AIの可能性と限界を理解しよう
製造業をはじめさまざまな分野で、AI(人工知能)に対する期待が高まっています。個人的には、2015年末〜2016年までのIoT(モノのインターネット)に関する過熱ぶりが、約1年ずれてAIで起こっているように感じています。
IoTは膨大なデータを集めることができますが、集めただけではちりの山にすぎません。それらのデータから何らかの意味を見いだしたいわけで、そこでAIは大きな力を発揮します。特に、IoTによるデータ収集の機会がさまざまな局面で得られる製造業にとって、IoTとAIはセットで語るべき事柄なのかもしれません。
ソニーが自社で開発してきた深層学習(ディープラーニング)ソフトウェアをオープンソースで無償公開するなど、AIへの期待はさらに高まっている印象を受けます。しかし、現在のAIの可能性と限界を理解することも重要です。深層学習を手掛けるベンチャー企業・Preferred Networks(PFN)の最高戦略責任者を務める丸山宏氏(関連記事:世界を変える機械学習、1兆個のIoTデバイスを誰がプログラムするのか)が警鐘を鳴らしているので、以下にご紹介しましょう。
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