである。 とはいえ、挫折はすぐに訪れる。広大で錯綜した現実世界に応用しようとすれば、論理だけではとても太刀打ちできないのである。

在留外国人は自らの就労状況を国に知らせる必要があり、雇用主の企業も雇用状況を国に知らせる必要がある。しかし、これが正確に行われていないこともあり、国は外国人の就労実態を把握しきれていない。政府は対策としてマイナンバーの活用に乗り出す。納税や所得の情報を一元的に集め、複数の職場を掛け持ちして労働時間の上限を超えて働くといった不法就労の防止につなげる。政府は人手不足の解消に向け、外国人労働者をさらに活用していく方針であり、受け入れ拡大に向けた環境の整備を急ぐ。 日本経済新聞　2018年5月29日　5面

パナソニックは個性的な家電製品やサービスを素早く開発する体制への移行を進める。従来は3～5年かかっていた新製品開発を1年未満に短縮する。これまでは入念な市場調査や社内の検討を重ねてきたため、品質は安定する一方で開発が長期化し個性的な商品が生まれにくかった。そこで試作品を迅速に世に出し、改良を重ねる「アジャイル開発」と呼ばれる手法を取り入れる。大きな市場を狙わず、ターゲットを絞り込んだ家電やデジタル小物などを想定する。従来の万人受けを狙う開発とは一線を画す手法を広げる狙いだ。 日本経済新聞 5月27日朝刊 7面

4月から小学校で道徳が教科となり、通知表に評価が記載されることとなった。他の教科のように数値をつけるのではなく、生徒一人につき100～150文字の文章での評価となる。子供がその評価を読んで、具体的にどの時のことを言ってるかをわかるようにし、励ましや意欲につなげる目的だ。しかし一方で教員からは評価のイメージが湧かないという意見も多数寄せられたため、教育委員会は3月に評価の要点や50の文例などを載せた参考資料を作り配布した。2019年度からは、中学校でも道徳が教科となり、評価が始まる予定だ。子供の内面の成長を評価するため、現場での研究が続きそうだ。 日本経済新聞 5/26 9面

北海道地盤のドラッグストアチェーン、サツドラホールディングスは子会社を通じ、AIを使って商品開発を支援する新システム「AIプロデューサー」を開発する。これは北海道大学や通販会社と組み、社内や取引先企業の購買データなどをAIに学習させ、ヒット商品のデザインや客層、価格などの特徴をつかむというシステムである。また、企画段階でどのくらい売れそうかを数値やグラフで表せるという利点もある。来春から月数万円で、初年度に全国100社の導入を目指している。 日本経済新聞 5/28  7面