前哨

「囲碁界お通夜ムード、Google の人工知能 アルファ碁 の神がかり的な強さの前に」といったタイトルがネット上を飛び交っています。これは単なる「前哨」に過ぎないかもしれません。

持続的イノベーション

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市場の鈍化とイノベーションの欠如

2016年1月、世界最大規模のコンシューマーエレクトロニクスショーである「2016 International CES」(6~9日)が、米国ラスベガスで開催されました。

経営コンサルティングファームの Accenture は「2015 International CES」でスマートフォンやタブレットPC、HDテレビなど幾つかの主要なハイテク製品カテゴリで、購入意思が鈍化傾向にあることを示す調査結果を明らかにした。

調査では、多くの民生機器市場セグメントで、購入意欲の鈍化傾向が加速しているという現実が浮き彫りになった。さらに、画期的なイノベーションの欠如が業界の発展を妨げている。スマートウォッチやフィットネスモニター、スマートホーム向けサーモスタット(温度計)といった新興セグメントの成長も減速している。

2016年はこのような傾向がさらに強まることが見込まれる。

確かに雑草の小さな花に似た、小粒なアイデアの群れが咲き誇っているような感じです。

SNS の矮小なさえずりに、未来の奏でる微細な音がかき消されしまっているのでしょうか。そうなら、自業自得とも言えるのですが。

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イノベーション・ジレンマ

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ある時期に市場をリードする優良企業が新技術への対応に失敗して地位を失う現象のこと。

破壊的イノベーション

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従来の価値基準のもとではむしろ性能を低下させるが、新しい価値基準の下では従来製品よりも優れた特長を持つ新技術がもたらす変化。

Wikipedia

IT におけるパラダイムシフトを伴う革新技術の「普及」は約20年ごとに起こっています。

1975年のパーソナル・コンピューター、Altair 8800、Intel 8080(8ビットマイクロプロセッサ)
1993年のインターネット、Mosaic(ウェブブラウザ)

次は、

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2014年のブロックチェーン、Bitcoin(P2P決済網/暗号通貨)

ブロックチェーン
分散型ネットワークで、データを複数個所に置き、お互いに監視させる仕組み。

と言われ始めています。

しかし、現在提案されているアイデアが普及され始めたと想像しても、ワクワク感や夢を感じることができません。これはパラダイムシフトを伴う本当の革新技術とは違う単なるコスト削減技術かもしれません。

そろそろ本命が現れてもいい頃なのですが。

たぶんこのペースで行けば、

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2020年頃に人間の能力を超えた AI が、2030年頃には一般に普及ということになるのでしょう。しかも目に見えない大きさで。

ただこれは、2045年の技術的特異点いわゆる「シンギュラリティ」ではありません。

シンギュラリティ(未来モデルの限界点

2040年代 人間の脳の構造が研究しつくされ、コンピュータは超高性能になる。

それからどうなるのか。

シンギュラリティ
未来研究において、正確かつ信頼できる、人類の技術開発の歴史から推測され得る未来モデルの限界点を指す。従ってこれまでの人類の傾向に基づいた人類技術の進歩予測は通用しなくなる

Wikipedia

『スピリチュアル・マシーン』

1968年の『2001年宇宙の旅』において、 AI を搭載したコンピュータである HAL 9000 の異常な行動は、未来における AI についてのテーマとして人々の関心を集めました。

さらに、1982年の続編『2010年宇宙の旅』では HAL 9000 はボーマンと同様に実体を持たないエネルギー生命体として、彼の仲間になることで生命とは何かを問います。

以降、これらのテーマに関心を持っていましたので、「コンピュータに魂が宿るとき」の副題に引かれて読んだのが、レイ・カーツワイルの『スピリチュアル・マシーン』。

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スピリチュアル・マシーン―コンピュータに魂が宿るとき(2001年/日本)

収穫加速の法則
一つの重要な発明は他の発明と結びつき、次の重要な発明の登場までの期間を短縮し、イノベーションの速度を加速することにより、科学技術は直線グラフ的ではなく指数関数的に進歩するという法則。

これは、ムーアの技術革新のスピードに関する法則性から、秩序とカオスと時間の関係の一般則へ広げたもの。コンピューターが自我を持つことも遠い未来ではないと結論します。

そして5年後、

『ポスト・ヒューマン誕生』

ITが急速に進化をとげ、ついに人類の傾向に基づいた人類技術の進歩の限界(シンギュラリティ)を超える未来世界を描くことになります。

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ポスト・ヒューマン誕生―コンピュータが人類の知性を超えるとき(2007年)

ディープラーニング(深層学習)

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問題の解決とは必要な本質的な変数であったり、特定の概念を特徴づける変数を求めることです。

ニューラルネットワーク

神経細胞とシナプスを通じて他の細胞に信号を伝達する人間の脳のモデル化から出発し、数学モデルとして独自の発展させ、学習によってシナプスの結合強度を変化させることで問題解決能力を持つようなモデルがニューラルネットワーク。

ディープラーニング

それに問題解決のための複数のアルゴリズムを多層化したものがディープラーニング・システム。

しかし、ディープラーニング・システムが何故特定の特徴量を導くことができるのかは解明されていないそうです。

これが今回、囲碁界を震撼させたアルファ碁の正体。

IBM Deep Blue

「ディープブルーは膨大な情報を処理したが、アルファ碁は選択した少数の情報だけを処理している。人間が直感で状況判断するように」

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「日本IBMとソフトバンクテレコム、IBM Watsonを日本で共同展開」なんて記事も昨年ありましたが、大艦巨砲主義の古臭いこの発想。多分あっというまに古い技術となってしまうかもしれません。

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