海外Q&Aサイトの「日本はなぜディープラーニングに投資しないの？」という質問から、回答をご紹介。

1038092

参考：
「ディープラーニングまたは深層学習（しんそうがくしゅう、英: deep learning）とは、（狭義には4層以上[1][注釈 1]の）多層のニューラルネットワーク（ディープニューラルネットワーク、英: deep neural network）による機械学習手法である[2]。」
ディープラーニング - Wikipedia


■回答者1
他の回答者たちの良い指摘に付け加えると、この団体を見てみることを勧める：理化学研究所 革新知能統合研究センター。この1つの団体で50以上のグループが、ディープラーニングとその関連プロジェクトで研究をしている。またarXiv.org e-Print archiveで、上記のページに出ている名字を調べてみるといい。

企業の観点で言うと：
  • ソフトバンク（今ではボストン・”箱大好きアトラス”・ダイナミクスとARMを所有している）は、AIフレームワークの開発に投資している。例えば：ソフトバンク、AIスタートアップPtuumへの9,300万ドルの投資をリード | The Japan Times（英語）。同社はNVIDIAの4番目の主要株主で、Uberへの投資を通じて自動運転を開発してきた。



  • ChainerはGitHub上のフレームワークで、他のオープンソースフレームワークと競合しているが、他のフレームワークには見られない幾つかの興味深い特徴がある。
  • ビデオゲーム会社数社は、NPCのパフォーマンスを向上させるためにニューラルネットワークやその他のAIの手法をどう活用しているかについて、論文を発表している。公表していないだけで他に何社が実際にこうした技術を使っているか、誰が知ろう？
  • Google、NVIDIA、その他の企業は、東京や京都等の中核的研究拠点で働く日本の機械学習とディープラーニングの研究者を雇っている。
ということで、ディープラーニングとAIに関して、日本では相当なことが起こりつつある。



■回答者2
日本は医学や工学といった科学とテクノロジーの多くの領域で非常に強い国だ。しかし遅れを取っているのはコンピューター・サイエンスとプログラミングだ。コンピューター・サイエンティストもプログラマーもいるが、数は比較的少ない。この理由は主に、最近まで学校教育が暗算や手書きのような伝統的な科学と手法の科目に重点を置いてきたことだ。学校でコンピューターとプログラミングを教えるようになったのは最近のことで、高校ですら生徒は未だに手書きで論文を書くことが多い。

コンピューター・サイエンスとプログラミングの研究が日本で行われていることは確実だが、恐らく多くは商用利用が可能な領域か、世間の目につかない領域か、あるいはその両方だろう。ディープラーニングの研究はロボット工学、自然言語処理、画像処理（特に医療）、自動運転車等で行われていると思うが、まだ発表段階ではない（そして、新しいアイディアを採用するのが早い西洋諸国より今のところ遅れている）ということだと思う。



■回答者3（ロシア）
正確な理由は分からないが、以下のようなことはディープラーニングに対して問題を引き起こす可能性がある：
  • 法律。例えばヨーロッパでは、ブラックボックスとなる（説明できない）アルゴリズムを用いることを禁止する法律を今まさに推進しようとしている。同じものは日本でも出来る可能性がある。
  • 専門家の数が少ないこと、外国から招聘するには巨額のコストがかかること。
  • 外国の専門家を呼んだ場合の言葉の問題。
  • 人が新しい領域で仕事をするのに妨げになる、ライフスタイルの問題。


翻訳元：Quora


ペッパーくんは怖いので回避するタイプです。



関連記事：
外国人「日本では言語の問題があるからパソコンは人気がない」→「お前は何を言っているんだ」
外国人「なんで日本はこんな弱くなっちゃったの？」




探偵AIのリアル・ディープラーニング (新潮文庫nex)


スポンサーリンク