カーネギーメロン大学のトム・ミッチェル教授を取材する機会を得た。同教授によると、2020年代には、機械学習の進化を受けて人材と仕事のマッチング精度が向上し、人工知能がキャリアアドバイザーのような個別提案をするようになるという。多くの人は複数のパートタイムの仕事を幾つもこなすようになり、理想のキャリアに向けて転職と復学を繰り返すようになるとも言う。技術の進化が社会に与える影響を、機械学習の第一人者である同教授に詳しく聞いてみた。 ▶細かくなる仕事の「粒度」 ーーMitchell先生は、米国の大手人材マッチングサイトのコアテクノロジーを開発したことがあると聞きました。機械学習や人工知能といった分野が急速に進展し始めましたが、それによって雇用の形はどのように変化すると思いますか？今日の仕事の大半がなくなるという予測もありますが。 Mitchell　おっしゃる通りですね。でも今日ある仕事がなるなる

ディープラーニングは、人間の脳の中のニューロンとシナプスの回路をコンピューターの電子回路で真似て、それを何層にも重ねた手法。この手法が思いの外、成果を上げているので、人工知能に注目が集まっている。英誌エコノミストも最近の号で人工知能を特集するなど、ビジネスマンの間でも人工知能は今、ちょっとしたブームだ。 ディープラーニングは、人間の脳の中のニューロンとシナプスの回路をコンピューターの電子回路で真似て、それを何層にも重ねた手法。この手法が思いの外、成果を上げているので、人工知能に注目が集まっている。英誌エコノミストも最近の号で人工知能を特集するなど、ビジネスマンの間でも人工知能は今、ちょっとしたブームだ。 しかしディープラーニングのように人間の脳を模倣しなくても、コンピューターを賢くさせる手法はほかにもある。例えば「トピックモデリング」。トピックモデリングは、多数の文書を読み込むことで傾向を

リクルートが人工知能研究所を設立したと発表した。実は、僕はこの件について比較的詳しく知っている。ただそれは取材として得た情報ではなく、同社社員である友人たちからオフレコ話として聞いた情報である。なのでその部分は記事にはしたくない。 リクルートが人工知能研究所を設立したと発表した。実は、僕はこの件について比較的詳しく知っている。ただそれは取材として得た情報ではなく、同社社員である友人たちからオフレコ話として聞いた情報である。なのでその部分は記事にはしたくない。 ただオフレコ情報を除いても、公開情報や周辺情報をベースにリクルートが目指している戦略は十分に推測可能だ。なのでオフレコ情報には触れずに、今回のリクルートの発表の意義を解説したい。 僕は今年の年明けころから、リクルートが人工知能の領域で活発に活動していることに気づき始めた。日本には人工知能の研究者が比較的多くいるのだが、その中でも最も元

経済学の用語で「汎用目的技術」というのがあるそうだ。英語でGeneral Purpose Technologyといい、GPTと略される。その定義は「あらゆる産業に影響を及ぼし、また補完的な発明を連鎖的に生じさせる技術」。早稲田大学政治経済学部の井上智洋助教によると、人工知能が21世紀の汎用目的技術になり、経済を牽引する可能性があるという。 井上氏によると、第一次産業革命のときの汎用目的技術は、蒸気機関。そしてその蒸気機関という技術をベースに、次々と関連する技術が発明されることになる。蒸気ポンプ、蒸気機関車、蒸気を動力とした織機、蒸気船などがそうした「連鎖的発明」だ。 第二次産業革命での汎用目的技術は、自動車のエンジンのような内燃機関と電気モーター。それらの技術をベースに、自動車や、飛行機、洗濯機、掃除機などが次々と発明されていった。 第一次産業革命は英国で発祥し、第二次産業革命は米国が牽引

脳を模した人工知能の研究領域に研究者が集中し始めたことで、人工知能が急速に進化し始めている（関連記事「人工知能が急に進化し始めた」）。テクノロジーが急速に進化すると、テクノロジー業界の勢力図が塗り変わる可能性がある。スマホ＋クラウドの次のパラダイムは、だれが覇者になるのだろうか。 ▶Google、Facebook、中国Baiduも 次のパラダイムの覇権に最も近い位置にいると見られているのがGoogleだ。同社は、2014年１月にイギリスの人工知能系ベンチャーDeepMind社を推定５億ドルで買収したほか、10月にはオックスフォード大学発ベンチャーのDark Blue Labs社とVision Factory社の２社を買収し、両社の主要研究者７人をDeepMind社に移籍させている。 DeepMind社はどれだけすごいのか。同社の技術に触れたカリフォルニア大学スチュアート・ラッセル教授をして

人工知能。何十年も前からある言葉だ。国家プロジェクトとして研究されていた時期もあった。それでも完成しなかった。やはり人間の脳は複雑で、それをコンピューターで真似することなど不可能かもしれない。 人工知能。何十年も前からある言葉だ。国家プロジェクトとして研究されていた時期もあった。それでも完成しなかった。やはり人間の脳は複雑で、それをコンピューターで真似することなど不可能かもしれない。 「ところがブレークスルーが起こったんです」と東京大学の松尾豊准教授は熱く語る。 ▶2012年。人工知能研究に火がついた 2012年。人工知能の精度を競う国際的な大会で、カナダのトロント大学がぶっち切りの勝利を収めた。それも１つの大会だけではなく、３つ続けてだ。 「優勝したのは、画像認識、化合物の活性予測、音声認識など３つのコンペティション。まったく異なる領域にも関わらず、今までその分野を専門的に研究していた人