2017年12月

2017年12月30日

人工知能、ロボットが工学がやることを爆発的に増やしている

人工知能とロボットの目、手、足とセンサリング技術による知覚センサーが融合すると



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人工知能は、目だけではなく、ロボットと融合することにより、手、足を手に入れ、センサリング技術の進化により、知覚センサーも手に入れました。


と書きました。

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例えば、橋梁、トンネル、上下水道など社会インフラの老朽化が問題になっていますが、

・カメラを搭載したドローンにより、橋梁を検査することにより、人が行けない、見れない個所の検査が可能

・自動走行打音、周波数分析により、ベテラン検査員が異常音から老朽化を判断していた作業を自動化

など、この分野だけでもやれることが山ほどあります。

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人工知能、ロボットが「人の仕事を奪う」と言われていますが、

はるかに桁違いの爆発的量で、工学がやるべき課題を提示している、

そんな感じがしています。



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研究、技術開発成果は、直接的に活用されなくても、特許、論文にしておく

企業研究者が考える社会実装学

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高弾性で、薄くて丈夫で、従来よりも3倍以上長時間、記録、再生できるビデオテープを開発したところ、テレビ録画がデジタルの時代に変わっていた、という話

です。

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このお話は、素材メーカー技術者の悲哀を感じるものですが、ここで腐って放置して、捨ててしまうのではなく、一応のカタチまでまとめておくと、のちの別件に利用できることがある、という事例は枚挙にいとまがありません。


と書いたように、研究、技術開発が残念ながら自社製品に活用されず、

「俺たちの、あの苦労はなんだったんだ」

といじけてしまい、やけ酒にふける技術者が少なくありません。

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上に書いたとおり、

ここで腐って放置して、捨ててしまうのではなく、一応のカタチまでまとめておくと、のちの別件に利用できることがある、という事例は枚挙にいとまがありません。

一方、このまま放置しておくと、他の人々にさらわれて、そこで製品の主力技術として花咲き、

「あれは、俺たちの技術なのに」

と悔しがっても、後の祭りです。

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とにかく、研究、技術開発成果は、直接的に活用されなくても、特許申請する、

あるいは、論文に書いて、公知として、公開します。

すると、別件で利用できたり、または、他の人に活用されて、悔しい思いをすることはなくなります。

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大学院生、どんな人材が望まれるか?




スーパーカミオカンデで、「μニュートリノがτニュートリノに変換したのでは?」という計測結果は多くの人が目にしたのでしょう。

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当時の素粒子標準理論と相容れない、この観測結果について、ほとんどの人は「観測の失敗、計測のミス」と片付けたのでしょう。

取りあえず、この観測結果を論文にして投稿した梶田先生が、後にノーベル物理学賞を受賞することとなりました。


繰り返しになりますが。研究、技術開発成果は、特許、論文など、にしておきましょう。



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2017年12月29日

理工系の論文は英語で書く。引用、閲覧数が桁違い

年末なので今年1年を振り返っています。

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「TAK」さんは産学官プロデューサーで研究者ではありません。

共著の出版、論文掲載はありますが、ファースト・オーサーは、しばらくありません。

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今年、久しぶりにファースト・オーサーで論文を書く機会がありました。

同じテーマについて、同じ結果しか出ていないのに、複数の論文に書くことはできません。

また、論文がジャーナルに掲載される場合も、複数のジャーナルに掲載することはできません。ひとつだけです。

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それゆえ、論文を書いて、投稿、提出、掲載する場合は、

・どの学会が最も適切か?

・どのジャーナルに掲載すると、最もインパクトが大きいか?

検討することが大切です。

査読付きの国際学会に、もちろん英語で投稿しました。

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すると複数のジャーナルから掲載のオファーがあり、引用、閲覧数が桁違い、なのが驚くほどでした。

科学技術の進歩は世界規模で進んでいます。

日本語で論文を書いても、引用、閲覧は日本国内しか期待できません。

ところが、英語で書いておくと、世界中から引用、閲覧があります。

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人文系、社会系の事情はわかりませんが、理工系については、論文は今後、英語で書くことにします。








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MOT(技術経営)、この1年を振り返る2017

毎年、年末にMOT(技術経営)この1年を振り返っています。

時系列で振り返ることにより、技術の進展も見えてきます。

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いろいろな分野の技術を組み合わせ、駆使して、ビジネスの適用すること自体、当然であり、

MOT(技術経営)という言葉自体が陳腐化し、既に死語になっています。

かつては理学、工学、経済学、あるいは機械、建築、電気通信などの分野毎、あるいは研究室ごとに、高い壁があり、他の研究室がやっていることは不明、研究室は「タコツボ」と言われていました。

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それゆえ、MOT(技術経営)のためには、異分野技術を「つなげる人」「伝教師(エバンジェリスト)」の役割が注目されるようになりました。

ところが、ネット、SNSの時代が進展して、研究室の「タコツボ」性は残りながらも、異分野の技術が、つなげる人がつなげなくても、勝手につながってしまうようになりました。

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異分野技術を「つなげる人」「伝教師(エバンジェリスト)」の役割は、「つなげる」だけでは意味がなくなり、つながる側の各個別技術をしっかり理解して、「これ面白いじゃん」と思ったら、どの方向へ研究を進めて、どの技術とつながり、どのように社会実装するのか?ストーリーづけ、出口戦略も構想できることが求められるようになりました。

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それらを踏まえながら、振り返ることとします。



2013年は、

MOT(技術経営)この1年を振り返る

(1)センサリング技術を活用して、意図しなかったビッグデータから、プロセス、結果を織り込んだデータへ

(2)デザインによりマネジメントを最小化

(3)サービスイノベーションの進展

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2014年は、

MOT(技術経営)この1年を振り返る2014

(1)デザイン思考、学んだことを活かして、ビジネスとするところまで含んだプログラムの創設ラッシュ

(2)センサリング技術を活用して、意図しなかったビッグデータから、プロセス、結果を織り込んだデータへ
   
直感、勘、感覚など「計測できない」「ブラックボックス」とされていたモノを計測し、コントロール

(3)3Dプリンター技術により、IT技術だけでなく、「ものづくり」でもプロトタイプが容易に可能。「絵に描いた餅」ではなく、実際の餅に

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2015年は、

MOT(技術経営)、この1年を振り返る2015

技術にマーケティング、ファイナンスなどのMBAを適用してビジネスにする

こと自体が、当然のこととなり、

技術を駆使して、金融サービスを生み出したり、見直したりするFintech(フィンテック、Financial technology)

なども急激に発達し、MOT(技術経営)という言葉自体が陳腐化し、既に死語になりつつある感がします。

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進んだ項目としては、

(1)急激に進んだ人工知能の導入、人が判断するのではなく人工知能が代替

(2)見える化、可視化から仕組み、仕掛けを考えた行動誘導

(3)仮説構築から検証モデルから、大量高速トライアルによる検証

(4)ビジネスモデルの検討、学び、から社会実装へ

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2016年は、

MOT(技術経営)、この1年を振り返る2016


技術を駆使して、ビジネスの適用すること自体、当然であり、MOT(技術経営)という言葉自体が陳腐化し、既に死語に

(1)急速に進んだ人工知能、センサリングによる自動計測、自動制御の活用の方向性が見えてきて、社会実装が急務

(2)「デザイン思考」から「デザイン」「仕掛け」

(3)ICT技術の進展による、大量高速検索、照合により、学問が演繹から帰納へシフト

(5)ベンチャーの起業から、ベンチャーと大企業のコラボレーション

と書いてきました。

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さて、2017年はというと、

(1)人工知能がロボット技術と融合し、人間との協奏が本格化し始めた

(2)「すべてのモノがインターネットにつながる」IoT、ではなく、インターネットのように、すべてのモノ、サービスがつながるIoSという形が実現しつつある

(3)デジタル化、ネット化に消極的だった、金融、保険、エネルギーなどが、グーグルなどプラットフォームの影響でデジタル化、ネット化が始まりつつある。ビジネスの変化が必至。

(4)VR(仮想現実)、AR(拡張現実)がリアル世界に入り込んできている

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それぞれのポイントを簡単に書くと、


人工知能とロボットの目、手、足とセンサリング技術による知覚センサーが融合すると


人工知能は、目だけではなく、ロボットと融合することにより、手、足を手に入れ、センサリング技術の進化により、知覚センサーも手に入れました。

人工知能はチェス、将棋、囲碁では、既に人間の名人、チャンピオンを上回るようになっています。

ネットと実社会は既に融合しています。融合だけでなく、人工知能が目、足、手、知覚センサーを手に入れたことにより、ネット上で出来ることを、実社会へ展開するステージに来ています。

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これまで人工知能はIBMのワトソンなど、IBM、グーグル、マイクロソフトなど、巨大グローバルIT企業だけが使うものでした。

それが、いまでは広く社会において活用されるようになってきました。

目だけではなく、ロボットと融合することにより、手、足を手に入れ、センサリング技術の進化により、知覚センサーも手に入れた、人工知能が今後どのように活用されていくのか?楽しみです。


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ユビキタス社会は既に到来、IoT、IoSの社会へ


すべてのモノがインターネットにつながる、のではなく、インターネットのように、すべてのモノ、サービスがつながる。

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共通のインフラ(例えば、インターネット)上では、インフラ上の異なる内容が組み合わされる「マッシュアップ」という現象が起きます。

すると、当初は想定もできなかった「化学反応」が起きて、社会全体が急激に変わります。

ユビキタス・ネットワークは、インターネットをはるかに超える「インフラ型イノベーション」です。


システム・イノベーション、独立したシステムがゆるやかにつながると


システムは生産、流通、経理、管理など基本的に業務ごとに独立して使われていました。

社会、時代が高度に発達し、複雑になってくると、それぞれの業務が「独立」ではなく、相互に、かつ、包括的に関連しあうようになりました。

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それに伴い、それぞれの業務ごとのシステムも、「独立」ではなく、相互に連携が取れた方が便利になります。

アナログ、バッチ処理の時代は、システム間の連携は、非常に難しかったのですが、デジタル化、ネット化などにより、可能になりました。


メーカーではなく、ユーザーによる技術開発、展開、進化、深化


IoT、人工知能、センサリング、リアルタイムでモニタリングの時代に、今でも1か月に1度の検針票で確認、は、あまりにも時代錯誤です。

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メーカーが技術開発しなくても、ユーザーに便利な技術は、グーグルなどのプロバイダーがやってしまいます。


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東京大学制作展 “WYSIWYG?”に行ってきました


視覚、聴覚、触覚あるいは記憶について、

目で見る、耳で聞く、手、身体で触れる、脳で記憶する、だけでなく、

人間のあらゆる感覚に、コンピューターが深くかかわるようになりました。

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コンピューターは人間のツール、道具ではなく、既に、拡張された人間の機能の一部となっています。

そして、VR(仮想現実)、AR(拡張現実)で体験したこと、と、実際の生活で体験したことの「境界」はあいまいになり、すでに、その区別はつかなくなりつつ、あります。




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2017年12月24日

“こころ”と“からだ”をつくる健康イノベーション

お茶の水女子大学ヒューマンライフイノベーション研究所 公開シンポジウム「病気やストレスに負けない“こころ”と“からだ”をつくるための健康イノベーション」

という案内が来ました。

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お茶の水女子大学では、人間の発達段階に即した心身の健康と生活環境の向上を意図したイノベーションを実現する教育研究拠点として、

これまでの教育研究の実績や人材育成の経験を活かし、更に発展させるよう、総合的、国際的な研究・教育活動を行うことを目的とした「ヒューマンライフイノベーション開発研究機構」を開設しました。

本研究所の活動や研究内容を知って頂く機会として、公開シンポジウム「病気やストレスに負けない“こころ”と“からだ”をつくるための健康イノベーション」を開催します。

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病気やストレスに負けない“こころ”と“からだ”をつくる、健康な“こころ”と“からだ”、は、人間の生活の基本であり、これが崩れるとビジネスも研究もまともにはできません。

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これからの医療はカスタマイズ、遠隔、事前対応




ディジタル化、ネットワーク化により、「患者の自覚症状により、通院する」から「計測データから未然に対策」が現実のものになりつつあります。

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医療費は地域間格差が大きいことも知られています。

これまでは気候、食事が原因とされていましたが、産業、就労などの影響も大きいようです。


と書きましたが、

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「病気やストレスに負けない“こころ”と“からだ”をつくる」は医療、栄養だけではなく、

ミクロレベルでは分子生物学、マクロレベルでは社会経済学などと連携した上で、

ディジタル化、ネットワーク化を駆使し、データを踏まえた科学的な検討が望まれます。

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公開記録は

公開シンポジウム「病気やストレスに負けない“からだ”をつくるための健康イノベーション」を開催しました。

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に書かれているので、それを見ていただくとして、

ここでは考えたことを書きます。

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ミクロ、マクロレベルでの検討の前提として、

「病気やストレスに負けない“こころ”と“からだ”をつくる」ために、

「バランスの取れた栄養」「十分な睡眠」「適度な運動」が取られていることが大切です。

そのためには、規則正しい生活のリズム、が基本です。

生活のリズムが崩れ、不規則になると、「バランスの取れた栄養」「十分な睡眠」「適度な運動」を取ることが難しくなります。

また「タバコは吸わない」「お酒は適度に」も大切です。


これらが、メタボ、糖尿病などの生活習慣病を防ぐ、うつ病にならない、将来的には認知症、要介護を防ぐためにも大切です。






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2017年12月19日

VR(仮想現実)、筋電センサーによるメンタル克服はできないかしら?

メンタルが強いとは、「マイナスの感情を抱かない」よりも「マイナスの感情を抱いていても実力を発揮できる」



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本番で実力を発揮する人は、「メンタルが強い」と言われます。

メンタルに強くなって、本番で実力を出す

さらに進めて、メンタルが強いとは、「マイナスの感情を抱かない」よりも「マイナスの感情を抱いていても実力を発揮できる」

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「自分の感情に、自分自身はそれほど気付けていない」ということを理解する

自分の中で見たくない、認識したくない感覚を受け入れた上で、物事に取り組めると、「緊張していてもできた!」の成功体験を積みやすい


と書いてきました。

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オリンピック・メダリストのような超トップアスリートですら、本番では緊張して、実力を発揮できないことがあります。

「TAK」さんはスポーツはアマチュアなので、詳しいことはわからないのですが、羽生結弦選手、浅田真央選手などは、何の制約もない状況であれば、ジャンプで転ぶことなど、めったになく、百発百中で成功するのではないでしょうか?

メンタルを強くするのに、ヨガ、瞑想など、メンタル・トレーニングが行われてきましたが、うまく結果が出る人もいる一方で、なかなか結果が出ない人も数多くいます。

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VR(仮想現実)によりプロの身体観を獲得する


アスリートの方の中には、

「練習ではうまくいくのに、試合になると実力を発揮できない」

という人が少なからずいます。

無意識に思っていることは身体に反映されてしまいます。

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この方々の動きをモーションキャプチャー、筋電センサーで記録します。

すると、全く別の動きをしている場合が少なくありません。

であれば、VR(仮想現実)で試合の状況を再現し練習を行い、試合の時に、VR(仮想現実)機器の装着はできないでしょうから、練習環境を再現してみます。


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また、「練習ではうまくいくのに、試合になると実力を発揮できない」人は、「失敗するのではないか?」という思いが頭に中にあり、

その思いが、身体に反映され、頭が身体に「失敗しろ」という指令を出している、ということでしょうか?

一方、メンタル・トレーニングは、頭の中に成功のイメージをつくって、それを身体に反映する、というプロセスでしょうか?

これでは、頭の中で葛藤がありそうです。

それでは、頭はスルーして身体に直接働きかけてはどうでしょうか?

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無意識、反射的をどうやって言語化、再現するか?


・人間は脳が手、足、目などの各部位をコントロールして動かす

・目、鼻、皮膚などが視覚、嗅覚、触覚の知覚センサー

と考えていますが、実際には、

・手、足、目などの各部位毎に、それぞれ相当部分、独立して動いている

・脳が意識して各部位を動かす以外の、無意識的、反射的反応が相当ある

・目、鼻、皮膚などが知覚センサーとして捕らえた、視覚、嗅覚、触覚は脳で他情報、これまでの経験と整合させるため、錯覚が起こることも多い


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VRとは「仮想現実」よりも「実質再現」限りなく現実のものと区別がつかない状態に置き換えること

VR(仮想現実)によりプロの身体観を獲得する


「トップアスリートのプレーを見て、脳裏に焼き付ける」イメージ・トレーニングは、かなり前から行われており、効果も認められています。

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ただ、「トップアスリートのプレー」は、どれだけ脳裏に焼き付けても、あくまでも「トップアスリート」のもので、「あなた」ではありません。

テニスであれば、ジョコビッチ、フェデラー、錦織選手であって、「あなた」ではありません。

ところが、「一人称」のあなたになり切ってしまうのが、VR(仮想現実というよりも実質再現)です。

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トップアスリートの動きをモーションキャプチャーで記録し、また、筋電センサーを貼付させていただき、筋肉の動き、力の大きさを記録します。

この記録をアマチュアの方々にヘッドフォーン、振動モーターにより、信号で与えます。

「考えるな、身体で覚えろ」を地で行きます。

すると全員ではありませんが、かなりの方々がトップアスリートに近い動きができるようになりました。


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このように筋電センサー、振動モーターにより、身体に成功したとき筋肉の信号を送り、

映像と音声では、オリンピックなどの大会で、成功した自分「一人称」を再現する、

すると、脳は実際にうまくいったと錯覚するのではないか?

もちろん「TAK」さんの仮説にすぎません。早い時期に検証したいです。



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2017年12月18日

メーカーではなく、ユーザーによる技術開発、展開、進化、深化

東大イブニングセミナー「スマートグリッド実現の鍵を握る通信技術の最新動向」国内におけるスマートメーター通信システムの最新状況

という案内が来ました。

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人々が住み、働く場こそ、人工知能、IoTの活用を

電力システム改革のポイント




スマートメーターにより、1か月に1度の検針から、30分ごとの計測に

需要家の消費エネルギーをモニタリング、コントロールするためには、さらにテレビ、冷蔵庫、照明など各家電機器のの稼動状況をリアルタイムでモニタリングし、コントロールする必要があります

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これまで電力、ガス、水道の利用料は1か月に1度の検針票で確認でしたが、IoT、人工知能、センサリングの時代に、時代錯誤もはなはだしいものでした。

1か月に1度、検針票をもらっても、なぜ多かったのか?少なかったのか?何に使ったのか?よくわかりません。

タブレット端末で、リアルタイムでモニタリングできれば、知覚していない無駄を防ぐことができます。


と書きました。

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上記のように、IoT、人工知能、センサリング、リアルタイムでモニタリングの時代に、今でも1か月に1度の検針票で確認、は、あまりにも時代錯誤です。

現在既にある技術を適用するだけで、可能なことが、なぜ放置されているか?というと、

ユーザーにとっては、エネルギー消費の状況がリアルタイムでモニタリングでき、無駄が予想される場合、アラームがあれば、便利ですが、

電力、ガス、水道の事業者にとっては、直接的なメリットはなさそうで、設備投資をして、新しい計測システムにするよりも、「1か月に1度の検針票」に、しておいてもよさそうです。

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「必要は発明の母」という言葉があります。

これは、ユーザー自身あるいはユーザーの周囲で、ユーザーが使う道具、モノが作られる前提でしょうか。

その後、モノをつくるメーカーと、モノを使うユーザーの分化していきました。

技術開発を行うのは、メーカー側でしたが、この例のように、ユーザーにはメリットがあるけれど、メーカーにはなく、それゆえ、技術的に可能であるにもかかわらず、開発が進まないことがありました。

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ところが、グーグルなどのプラットフォームを提供する企業が、デジタル技術、ネットワーク技術を中心に、数多くの開発を行い、既に社会実装しています。

人々が住み、働く場こそ、人工知能、IoTの活用を

電力システム改革のポイント





リアルタイムのエネルギー消費が需要家にわかると、いろいろな変化が起きます

グーグル・パワーメーターのモニター需要家の声では、

・食器洗い機は電気を食うので、食器が少ない時には、手で洗うことにした

・身に覚えがない時間にピークが出ていたので、調べてみたら、アパートの共用洗濯機の配線が自分のメーターにつながれていることがわかって、すぐに直してもらった

・トースターを買うお金がもったいないので、オーブンでパンを焼いていたが、とんでもなく電気代を食うことがわかって、トースターを買うことにした

これらを自分がわかって、自分の生活パターンのムダを省いたり、修正するのはよいことです

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ただ、これらを自分以外にも、メーカー、プロバイダーが知ってしまいます

メーカーは自社の機器が、世界中でどのような使われ方をしているのか?リアルタイムで把握できることになります。

例えば、故障は需要家からメーカーに依頼ではなく、メーカーから需要家に連絡になるかもしれません

製品の改善点についての情報もリアルタイムで世界中の需要家から届きます

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プロバイダーは、需要家がいつテレビを見ているのか?シャワーを使っているのか?照明をつけているのか?消しているのか?把握できます
 
プロバイダーからムダについているので消します、のような連絡が来て、消してくれるかもしれません


と書きました。

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メーカーが技術開発しなくても、ユーザーに便利な技術は、グーグルなどのプロバイダーがやってしまいます。

メーカーではなく、ユーザーによる技術開発、展開、進化、深化が楽しみです。




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2017年12月12日

スプツニ子!さん×落合陽一さん×池内与志穂さん、価値創造デザインが拓く未来とは?

価値創造デザインフォーラム「工学とデザイン視点の融合による価値創造」

では、

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スプツニ子!さん×落合陽一さん×池内与志穂さんによる「価値創造デザインが拓く未来とは?」というトークセッションがありました。

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スプツニ子!さんについては、

スプツニ子!さん×向井千秋さん、サイエンス、アート、キャリアで考える未来のかたち 

スプツニ子!アーティストトーク「デザイン+物語」で考える未来のかたち

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スプツニ子!科学とアートとテクノロジーを駆使し、デザインの力で「起こりうる未来」

スプツニ子!「観測されないものは、存在しないも同じ。」

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落合陽一さんについては、

社会の激動の変化の中で、教育はどう変わっていくのか?

「映像の世紀」から「魔法の世紀」へ

に書いてきましたが、このトークセッションでは、何が起きるのでしょうか?

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最先端の研究とデザインが出会うことによって何が起きるのか?

目先の問題を解決するのではなく、未来の可能性を提示し、問いを立てるデザイン。

フレームの外の自然へ、メディア自体をクリエートし、映像と物質の境界を超える。

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まず「自動運転×建築」がテーマになりました。

「建築物」は固定され、人々がそこへ訪ねていく、と考えられています。

でも、「建築物」が移動して、人々のところに来て、そのサービスを提供してくれたほうが便利な場合も多そうです。

これは、移動図書館、移動大学、あるいは、大相撲の巡業、薬の行商など、

サービス提供者が人々を訪れる形態はありました。

ただ、効率が良くないので、いつからか、人々が固定された、サービス提供所に行くことになりました。

ただ、ネットが普及して、通販により、モノが届けられるようになったような変化もありそうです。

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病気になって、病院、医師のところへ行って、診断してもらう。

ネットを活用すれば、ウェラブル・センサーで365日24時間常時、脈拍、血圧などを計測し、

正常値を外れてきたならば、本人の自覚症状が出る前に、アラームが鳴り、医師が薬を処方し、患者宅に届け、

ウェラブル・センサーで検知し、薬をちゃんと服用したか、検出する。

大きな病気の場合は、かかりつけ医に行くのではなく、ウェラブル・センサーによるデータを、

人工知能が振り分けた専門医に送信し、判断を仰ぐ。

ネットを活用すれば、それぞれの移動の手間は、ぐっと減りそうです。

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「映像の世紀」から「魔法の世紀」へ




人間はイメージと物質の間を埋めるために、あらゆるテクノロジーを発達させてきた。

物質とイメージの境界をあやふやにしていく。

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1902年に映画・月世界旅行、空を飛ぶ、月に行く、は当時の技術では実現不可能だが、イメージすることは可能

そして1969年にアポロ計画で実際に人類が月へ行く


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一人称になるとインタラクションが始まる




VRは「一人称」の映像。「仮想現実」と訳されていますが、「実質再現」という方がしっくりきます。

VRの本質は「限りなく現実のものと区別がつかない状態に置き換えること」

VRのあの「没入感」は、ものすごい技術革新です。

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「一人称」のあなたになり切ってしまうのが、VR(仮想現実というよりも実質再現)

「三人称」では、「面白かったです。」「興味深かったです。」と鑑賞、感想になります。

ところが、「一人称」は自分自身、自分事で、周囲とのインタラクションが始まります。


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東京大学制作展 “WYSIWYG?”に行ってきました


視覚、聴覚、触覚あるいは記憶について、

目で見る、耳で聞く、手、身体で触れる、脳で記憶する、だけでなく、

人間のあらゆる感覚に、コンピューターが深くかかわるようになりました。

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コンピューターは人間のツール、道具ではなく、既に、拡張された人間の機能の一部となっています。

そして、VR(仮想現実)、AR(拡張現実)で体験したこと、と、実際の生活で体験したことの「境界」はあいまいになり、すでに、その区別はつかなくなりつつ、あります。


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価値創造により、どんな未来が拓けてくるのか?楽しみです。



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2017年12月04日

人工知能とロボットの目、手、足とセンサリング技術による知覚センサーが融合すると

早稲田大学実体情報学博士プログラム「浸透する実体情報学:AI・IoTの役割」

という案内が来ました。

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その中でも、

「実世界に埋め込まれる人工知能 − 現状と展望」

が興味深い講演でした。

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カンブリア紀を迎えた人工知能




従来の画像パターン認識では、人工知能は人間の目にに勝てませんでした。

つまり、コンピューターによる画像認識よりも、人間の目視の方が確実でした。

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2012年に人工知能にディープラーニングというシステムが誕生しました。

ディープラーニングのシステムは、人間の脳についての知識を利用して階層的に認識を行うシステムです。

2015年2月に、なんとディープラーニングは、画像パターン認識において人間の精度を超えました。

人工知能が人間の目の精度を上回る「目」を持った、と言えます。

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これは地球の歴史45億年、生物の歴史40億年における、5億4000年前のカンブリア爆発、史上初めて、目を持った生物、三葉虫が誕生し、進化が急速に進んだ、になぞらえたりしてます。



人工知能は、目だけではなく、ロボットと融合することにより、手、足を手に入れ、センサリング技術の進化により、知覚センサーも手に入れました。

人工知能はチェス、将棋、囲碁では、既に人間の名人、チャンピオンを上回るようになっています。

ネットと実社会は既に融合しています。融合だけでなく、人工知能が目、足、手、知覚センサーを手に入れたことにより、ネット上で出来ることを、実社会へ展開するステージに来ています。

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拡張現実と予感のセンシング、インターネットからセンサーネットの時代へ


自分の感覚だけに頼るのではなく、科学的原理によるセンシングを加えることによって、判断を高度化することができます。

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ビッグデータとは、記録の、自動化、大量化による、「意図しない」データであり、これら「眠っているデータ」を発掘すれば、もの凄い「宝の山」が埋もれているのではないか?と思われていました。

しかし、結果として得られた「結果データ」と、その結果が得られたプロセスでの「プロセスデータ」がセットになるように、データ取得がデザインされていないと、せっかくのビッグデータも活用できないことが指摘されるようになってきました。

これは、非常に重要な、認識の転換点と考え、あらためて考えてみます。

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どの「結果データ」がほしくて、その「結果データ」に影響を及ぼす「プロセスデータ」は何なのか?何の可能性があるのか?

ストーリーを構築し、結果とプロセスを織り込むようにデザインする、ことが大切になってきました。


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人工知能は、

・脳科学をベースに人間の脳を人工的に実現することと、

人工知能と脳科学、この密接な関係

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従来の人工知能で採用されていたパターン認識では、人間の精度に勝てなかったのが、人間の脳についての知識を利用して階層的に認識を行うシステムである、ディープラーニングを採用したところ、人間の精度を超えました。

人工知能の開発には、脳科学の研究が欠かせません。


・大量高速計算、検索、照合機能を活用して、人間はできないことを瞬時に行う

人の仕事が人工知能に置き換わる、よりは、人と人工知能のコラボにより、できることが急激に拡大する


コンピューターはデータをもとに、高速大量演算を行い、その結果を示します。


の2つの手法が主に行われていたが、これが統合されてきました。

さらには、大量高速計算、検索、照合機能の活用では、大量データの中から、ある基本パターンを発見する、など、人間が苦手なことを行うようになりました。

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これまで人工知能はIBMのワトソンなど、IBM、グーグル、マイクロソフトなど、巨大グローバルIT企業だけが使うものでした。

それが、いまでは広く社会において活用されるようになってきました。

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目だけではなく、ロボットと融合することにより、手、足を手に入れ、センサリング技術の進化により、知覚センサーも手に入れた、人工知能が今後どのように活用されていくのか?楽しみです。












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