小林雅一リサーチフェローがコロナ時代のAIについてレクチャー
コロナ後の社会とAI
仕事自動化と非接触社会をもたらすAI技術とは
新型コロナ・ウイルスの感染が止まるところを知りません。この災禍に最先端の科学技術で立ち向かうことは可能でしょうか?
たとえば、ここ数年、世界的なブームとなったAI(人工知能)を使えばどうでしょう。恐らく少なからぬ人たちが、そのような期待を抱いたのではないかと推察されます。が、残念ながら、AIの力で新型コロナの感染拡大を阻止したとか、その特効薬やワクチンの開発に成功した等という話は、(少なくとも現時点では)聞かれません。
これはAIに対して、そうした期待を抱くこと自体に無理があるということでしょう。科学とは本来、そういうものではないからです。AIは近年、様々な産業領域で開発が進められている「技術」という側面もありますが、より本質的には未だ研究途上の「科学」と見るべきでしょう。こうした科学のブレークスルーはランダムに起き、あるとき思いがけない分野で誰も予想もしなかったような急発達を遂げるものです。
逆に、今、私達がこれこれこういうことで困っているから、すぐにでもこの問題を解決してくれないか、といった要求には科学は応えられないことが多いのです。もっとも新型コロナのワクチンは早ければ年内には登場すると言われますが、これは従来5~15年かかるとされる中で、常識的にはあり得ない開発スピードによる、あくまで例外的なケースと見るべきでしょう。
これに対しAIはワクチン開発に応用される医学・薬学等とは全く異なる分野ですから、今回のような突発的事態に対し、そう素早く対応することはできないのです。ただし長い目で見れば、ウイルス感染に対する抵抗力を備えた次世代社会を構築する上で、AIは大きな役割を果たしてくれるでしょう。
既に、その兆しは社会の随所で現れ始めています。ウイルス感染の拡大を防ぐための、コンタクトレス(非接触)社会やジョブ・オートメーション(仕事自動化)を実現するために、AIを搭載した新型ロボットなどが各種の作業現場に導入されています。
本レクチャーではこれらの事例を紹介すると同時に、そのベースにある現代AIの仕組みや社会的意味、産業的インパクトなどを分かり易く解説します。日々の隙間時間等を利用してご覧頂ければ幸いです。
【講師プロフィール】
東京大学大学院理学系研究科を終了後、雑誌記者などを経てアメリカに留学。ボストン大学でマスコミ論を専攻し、ニューヨークで新聞社勤務。慶應義塾大学メディア・コミュニケーション研究所などで教鞭をとった後、現職。著書に『仕事の未来「ジョブ・オートメーション」の罠と「ギグ・エコノミー」の現実』 (講談社現代新書)、「5Gの衝撃」(宝島社)、「ゲノム革命がはじまる DNA全解析とクリスパーの衝撃」(集英社新書)などがある。
【講義内容】
ビデオレクチャー第2弾 コロナ後の社会とAI
動画内で使用している資料 PDF(22MB)
Intro.WithCorona時代とAI
現代AIの概要
自動運転技術
Deep Neural Network(DNN: Deep Learning)
DNN:産業への応用(ロボットを中心に)
【AIに関連するレクチャー動画】
ビデオレクチャー第1弾 ”よく分かるAI数学”: ベイズ定理と隠れマルコフモデル
【AIに関連するレポート】
【再生リスト】
- 第1回配信 Intro.WithCorona時代とAI
- 2-1 イントロダクション
- 2-2 宅配ロボットの自動化
- 2-3 ロボット監視社会
- 第2回配信 現代AIの概要
- 2-4 AIという技術
- 2-5 AIの進化
- 2-6 現代のAI
- 2-7 AIとIA
- 第3回配信 自動運転技術
- 2-8 自動運転車の開発
- 2-9 自動運転車の仕組みと車載AI
- 2-10 カルマンフィルター
- 2-11 ファットテール問題
- 2-12 統計確率的AIの限界
- 第4回配信 Deep Neural Network(DNN: Deep Learning)
- 2-13 ニューラルネットとは何か
- 2-14 ニューラルネットの歴史
- 2-15 ニューラルネットの限界とブレイクスルー
- 2-16 脳の視覚野と研究成果
- 2-17 ニューラルネットの可能性
- 2-18 技術の進歩とブランディングの重要性
- 2-19 ディープラーニングの応用範囲
- 2-20 現在のディープラーニング
- 第5回配信 DNN:産業への応用(ロボットを中心に)
- 2-21 DNNと産業
- 2-22 次世代ロボットの開発
- 2-23 次世代ロボットの現在と未来性