日本企業とＡＩに関して、思っている事
１：スーパーコンピューターを作る能力においては負けてはいない
２：ＡＩコンピューターに投入して学習させるために必要とされる「データの数」が足らない
３：もしかしたら、事前の予見や想定なしに、膨大なデータの海から特徴や法則を発見する「客観的な分析」よりも、数少ない自分の見聞きした経験から・・・結局、手短に言えば、ザックリ言えば、こういう事・・・と思いこんで、それを全体に当てはめてしまう「主観的な一般化、法則化」を好む国民的な性格が災いしているかもしれない。
上記３項目の中でも、２：データ不足が日本のＡＩ企業の致命傷だと思う。
現在のＡＩブームを支えてる要因の一つは、分析する情報が利用可能な状態になったということだ。
特に、豊富なデータを毎日、世界中の人々がＳＮＳなどを通じて無料のクラウドにアップする。そのデータは無料と引き換えに、グーグル、ＦＢ，マイクロソフトなどが自社では自由に使える約款になっている。
情報を無料で差し出す庶民、それを有効活用して、社会に役立たせつつ、利益を得るＩＴ企業 ・・・ こういうWin&Winの関係は、２１世紀になって始めて生まれた。
分析するデータが、日本国内、日本語に限定されてしまう日本のＡＩ企業は、海外のデータを購入しない限り、世界に通用するＡＩ分析、Deep Learningはできない。
できないから、日本データから得られたモノを世界にも通用する法則だと「演繹」して失敗するリスクがある。
その他、下記の過去のブログ記事も参考にしてください・
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過去にも同様な手法が試された歴史はある。
過去にも同様な手法が試された歴史はある。
しかし過去には、現在では可能であっても過去では不可能だった高いハードルが立ちふさがっていた。
１：まずは、外部の情報を正確に素早く察知する高性能のセンサーだ。
２：そしてセンサーから得た情報を瞬時に分析判断するパワフルなＣＰＵ（コンピューターの心臓部）
３：さらには、外部のセンサーが得た情報をコンピューターに高速で伝達する無線通信ネットワーク
４：そして、膨大な情報（＝データ）を瞬時に利用できるような形で保持する巨大なクラウド・システム
２０世紀には上記４点を欠いていたために、理念的には人間のように考える人工知能（ＡＩ）が考案されたが、当時出来上がったものは、あまりにも反応が遅く、失望を招く結果となった
