AI、機械学習について簡潔に説明した本。概観するにはちょうどいい。
以下印象に残った部分。
「AIの理解
機械学習 あらかじめ教えられたことだけでなく、与えられたデータによって学習する
Kaggle 機械学習を用いた予測のモデルや分析手法を競い合うサイト
アルゴリズム 問題を解く手続き
パラメータ 数式の係数など
現状は汎用AIでなく、特化型AIしかない
現在のAI パタン認識、プロファイリング、スコアリング、フィルタリングなど、創造
パタン認識
ニューラルネットワークによるディープラーニング
外国語の勉強の必要はなくならない ジョーク、詩など
セマンティック検索 意味的検索
プロファイリングとフィルタリング
レコメンデーション、ターゲティング広告
高度知的活動
AIによる文章執筆の限界
テーマは人間が与えなければならない
リライトには元記事が必要
そもそも文章を書くのは、主張したいことや伝えたいことがあるから
弁理士、司法書士、公認会計士、税理士はほぼ代替可能
AIの思考
機械学習
パーセプトロン 入力層、中間層、出力層 1950s
パタン認識
勾配沈下法で係数を調整
ニューラルネットワークによるディープラーニング
重回帰分析
決定木、ランダムフォレスト
ベイジアンネットワーク
ビッグデータ
非構造化データ
AIに学習させる前のデータ処理が重要
過学習
訓練データに対しては正解できるがテストデータに対して間違える
汎化能力が重要
中国のAI
社会への影響
人間の創造活動
人間は好奇心と疑問に導かれて探求する
人間は知識と直感に導かれて一定の方向に進む
人間は特別の経済的利益がなくとも創造や発見の過程自体が面白いから創造活動に挑む」
2020.01
将来のエネルギー源
原子力、核融合、太陽光、風力、地熱、波力、バイオ燃料、水素
US DOE 20年後には電力需要の20%を風力でまかなうと予測
エネルギーの単位
1 cal = 約4.2 J = 水1gを1℃上げるに必要なエネルギー
100 cal = 1 Cal = 1 kcal
kWh
エネルギーの安定供給 vs 地球温暖化
出力のイメージ
1W 懐中電灯、100W 人間、1kW 小さな家、1MW 小さな町、1GW 大型発電所
USの総発電量500GW、石炭45%、天然ガス23%、原子力20%、その他8%、再生可能エネルギー3%、石油1%
日本の総発電量40GW
太陽光エネルギー
地表に最大1kW /m2、1日の平均1/4、天候も考慮すると1/8
風力発電
発電量は風力の3乗
高高度空中風力発電
節電
ネガワット、デカップリング、クールルーフ
合成燃料
CTL: coal to liquid 石炭から液体燃料を作り出す
送電
アメリカ全体で送電量の7%が失われている
コンバインドサイクル 天然ガスの複合発電
ほとんどの気候変動は地球温暖化と関係ない
放射線
25シーベルトの放射線量で確実に1つのがん細胞を作る
二酸化炭素排出
キャップ・アンド・トレード、炭素クレジット、炭素税
クリーン開発メカニズム
発電効率
発電効率 建設費 メンテナンス費 燃料費 合計
石炭火力 85% 6.5c/kWh 0.4c/kWh 2.4c/kWh 9.5c/kWh
天然ガス 87% 1.8c/kWh 0.2c/kWh 4.2c/kWh 6.3c/kWh
原子力 90% 9.0c/kWh 1.1c/kWh 1.2c/kWh 11.4c/kWh
風力 34% 8.4c/kWh 1.0c/kWh 0c/kWh 9.7c/kWh
太陽光 22% 19.5c/kWh 1.2c/kWh 0c/kWh 21.1c/kWh
水力 51% 7.5c/kWh 0.4c/kWh 0.6c/kWh 8.7c/kWh
DOEによる試算2011、新たに建設し2016年に稼働した場合
シェールガス
フラッキングによる環境破壊
サイエンス
全ての人間が同意すべき、または同意せざるを得ない知識
政治信条はその後に来る
2014.04
Industry 4.0(Germany)
ERP enterprise resource planning 基幹情報システム
MES manufacturing execution system 製造実行システム
PLC program logic controller 制御システム
フィールド機器
Safie セキュリティカメラ
Amazon echo 生理的に受け入れられない、アクセントの差異など
収益モデルの設計
価格設定、課金方法 従量課金、成果報酬、サブスクリプションモデル、プレミアム販売・フリーミアム、ダイナミック・プライシング
データの販売 行動ログデータ、解析エンジンの利用サービス、API接続利用料
その他 自動発注
村井純
After theinternet
Over 8 billion'participants'
creativity andinnovation
Over 100 billiondevices and sensors
extremely lowcost custom production electronic parts
full TCP/IP tothe internet
unlimitedamount of digital data
SophisticatedDistributed Processing
pseudo parallelcomputing
ANY services onthe internet
島田太郎 Siemens
Industry 1.0 industrial revolution 産業革命
Industry 2.0 industrial revolution 大量生産
Industry 3.0 industrial revolution 生産自動化
Industry 4.0 industrial revolution Cyber-Physical
Degree ofmaturity of digital business models, Accenture
media, trade,mobility, health, manufacturing, energy
ドイツの競争力強化のポイント
市場へより早く、顧客の好みに合わせた「おもてなし製品」、コストミニマムで提供する
シーメンスのメガトレンド
digitaltransformation
globalization
urbanization
demographicchange 人口動態
climate change
工場自動化コンセプト
エンタープライズレベル、マネジメントレベル、オペレーターレベル、コントロールレベル、フィールドレベル
スマート・イノベーションを生み出す変革の力
モノのインターネット、クラウド・テクノロジー、3Dプリント・テクノロジー、ナレッジ・オートメーション、先進ロボット
2018.02
- ニコラス・ネグロポンテ「ビーイング・デジタル―ビットの時代」
流し読みしてしまったがいい本
アトムからビットへの流れを鋭く指摘している
1995年初版？
ビットの価値は量ではなくその質
自分はこの変化を踏まえた上でのアトムの価値も考えてみたい
2007.05
リチウムイオン二次電池の開発の、主に米国のドラマが実名で出てくる。
2019.07
最終更新：2022年08月20日 14:39
