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経済最前線

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本
日本経済最前線、世界経済最前線、AI（人工知能）、ブロックチェーン、仮想通貨、フィンテック
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野口悠紀雄

#AI

驚愕。「眼のある百科事典」が出現

　公園を歩いていたら見慣れない花を見た。この花は何という名前だろう？ 　写真を撮れば名前を教えてくれるスマートフォンがあれば、どんなに便利だろう。しかし、そのようなスマートフォンは存在しない。 　花の名前は物識りに聞くしかない。AI（人工知能）が発達したけれども、まだ人間の物識りには及ばない。 　『究極の文章法』（講談社、2016年）という本で、私はこのように書いた。 　しかし、そのようなスマートフォンがついに現れた。GoogleのPixel 3で写真を撮ると、それが何であ

野口悠紀雄

データ資本主義

1．データキャピタリズム？資金力でも権力でもなく、データ ＜利益構造の変化＞ 　・ハードウェアの生産によって得られる利益の比率が低下し、ソフトウェアによる利益が増大する（こうなったのは、新興国工業化のためでもある）。 　・アップルは水平分業とスマイルカーブの利用で利益を増大させた。 　・これから生じる顕著な例は自動車の自動運転による変化。 ＜資本が必要ない＞ 　・これまでの経済活動の基本的要素は、生産設備、独占力、技術力だった。いずれも資本力を必要とする。 ・いまデータ

野口悠紀雄

アイディア農場プロジェクト：AI時代に生きる（その2）

このページは通読用のものではありません。 ここにあるのは、思考の断片、アイディアの種です。 毎日ひとつを取り上げて読み、それに対して考えを巡らせてください。 そこから、新しいアイディアが芽を吹き、成長することを期待します。 ：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：： 自動車の自動運転が可能になれば、免許証がいらなくなる。すると、現在の教習所産業は大打撃を受けるだろう。 高齢者認知症試験と言うもののを受けさせられて、午前中の時間を取られた。AIによる自動運

野口悠紀雄

AI関連note記事　目次

◇Google Pixel 3を使う：目次 ◇データサイエンス最前線 ・工学部の教育で叩き込まれたこと：誤差、理論と結果 ・データ資本主義 ・AI時代を生き抜くためのヒント ・テレマティックス保険とは何か？  ･非構造化データとは何か？ ・「オッカムの剃刀」とは何か？ ・過学習とは何か？ ・スパースモデリングとは何か？ ・プロファイリングとは何か？ ◇AI入門講座 ・不正会計の発見にAIの力を借りる ・税理士の92.5％はAIに代替される？ ・裁判官

野口悠紀雄

スパースモデリングとは何か？

　「スパースモデリング」という新しい方法論が、AIに関連して注目を集めている。 　これは、「スパース構造を持つデータ」を扱う方法である。「スパース 」（sparse） とは、「すかすか」という意味だ。「全体のデータは大規模だが、意味のある情報はごく一部しかない」というようなものが、スパース構造を持つデータだ。実際のデータには、こうしたものが多い。 　「スパースモデリング」とは、このような性質を持つデータに対して、少ない情報から全体像を的確にあぶり出す方法だ。本質を自動的に抽出

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プロファイリングとは何か？

　「プロファイリング」とは、AIが個人や企業のプロファイルを推測するための手法だ。 　このために、検索履歴やSNSのデータ、ブログ等の媒体を通じて発信される大量の非構造化データ（つぶやき，音声，画像など）などのビッグデータが用いられる。 　プロファイリングが正確にできるようになれば、個人の性格や嗜好意見などを推測したり、個人の行動を予測できるようになる。したがって、さまざまな場面で個人個人に合わせた対応が可能になる。 　この技術が最初に用いられたのは、下記のように、広告の分

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アイディア農場プロジェクト：AI時代に生きる（その３）

このページは通読用のものではありません。 ここにあるのは、思考の断片、アイディアの種です。 毎日ひとつを取り上げて読み、それに対して考えを巡らせてください。 そこから、新しいアイディアが芽を吹き、成長することを期待します。 　：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：： 量子力学や相対性理論を理解するのは大変だ。しかしAIを理解するのはそれとは違う。高等数学は必要ない。 AIの機械学習は、複雑ではない。量が多いだけのこと。 定型的な記事なら、AIが書いて

野口悠紀雄

文献を教えてもらう

＊＊＊＊＊を論じた文献を教えて下さい。 ＊＊＊＊＊を論じた文献を教えて下さい.　アメリカの大学や調査機関による分析。 ＊＊＊＊＊という意見を述べたウエブや新聞記事を教えてください。 ＊＊＊＊＊＊を分析した文献を示してください。アメリカの大学や研究機関などによる最新のもの。 メタ・ナビゲーション

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AIを用いると、フェイスブックのデータで、その人の人格を推定できる

　回帰分析は、昔から用いられてきたデータ分析の手法だ。説明変数xと、被説明変数yの間に、一次の関係　y＝ax＋bがあると仮定し、x、yの観測値から最小二乗法を用いて係数a、bを求める。重回帰分析では、説明変数として複数の変数を用いる。 　最近では、SNSなどのデータを用いて、個人のプロファイリングを行なうことが試みられている。 　プロファイリングとは、ある人がどのような特性をもっているかを推測することである。例えば、性別、人種など。また、趣味や嗜好など、さらには思想なども推

野口悠紀雄

「シンギュラリティ」でAIは人間に反乱を起こすのか？

    ディープラーニングで最終的に構築されたニューラルネットワークがなぜ正しいのか、人間には理解できない。 　AIの思考過程が、ブラックボックスになっているのだ。モデルはわからないが、とにかく正しい答えを出している。 　これまでも、回帰分析で当てはまりのよい直線を見出しても、なぜそのようなパラメータの組み合わせが最適なのかは説明できなかった。それと同じことである。 　回帰分析の場合には、「因果関係を示すモデルがなければ、いくら相関が良くても無意味だ」と言われていた。と

野口悠紀雄

未来への進路　　 技術進歩が経済社会の基本的な姿を形づくる

つぎの内容について、約１３分のナレーションで説明しています。上のYouTubeをクリックしてください。

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