人工知能は人間を超えるか Chapter 07 (4) じんこう ちのう は にんげん を こえる か|chapter Will Artificial Intelligence Surpass Humans Chapter 07 (4) L'intelligence artificielle dépassera-t-elle l'homme ? Chapitre 07 (4) A inteligência artificial ultrapassará o ser humano Capítulo 07 (4)

さらに 、「 顧客 が 何 が ほしい か 」 が わかる ように なり 、 商品 開発 に も サービス の 提供 に も 活 か さ れる ように なる 。 |こきゃく||なん||||||||しょうひん|かいはつ|||さーびす||ていきょう|||かつ|||||

そして 、 顧客 の 変化 や 社会 環境 の 変化 に 対して の 対応 力 が きわめて 早く なる 。 |こきゃく||へんか||しゃかい|かんきょう||へんか||たいして||たいおう|ちから|||はやく|

当初 、 生物 は 、 単純な 反応 系 と して 、 情報 を 入力 し 、 処理 し 、 行動 と して 出力 して いた （ たとえば アメーバ など の 生物 を 想像 する と よい ）。 とうしょ|せいぶつ||たんじゅんな|はんのう|けい|||じょうほう||にゅうりょく||しょり||こうどう|||しゅつりょく|||||||せいぶつ||そうぞう||| Inicialmente, los organismos ingresan información, la procesan y la emiten como acciones como un sistema de reacción simple (piense en organismos como las amebas).

ところが 、 その 情報 が リッチに なり 、 たくさんの データ で 世界 を 見られる ように なった 。 ||じょうほう||りっちに|||でーた||せかい||み られる|| 特に 「 眼 の 誕生 」 は 強烈で 、 それゆえに 、 捕食 者 から いかに 生き延びる か 、 身 を 隠す か と いった 生物 の 戦略 が 多様 化 し 、５億４２００万 年 前 の カンブリア 紀 に おける 生物 の 多様 性 の 爆発 （ カンブリア 爆発 ） の 契機 と なった と いう （＊ 注 56）。 とくに|がん||たんじょう||きょうれつで||ほしょく|もの|||いきのびる||み||かくす||||せいぶつ||せんりゃく||たよう|か||おく|よろず|とし|ぜん|||き|||せいぶつ||たよう|せい||ばくはつ||ばくはつ||けいき|||||そそ

企業 活動 も 同じで 、 ビッグ データ に よって 、 企業 を 取り巻く さまざまな 環境 を とらえられる ように なった 。 きぎょう|かつどう||おなじで|びっぐ|でーた|||きぎょう||とりまく||かんきょう||とらえ られる|| まさに 「 眼 の 誕生 」 だ 。 |がん||たんじょう|

センサー が 発達 した 結果 、 企業 は さまざまな 戦略 を とれる ように なる 。 せんさー||はったつ||けっか|きぎょう|||せんりゃく||||

そして 、 次に 来る の は 「 脳 の 進化 」 である 。 |つぎに|くる|||のう||しんか|

センサー の 情報 から 、「 草 が 不自然に 動いた から 敵 が いる かも しれ ない 」 と いった 形 で 、 ほか の 生物 が とらえられ ない ような 情報 を とらえ 、 生存 に 活 かす 。 せんさー||じょうほう||くさ||ふしぜんに|うごいた||てき||||||||かた||||せいぶつ||とらえ られ|||じょうほう|||せいぞん||かつ| 変わり ゆく 環境 に おいて は 、 抽象 化 能力 が 高ければ 、 少ない サンプル 数 で 適応 する こと が でき 、 生存 確率 が 上がる 。 かわり||かんきょう||||ちゅうしょう|か|のうりょく||たかければ|すくない|さんぷる|すう||てきおう|||||せいぞん|かくりつ||あがる

実は 、 このような 産業 構造 に おける 競争 力 の 議論 は 、２００８ 年 の 経済 産業 省 産業 構造 審議 会 の 「 知識 組替え の 衝撃 ─ 現代 産業 構造 の 変化 の 本質 」 と いう 報告 書 の 中 でも 行われて いる 。 じつは||さんぎょう|こうぞう|||きょうそう|ちから||ぎろん||とし||けいざい|さんぎょう|しょう|さんぎょう|こうぞう|しんぎ|かい||ちしき|くみかえ||しょうげき|げんだい|さんぎょう|こうぞう||へんか||ほんしつ|||ほうこく|しょ||なか||おこなわ れて| そこ で は 、 日本 経済 に 欠けて いる の は 、「 グローバル 化 等 の 構造 変化 が 進む なか で 、 個別 の 強み を 業種 、 組織 、 市場 （ 国境 、 地域 ）、 技術 分野 、 もの づくり ／ サービス の 境界 等 を 超えて 展開 し 、 組替える こと に よる 、 グローバルな トレンド を つくる 力 」 だ と されて いる 。 |||にっぽん|けいざい||かけて||||ぐろーばる|か|とう||こうぞう|へんか||すすむ|||こべつ||つよみ||ぎょうしゅ|そしき|いちば|くにざかい|ちいき|ぎじゅつ|ぶんや|||さーびす||きょうかい|とう||こえて|てんかい||くみかえる||||ぐろーばるな|とれんど|||ちから|||さ れて| まさに 知識 の 転移 である 。 |ちしき||てんい|

経済 を 、 産業 構造 と いう 視点 から 見た 分析 と 、 人工 知能 に おける 抽象 化 の 仕組み と いう 視点 から の 分析 が 、 ほぼ 同じ 答え と なる の は きわめて 興味深い 。 けいざい||さんぎょう|こうぞう|||してん||みた|ぶんせき||じんこう|ちのう|||ちゅうしょう|か||しくみ|||してん|||ぶんせき|||おなじ|こたえ||||||きょうみぶかい

その 背景 に は 、 資本 主義 経済 に も 、 生物 の 生き残る 環境 の いずれ に おいて も 、「 予測 性 が 高い もの が 勝ち残り やすい 」 と いう 本質 的な 競争 条件 が ある こと 、 その ため に 選択 と 淘汰 と いう 原理 が 採用 されて いる こと （ エーデルマン 氏 が 脳 の 中 でも 予測 性 が 高い か どう か に よる 選択 と 淘汰 が 働いて いる と 述べた こと は 前述 した ）、 そして 、 抽象 化 に よって 知識 を 転移 さ せる と いう こと が 、 変化 する 環境 に 対応 する 極めて 強力な 武器 である こと と いう 共通 点 が ある から で は ない か と 思う 。 |はいけい|||しほん|しゅぎ|けいざい|||せいぶつ||いきのこる|かんきょう||||||よそく|せい||たかい|||かちのこり||||ほんしつ|てきな|きょうそう|じょうけん|||||||せんたく||とうた|||げんり||さいよう|さ れて||||うじ||のう||なか||よそく|せい||たかい||||||せんたく||とうた||はたらいて|||のべた|||ぜんじゅつ|||ちゅうしょう|か|||ちしき||てんい|||||||へんか||かんきょう||たいおう||きわめて|きょうりょくな|ぶき|||||きょうつう|てん|||||||||おもう だが 、 技術 の 独占 に 対する 警戒 も 必要である 。 |ぎじゅつ||どくせん||たいする|けいかい||ひつようである

人工 知能 は 「 知能 の ＯＳ （ オペレーティングシステム ）」 と 言う こと が できる かも しれ ない 。 じんこう|ちのう||ちのう||ｏｓ|||いう||||||

汎用 的な 特徴 表現 学習 の 技術 が 土台 に あって 、 その 上 に 、 さまざまな 機能 を 実現 する アプリケーション が 載って いる イメージ だ 。 はんよう|てきな|とくちょう|ひょうげん|がくしゅう||ぎじゅつ||どだい||||うえ|||きのう||じつげん||||のって||いめーじ|

特徴 表現 学習 など の 学習 アルゴリズム が 基盤 に なって いれば 、 アプリケーション の 部分 で どういう 機能 を 追加 する か は 、 実は それほど 難しい こと で は ない 。 とくちょう|ひょうげん|がくしゅう|||がくしゅう|||きばん||||||ぶぶん|||きのう||ついか||||じつは||むずかしい||||

逆に 言う と 、 特徴 表現 学習 の 部分 を 特定の 企業 に 握ら れたり 、 ブラックボックス 化 さ れたり する と 、 非常に やっかいな こと に なる 。 ぎゃくに|いう||とくちょう|ひょうげん|がくしゅう||ぶぶん||とくていの|きぎょう||にぎら||ぶらっく ぼっくす|か|||||ひじょうに||||

特徴 表現 学習 の アルゴリズム が オープンに なら ず 、「 学習 済み 」 の 製品 だけ が 製造 ・ 販売 さ れる こと に なる と 、 リバースエンジニアリング で 分解 したり 動作 を 解析 したり して 仕様 や 仕組み を 明らかに する こと が 不可能である 。 とくちょう|ひょうげん|がくしゅう||||おーぷんに|||がくしゅう|すみ||せいひん|||せいぞう|はんばい|||||||||ぶんかい||どうさ||かいせき|||しよう||しくみ||あきらかに||||ふかのうである

たとえば 、 学習 は 、 学習 アルゴリズム を 秘匿 した まま どこ か の 工場 で やって 、 学習 済み の 製品 だけ が 販売 さ れる 。 |がくしゅう||がくしゅう|||ひとく||||||こうじょう|||がくしゅう|すみ||せいひん|||はんばい||

ロボット なら 分解 すれば 構成 部品 や 要素 技術 が わかる し 、 アプリケーション なら その 動作 から 中身 を 推測 する こと が できる が 、 学習 結果 から 学習 アルゴリズム を 推定 する の は ほぼ 不可能である 。 ろぼっと||ぶんかい||こうせい|ぶひん||ようそ|ぎじゅつ|||||||どうさ||なかみ||すいそく||||||がくしゅう|けっか||がくしゅう|||すいてい|||||ふかのうである

ちょうど 、 人間 の 脳 を いくら 調べて も 、 知能 の アルゴリズム が わから ない の と 同じである 。 |にんげん||のう|||しらべて||ちのう||||||||おなじである

汎用 的な ＯＳ を 押さえて おく と 、 何 が 有利な の か 。 はんよう|てきな|ｏｓ||おさえて|||なん||ゆうりな||

土台 が できて いれば 、 アプリケーション の 開発 と 修正 ・ 更新 が 圧倒 的な スピード で 実現 できる こと だ 。 どだい||||||かいはつ||しゅうせい|こうしん||あっとう|てきな|すぴーど||じつげん|||

人工 知能 を 使った 自動 運転 技術 が 実現 した と して 、 たとえば 道路 交通 法 が 変わった と か 、 異常 気象 で 暴風 雨 に 襲わ れ 想定 外 の 大雪 が 降った と か 、 スイス の 山岳 地帯 用 に カスタマイズ しなければ いけない と いう とき に 、 個別 の 状況 を 想定 して ルール を 書き換える より も 、 すでに 学習 さ れた 特徴 表現 を 使って 学習 した ほう が 圧倒 的に 早い 。 じんこう|ちのう||つかった|じどう|うんてん|ぎじゅつ||じつげん|||||どうろ|こうつう|ほう||かわった|||いじょう|きしょう||ぼうふう|あめ||おそわ||そうてい|がい||おおゆき||ふった|||すいす||さんがく|ちたい|よう|||し なければ||||||こべつ||じょうきょう||そうてい||るーる||かきかえる||||がくしゅう|||とくちょう|ひょうげん||つかって|がくしゅう||||あっとう|てきに|はやい すでに 基本 的な 運転 技術 が 身 に ついて いれば 、 特殊な 状況 に ついて 学習 する だけ で すむ ので 、 手早く 修正 する こと が できる はずだ 。 |きほん|てきな|うんてん|ぎじゅつ||み||||とくしゅな|じょうきょう|||がくしゅう||||||てばやく|しゅうせい|||||

データ を たくさん 持って いる 企業 が 、 高い レベル の 特徴 表現 学習 の 技術 も 手 に 入れる と 、 ほか の 企業 も そこ に データ を 集め ざる を 得 なく なる 。 でーた|||もって||きぎょう||たかい|れべる||とくちょう|ひょうげん|がくしゅう||ぎじゅつ||て||いれる||||きぎょう||||でーた||あつめ|||とく||

なぜなら 、 その 企業 に 頼めば 、「 よい 特徴 表現 」 が 得られ 、 さまざまな アプリケーション を つくり やすく なる から だ 。 ||きぎょう||たのめば||とくちょう|ひょうげん||え られ|||||||| その 結果 、 少数 の プレイヤー が 市場 を 席巻 する こと に なる 。 |けっか|しょうすう||ぷれいやー||いちば||せっけん||||

汎用 的な ＯＳ 部分 を 独占 すれば 、 各種 機能 を 実現 する アプリケーション の 製造 コスト は 劇的に 下がる 。 はんよう|てきな|ｏｓ|ぶぶん||どくせん||かくしゅ|きのう||じつげん||||せいぞう|こすと||げきてきに|さがる

パソコン 時代 に ＯＳ を マイクロソフト に 、 ＣＰＵ を インテル に 握られて 、 日本 の メーカー が 苦しんだ ように 、 人工 知能 の 分野 でも 、 同じ こと が 起き かね ない 。 ぱそこん|じだい||ｏｓ||まいくろそふと||ｃｐｕ||||にぎら れて|にっぽん||めーかー||くるしんだ||じんこう|ちのう||ぶんや||おなじ|||おき|| そして 今回 の 話 は 、 ほぼ すべて の 産業 領域 に 関係 する と いう 意味 で より 深刻であり 、 いったん 差 が つく と 逆転 する の は きわめて 困難だ 。 |こんかい||はなし|||||さんぎょう|りょういき||かんけい||||いみ|||しんこくであり||さ||||ぎゃくてん|||||こんなんだ

図 31 に 短期 と 中 長期 に 分けて 、 課題 を ５ つ 挙げて いる 。 ず||たんき||なか|ちょうき||わけて|かだい|||あげて|

第 １ に 、 日本 に おいて は 、 データ の 利用 に 関して 非常に 警戒 感 が 強い 。 だい||にっぽん||||でーた||りよう||かんして|ひじょうに|けいかい|かん||つよい

個人 情報 保護 や プライバシー を 強調 する あまり 、 ビッグ データ の 利用 を 過度に 警戒 ・ 抑制 する 論調 が 日本 で は 根強い 。 こじん|じょうほう|ほご||ぷらいばしー||きょうちょう|||びっぐ|でーた||りよう||かどに|けいかい|よくせい||ろんちょう||にっぽん|||ねづよい

今後 、 領域 を またがって データ を 活用 する 「 ミクロ の 知識 転移 」 が 競争 力 に なる 時代 に は 、 こうした 論調 も 少しずつ 変えて いか なければ なら ない 。 こんご|りょういき|||でーた||かつよう||みくろ||ちしき|てんい||きょうそう|ちから|||じだい||||ろんちょう||すこしずつ|かえて||||

第 ２ に 、 データ の 利用 に 関する 法 整備 が 遅れて いる 。 だい||でーた||りよう||かんする|ほう|せいび||おくれて|

海外 に 目 を 向ける と 、 グーグル は 検索 履歴 を はじめ と して さまざまな 情報 を ためて いる 。 かいがい||め||むける||||けんさく|りれき||||||じょうほう|||

アマゾン は 購買 データ 、 フェイスブック は 人 的 ネットワーク の 膨大な データ を 持つ 。 あまぞん||こうばい|でーた|||じん|てき|ねっとわーく||ぼうだいな|でーた||もつ

プライバシー 保護 の 技術 や 事例 の 構築 など 、 さまざまな 試み が 行われて いる が 、 もう 少し 根本 的に 考える 必要 が ある の かも しれ ない 。 ぷらいばしー|ほご||ぎじゅつ||じれい||こうちく|||こころみ||おこなわ れて||||すこし|こんぽん|てきに|かんがえる|ひつよう|||||| データ を １ 社 が 管理 して いる のであれば 許さ れ 、 これ を 複数 社 が 持って いれば 使い 方 は 大きく 制限 さ れる 。 でーた||しゃ||かんり||||ゆるさ||||ふくすう|しゃ||もって||つかい|かた||おおきく|せいげん||

これ は いったい 何 が 違う のだろう か 。 |||なん||ちがう||

利用 者 が 「 ある 会社 を 信頼 する こと 」 と 、「 その 会社 が データ を 提供 する 別の 会社 を 信頼 する こと 」 が 異なる から だろう 。 りよう|もの|||かいしゃ||しんらい|||||かいしゃ||でーた||ていきょう||べつの|かいしゃ||しんらい||||ことなる||

自分 は Ａ 社 を 信頼 して も 、 それ が Ａ 社 の 取引先 の Ｂ 社 を 信頼 した こと に は なら ない 。 じぶん||ａ|しゃ||しんらい|||||ａ|しゃ||とりひきさき||ｂ|しゃ||しんらい||||||

つまり 、 データ の 使い 方 （ 管理 体制 だけ で なく 企業 活動 の 目的 も 含め ） に 関する 推移 律 の 問題 な のである 。 |でーた||つかい|かた|かんり|たいせい||||きぎょう|かつどう||もくてき||ふくめ||かんする|すいい|りつ||もんだい||

そういった 制度 設計 を 世界 に 先駆けて 実行 する こと は 、 日本 の ように 「 情報 を 横 に 束ねる 」 プレイヤー が 少ない 状況 で は 不可欠で は ない か と 思う 。 |せいど|せっけい||せかい||さきがけて|じっこう||||にっぽん|||じょうほう||よこ||たばねる|ぷれいやー||すくない|じょうきょう|||ふかけつで|||||おもう

第 ３ に 、 日本 特有 の 問題 である が 、 モノ づくり 優先 の 思想 が 挙げられる 。 だい||にっぽん|とくゆう||もんだい|||もの||ゆうせん||しそう||あげ られる 鉄腕 アトム や ドラ え もん が 国民 的な 人気 であり 、 日本 で は ロボット づくり は 盛んだ が 、 人工 知能 と いう と ピンと こない と いう 人 も 少なく ない 。 てつわん|あとむ||どら||||こくみん|てきな|にんき||にっぽん|||ろぼっと|||さかんだ||じんこう|ちのう||||ぴんと||||じん||すくなく|

情報 技術 の 中 でも 、 特に ＯＳ や ウェブ 技術 など 、 見え ない もの に 対する 理解 は 得られ にくく 、 人工 知能 も 見え ない もの だ 。 じょうほう|ぎじゅつ||なか||とくに|ｏｓ|||ぎじゅつ||みえ||||たいする|りかい||え られ||じんこう|ちのう||みえ||| しかし 、 人工 知能 の 研究 は 、 ロボット の 脳 の 研究 で も あり 、 人工 知能 が 今後 、 ロボット づくり でも 重要に なって くる こと は 間違い ない はずである 。 |じんこう|ちのう||けんきゅう||ろぼっと||のう||けんきゅう||||じんこう|ちのう||こんご|ろぼっと|||じゅうように|||||まちがい||

世間 の 注目 が 高い こと で 少しずつ 変わって きた が 、 これ まで 人工 知能 研究 が 冬 の 時代 を 迎える たび に 、 研究 者 たち は 苦渋 を 舐めて きた 。 せけん||ちゅうもく||たかい|||すこしずつ|かわって|||||じんこう|ちのう|けんきゅう||ふゆ||じだい||むかえる|||けんきゅう|もの|||くじゅう||なめて|

当時 を 知る 人 たち から する と 、 人工 知能 の 未来 に ついて 、 悲観 的に なら ざる を 得 ない の も 理解 できる 。 とうじ||しる|じん|||||じんこう|ちのう||みらい|||ひかん|てきに||||とく||||りかい|

一方 で 、 世間 の 期待 感 が 高 すぎる の も 問題 である 。 いっぽう||せけん||きたい|かん||たか||||もんだい|

学会 全体 と して 社会 に 対する 適切な 「 期待 値 コントロール 」 が 必要だろう 。 がっかい|ぜんたい|||しゃかい||たいする|てきせつな|きたい|あたい|こんとろーる||ひつようだろう

第 ５ に 、 国 内 で 人工 知能 技術 に 投資 できる 企業 の 少な さ が 挙げられる 。 だい||くに|うち||じんこう|ちのう|ぎじゅつ||とうし||きぎょう||すくな|||あげ られる グーグル や フェイスブック など の 海外 の プラットフォーマー が 人工 知能 に 積極 的に 投資 できる の は 、 その 投資 が 短期 的に も 正当 化 できる から で も ある 。 |||||かいがい||||じんこう|ちのう||せっきょく|てきに|とうし|||||とうし||たんき|てきに||せいとう|か||||| Los juegos de plataformas extranjeros como Google y Facebook pueden invertir activamente en inteligencia artificial porque su inversión puede justificarse a corto plazo.

ところが 残念な こと に 、 日本 に は 「 機械 学習 の 精度 が 上がる と 売上 が 莫大に 伸びる 」 と いう ビジネスモデル を 築き上げて いる 企業 が ほとんど ない 。 |ざんねんな|||にっぽん|||きかい|がくしゅう||せいど||あがる||うりあげ||ばくだいに|のびる|||||きずきあげて||きぎょう|||

その こと が 、 日本 企業 が 人工 知能 研究 に 本腰 を 入れる ハードル に も なって いる 。 |||にっぽん|きぎょう||じんこう|ちのう|けんきゅう||ほんごし||いれる|はーどる||||

日本 は 、 古くから 人工 知能 の 研究 に 取り組んで きて おり 、 人工 知能 分野 に は 、 人材 が たくさん いる 。 にっぽん||ふるくから|じんこう|ちのう||けんきゅう||とりくんで|||じんこう|ちのう|ぶんや|||じんざい|||

たとえば 、 情報 系 の 研究 分野 全体 で は 、 日本 の 代表 的な 学会 である 情報 処理 学会 の 会員 数 は おおむね ２万 人 、 電子 情報 通信 学会 の 会員 数 は ３万５０００ 人 に 対して 、 海外 の 学会 である ＡＣＭ （ コンピュータ サイエンス ） は 10万 人 超 、 ＩＥＥＥ （ コンピュータサイエンス ＋ 電気 系 も 含ま れる ） が 40万 人 超 である 。 |じょうほう|けい||けんきゅう|ぶんや|ぜんたい|||にっぽん||だいひょう|てきな|がっかい||じょうほう|しょり|がっかい||かいいん|すう|||よろず|じん|でんし|じょうほう|つうしん|がっかい||かいいん|すう||よろず|じん||たいして|かいがい||がっかい||ａｃｍ|こんぴゅーた|さいえんす||よろず|じん|ちょう|ｉｅｅｅ||でんき|けい||ふくま|||よろず|じん|ちょう|

海外 に は およそ 日本 の 10 倍 以上 の 研究 者 が いる と 思って よい （ なお 、 情報 系 の 卒業 生 の 割合 も 、 米国 など に 比べて １ 桁 少ない 。 かいがい||||にっぽん||ばい|いじょう||けんきゅう|もの||||おもって|||じょうほう|けい||そつぎょう|せい||わりあい||べいこく|||くらべて|けた|すくない

情報 分野 へ の 大学 教育 の 対応 が 遅れて いる ）。 じょうほう|ぶんや|||だいがく|きょういく||たいおう||おくれて|

ところが 、 米国 を 中心 と する 国際 的な 人工 知能 学会 （ ＡＡＡＩ ） の 会員 数 が ５０００ 人 である の に 対し 、 日本 の 人工 知能 学会 （ ＪＳＡＩ ） に は ３０００ 人 も の 会員 が いる 。 |べいこく||ちゅうしん|||こくさい|てきな|じんこう|ちのう|がっかい|ａａａｉ||かいいん|すう||じん||||たいし|にっぽん||じんこう|ちのう|がっかい|ｊｓａｉ|||じん|||かいいん||

毎年 １ 回 開か れる 学会 の 参加 者 も 、 ＡＡＡＩ は ５００ 人 程度 な のに 対して 、 ＪＳＡＩ は １０００ 人 を 超える 人間 が 集まる 。 まいとし|かい|あか||がっかい||さんか|もの||ａａａｉ||じん|ていど|||たいして|ｊｓａｉ||じん||こえる|にんげん||あつまる

人工 知能 の 研究 者 の 人数 、 コミュニティ の 大き さ で は 、 まったく ひけ を とって いない 。 じんこう|ちのう||けんきゅう|もの||にんずう|こみゅにてぃ||おおき|||||||| 母 集団 で 10 倍 違う 情報 系 の 中 で 、 人工 知能 に は ほぼ 変わら ない 数 の 研究 者 が いて 、 活発に 研究 して いる のである 。 はは|しゅうだん||ばい|ちがう|じょうほう|けい||なか||じんこう|ちのう||||かわら||すう||けんきゅう|もの|||かっぱつに|けんきゅう|||

そこ に 横 串 を 通して 、 人材 を 集結 し 、 人工 知能 研究 に 弾み を つける こと で 大きく 技術 が 進展 する 可能 性 も ある 。 ||よこ|くし||とおして|じんざい||しゅうけつ||じんこう|ちのう|けんきゅう||はずみ|||||おおきく|ぎじゅつ||しんてん||かのう|せい||

イメージ は 、１９８０ 年 代 に 当時 の 通商 産業 省 が ５７０億 円 を 投じた 「 第 五 世代 コンピュータ 」 プロジェクト である 。 いめーじ||とし|だい||とうじ||つうしょう|さんぎょう|しょう||おく|えん||とうじた|だい|いつ|せだい|こんぴゅーた|ぷろじぇくと|

前述 した ように 、 目論見 通り の 成果 を あげた と は 言え なかった かも しれ ない が 、 そこ で 語ら れた 初期 の 理想 は 、 すばらしかった 。 ぜんじゅつ|||もくろみ|とおり||せいか|||||いえ||||||||かたら||しょき||りそう||

そして 、 そこ で 育った 学生 が いま は 人工 知能 の 重鎮 と して 学会 を 牽引 し 、 さらに そこ から 優秀な 人材 が 輩出 して いる 。 |||そだった|がくせい||||じんこう|ちのう||じゅうちん|||がっかい||けんいん|||||ゆうしゅうな|じんざい||はいしゅつ||

その ため 、 日本 は 人工 知能 に 関する 人材 の 厚み の 面 で 、 諸 外国 に 比べて 恵まれて いる 。 ||にっぽん||じんこう|ちのう||かんする|じんざい||あつみ||おもて||しょ|がいこく||くらべて|めぐまれて|

あるいは 、 国 で は なく と も 、 企業 の 連 合体 で 研究 する こと も あり える だろう 。 |くに||||||きぎょう||れん|がったい||けんきゅう||||||