ワールドビジネスサテライト,3/18,特集,機械が学習 変わる世界:ワールドビジネスサテライト.Log

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ワールドビジネスサテライト,3/18,特集,機械が学習 変わる世界

先週末

東京・江東区
有明コロシアム


行われた将棋の試合

若手のホープ 菅井竜也 五段
に相対するのは

この日お目見えした
部品メーカーデンソーが開発した将棋をさすロボットアーム

コンピューター将棋ソフトの指示に従い指します

これは
ニコニコ動画を運営するドワンゴが主催した

第3回将棋電王戦
人間のプロ棋士5人と5種類のコンピューター将棋ソフトが対決します

プロ棋士の優位が予想されていましたが
初戦から菅井五段が破れる展開に

この数年コンピューターの将棋レベルは飛躍的に向上し
人間を上回り始めています

その背景には
ある技術の活用が

東京・文京区
東京大学工学部

およそ5万のプロの棋譜から
勝率が高い手をコンピューターが自動で学習

大量のデータから機械が自律的に学ぶ
この機械学習という技術で

コンピューターは大きく進化しています

東京大学 鶴岡慶雅 准教授
「人間のような柔軟な知識をコンピューターで実現を目指すと」
「手作業でルールを書いてプログラムを作ってでは無理」
「機械学習で(大量の)データから」
「自動的に学習するのは避けられない」

コレまでコンピューター将棋ソフトは
様々な局面ので動きを人間が1つ1つ指示しなければなりませんでした

機械学習では自ら学んで進化して
状況の変化に柔軟に対応できるようになりました

この技術がいま多くの分野に広がっています

茨城ひたちなか市
日立システムプラザ勝田

出迎えてくれたのはロボット

日立
人型ロボットエミューに新機能

エミュー
「死角から飛び出す人をよけて」
「進めるようになりました」

エミューは
安全通行へ進路データを収集

人の動きを見て学習するロボットです

日立製作所 日立研究所 上田秦士さん
「首に黒いセンサーがある」
「人が歩いてきたら速度を把握して学習する」

エミューが周りの世界を
どう認識しているか見せてもらいました

「ココが曲がり角の部分」
「ココから人が歩いてくる」

人が歩いた後が升目で示されています
升目の色は歩く人の速さを表しています

たくさんの人のデータを重ねた図
緑色の線から下がエミューの死角となっている場所を示している

「(エミューの)死角にどんな速度のデータがあるか照合し」
「より速い速度が記録されるほど危険ゾーンを大きく設定する」

学習した人の動きのデータと
照らし合わせて危険度合いを推量してエミューは動きます

そのため
人との衝突を防ぐことができるのです

「機械学習を使用することで人に近い動きをして」
「親和性の高い移動ができる」

日立はロボット以外にも応用も始めています

神奈川・厚木市
日立オートモティブシステムズ

テストドライブコースでは
一台の車が縦列駐車しようとしています

運転席を見てみると自動でハンドルが動いています
WBSのカメラに初めて公開された

自動駐車システム
日立オートモティブとクラリオンの共同開発

カメラを使って駐車の空きスペース認識
→ハンドル アクセル ブレーキなど自動で動かす

クラリオン カメラシステム統括本部 坂田雅男マネージャー
「カメラを使うと非常に広い範囲を検知する事ができる」
「正確な自動駐車ができる」

カメラが撮影した膨大な試験映像を機械学習
→自動駐車の実現に繋げる

2018年に商品化を目指す

この技術で世界の名だたる企業が
しのぎを削る自動運転の開発が加速しそうです

「(自動運転には)機械学習が重要」
「各社の競争になっている」

日本IBMの研究拠点

東京・江東区
日本IBM東京基礎研究所

ある次世代技術の開発が進んでいます

コンピューターが
ユーザーに合わせてレシピを提案するシステム

事前に覚えた1万種類のレシピを
家族の好き嫌い食材など活用

会話などから得られる最新情報を取り込み
最適なレシピを提案

日本IBM 東京基礎研究所 武田浩一 技術理事
「(機械学習は)ユーザーの反応でより賢くなることが重要」

2015年の商品化に向けて家電メーカーなどに売り込む予定です
人との会話から日々賢くなる製品が生まれるかもしれません

「大量のデータを問題解決の力に変えることが」
「(機械学習で)注目されている」

ただ
コンピューターの急な進化に不安の声も

オックスフォード大学が去年発表した論文では
今後20年でアメリカの雇用の47%が
コンピューターに取って代わる可能性大

さらに
論文では

コンピューターに代わられやすい業務のランキングも紹介
1位 電話セールス
2位 タイトル審査・調査
3位 裁縫
4位 数理技術者
5位 保険引き受け
6位 時計の修理工
7位 貨物の荷積み関連
8位 税務申告

一方

コンピューターに代わられ難い業務
1位 レクリエーション療法士
2位 最先端技術を扱う整備士・修理工
3位 危険管理監督者
4位 精神衛生・薬物乱用専門ソーシャルワーカー
5位 視覚医療関連
6位 作業療法士
7位 義肢装具士
8位 ソーシャルワーカー

コンピューターと人間の関係は今後どう変化するのか

KDDI総研 小林雅一リサーチフェロー
「機械学習によってコンピューターが人間のことを学び」
「コンピューターが知能を持ち始め人間に合わせてくれる」
「自動運転というのはそのはしり」
「そういう事がコレから起き始める」

機械学習によって知能を持ち始めたコンピューター
ドコまで進化するのでしょうか

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