2020.1.6から2020.1.13までの投稿記事のまとめ★

[有料会員限定]ゲート方式の量子コンピューターは現在、計算能力を左右する量子ビットの数が50程度に達している。これを増やし、大規模集積化することが大きなテーマだ★|本命方式で実現狙う:日本経済新聞

今のAIは画像や音声の認識は得意だが、人間のように推論するのは難しい。「思考するAIは次の研究フロンティアの一つになる」と強調した★|「未来のAIは思考を理解する」トロント大ヒントン氏:日本経済新聞

関心がある人は今年からすぐに勉強を始めるべきだ★|【AI時代の発想術】AI競争のカギは“国産”量子コンピューター! いち早く実現を

AIの高度化にはデータが欠かせないが、その収集の基盤となる次世代通信規格「5G」の普及も始まった★|米デジタル見本市CES閉幕へ AIで賢くつなぐ時代に:日本経済新聞

松尾豊氏の年頭所感に見る、2020年AI業界の展望

IBMの量子コンピュータは量子ビットに超電導回路を採用しており、19年10月に「量子超越性」を実証したと発表した米Googleの量子コンピュータと同様の方式。従来のマシンが解くのに1万年かかる問題をGoogleの量子コンピュータは3分20秒で解けたとするGoogleの主張に対し、IBMは従来のマシンでも約2.5日で解けると反論していた。

「量子コンピューターの得意とする計算処理を任せて、その結果を基幹システムに戻す仕組み」(イノベーション事業部部長の畔上文昭氏)だ。例えば、飲食店のシフト勤務表作成といった組み合わせの最適化を解くもので、カナダのD-Wave Systemsなどアニーリング式量子コンピューターをクラウド活用する提案型の受託開発になる。

[有料会員限定]高速道路は場所を提供するだけでなく、人や物を運ぶサービスを提供する会社になるかもしれない★|未来の道路をAIやロボで 中日本高速、テック企業に:日本経済新聞

日本語を含む42の言語に翻訳する機能も備えた。提供を始める時期は明らかにしていない★|Google、記事やブログを自然に「音読」 音声AIの機能を強化:日本経済新聞

[有料会員限定]技術が非連続で進化する時代、異質な「知」との交流がイノベーション力を育むため欠かせない★|[社説]日本的な雇用管理を断ち切るとき:日本経済新聞

今年こそ真価を発揮する5G★|CES 2020では「8つのキーワード」が、これからの未来を方向づける @wired_jp

[有料会員限定]2019年までのPythonはAI開発やデータ分析、パソコン操作・インフラ設定の自動化といった領域によく使われた★|2020年大予測、脱COBOLが進み「あの言語」がアプリ開発の本命言語に

研究者は役に立たない研究を一生懸命やってほしい。目的があってするのではなく、好きな研究をする。そのほとんどは無駄になるが、無駄をやらないと、とんでもないものは出てこない★|【主張】科学技術立国 人を育てる政策を掲げよ 成果偏重が「失速」を招いた

2019.12.23から2020.1.5までの投稿記事のまとめ★

介護現場は人材不足が深刻。人の目を補強するセーフティーネットとして活用の場を広げたい★|無線通信とAIで高齢者の急病や危険予測 大分の企業開発

あらゆる領域で凄まじい進歩! 2019年に取り上げた「AI技術」6選

先端IT人材は20年に5万人近く不足するという推計もある★|新卒で年収3000万円も!激化する高度人材争奪戦 #ldnews

オムロンが駅係員の窓口業務を調査したところ、6割以上が場所を聞かれたり、乗り換え案内を求められたりする定型的な案内業務だったという★|京王線新宿駅で働く、身長30㎝「新駅員」の正体

[有料会員限定]言語らしさを基準に、単語と単語、文章と文章の関係をベクトルによって表現したり、ある単語の次にどの単語が続くべきかを予測したりする★|グーグル最新AI、読解力も人間超え 驚異の学習法:日本経済新聞

新技術が既存の枠組みを壊して生活に浸透すると、過去に学んだ知識の多くは陳腐化していく★|「年齢にこだわらない教育が必要」小峰隆夫氏:日本経済新聞

特に変化が目立ったのは、学習と記憶を司る海馬の「歯状回」という領域で、隊員8名で縮小が確認された。この領域は、記憶を記録するためにニューロン新生が活発に生じているところなのだが、隊員たちの歯状回は平均4~10パーセント小さくなっていた。

2020年は量子コンピューターの企業利用が広がる?–2019年の動きを振り返る – ZDNet Japan

誤差があるのは知ってましたが、こんなに凄いことになるとは驚きです!|「精度保証付き数値計算」の研究自体は30年ほど前から盛んに行われていますが,世間に浸透しているとは言えない状況です.

機械学習は過去の事例に基づいて未来を予測しますから、偏りのある過去に基づいて予測する未来は、やはり偏りのあるものになりかねません★|「機械学習は人工知能ではない?」 狭義ではまだ人工知能とは言えないAI? | 財経新聞

2020年の「AI/機械学習」界わいはこうなる! 10大予測:気になるニュース&ネット記事 – @IT

内製でも外注でもソースコードをしっかり評価することが重要だと思う。

竹迫氏はさらに、ISO 9126での定義を基に、ソフトウェアの「品質」として求められる要素には「機能性」「信頼性」「使用性」「効率性」「保守性」「移植性」があるが、時代の変化に伴って、重視される要素が変わってきているとした。

AI技術の利用率が低い理由について、日本オラクル執行役員の原 智宏氏は「データの加工やクレンジング作業の負担が原因になっている」と推測する★|なぜ日本の上司は「AI」より信用されないのか なぜ職場でAIが使われないのか:「職場におけるAI調査」が示す管理者の課題 – TechTargetジャパン データ分析