#4.
テクノロジーの進歩は指数関数的
100%
80%
ヒトゲノム計画 進
(60億USD/15ヶ年)
予定
実際
60%
40%
20%
1%
0%
1997年 ゲノムの解読達成率は1% 多くが計画中止を主張
しかし「 1% 終わったのなら、もう半分終わったに等しい」
#5.
テクノロジーの進歩は指数関数的
100%
80%
ヒトゲノム計画 進
(60億USD/15ヶ年)
予定
実際
60%
40%
20%
0%
1997年 ゲノムの解読達成率は1% 多くが計画中止を主張
しかし「 1% 終わったのなら、もう半分終わったに等しい」
#6.
人工知能 (AI)
#7.
なぜいまAIなのか
大量のデータ
クラウド化による大量のデータ
ハードウェアの進化
GPUによる並列処理、計算速度の向上
キャッチーな事例
Pepper、アルファ碁
世間からの期待感
#8.
AIのレイヤー
もはや人工知能と呼ばれなくなったもの
人工知能
l 自動ドア
機械学習
ルールベースド
l AI in the 1980’s
l 「AならばB」
ディープラーニング
l MS Officeのイルカ
l ルンバ
l AlphaGo
l 画像認識
汎用人工知能?
現状の
延長線上にはない
#9.
ディープラーニング
これまで
耳が立ってて…
目が2つあって…
現在
鼻は三角で…
その下に口が…
すべて人が教えていた
機械が勝手に共通点を学習
- ヒゲはあるの?ないの?
- 似た写真ごとに分けといて!
- 口は何個?
- あ、この山が「ネコ」ね。
- あれは?これは?
何をどこまで教えるべきか不明
サンプル数が増えれば個体差は吸収、
平均すると「猫らしさ」が残る
#10.
「特徴量」とは
これまで
ディープラーニング
[円]ある点からの距離が
[爬虫類]トカゲとね、ワニと
定義できるものは扱える
サンプルさえ与えれば、
等しい点の集合
[爬虫類]えー、変温動物で
カメとイモリと…
「爬虫類という概念」の抽出は
AI任せでOK
足が4本あって…
性質列挙のみでは扱えない
定義しづらい抽象的な概念も
性質のまま(=特徴量)扱える
#11.
特徴量の演算
元絵
+
https://deepart.io/
画風
絵の単純な合成ではなく、
“ゴッホらしさ” という
特徴量の取り扱いが可能に
#12.
あらゆる要素のパラメータ化
構図
配色
筆圧
http://www.adweek.com/, “Inside ‘The Next Rembrandt’ ”
レンブラントの新作
(Microsoft, 2016.04)
“レンブラントらしさ” を
AI が因数分解。それに
そってイメージ合成
#13.
(動画)
“Synthesizing Obama: Learning Lip Sync from Audio”
https://youtu.be/9Yq67CjDqvw
#14.
AIのもたらす価値
認識:文章、音声、画像、動画
リスニングの能力は人間を上回る
予測:おすすめ商品、数値予測
過去の傾向から統計推論
最適化:囲碁、自動運転など
最善手を選ぶ
#15.
http://www.goldmansachs.com/
トレーダーの数:600人 → 2人
- トレーダー職は AI にその地位を譲った
- アナリストレポートの「行間を読む力」は人間以上
- 衛星写真の解析:駐車場の利用率、農作物の栽培状況から
投資判断
NYオフィスには200人のAI開発者
リターンは30年前の2-5倍
人間が利活用できないデータで差がつく
#16.
ロボット
#17.
ロボットのもたらす価値
自動化
運動・感覚能力の拡張
- 効率化と再現性向上
- 精度と自由度の高い動き
- 人間は有事の対応に
- 五感の能力増強
- 六番目以降の感覚獲得
操縦式と自走式で異なる用途
#18.
https://www.intuitivesurgical.com/
ダ・ヴィンチ(操縦式ロボット)
- 体力増強:座って手術できる + アームレスト
- 視力増強:3D内視鏡 + ズーム視 15倍
- 手が3本に:3本のアームを1人で操れる
- 関節機能増強:関節可動域360度
- 神経、筋肉機能増強:自動手ぶれ補正
- 小脳機能増強:モーションスケール(1:5)
道具を超えた、人間の能力増強デバイス
#19.
http://www.rethinkrobotics.com/
バクスター(自走式ロボット)
- 自動学習:はじめに手を取って
課題を教えると次から自走
- 汎用性:プログラミング不要で
多用途
- 2.5万ドル/体:時給300円/365日
平均投資回収期間 < 1年
直感的に教育できる自走ロボット
製造業のコスト構造が変化
#20.
(動画)
“The World's First Robotic Kitchen - TV Commercial”
https://youtu.be/BSBTCOEdLkA
#21.
ロボットの応用可能性
人的リソースの代替
自動化によるコスト削減
ロボットのユーティリティ化も進む
専門技術のコモディティ化(運動能力拡張)
動作に機械のフィルタを通すことで、
再現性や巧緻性が向上
事前情報量の増加(知覚能力拡張)
五感が深まり、温度や磁場など
第六感、第七感を作業に反映
人間の 複製 + 能力共有 + 能力拡張
#22.
VR, AR, MR
#23.
VR, AR, MRとは
仮想現実
(Virtual Reality)
現実世界
拡張現実 / 混合現実
(Augmented Reality / Mixed Reality)
VR:100% 仮想空間。その場で使うのが前提
AR/MR:現実空間も見える。動きながら体験可能
#24.
AR(拡張現実) vs MR(混合現実)
AR (augmented), MR (mixed)
現実の拡張という立場の AR に対して、
現実、仮想世界の境界のなさを強調したのが MR。
仕組みは同じ、世界観の違い
(本資料内では “AR” に統一)
#25.
大衆向けモデルはゲームから
バーチャルボーイ (VR)
任天堂、1995年
ポケモンGO (AR)
Niantic(Googleより独立)
2015年
#26.
代表的なVRハード
Oculus Rift
2016/3~:Facebookによる買収 (2014, $2B)
HTC Vive
2016/4~:ルームスケール機能で部屋をVR空間に
PlayStation VR
2016/10~:日本語、低価格、PS4で作動
Google Cardboard
2014/6~:本体はスマホを利用
#27.
代表的なARハード
Google Glass
2013/2~2015/1:
プライバシー懸念から一般販売は中止に
Microsoft HoloLens
2016/3~:開発者向けモデルのみ販売
Meta2
2017/7~:開発者向けモデル。90度の広い視野角
Magic Leap(未公表 未発売)
プロダクト完全秘匿のまま企業価値は $6B へ
#28.
ARの核となる技術
現実空間の把握
ダブルカメラ(奥行き認識)、GPS、地磁気センサー、
加速度センサー、ジャイロセンサー
AR vs リアルデータの同一座標処理
視線方向が変わっても、
ARデータは現実空間上でそのまま
ユーザー行動によるインプット
ユーザがとった行動を認識し、
AR空間にフィードバック反映
#29.
https://wayray.com/
Navion
通常運転時:カーナビ機能、ダッシュボード表示
自動運転時:地域情報の表示、コミュニケーションパネル
https://wayray.com/industry/
#30.
(動画)
“SpatialGate & SpatialOrb WIP”
https://youtu.be/6D-8kkH1KPE
#31.
VR, ARのもたらす価値
VR性:時間の操作性
早送りによる時間短縮、時間逆移動によるやり直し
VR性:空間の操作性
行けないところへ行ける、すぐに行ける、
対象物の拡大&縮小
AR性:五感(モダリティ)の拡張
センサーやIoTとの連携で
見えないものが「見える」化
#32.
小型化の後に起こる質的転換
ディスプレイの変化
1973
1990
2007
1995
2013
?
???
・鏡、窓
・網膜投影
・コンタクトレンズ
・プロジェクションマッピング
・ホログラム
・BCI
モダリティの統合
・ハプティクス
・BCI
デバイスの融合
・スマホ、PC、テレビ
vs 眼鏡、鏡、家具、空間
#33.
(動画)
“Desktopography: Supporting Responsive Cohabitation
Between Virtual Interfaces and Physical Objects”
https://youtu.be/L5mCxfjk6hc
#34.
BCI
(Brain Computer Interface)
#35.
Brain Computer Interfaceとは
脳そのものをデバイスとして使う技術
脳へのインプット
- 1961年 人工内耳の第一例目
- 1968年 人工網膜の第一例目
脳からのアウトプット
- 1998年 サルが思考のみでアームを操作(1,000km遠隔)
- 1999年 意思表示ができない患者
脳波による文字会話実現
未来のSF技術ではなく、現在進行形のテクノロジー
#36.
デバイスの種類
植込み型
装着型
- 頭蓋骨内部に電極
- 手術不要で簡便
- 脳に刺入または表面留置
- 感度低く発展途上
- 弱い脳波も検出可
- 毎回調整が必要
#37.
(動画)
“Brain-Computer Interface allows Fast,
Accurate Typing by people with Paralysis | QPT”
https://youtu.be/Rma2JDQaY1I
#38.
2017年上半期の動き
- イーロンマスク創設
(Tesla, SpaceX)
- 思考によるタイピング
デバイス
- 植込み型BCI
- 装着型BCI
- 「健康人のBCIを10年以内
に実現」 (2017/3)
- 「100語/minの機器を
2年で作成」 (2017/4)
Google, Microsoft, Intelも社内に BCI 部門を有する
イーロンマスクは最終的に人間とAIの融合を見込む
#39.
「思考がばれてしまうのでは?」
脳のあらゆる電気的活動
このレイヤーが好き勝手に
出力されるわけではない
思考・意図
論理
命令・指示
「腕を動かせ」
感情
「声を出せ」
「文字を打て」
出力対象はこのレイヤー。
目の前の人を
- 腕が勝手に殴ってしまわない
- 無自覚に口説いてしまわない
のと同じように自制は可能
#40.
ロボットアームの仕組み
人間語の脳波を機械学習し、機械語に自動翻訳して操作
手よ動け、手よ動け、手
よ動け、手よ動け、手よ
動け、手よ動け、手よ…
手を動かす時の
私の脳波一覧
1. ∼∼
2. ∼∼
…
慣れれば、念じる
必要すら無くなる
#41.
人工内耳、人工網膜
マイクから聴神経、カメラから網膜を刺激
- 視神経や大脳を直接刺激することも可能
「見え方・聴こえ方」は一通りではない
- 全盲の人が人工視覚で初めて見る世界は他と同じか?
- 盲目の人が反響定位で「見る」世界はどう見えるのか?
- 私の感じる「赤」とあなたの「赤」は同じ色か?
世界とインタラクトできれば、他人と違ってもそれは知覚
#42.
BCIの可能性
身体の機械化
身体的制限の克服
脳と身体の空間的分離
有機物的に非連続な自己。存在という概念の転換
非圧縮 = 1分の1 コミュニケーション
言語というボトルネックのバイパス
brain-to-brain interface (BBI) も実例あり
環境ではなく、我々の身体を対象とした改変
#43.
#44.
未来は既にここにある
均等に行きわたっていないだけだ
–– ウィリアム・ギブソン(作家)
#45.
テクノロジーのもつ性質
#46.
テクノロジーと科学
テクノロジーとは
この世界の科学法則を、人間に役立つ形に変換する技術
CC BY SA 2.0 Fr, Rama
背景には常に科学法則
#47.
“電気が何の役に立つのか、私には分か
りません。ただあなた方(財務省)が
将来それに課税することは確信してお
ります”
–– マイケル・ファラデー
CC BY 4.0, Fæ
#48.
基礎研究の場は大学から企業へ
科学法則
テクノロジー
製品
基礎研究
R&D
製品開発
企業内部門の範囲拡大
- 大学の研究室ごと acqui-hire の対象に
- 敢えてモントリオールにAI研究所をつくるFacebook社
#49.
10,000倍:
(対数スケール)
CC BY 2.0, Steve Jurvetson
#50.
Linear vs Exponential
linear(線形)
exponential(指数関数的)
アマラの法則:人は短期的には技術の影響を過大評価し、
長期的にはその影響を過小評価しがちである
#51.
直近500年の変化
1500年
vs
現代
世界人口
総生産
消費熱量
14倍
240倍
115倍
5億人
2500億USD
130億kcal/day
70億人
60兆USD
1.5兆kcal/day
(『サピエンス全史』 Yuval Noah Harari – 2011年原著)
過去500年の非連続的な変化
そして変化のペースは大幅に加速
#52.
世界人口(億人)
8
7
6
5
4
3
2
1
0
いま50歳:世界人口は 40億人 と教わった世代
いま 0 歳:世界人口は 85億人 と教わる世代
#53.
判断の誤
携帯電話の市場予測 (2002年相対値)
15
13
11
9
実際
2002予測
7
5
3
1
2002
2004
2006
2008
2010
実際の成長曲線 (YoY+100%) vs
コンサル、マーケティングファーム4社の予測
(McKinsey, Gartner, Forrester, Jupiter)
#54.
判断の誤
携帯電話の市場予測 (2002年相対値)
15
13
11
9
7
実際
2002予測
2004予測
5
3
1
2002
2004
2006
2008
2010
実際の成長曲線 (YoY+100%) vs
コンサル、マーケティングファーム4社の予測
(McKinsey, Gartner, Forrester, Jupiter)
#55.
判断の誤
携帯電話の市場予測 (2002年相対値)
15
13
実際
11
2002予測
9
2004予測
7
2006予測
5
3
1
2002
2004
2006
2008
2010
実際の成長曲線 (YoY+100%) vs
コンサル、マーケティングファーム4社の予測
(McKinsey, Gartner, Forrester, Jupiter)
#56.
判断の誤
携帯電話の市場予測 (2002年相対値)
15
13
11
9
7
5
実際
2002予測
2004予測
2006予測
2008予測
3
1
2002
2004
2006
2008
2010
Exponential な成長を見ても、予測は linear のまま
#57.
Exponential な性質はどこから来るのか
(T: technology
M: money P: people)
- テクノロジーがテクノロジーを進歩させる
- 正の循環構造
産業革命の源泉は何か
- 蒸気機関、ではなく、石炭 → 蒸気機関 → 石炭の 循環構造
- 石炭生産量:300万トン/年 (18世紀) → 1億トン/年 (19世紀)
ポジティブフィードバックが
#58.
“Thinking beyond the rules”
日本人の平均寿命(過去50年)
90
85
80
75
70
65
男性
女性
- 寿命に壁はあるか?
- 人類は100m走で9秒を切れるか?8秒は切れるか?
#59.
(動画)
“The Fitness Model Without a Pulse”
https://youtu.be/gNUATS8Jhuk
#60.
#61.
未来は正確に予測できない
+10%
基準
-10%
×3.0
×3.0
月1割の予測誤差 = 2年で3倍の誤差。Exponential なものは、
そうと分かっていても時期と規模の予測が困難
#62.
予測できないものへの対処法
Linear かつ 予測不能なもの
- どれが伸びるか不明のため解無し
- コストもリターンも linear であり、ギャンブル
Exponential かつ 予測不能なもの
- ポートフォリオ化すれば、どれかが伸びる
- コストは linear だが、リターンは exponential
投資の経済合理性がある = GAFAが全てに手を出す理由
テクノロジーを 早く、広く押さえる ことの価値
#63.
https://www.weforum.org/
正確な予測は誰にもできない
#64.
誰しも自分の想像力の限界が、
世界の限界だと誤解する
–– ショーペンハウアー(哲学者)
#65.
後半編はワークショップ!!
未来の医療を妄想しましょう
未来ブログ http://okiyamasho.com
#66.
(動画)
“TastyFloats: A Contactless Food Delivery System”
https://youtu.be/PcuABIJtSyQ
#67.
(動画)
“ロボネコヤマト 4/17より試験サービス開始”
https://youtu.be/KmT_DJgM1Z8
#68.
(動画)
“PAY PER LAUGH -The CYRANOS McCANN Woldgroup
Europe Barcelona Cannes Lions 2014 Winner”
https://youtu.be/V0FowbxEe3w
#69.