"眼を持った機械"で考えるプラットフォーム戦略 - 松尾豊 | 教養動画メディア『テンミニッツ・アカデミー』

ディープラーニング産業論

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"眼を持った機械"で考えるプラットフォーム戦略

ディープラーニング産業論

科学と技術

松尾豊（東京大学大学院工学系研究科人工物工学研究センター／技術経営戦略学専攻長教授）

1."眼を持った機械"で考えるプラットフォーム戦略

18分53秒

「農業も建設も食品加工も、究極的には全工程が自動化される」と東京大学大学院特任准教授・松尾豊氏は言う。それはなぜか。どのように起こるのか。松尾氏が「眼を持った機械・ロボット」の未来を語る。

時間：18分53秒
収録日：2017年1月11日
追加日：2017年5月14日

カテゴリー：

≪全文≫

●ディープラーニングで0.1秒後が予測できるようになった

　松尾です。ディープラーニングの産業論についてお話ししたいと思います。

　すでに何度もお話ししているのですが、ディープラーニング技術によって、画像認識の性能が急速に伸びています。2015年には人間の精度を超えるところまで来ています。それに伴って、学習がどんどん深くなっており、最近では100層を超えるネットワークがつくられるようになってきました。

　単に画像認識の精度が上がるだけでなく、面白いことも次々にできるようになっています。例えば、われわれは車に乗っているとき、次にどうなるかを予測しながら外を見ています。ですから、予測と違うことが起こるとビックリするわけです。人間や生物にとって、このように次の瞬間を予測する能力は非常に重要なもので、いわば私たちは予測しながら生きているのです。実は最近、ディープラーニングによって0.1秒後にどういったものが見えるかが予測できるようになりました。上が実際の画像で、下が予測した画像です。お分かりの通り上下がほとんど同じ画像になっていて、車が左に動いていくこともその通りに予測できています。

　それから、人間は画像を1枚見ると、次に何が起こりそうかを予測することができます。例えば、ビーチの写真を見ると、波はザバーンと来ることが分かります。なぜなら、ビーチの映像を何度も見たことがあるからです。それと同じように、静止画を与えると、次の1秒間の動画を生成する技術がつくられました。ビーチなら波が寄せてきますし、ゴルフ場なら人が前に向かって歩いたり、ボールを打ったりする動画が自動的につくられるのです。

　さらに、人間の場合、じっと見て予測しているだけでなく、自分が何かをしたときに起こることも予測しています。それと同じように、ロボットが手を動かすと、それに伴って「こうやってものが動く」ということも予測できるようになっています。

【参考動画1】