人工知能のけん玉学習

Watsonのクイズ番組での優勝やアルファ碁の騎士への勝利で、人工知能の凄さが評価されている。
しかし、いずれも情報の世界で動きを伴わない学習だった。
そういう意味で,
けん玉の学習は、新しい! ロボットの動きも学習できることが証明されたと思いました。
pepperくんのけん玉をみてください。
やるね!

アップルも自動運転

Appleも開発していたことがわかった。

アップル 自動運転技術の開発 初めて公式に認める NHK NEWS WEB

アップルは自動車メーカーの技術者を積極的に引き抜いていて、かねてから自動運転の開発をしているという観測が流れていましたが、開発を公式に認めたのは初めてです。
引き抜きまでしているとすると、継続的な開発を目指すつもりなのか?
今後の動向が気になってきた。

完全無人運転を要望するフォード、グーグル、ウーバー、リフト、ボルボ

政府に対し「完全無人運転」の実現を妨げないよう要望書を改めて提出したという2016/11/23の日経の記事をみつけた。
フォードやグーグル、完全無人運転実現へ規制緩和要請 

フォード、グーグル、ウーバー、リフト、ボルボ

この5社は、無人運転車の開発に自信があるのだと思う。

そして、企業成長に向け無人運転車がカギを握るのだと思う。

無人運転でビジネス始まる

完全自動運転は、2020年とか、2025年とか言われているが、すでにビジネスになっていたことが分かった。
それも無人運転!運営するのは、野球、ゲームで知られている「DeNA」。
私有地ならいいんですね!無人

運転手無しで走行可能!無人運転バス「ロボットシャトル」が登場!

by DeNA
話は変わりますが、DeNAって特許出願する会社だったことが分かりました。
別途、どのような特許が出ているのか紹介したいと思います。

意外と知られていない、「自動運転の特許」とは

自動運転自動車が話題であるが、その特許がどのようなものなのかが意外と知られていない。
そこで、調べてみる事にした。
機械学習を記載した出願明細書を探してみた中で、ここではその1件を紹介する。
9月に公開されたばかりのもの。
自律制御と手動制御の切り替えではなく、組み合わせをする発明。
【紹介する1件の内容】

(11)【公開番号】特開2016-172548(P2016-172548A)

(43)【公開日】平成28929日(2016.9.29)

(54)【発明の名称】自律的な乗り物の複合自律及び手動制御

71)【出願人】

【識別番号】507342261

【氏名又は名称】トヨタ  モーター  エンジニアリング  アンド  マニュファクチャリング  ノース  アメリカ,インコーポレイティド

57)【要約】      (修正有)

【課題】乗り物の複合自律及び手動制御が提供される。

【解決手段】乗り物には、動作モードであって、乗り物が自律的に作動するが、自律制御入力と手動制御入力の組合せによる影響を受ける、動作モードが含まれ得る。手動制御入力に第1の重み付けを割り当てることができ、自律制御入力に第2の重み付けを割り当てることができる。割り当てられた第1の重み付け及び第2の重み付けは、乗り物システムに適用することができる。手動制御入力の受信に応答して、乗り物の自律的な動作は、非作動状態になることなく、第1の重み付けに対応する量において、受信された手動制御入力による影響を受け得る。

【請求項1】

  乗り物の複合自律及び手動制御方法であって、前記乗り物には、乗り物システムの自律的な動作が、自律制御入力と手動制御入力の組合せによる影響を受ける動作モードが含まれ、前記方法は、

  手動制御入力に第1の重み付け、及び自律制御入力に第2の重み付けを割り当てることと、

  前記乗り物システムに、割り当てられた第1の重み付け及び第2の重み付けを適用することと、

  手動制御入力の受信に応答して、前記乗り物システムの前記自律的な動作が、非作動状態になることなく、前記第1の重み付けに対応する量において、受信された手動制御入力による影響を受けることと、を含む方法。

乗り合いハイヤー、ウーバープールの人工知能利用が凄い!

人工知能利用がビジネスを変える時代。
配車サービスで全米で流行っているのがウーバー(UBER)。
「ウーバープール」とは、乗り合いのハイヤーで、同じ方向、経路の客を乗り合いさせ、安くする仕組み。
人工知能は経路を決める技術で、乗り合いする顧客を最適に選び、迎えにいき、客ごとに異なる望みの場所に送迎する。

「ウーバーはどのように人工知能テクノロジーを活用しているのか」出典;ニューズウイーク

ウーバーは以前は、OSRM(Open Source Routing Machine)を含むいくつかの経路検索エンジンを用いて経路と到着予想時間を算出していました。ウーバープールなどの新規サービスを提供するにつれて、より高速で、より正確な、ウーバーの性質や利用状況に特化したエンジンが必要となりました。そこで開発されたのがGurafuです。ウーバーは技術ブログの中で、Gurafuによってこれまでよりも高い経路予測が可能になった。

頭が悪い人工知能だと、乗っている時間が長くなり、顧客がイライラする。ガソリン代もかかる。
頭がよければ、顧客もウーバーもメリットが生まれる。
こんな人工知能利用ビジネスが今後の世の中を変えると思う。