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49353
>>49352
おおおおお〜、獅子さんの意味深の書き込みが〜、平日の朝のネタにしては少し重いぞ〜
あたしがアバールデータのメモリズムプロセッサに期待したのは、まさにその通りで、汎用型のメモリズムプロセッサの完成を期待したのですね、そして、標準的な人工知能プロセッサとしての地位を確立してるエヌビディアのGPUの地位を脅かすようなAIチップが日本から出るんじゃないかとね。
でも、残念ながら期待はずれで、アバールデータは従来の自社の殻の中に閉じこもり、組み込みプロセッサのFPGAチップとしてしか使っておらず、それもIR不足で、どの程度の成果があるのかなどの進捗も全くわかりません。
おそらく、汎用型のメモリズムプロセッサを開発し、世に問うことは考えてないのでしょう。確かに、失敗すれば、アバールデータの業績に響くカモですが、チャレンジしてほしいものですね〜
それならばと、ASJの、サーバーの容量を3倍に増やすことが出来るというRNSDDSという特許取得技術に期待してるのですが、これもなかなか進捗さずです〜
そんならと、AI機械翻訳のロゼッタはどうだ、とロゼッタに期待しているところです。以上の3社では、ロゼッタが唯一黒字化してきました〜
それにしても、そーせいは厳しそうですね〜、もう私にとっては過去の銘柄ですが、残念なことです〜
それでは今から朝の用意どす絵〜
山さん富士さん
日本がAI分野で存在感を出すには、もはや汎用「メモリズムプロセッサ」の開発成功しかないのかもですね。
――日本国内における人工知能の歴史を振り返ってみて、あのタイミングで違った行動を取っていれば、少しは今の歴史が変わったのではないかと思うターニングポイントのようなものはありますか？
国内でも、良い研究者がいっぱいいて、画像認識領域で世界に存在感を示していた企業はあります。ですが、ディープラーニングが出てきたタイミングで拒否反応が出て、苦戦しています。インターネットが出てきたときに、通信業界の人が「（パケット伝送を保証しない）ネットの仕組みは信頼できない」と拒否反応を示したのと一緒です。
――なぜディープラーニングという新しい技術が登場したときに、「面白そうなものが出てきた」と取り入れなかったのでしょうか。
研究者って、自分のやってきた研究や業績を壊されるのが嫌なんですよね。だから新しい技術が出てきたときにどうしても拒否反応を起こしてしまう。
保身もあります。若い人は守るものがないので、新しい技術を柔軟に取り入れますが、立場があればあるほど保身に走ってしまう。それは経営者にしても同じでしょう。日本の経営は短期のP/L（損益計算書）を気にするので、新しい挑戦をしたがりません。
この20年間で、日本の技術者は自信を失っていると思います。成功体験をしていないので、新しい技術を見たときに、これを使って大きな事業を起こしてやるんだという発想が湧いていないように感じます。
ディープラーニングは汎用技術
――目の前のことを優先してしまい、ディープラーニングという技術的な大きな変化を捉えられなかった。
ディープラーニングはGPT（general purpose technology、汎用技術）と言ってよいと思っていて、インターネットやトランジスタと同じように大きな変革をもたらす技術だと思います。汎用技術ですから、ほぼ全産業に影響を及ぼします。その一大イベント感が捉えられていない気がしますね。
画像認識で何ができるかを考えれば、医療、農業、飲食、介護などさまざまな分野に応用できることが分かります。自動車や産業用ロボットなど日本が得意とするものづくりの分野と、ディープラーニングの「目」の技術を組み合わせることで、世界と戦えるのではないでしょうか。