テクノロジーは起業を生み出すものの

人工知能の特性を踏まえ

さらに、本書で述べたような人工低能型の無人エネルギー企業が発展途上国で普及しはじめるかもしれな。大規模発電所がなくても、高圧送電網がなくても、太陽パネルなどが安く導入できるようになり、自律型の分散エネルギーネットワークが各所で導入され、相互に連携しながら拡大していくのかもしれない。人工知能により構成された無人NPOが活動を始めるかもしれない。これらのNPOはマイクロファイナンスなどを提供し、発展途上国の経済基盤を支え、生活水準を気に高めていくかもしれない。汎用人工知能の技術が進んでいくと、ある時点で技術的特異点「シンギュラリティ」に到達するだろう。Watsonの機能として

人工知能を取り入れている

AIに最適と言えるすでにこの時点で、世界に人工知能は一つしかなく、それが全てを支配する方向にいくというのは考えにくい。そのころには、人工知能が数多くつくられ、普及し、お互いに進化競争をしていると考えられる。進化には方向性がない。このため一つの人工知能では、進化のしようがない。複数の人工知能が、それぞれの本能に従い、より勝ち抜こうという競争の中で進化が生じてくると考えられる。一つの人工知能が社会を支配するのではなく、人工知能の生態系がうまれていくだろう。人類も人工知能には支配されずに、共生していく関係を模索していくことになる。

人工知能なら話は別です

AIなんだよと返ってきたということです
ではどのような人が必要かと言いますと、「アーティスト」ということになります。例えば、Appleの創業者であるスティーブ·ジョブズのポジションです。iPhoneというのは、おそらく富士通やシャープなど、他のメーカーが最初に作っていたらここまで大ヒットしなかったと思います。ジョブズが発案したあのデザイン、あの形、あの薄さだったからこそヒットしたのではないでしょうか。「ヒットするデザイン」を極限まで求めたスティーブ·ジョブズが何百回も社員にやり直しを命じたため何百人も辞めていったという伝説がぁります。

人工知能研究のためにであるとすれば知能革命のあとに起きるだろう

コンピュータも処理を不断におこなっている
エンジニアとデザイナーの2人で作ったのでは、あのフォルムには絶対になっていなかったはずです。なぜなら、当時の携帯電話というのは二つ折りとか、そういった一定のデザインに決まっていましたが、アーティストがいなければそのフォルムを打ち破ることは困難だと思うからです。ですから、iPhoneのような斬新なデザインを生み出すためにはアーティストの力がどうしても必要なのですデザイナーというのはどういう存在かと言いますと、世の中に対して役に立つものを提供するのが仕事です。アーティストは基本的に役に立つものは提供しません。歌手や画家などは、アーティストの部類に入ります。特にいなくても生活には困りませんが、でもこの人たちは感動という目に見えないものを与えます。感動を与えるからこそ意味があるわけで、ピカソの絵が1枚100億円で売れたりするわけです。

人工知能と経験の中から

テクノロジーを良いものとも悪いものとも考えてはいませんでした
というのも、「恒温動物でも肺呼吸でもなくて足もない」のに、また、生物3のように、「卵を産まない」のに、という情報が来た場合、「卵を産まない」のが誤情報であるか、もしくは動物類ではない可能性が高まります。もっと点数の割り振りに工夫ができそうですが、このケースではこのぐらいにしておきましょう。ここで理解して欲しいのは、最重要情報である「母乳で子供を育てるかどうか」の情報が欠けているにも関わらず、情報の関連性や重要性に対してポイントの割り振りを変えるだけで、完璧ではないものの、ある程度正確な判断ができるようになったという点です。より沢山のパーセプトロンが組み合わされば、もっと正確な判別ができそうだということが分かってもらえるでしょう。多層に重なるニューラルネットワークニューラルネットワークにおいて重要なのは、をつけることで正確に物事を判別できるようになるという点がニューラルネットワークのメリットです。

人工知能が圧倒的に正確で早いです

情報同士の関連性や重要性に対してポイントをつけていくという行為です。関連度の高いモノは高く、低いモノは低くポイント先ほどの例でいえば、何度も何度も繰り返し学習していれば、「肺呼吸」や「足の有無」に関する情報では正しい判別ができないことが分かり、「関連度の低い情報だと判断また、ニューラルネットワークであれば「胎生かどうか」「卵を産むかどうか」などの判別を上層にある別のパーセプトロンが行っている可能性もあります。中には間違った情ニューラルネットワークでは、より正確なパーセプトロンの情報を「重要度が高い」と判断し、全体の判断がより正確になるように情報同士のつながりが作られてくのですされます。逆に卵を産まない動物に哺乳類が多いということが分かれば、「卵を産むかどうか」は「関連度の高い情報」だと判断されるということです。報や無関係な情報ばかり送ってくるパーセプトロンも出てくるわけで、情報の正確性に対してもポイントの割り振りは変わります。