AIでターミネーターができるのか?!考えてみた

さて、先日の投稿で、

「AIで配送計画!」

というセミナーをします。というお知らせをしましたが、AIについて、IT業界ではない方々にどのように説明したら興味を持ってもらえるかな?と考えてみました。

よく上がる話題が

「AIで世界が滅びる!!ターミネーターみたいな世界になるんじゃよ~ こわっ」

って話なんですけど、考えだしたらちょっと気になってきたので書いてみます。

ターミネーター大好きなんで!1と2が、ですけどね!

 

ロボットが世界を支配する、というのは難しいと思うのですが、ターミネーター初号機?というか、ターミネーター1で一番最初に出てきたアーノルド・シュワルツェネッガーさん演じるターミネーター単体ならできるのか??考えてみたいです。

 

ダダンダンダダン!ダダンダンダダン!

♪チャララー ララララー

 

時代設定めんどいので、2018年にしときます…。タイムリープ設定とかもなしで、製造元が同じ世界に住んでることにもしておきます。

 

まずはターミネーターに行動命令と終了条件を与えないとですが

 

行動命令:ターゲットを発見し殺害する

終了条件:ターゲットの殺害に成功する

 

終了条件を満たすまで、ずっと活動することになります。

この行動命令と、終了条件は、画像認識技術でできそうですね。

顔認識と歩き方認識でほぼ人物が特定できるそうです。

死亡確認は調べたところあまり有用な情報ありませんでしたね…。ただ、これも画像認識でいけそうな気がします。

AIの本領発揮ですね。

 

問題は、人間と見間違えるようなルックスですよね。

これは無理だ。。。ハードウェア的に無理ですね。

 

なので、どうせならメカメカしく、下半身は戦車のローラーみたいなのがついて、上半身に銃とか装備してればいいんですかね。
って、まんま小型戦車か…。米軍が作ってた気がしますね。

移動は、すでに自動運転の技術で道路だったら走れると思います。

ここにもAIの画像認識がフルに使われるわけですね!!

 

問題②はバッテリー。どうやって充電するのか。。。(´・ω・)

またハードウェア的な問題が。

小型戦車的なものなら大きなバッテリーを積めそうなので、ある程度はもちそうですが。。。

 

最初にサラ・コナーをダイナーで襲撃して、失敗して逃げられちゃうんですよね。

逃げられた先の居場所を特定するにはSNSとかで検索すればよさそうですね。

確か、シュワちゃんがサラ・コナーの家族か何かに電話するシーンがありましたよね。

音声の合成技術、なめらかに話す技術はまだまだ難しそうです。

しかし、ここもある程度似ている声の人に、何パターンも会話パターンを吹き込んでおいてもらって、AIで居場所を特定できるような会話パターンを事前に学習しておく…ことでなんとかなるでしょうか。

 

攻撃されて、損壊した時に自己修復できるか。

自己診断・自己修復はAIとか関係なく、メカトロニクス的な問題ですよね。

やはりハードウェア的な問題か…。

今ならamazonでパーツを買って、住所貸ししてくれるところに取りにいけばいいですかね。戦車が取りにいったらおかしいでしょうが、それはおいておきましょう。

 

というわけで、ソフトウェア的には、現在の技術で最初のターミネーターはできそうですね!!!

すでに、時代が追い付いてしまった( ゚Д゚)…!!!

ただし、問題はハードウエア的なところばっかりですね。

 

 

 

ドライバー不足を解消!?テクノロジーを活用した、配車システムの効率化とは?というセミナーを行います。

2月27日(火)16時~18時に国際物流総合研究所セミナールームさんで、下記のセミナーを行います。

 

運輸業向け 緊急セミナー ~ 配車ご担当の方 ~

ドライバー不足を解消!?今変わっている、配車システム!

 テクノロジーを活用した、配車システムの効率化とは?

 

一般社団法人国際物流総合研究所 主席研究員 砂川様のセミナーも同時開催です。

  • 日程:2月27日(火)16時~18時
  • 講師:株式会社オンラインコンサルタント 代表取締役 後藤暁子 他
  • 場所:国際物流総合研究所セミナールーム
  • ご参加費用:無料(先着20名)
  • お問合せ先:株式会社オンラインコンサルタント 担当:齊藤

お申込⇒  http://doutaikanri.com/files/20180227_logistics_seminar.pdf

 

僭越ですが、私がお話させて頂きます。┌o ペコッ

ううう 今から緊張~(;´Д`)

 

サブタイトルは

「配車システムの現在と今後のAI配車システム」

となっております。

特に、AIですね。最近、日経のAI推しとかすごいですよね。とりあえず、AIとついていれば取り上げている気がしますよね。

AIについては、弊社が非常に興味を持っていて取り組んでいる分野なので、色々とお話させていただく予定です。

 

運輸業向けの方のみ、ですので、それ以外の業界の方は参加しないでくださいね。

逆にいうと、運輸業向けの方はぜひご参加ください!ヾ(´ω`○).

 

お申し込みは、下記のPDFをダウンロードして、FaxあるいはEmailにてお申込みください。

お申込⇒  http://doutaikanri.com/files/20180227_logistics_seminar.pdf

「統計学が最強の学問である」という本を読みました。

最強って言葉がすでにいいですね。

地上最強を目指さない男は(以下略)

そして、学問も強ければ強いほどよい!!スカウターがボムッて壊れるぐらい!!!

AIに弊社が取り組んでますよって話はちょいちょいしておりますが、AIってつまり統計とかめちゃ使うんですよね~。(´・ω・)

あと、例のアレですね。

「これからの10年で最もセクシーな職業は統計家」

って有名なセリフですね。セクシーって言葉の印象が独り歩きしている気がしますが。⊂(^-^)⊃

で、前置き長かったですが、この本はめちゃためになりました!オススメです。

IT関係の方だけでなく、マーケターの方とか意思決定する立場にある方によさそうです。

 

ためになったポイント

 

①統計にビッグなデータはいらない

→全部のデータを調べる必要はなく、サンプリングでよい

②誤差についての考え方

→例えばA/BテストというのがWebのUIとかを検討するときに使われますが、誤差のような数字で物事が決められているときがある。

③ランダム化

→何かを実験して結果を調べる時に役立つ考え方です。

④回帰分析などについて

→この辺から、ニューラルネットワークとかに少し関係してきますが、ディープラーニングやる人だったら知っておいて損はないかも。

ディープラーニングについては下記の本もお勧めです。(こっちは超専門的)

ゼロから作るDeep Learningという本を読みました

 

 

今回紹介しているこの本は難しい数学なども出てきませんので、読みやすいです。

 

 

後半から、ちょっと歴史とか、統計学の種類になるので若干退屈ですが、明日から即ドヤ顔できる豆知識も豊富です(`・ω・´)

例えば、あみだくじの当たる確率は、あたりの真上が一番高いとか。ドヤァ(`・ω・´)

喫煙による経済的損失は7兆円にもなるらしいとか。たばこの税収入などではまったく補えないらしいですね。

時々言ってますが、ホントたばこやめた方がいいですよ!!
私の父も肺がんで亡くなりましたが、なくなる前は大変辛そうでした(>_<)。

ヨシ、早速新年に決めた目標の、毎月一冊は本を読む!が今月はクリアできたヾ(´ω`○).

ちな、同じ本の派生版である、数学版とかビジネス版を読んだことがある方がいらっしゃれば、教えてください。

 

また話はそれますが、確率とかもっと踏み込んで考えると、そういうことが即計算できる人に憧れますね~。(ニセアカギじゃん ヽ( ▼∀▼)ノ)

これはまた今度投稿を分けて投稿します!

 

ゼロから作るDeep Learningという本を読みました

読みました、が…

はっきり言って、むずいです!!

序盤でコレw

数学とか、もう遠ざかって久しい身には難解(つД`)

とりあえず、一回ペロって読みたかったので、読んで、時間のある時に、実際にPythonで動かさないとわからないだろうな、って思いました。

 

しかし、現在Aiとかバズってますが、本当にディープラーニングとか作り上げた人たちはすごいですね。

こんなことをよく考えたな、きっと苦労したんだろうなって思います。

 

AIが人の仕事を奪う、というのはそうでしょうね~。

イラストレーターさん、ホームページ、アプリのデザイナーとかも奪われそうですね(^_^;

でも、私はちょっとしたデザインはAIがやってくれた方がずっと楽ですけどねw

 

社会には、いっぱい解決しなくてはいけない問題、治療方法を見つけたほうがいい病気があふれているので、そういうことをやればいいんですよ。

 

もちろん、弊社でもAIとかディープラーニングには大変興味があり、何がしか仕事に取り入れていく予定です

⊂(^-^)⊃