» ブログ » インサイダーズ » �K���I憲の集積�v路の��日に向けて
昨今の�收�AIブームはAIリスクへの懸念も巻き��こしているが、それらに関する�Hくの議�bを尻�`に、���櫃任蓮�Digital-Transformation（DX）を進める企業や行��組�Eの業��フローの����をサポートするAI内�泥廛薀奪肇侫�ームの�Y��システムの開発が進んでいる。 今後、そのプラットフォームの�W便性とコストダウン効果が確認されると、�x場の��と��長��挙や議会��挙のダイナミズムによって、�Q組�Eの再��が始まり、�噞�cや行��組�Eに新たな水平分業システムが現れるのではないだろうか? [→��きを読む]
トップ研�|�v達のAIリスクへの言及が、約1�Q�iより�\えて来ている（参考�@料1〜5）。その内容は、雇����少を気にした旧来の�b調からエスカレートしており、人類を脅かす問��、核兵�_並みとされている。 本ブログでは、その��要を数�vに分けて報告したい。問��を��確に認識することが、�敢��\術の価値を理解する�屬任猟_要なステップと思うからである。 [→��きを読む]
集積�v路は、CMOS�\術を��いて、比較的入��本数の少ないANDやNORなどを基本�v路とし、�v路��模を積み�屬欧訐濕��}法を当��として来たが、半導���\術が見いだされる�iの段階では、「人工���Δ鮃柔�するには、確率的�b理を表現する演�Q子が��要」と考えられていた。 そこで、改めて、「確率的�b理」の�_要性と��要性を考えてみた。 [→��きを読む]
昨�Q来、�收�AIに関する報�Oが��発化している（�R1）。 ニューラルネットワークの�j��模化によって、翻�l、文章�收�、���V画、動画、音楽等のコンテンツ�收�が人間並みになったとの�h価が�Hいが、AIの�ξ�がそのように高度となった背景には、深層ニューラルネットワーク�\術とニューラルネットワーク探索�\術、または進化的���Qとのアイデア融合があると考えられる。 �v路アーキテクチャの開発が�O動化されることの社会や�噞に及ぼすインパクトは��り�瑤譴覆い曚表jきく、今後の動向には�`が�`せない。 [→��きを読む]
ロジック�U集積�v路の歴史は、�\術と�噞構�]の収�@の歴史でもある。 その収�@は、�x場の��を通じて�噞�cを�貭湘�合型から水平分業に変化させ、設����業やソフトウエア��業、���]��業を独立させ、ネットワーク型ビジネスを築いて来た。 その変化に際する企業とアカデミズムの地�Oな努��（�\術仕様の�D��、認証作業の立ち�屬�、ビジネスモデルの確立）や���Bの��策�官�の影�xや効果は��常に�jきかったことを、ここでは振り返る。 日�U企業と日本���Bの��策は、��にそれら地�Oな�霾�で「弱点」を�eつと思えるからである。 [→��きを読む]
![人工���Δ悗量O（4）；���Bする構�]](/assets_c/900px/211007-mindmodels.png "人工���Δ悗量O（4）；���Bする構�]")
人工���Δ��zと�}ばれたマービン・ミンスキー�� (1927-2016）は、1961�Qに、�N内のModels（世�cモデル、�收�モデル）とMind（�R�`と�U御を行う����）の間の���B（内省）が��性（Intelligence）を発現させるという仮説を�eっていた（参考�@料1）。 また、数学�vであるチューリング��に始まる���Q複雑性理�bも、証���vと検証�vからなる二つの���Q機構の間の���B構�]（Interactive Proof System）の証���ξ�の高さに�R�`して来ている（参考�@料2）。 そこで、本�Mでは、両�vに現れた「���B構�]」の類��点と相違点をまとめてみる。 AIコンピューティングの����が�eつべき�j構�]を理解するためである。 [→��きを読む]
![人工���Δ悗量O（3）;「���Bする構�]」の�_要性](/assets_c/900px/210826-computing.png "人工���Δ悗量O（3）;「���Bする構�]」の�_要性")
人工���Δ��zと�}ばれるマービン・ミンスキー��は、1961�Qの�b文（参考�@料1）の中で、「��性（Intelligence）は、外�霈霾鵑箸隆愀犬��咾にN内の世�cモデルとマインドとの間の内省（Introspection）によって発現する」という��数の���Q機構（マルチエージェント）間の���Bモデルにて、人間の��的��動を説��しようとしていた（参考�@料2）。 今�vは、「��数の���Q機構間の���B」が���Q�ξ�をステップアップさせる鍵となる�妓�でもあると数学的に証��されていることを紹介する。 [→��きを読む]
2016�Qの日本���B（総��省）の情報通信白書（参考�@料1）では、人工���Δ猟蟇Iは、研�|�vによって異なっている�X況にある。AIブームにありながら、「AI」という�\術��語が何を�T味しているのかについては、複数の専門家から「共通理解（Consensus）は��確ではない」との�貉櫃��b文が出され��けている（参考�@料2-6）。 [→��きを読む]
昨�Q��からの半導��の供給不�B報�Oに��き、5月後半以�T、���Bや�O�c党における半導��戦�S議�bについてのニュースが�Hく伝えられた��「���]基盤の�啣宗廚��喞瓦気譴討い覦���があるが、経済�噞省の�@料(図1)を見ると、エコシステム����を�Cで捉えた��争��アップに�Dり組む�e勢も読み�Dれる。 半導��関係�vの期待感は��常に�jきい。 気になるのは、「��策投�@を、どのようなプロジェクトで、どのように進めるのか」との点と思う。 そこで、20数�Q�i、「ロジック半導��」が行き詰まった時に経�xした問��（What to make）」を今�k度振り返ってみたい。 [→��きを読む]
筆�vは、4月��に、1人で小さな会社を��こした。2019�Q��に40�Q�Zく��めていた企業を��社して以来、�@詞も所�錣發覆びX��の「不都合」を次々と実感し����した。社�@は、「情報統合�\術研�|合同会社」とした。設立�`的は、「�P�S検索�v路をスケールアップする�\術」をまとめ、世に問うためである。本ブログでは、その�\術にこだわりを�eつに至った経緯を記載したい。 [→��きを読む]
