2030年に向けて人工知能をどう活用すべきか？ ガートナーの見解
加えて産業構造の破壊と再構築も繰り返されていく。国境という概念が希薄化すれば、どこで生産されたのかという指標よりも、どこで消費されたのかという指標がより重要となるだろう。既存の産業が融合し、新たな産業を創出していくことになる。たとえばコネクテッドカーは自動車業界だけでなく、通信、住宅、金融といったさまざまな業界の融合を促していくことになる。そうした中で熾烈な覇権争いが繰り広げられているが、Uberの例にあるとおり、必ずしも従来の強者だけが産業構造を変えていくわけではない。 Forbes Global 2000ランクイン企業を見てみよう。2009年から2013年にかけて米国企業ではFacebook、Salesforce、LinkedInなどがランクイン。さらに2017年にかけては新たにテスラ、Netflix、ServiceNowなどがランクインした。いずれもクラウドやモバイル、ソーシャル、A
LGBTツーリズムとは何か？「23兆円市場」の可能性はどこにあるのか ホテルグランヴィア京都などの事例を紹介｜ビジネス+IT
小泉氏：日本政府観光局の発表によると、2016年に海外から約2400万人の旅行者が来日しました。そして、日本政府は2020年までに訪日外国人旅行者を4000万人に増やそうとしています。そのために段階的にビザの緩和を実施し、テコ入れしてきました。 国内的には地方創生の流れもあり、海外の方々に地方の魅力や特徴をアピールし、東京や京都などのメジャーなところだけでなく、地方にも足を延ばしてもらって、日本の経済を活性化しようというわけです。 ――そもそもLGBTツーリズムとは、どのようなものなのでしょうか？ 小泉氏：簡単にいうと、LGBTの方々が快適に旅行できるような環境や商品づくりを行うということです。実はLGBTの方々は、可処分所得が高い方が多く、カップルであればダブルインカムで収入もあります。自由になるお金もあり、旅行も好きで、消費意欲の高い方々も多い。海外では富裕層マーケットの中にLGBT層
東大 國吉康夫教授やアラヤ 金井良太氏が議論 人工知能に足りないのは「好奇心」？
ディープラーニングの出現により、画像認識や囲碁、将棋といった特定の分野で、人工知能（AI）は人間の能力を上回るようになってきた。さらに最近のAI研究では、人間特有の能力だと考えられてきた「内発的動機」「自己モデリング」といった機能が研究されている。AIを発展させ、汎用人工知能（AGI）を実現していくには何が必要なのだろうか？ AI研究の最先端を走る気鋭の3人の研究者がディカッションを繰り広げた。 「人工知能と社会」をテーマに開催された「AI and Society Symposium」。左からモデレータのGeorge Musser（ジョージ・マッサー）氏、アラヤ 代表取締役 金井 良太氏、東京大学 次世代知能科学研究センター 國吉 康夫氏、GoodAI 創業者 Marek Rosa（マレック・ローサ）氏。 汎用人工知能の実現には「内発的な動機」に基づく行動の解明が必要 人工知能をさらに発展
なぜ人工知能はまだ「人を越えられない」のか？ そびえ立つ「意味の理解」の壁
いま、「人工知能」という言葉を聞かない日はないほど、巷には人工知能に関する有象無象の情報があふれている。”人工知能”という言葉からは、まるで人間と同等かそれ以上の「知能」を持つマシンが既に実現しているのではないかというイメージを持ってしまう。 しかし、「人間の与えた計算を実行するマシン」は存在しても、人間の知能を代替するような「強い人工知能（汎用人工知能）」 の実現は、極めて難しいということが指摘されている。 強い人工知能の実現に向けて、最も大きな問題となっているものは何か。それは、端的に表現すると「意味の理解」である。 この記事では、機械が最も苦手とする、意味の理解について論じていきたい。「意味」というものが何なのかを理解することで、人工知能にできることとできないこと、そして、今後の人工知能研究が目指すべき方向性が見えてくる。 なぜ機械は「意味」を理解することが難しいのか 突然だが、機械
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