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ブックマーク / globe.asahi.com (5)

  • OpenAIの投資計画はアポロ計画の70倍?加速し膨張するAI開発投資、バブルの懸念も:朝日新聞GLOBE+

    AI開発企業が抱えるもうひとつの課題は、AI開発投資が極端なまでに大規模化しつつあることだ。OpenAIやマイクロソフトのようなAI開発企業は、今後数年の間に、AI関連の開発投資を「1000億ドル(約15兆6000億円)」あるいは「7兆ドル(約1092兆円)」と極端な規模へと拡大する野望を抱いている。現状のAIの100倍、あるいはそれ以上の規模のAIを作り出すためだ。 大規模投資計画は現状の100倍以上 2024年2月、AI開発企業OpenAICEOであるサム・アルトマンが、AI向け半導体の増産とAIデータセンター増強のために実に5兆〜7兆ドル(780兆〜1092兆円相当)の資金を集めていると経済紙ウォールストリート・ジャーナルが報じた。アラブ首長国連邦(UAE)政府、ソフトバンクの孫正義CEO台湾の半導体メーカーTSMCと話し合いをしているという。 この7兆ドルという数字は誇大妄想と

    OpenAIの投資計画はアポロ計画の70倍?加速し膨張するAI開発投資、バブルの懸念も:朝日新聞GLOBE+
    YaSuYuKi
    YaSuYuKi 2024/06/20
    目標と、解決する課題の定義が曖昧、という指摘は重要。何が実現されるのか不明確なので、成否の基準も明確でない
  • シュクメルリの日本風アレンジってどう? ジョージア大使に聞いたら感動の答え:朝日新聞GLOBE+

    1988年4月、ジョージアの首都トビリシ生まれ。ジョージアが旧ソ連から独立した直後の1992年、生物工学者の父親が広島大に留学することに合わせて一家で来日。早稲田大学を卒業し、2012年にキッコーマンに入社。帰国後の2018年にはジョージア外務省に入り、2019年8月から現職。現在、と子供2人と東京に暮らす。 ――日ですっかり有名になったシュクメルリですが、ジョージアに何度も行ったことがある料理研究家でも数年前に初めて知ったという反応でした。この料理歴史について教えて下さい。 シュクメルリのルーツはジョージアの北部にあるラチャ地方です。私の母のふるさとでもあります。 この地方にシュクメリという村があって、ここの料理人が考案したという言い伝えがあります。ただ、それは定かではありません。 誕生したのは19世紀前後と言われていますが、文化歴史が古いジョージアでは最近の料理と言えるでしょ

    シュクメルリの日本風アレンジってどう? ジョージア大使に聞いたら感動の答え:朝日新聞GLOBE+
  • 「けた外れの悲劇」は起きなかった 根底から問い直すべき、私たちのアフリカ認識:朝日新聞GLOBE+

    アフリカ共和国の首都プレトリアにある病院では、新型コロナの患者たちが屋外に設けられた「発熱テント」に並んでいた=2021年1月11日、遠藤雄司撮影 ■くすぶる欧米メディアへの不満 私は2016年から年に1度、国際協力機構(JICA)が企画し、公益財団法人太平洋人材交流センターが運営しているアフリカ諸国の政府職員向け研修会で講師を務めている。貿易や投資業務に携わる政府職員に日の経験などを伝える目的で、例年は各国から職員が来日して研修を実施していた。 今回は新型コロナ感染拡大の影響でオンライン開催となり、私を含む大学教員や日企業関係者が2021年2月15日~3月5日の間に交代で講師を務めた。エジプト、ナイジェリア、タンザニア、エチオピア、コートジボワール、ブルキナファソ、ソマリア、ジンバブエの8カ国の経済関連の省庁から計11人が研修に参加した。 講義を担当した私は、受講者と言葉を交わす中

    「けた外れの悲劇」は起きなかった 根底から問い直すべき、私たちのアフリカ認識:朝日新聞GLOBE+
    YaSuYuKi
    YaSuYuKi 2021/03/22
    例えば、最貧国のイメージが強いエチオピアですら、最近15年の成長率は年平均10%くらいある。4倍くらいになった計算。特別に状況の悪い国(スーダンなど)を除くと、2000年ころの感覚は全く通じない
  • 変わる「宇宙開発のゲーム」 新しい時代を開いたSpaceX:朝日新聞GLOBE+

    発射されるSpaceXの宇宙船「クルードラゴン」=2020年5月30日、米フロリダ州のケネディ宇宙センター、ロイター

    変わる「宇宙開発のゲーム」 新しい時代を開いたSpaceX:朝日新聞GLOBE+
  • 人間が深層学習のAIを理解できないのには、理由がある:朝日新聞GLOBE+

    【特集】「『予測』という名の欲望」全記事はこちらから読めます ■人間にはAIの考えが分からない? ――ディープラーニングは、大量の「教師データ」を読み込み、入力する変数と、出力する変数との間の関係を見つけ出します。その関係が分かれば、新たなデータを入力したとき、出力が予測できるというわけですが、なぜ人間はそのプロセスを理解できないのでしょうか? おもにふたつの要因があります。質的なものと、量的なものです。量的な問題は、すごくシンプルです。ディープラーニングの内部で動くパラメータ(母数:システムの内部で動く情報)が多すぎるので、その大量・複雑なデータを人間の直感につなげることが難しい、という話です。最近は、多いものでは1億個を超えるパラメータから出力を予測します。じゃあ、その1億個をざっと人間が見てなにか分かるのかといえば、分からない。これが基的に起こることです。 ――大量の変数という意味

    人間が深層学習のAIを理解できないのには、理由がある:朝日新聞GLOBE+
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