高低差速報

意識高い系から意識低い系まで幅広く面白い話題をまとめてます!

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    1: 高低差速報
    AIによって2045年のシンギュラリティ(技術的特異点)までに世界で実現すること一覧

    ・2020年代にはコンピュータの集積度が人間の脳易を超えることはほぼ間違いない。

    ・その後、10~20年でアインシュタインやボーアレベルの人類のトップを超越したスーパー人工知能が地球上に複数誕生

    ・2045年までには、相対性理論や量子論も書き換えるような創造性を持った知能がそれらの理論レベルを超越した革命理論を日々発表し続ける

    ・すべての製造業はあと5年で3Dプリンタに置き換わる
    (2018年現在ですでに、米国では自動車のタイヤ以外のすべてを3Dプリンターで作ることに成功、中国では、ビルや住宅の部屋を3Dプリンターでつくり、それを組み上げる実験中)

    ・モノをつくってから遠隔地に運ぶ必要がなくなる。現地に3Dプリンターをおいて、素材だけを送る。いずれ国際宇宙ステーションにも3Dプリンターが置かれる

    ・あと数年で、コンビニに3Dプリンタが置かれるようになる。モノを買いたい人はデータだけを購入し、コンビニで「プリントアウト」する形になる
    (メーカーが在庫を抱える必要がなくなり、製品開発や売り出しへのネックがなくなることで個々のニーズに合わせたバラエティあるラインナップに)

    ・3Dプリンタによってマイクロレベルの超小型電池が生産できるようになる(スマートコンタクトレンズや、身体に埋め込む医療機器の実現)



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    1: 高低差速報
     Fly Venturesの創業チームが注目したのは、欧州のスタートアップエコシステムにおけるシード投資の問題だ。

    欧州では、米国と比較してシードステージ企業への投資がそこまで活発に行われておらず、マーケット
    全体としても、米国のベンチャー投資額はEUの5倍以上で、投資件数も3倍ほどの開きがあるといわれている。

     そこで欧州のテクノロジー業界に精通した創業チームは、いかに有力な投資先候補を発見し、
    投資活動をスケールさせるかが、今後のスタートアップエコシステムの成長に不可欠だと考えた。

     共同創業者のセイボス氏は「欧州では、シードステージ投資の需給に大きなギャップがある。
    そのせいで、本来はプロダクトの開発に集中すべき時期にあるスタートアップが、資金調達に
    時間をかけすぎている。私たちはAIを使って効率的に企業情報を収集・精査することでシード
    投資をスケールさせ、ゆくゆくは投資先企業が一流のVCからシリーズAで資金調達できるような
    環境を作り出そうとしている」とEU Startupsの取材に答えている。

    さらに、「VCは常にイノベーションやディスラプション(創造的破壊)について語っているが、
    自分たちの仕事は例外だと考えている節がある。私たちは投資家の仕事にも自動化できる部分が
    たくさんあると考えている」と続ける同氏。

    昨年末、同社は欧州投資基金やLINEとパートナー関係にあるフランスのKorelya Capitalを中心とする
    リミテッドパートナーから、合計4100万ユーロ(約55億円)を調達。投資額は1件あたり
    40万~90万ドル(4500万~1億円)程度で、すでに10社以上のスタートアップに投資を行っている。

    引用記事:http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1801/17/news015.html



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    1: 高低差速報
    利用者無視のアマゾン・グーグル戦争

    アマゾンはネット小売り、グーグルは検索ビジネスで棲み分けていた時代が去り、互いにビジネスを拡張しようとするなかで競合し合う領域が生まれてきています。
    とくに成長が著しいクラウドの利用環境を売るビジネスは、本来はグーグルが強い分野であってもおかしくはないのですが、
    アマゾンが圧倒的にトップを走り、グーグルは、続くマイクロソフトやIBMにも出遅れてしまっています。

    http://lite.blogos.com/article/263757/



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    1: 高低差速報
    日本で深刻化している「長時間労働問題」。
    もしこの問題があの「Google」で起こったとしたら、同社はどう対処し、解決するでしょうか。Googleで人材育成やリーダーシップ開発に携わってこられたピョートル・フェリクス・グジバチさんにお話を伺いました。

    ーピョートルさんの在籍中、Googleで「長時間労働」が問題として挙がったことはありましたか?

    少なくとも、単に「長時間働いているから」というだけで「あの人は仕事を頑張っている」と評価が上がるということはありませんでした。
    そもそも「労働時間で管理する」というのは、工場やレストランで働く人など、アウトプットが定型化している仕事に就く人をマネジメントする際に使われる考え方。
    そうではない、例えば、営業職、企画職、あるいは管理職もそうですが、いわゆるホワイトカラーの職業に就く人を「時間で管理する」というのは、愚かな考え方なんです。

    ーしかし、世の中には「22時以降は残業禁止」など時間で管理しようとする風潮がありますよね?

    なぜ時間で管理してはいけないかというと、仕事が定型化していない以上、大切なのは「質の高いアウトプットを出すこと」だからです。「それをできるだけ短時間で」という話なら分かります。
    質の高いアウトプットを出す上で大切なのは、労働時間を短縮して、効率化を図ることだけではありません。むしろ、質の高い、「意味のある仕事」に取り組むことなんです。

    引用記事:https://www.businessinsider.jp/post-107928



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    1: 高低差速報

    Google Brainの研究者らが「自らの力で新たな人工知能を作り上げるAI」であるAutoMLの
    開発に成功したと発表したのが今年2017年5月のこと。そしてこの度、AutoMLが作り上げた
    「子AI」はこれまで人類が作り上げたAIよりも優れた性能を持っていたのです。

    Googleの研究者らは「強化学習(reinforcement learning)」と呼ばれる手法を用いて
    機械学習モデルのデザインを自動化。AutoMLは子AIが特定のタスクへの対応力を発展させるための
    ニューラルネットワークの制御装置の役割を担います。
    今回のNASNetと名付けられた子AIはコンピュータ視覚システムで、リアルタイムの映像から人間、
    車両、信号、ハンドバッグ、バックパックなどを自動で認識します。

    http://news.livedoor.com/article/detail/13984245/


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    1: 高低差速報
    ヒトの脳を模し、人工知能の学習能力を形成する基盤となるニューラルネットワーク。その欠点を補い、自己学習能力をさらに高める「カプセルネットワーク」をグーグルの研究員が発表した。コンピューターの画像認識能力であるコンピューターヴィジョンを進化させ、自律走行車への活用も期待される新たな概念とは。

    【中略】

    カプセルネットワークの目的は、いまある機械学習システムの弱点を克服することにある。すなわち、本来なら発揮できるはずの効果を制限してしまう点を改善しようというものだ。

    引用記事:https://wired.jp/2017/11/28/google-capsule-networks/
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