(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ(知能増幅) 49 [無断転載禁止]©2ch.net

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906: 記憶喪失した男& ◆WSFRN7wyiQ  [] 2016/12/20(火) 07:11:57.48 ID:hc/Vmq1M

アマゾンのサイトに行くと、「アマゾン・ゴー（Amazon Go）」と呼ぶこれまでにない新店舗で、
買い物体験する様子が、具体的に動画（https://www.amazon.com/b?node=16008589011）で紹介されている。
それはまるでSF映画を見ているようだ。

動画を見てほしいが、顧客はあらかじめアマゾン・ゴーのアプリをスマートフォン（スマホ）に入れておく。
店の入り口は駅の改札口に似ている。
顧客はSuicaをかざすようにスマホを“改札機”にかざして入店する。
あとは自由に商品を棚からとって、そのまま店を出ていくだけだ。
レジで待たされてイライラすることもないし、店側もレジのスタッフを雇う必要もないから気が楽だ。

◇実現は遠いと思っていたが

筆者は実はある知人から、アマゾン・ゴーとまったく同じコンセプトを、
アマゾンが発表する5日前に聞いていた。彼が独自に考えたものだ。
正直に告白すると、そのコンセプトの説明を聞きながら、まだ技術を磨く必要があるため、
実現までにはかなり時間がかかりそうだと思っていた。
おそらく、コンセプトを考案した本人も同じ思いであったろう。

ところが、それからわずか5日後に、そこで語られたコンセプトをアマゾンが発表したのだから驚きだ。
コンセプトを創造した本人は「12月6日という日を一生忘れません」と語ってくれた。
さぞかしがっくりきたことだろう。しかし、コンセプトが実現されたのだから、
コンセプトそのものは決して間違っていなかったと思う。むしろ筋がよかったといえる。

さてアマゾン・ゴーだ。現在はまだアマゾンの社員だけが実験的に使用している。
その実験店舗は米国ワシントン州シアトルに存在する（住所は、2131 7th Ave, Seattle, WA）。
そして、2017年には一般向けにサービスを開始するという。

ビジネスジャーナル　2016.12.15
http://biz-journal.jp/2016/12/post_17469.html
http://biz-journal.jp/2016/12/post_17469_2.html
http://biz-journal.jp/2016/12/post_17469_3.html

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1481497226/906

946: オーバーテクナナシー [sage] 2016/12/20(火) 18:14:14.31 ID:enkge4a2

>>944
※これはアメリカ合衆国のブレインイニシアチブの場合、齋藤元章氏の場合はWBAIの研究成果を用いる
https://bio.nikkeibp.co.jp/article/news/20131224/173054/
『脳科学に利用される革新的な技術の発明や普及も著しい。脳の活動領域の推定を可能にしたfMRI、ニューロンの活動を光を使って思うがままに制御できるオプトジェネティックスなどはその例である。
まさに、「脳マップ完成」という夢を実現する技術が続々と出現しているのだ。』

http://iot-jp.com/iotsummary/iottech/技術一般/brain-initiative（ブレイン・イニシアティブ）/.html#BRAIN

『近年の情報科学技術の発達により、大規模なデータを集め、保存、整理、分析、活用するということが容易になってきたことや、fMRI（※１）やオプトジェネティックス（※２）、fNIRS（※３）などの革新的な技術の発明などによって、
脳の「見える化」が進み、「脳マップ」の完成が現実味のある研究となってきたということが背景としてあるように思います。』

※WBAI（Whole Brain Architecture Initiative）
http://wba-initiative.org/1639/
『全脳アーキテクチャ・アプローチでは、脳における多様な学習能力に対する理解にもとづいた汎用人工知能の構築を目指しています。
このアプローチが可能になった背景には、脳の大脳新皮質に対応づけうる深層学習が5年ほど前から急速に発展を遂げたことがあります。
一方で近年は神経科学の発展も著しく、これらの知見を活かすことで現状の深層学習を超えた情報処理が行える可能性も有ります。そこで今回は「(仮)深層学習を越える新皮質計算モデル」をテーマとして勉強会を企画しました。
物理学者の松田卓也先生からは、工学的な人工ニューラルネットワークよりも詳細な神経科学知見を取り入れ、最近になって研究成果の発表が続いた、
ジェフ・ホーキンスらによるHierarchical Temporal Memoryについてご紹介いただきます。さらに理研BSIの谷藤学先生からは神経科学の観点から、視覚情報処理の最新知見の紹介や、
それらを踏まえた情報処理の計算モデルに関わる研究成果などにつき、ご講演いただきます。』

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1481497226/946

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