⑤-1 高度化（クラウドサービス） 4/17はここから ※クラウドサービス：ユーザが資源（HW，SW，プラットフォーム）を所有せずインターネット（雲：クラウドと比喩する）を通して資源を借りる. IaaS（イアース、Infrastructure as a Service）：従来HaaS.サーバ自体をネット経由で利用する。 SaaS（サース、Software as a Service）：メール、グループウェア、ゲームなどのSWアプリケーションをネット経由で利用する PaaS（Platform as a Service、パース）：SWアプリケーションを稼働させるミドルウェア（DBMSなど）をネット経由で利用する利点：例えば、高負荷時期に合わせた大規模HWを購入すると、通常時は無駄が多くなる。負荷に合わせてHW規模を動的に変化できれば、コストが削減できる。ある企業では3割コスト削減されたと報告差されている。 ⑤-2 高度化（ソーシャルメディア） 2010年度ビデオリサーチインタラクティブ資料順位 SNSサイト名推定接触者数 1 Twitter 28,359 （千人） 2 はてな 25,193 3 OK Wave 23,047 4 2ちゃんねる 23,007 5 Mixi 17,240 Facebookの急進・アクティブユーザ数7.5億人（2011.7) ・2012年度中に10億人突破の予想・FB上での１ユーザの情報共有量が年に2倍（ムーアの法則に対して、シェアの法則：斉藤徹氏） ⑤-3 知能サービスゲーム AI 知識サービスコンシェルサービス操作・運転サービス対話ロボットサービス 1 2012 ボンクラーズ１－０米長邦雄永世棋聖一番勝負 2 2013 コンピュータ３－１（１持将棋）プロ棋士五番勝負（団体戦） 3 2014 コンピュータプロ棋士五番勝負（団体戦） 4 2015 コンピュータプロ棋士五番勝負（団体戦） 4－１ 2-3 第1回第2回電王戦第3回 2015/4/17 Final 超サイバー社会をにらんだ技術的萌芽と SSH,ELSI課題 4 センサー型AI 掃除（計画）無人運転（パターン認識） 2012年ネバダ州免許 2013年カリフォルニア州免許 NHK クローズアップ現代(2013.11) グーグルと自動運転（アスキークラウド） http://ascii.jp/elem/000/000/855/855663/ 5 Quoc V. Le, Marc’Aurelio Ranzato, Rajat Monga, Matthieu Devin, Kai Chen, Greg S. Corrado, Jeffrey Dean, and Andrew Y. Ng: Building High-level Features Using Large Scale Unsupervised Learning, ICML2012 Youtube 3日間 1000万部位画像人と猫の識別器 2015/4/17 超サイバー社会をにらんだ技術的萌芽と SSH,ELSI課題 6 DNN (Deep Neural Network)の進展 2012年：教師無しデータによるPre Training 2013年：Rectifier, Dropoutによる教師有りで直接、巨大ニューラルネットを学習。ニューラルネットの各構成要素がニューラルネットであるNetwork in Network (NiN)に注目 2014年：短期記憶可能なニューラルネット（LSTM: Long Short Term Memory）。RNN（Recurrent Neural Net.ループを含むようなニューラルネット）が注目。・表現学習（特徴量自動生成）・マルチタスク学習（類似タスクからターゲットタスクの精度改善）・マルチモーダル学習（画像キャプション自動生成） 2015/4/17 超サイバー社会をにらんだ技術的萌芽と SSH,ELSI課題 7 ILSVRC (ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge) Error Rate 2015/4/17 超サイバー社会をにらんだ技術的萌芽と SSH,ELSI課題 8 知識型AI 2011年 QA Challenge ! (2) IBM Watson ・IBM Deep Question Answering Project(ジョパディで，ワトソンがチャンピオンに挑戦して勝利） Open-Domain Question Answering PIQUANTから時代が進み，技術が成熟、マシンパワーが拡大 9 東ロボくん代ゼミ全国センター模試成績(2014.11) 受験番号科目氏名 116-5004Ｅ満点東ロボクンイチゴウ全国平均点本人得点（昨年）本人偏差値（昨年）英語 200 93.1 95（52） 50.5（41.0）国語（現文+古文） 150 60.2 69（62） 54.2（45.9）国語（現代文） 100 45.9 49（42） 51.9（44.7）数学Ｉ・数学Ａ 100 47.1 40（57） 46.9（51.9）数学Ⅱ・数学Ｂ 100 50.4 55（41） 51.9（47.2）世界史Ｂ 100 40.8 52（58） 56.1（55.2）日本史Ｂ 100 47.2 44（56） 48.2（56.1）政治・経済 100 38.1 17（33） 34.3（42.2）物理 100 32.7 31（39） 49.0（48.3）文系7科目コース 900 422.0 386（365） 47.3（45.1）文系3教科偏差値 53.6（47.7）理系3教科偏差値 49.7（46.2） 2015/4/17 超サイバー社会をにらんだ技術的萌芽と SSH,ELSI課題 10 知能ロボットアシモ Bigdog -> Cheetah （移動型ロボット：運動能力）アイボパロ（ペット型ロボット：癒し） http://paro.jp/?page_id=247 http://www.youtube.com/watch?v=W1czBcnX1Ww パペロ石黒教授ジェミニ（アンドロイドロボット：見た目） ifbot ワカマルコミュニケーションロボット NAO ペッパー http://www.youtube.com/watch?v=QMEXBWJDUMk 11 Race Against the Machine 4/24はここからアンドリュー・マカフィー米国では，ここ数年， MITスローン・スクール、会計士，税理士の需要が8万人減少デジタル・ビジネス・センター主任リサーチサイエンティスト高度コンピュータによる大量失業時代？ 12 The Future of Employment (1) Carl Benedikt Frey and Michael A. Osbome, Oxford Univ. • コンピュータに代行困難な重要要素 ①Creativity （創造性、創意工夫） ②Dexterity（手先の器用さ） ③Social Intelligence （社交性）ルーチンワーク的な仕事は、AIに置き換えられていく可能性が大きい 2015/4/17 富士ゼロックス講演会 13 The Future of Employment (2) Carl Benedikt Frey and Michael A. Osbome, Oxford Univ. ■コンピューターに奪われる職種確率職種 99% 96% 94% 92% 89% 84% 81% 77% 58% 11% 7.4% 0.4% ローン貸し付け受付係法律事務員小売販売員タクシー運転手警備員コック（ファーストフード）バーテンダー個人向けアドバイザー記者音楽家小学校教師出所：オックスフォード大学「The Future of Employment」 2015/4/17 富士ゼロックス講演会 14