人工 知能 は 人間 を 超える か Chapter 07 (1)
じんこう|ちのう||にんげん||こえる||chapter
Will Artificial Intelligence Surpass Humans Chapter 07 (1)
L'intelligence artificielle dépassera-t-elle l'homme ? Chapitre 07 (1)
A inteligência artificial ultrapassará o ser humano Capítulo 07 (1)
変わり ゆく もの
かわり||
Things that change and change
Changements et modifications
私 は 変わり ゆく もの が 好きだ 。
わたくし||かわり||||すきだ
I like things to change.
変化 が 好きだ 。
へんか||すきだ
I like change.
既存 の もの が 衰退 し 、 新しい もの が 出て くる 話 を 聞く と ワクワク する 。
きそん||||すいたい||あたらしい|||でて||はなし||きく||わくわく|
It is exciting to hear about the decline of the existing and the emergence of the new.
Il est passionnant d'entendre parler du déclin des choses existantes et de l'émergence de nouvelles choses.
変化 が 好きな の は 、「 知能 」 と いう 見え ない もの を 追い求めて いる から かも しれ ない 。
へんか||すきな|||ちのう|||みえ||||おいもとめて|||||
Maybe we like change because we are pursuing something we cannot see, which is intelligence.
J'aime le changement parce que je suis à la recherche de quelque chose que je ne peux pas voir, à savoir l'intelligence. Peut-être est-ce parce qu'ils sont à la recherche de quelque chose d'invisible, qu'ils appellent "intelligence".
知能 と いう の は 「 もの 」 で は ない 。
ちのう||||||||
Intelligence is not a "thing".
目 に 見える もの でも 、 触れられる もの で も ない 。
め||みえる|||ふれ られる||||
It is neither visible nor touchable.
Elle n'est ni visible ni touchable.
ある 環境 の 中 で 機能 を 発揮 する 特定の 仕組み であって 、 その 見え ない 相互 作用 こそ が 知能 である 。
|かんきょう||なか||きのう||はっき||とくていの|しくみ|||みえ||そうご|さよう|||ちのう|
Intelligence is a specific mechanism that performs a function in an environment, and its invisible interactions are what make it intelligent.
L'intelligence est un mécanisme spécifique qui remplit une fonction dans un certain environnement, et son interaction invisible est l'intelligence.
人工 知能 学会 の 25 周年 記念 で 、 何 か イベント を 企画 しろ と いう ので 、「 消え ゆく 学会 」 と いう シンポジウム を やった 。
じんこう|ちのう|がっかい||しゅうねん|きねん||なん||いべんと||きかく|||||きえ||がっかい|||しんぽじうむ||
The Artificial Intelligence Society asked me to organize an event for its 25th anniversary, so I held a symposium called "The Vanishing Society.
L'Artificial Intelligence Society nous a demandé d'organiser un événement pour son 25e anniversaire. Nous avons donc organisé un symposium intitulé "The disappearing society". Nous avons organisé un symposium intitulé "La société en voie de disparition".
この 情報 技術 の 進化 の 中 で 、 学会 なんて なくなる よ ね 、 と いう もの だ が 、 人工 知能 学会 の 誰 に も 怒ら れ なかった 。
|じょうほう|ぎじゅつ||しんか||なか||がっかい||||||||||じんこう|ちのう|がっかい||だれ|||いから||
I was not offended by any of the Artificial Intelligence Society's claims that there would be no such thing as an academic society in the face of this evolution in information technology.
この 時代 、 さまざまな もの が 変わって いく が 、 それ は 目 に 見える 「 もの 」 に 注目 して いる から だ 。
|じだい||||かわって|||||め||みえる|||ちゅうもく||||
In this day and age, things are changing because we are focusing on what we can see.
古い 産業 が 衰退 し 、 新しい 産業 が 生まれる と いう こと と 、 それ ら が 本質 的に 提供 して いる 価値 が 増大 し 、 生産 性 が 向上 して いる と いう こと は 矛盾 し ない 。
ふるい|さんぎょう||すいたい||あたらしい|さんぎょう||うまれる||||||||ほんしつ|てきに|ていきょう|||かち||ぞうだい||せいさん|せい||こうじょう|||||||むじゅん||
There is no contradiction between the decline of old industries and the creation of new ones and the increase in their intrinsic value and productivity.
人 が 生まれ 、 そして 死ぬ と いう こと と 、 人間 社会 が より よい 社会 に なって いく と いう こと は 矛盾 し ない 。
じん||うまれ||しぬ|||||にんげん|しゃかい||||しゃかい||||||||むじゅん||
The fact that people are born and die does not contradict the fact that human society is becoming a better society.
「 ゆく 河 の 流れ は 絶えず して 、 しかも もと の 水 に あら ず 」 と いう の は 『 方丈 記 』 だ が 、 目 に 見える もの が 変わって いく こと は 、 つまり 目 に 見える 存在 理由 と 目 に 見え ない 存在 理由 が 分離 し 、 昇華 し 、 違う 形 の 形態 と して 再 構成 されて いく と いう こと で も ある 。
|かわ||ながれ||たえず|||||すい||||||||ほうじょう|き|||め||みえる|||かわって|||||め||みえる|そんざい|りゆう||め||みえ||そんざい|りゆう||ぶんり||しょうか||ちがう|かた||けいたい|||さい|こうせい|さ れて|||||||
The changing nature of the visible means that the visible and invisible reasons for existence are being separated, sublimated, and reconstituted in different forms.
インターネット が 情報 流通 に おける 革命 を 起こし 、 以前 は 情報 が 流れ なかった ところ に も 、 情報 が 流れる ように なった 。
いんたーねっと||じょうほう|りゅうつう|||かくめい||おこし|いぜん||じょうほう||ながれ|||||じょうほう||ながれる||
The Internet has revolutionized the distribution of information, allowing information to flow where it could not before.
従来 は 、 情報 の 流れ と 組織 や 社会 システム が 一体 に なって 構築 されて いた が 、 それ が 引き離さ れた 瞬間 に 、 組織 や 社会 システム と 関係 の ない 情報 の 流れ が 生まれ 、 新たな 付加 価値 を 生んだ 。
じゅうらい||じょうほう||ながれ||そしき||しゃかい|しすてむ||いったい|||こうちく|さ れて|||||ひきはなさ||しゅんかん||そしき||しゃかい|しすてむ||かんけい|||じょうほう||ながれ||うまれ|あらたな|ふか|かち||うんだ
In the past, information flows and organizations and social systems were built as one, but the moment they were separated, information flows unrelated to organizations and social systems were created, generating new added value.
情報 を 伝える の は 、 必ずしも 、 先生 から 生徒 へ 、 上司 から 部下 へ 、 マスメディア から 一般 大衆 へ と いう 固定 さ れた 経路 で なくて よかった のだ 。
じょうほう||つたえる|||かならずしも|せんせい||せいと||じょうし||ぶか||ますめでぃあ||いっぱん|たいしゅう||||こてい|||けいろ||||
Information did not necessarily have to be conveyed through the fixed channels of teacher to student, supervisor to subordinate, or mass media to the general public.
人工 知能 で 引き起こさ れる 変化 は 、「 知能 」 と いう 、 環境 から 学習 し 、 予測 し 、 そして 変化 に 追従 する ような 仕組み が 、 これ また 人間 や その 組織 と 切り離さ れる と いう こと である 。
じんこう|ちのう||ひきおこさ||へんか||ちのう|||かんきょう||がくしゅう||よそく|||へんか||ついじゅう|||しくみ||||にんげん|||そしき||きりはなさ|||||
The change caused by artificial intelligence is that "intelligence," the mechanism that learns from its environment, predicts, and follows change, will also be separated from humans and their organizations.
いま まで は 組織 の 階層 を 上がって 組織 と して の 判断 を 下して いた 。
|||そしき||かいそう||あがって|そしき||||はんだん||くだして|
Until now, we have had to move up the organizational hierarchy to make organizational decisions.
個人 が 生活 の 中 で 判断 する こと も 、 自分 の 身体 は ひと つ である から 限界 が あった 。
こじん||せいかつ||なか||はんだん||||じぶん||からだ||||||げんかい||
There were limits to what an individual could determine in his or her own life because he or she has only one body.
それ が 分散 さ れ 、 必要な ところ に 必要な 程度 に 実行 さ れる ように なる のである 。
||ぶんさん|||ひつような|||ひつような|ていど||じっこう|||||
It will be distributed and executed where it is needed and to the degree it is needed.
こうした 学習 や 判断 が いま 、 いかに 深く 社会 システム から 切り離せ ない 形 で 埋め込まれて いる か 。
|がくしゅう||はんだん||||ふかく|しゃかい|しすてむ||きりはなせ||かた||うめこま れて||
How deeply embedded are these learnings and judgments now, inseparable from the social system?
それ を 考える と 、 学習 や 判断 を 独立 な もの と して とらえ 、 それ を 自由に 配置 する 価値 は 、 はてしなく 大きい ので は ない だろう か 。
||かんがえる||がくしゅう||はんだん||どくりつ||||||||じゆうに|はいち||かち|||おおきい|||||
In view of this, the value of treating learning and judgment as independent and placing them at one's disposal may be immense.
人工 知能 が 人間 を 征服 する と いった 滑稽な 話 で は なく 、 社会 システム の 中 で 人間 に 付随 して 組み込まれて いた 学習 や 判断 を 、 世界中 の 必要な ところ に 分散 して 設置 できる こと で 、 より よい 社会 システム を つくる こと が できる 。
じんこう|ちのう||にんげん||せいふく||||こっけいな|はなし||||しゃかい|しすてむ||なか||にんげん||ふずい||くみこま れて||がくしゅう||はんだん||せかいじゅう||ひつような|||ぶんさん||せっち||||||しゃかい|しすてむ|||||
It is not a funny story that artificial intelligence will conquer humans, but that we can create a better social system by distributing the learning and decision-making that is incidental to humans in a social system to wherever it is needed in the world.
それ こそ が 、 人工 知能 が 持つ 今後 の 大きな 発展 の 可能 性 で は ない だろう か 。
|||じんこう|ちのう||もつ|こんご||おおきな|はってん||かのう|せい|||||
This is the great potential for the future of artificial intelligence.
それ は 、 第 ５ 章 で 語った ような 「 特徴 表現 学習 」 が 実現 さ れ 、 ついに 人工 知能 の 学習 に おいて 、 ほとんど 人 間の手 を 借り なくて よい 段階 に 技術 的に 差しかかった いま だ から こそ 、 議論 できる こと な のだ 。
||だい|しょう||かたった||とくちょう|ひょうげん|がくしゅう||じつげん||||じんこう|ちのう||がくしゅう||||じん|あいのて||かり|||だんかい||ぎじゅつ|てきに|さしかかった|||||ぎろん||||
It is only now that we have achieved the "feature representation learning" described in Chapter 5, and have finally reached the stage where artificial intelligence learning requires almost no human intervention, that we can discuss this.
最後 の 章 で は 、 人工 知能 で 引き起こさ れる 社会 的な 変化 、 産業 的な 変化 、 そして 個人 に とって の 変化 を 述べて いこう 。
さいご||しょう|||じんこう|ちのう||ひきおこさ||しゃかい|てきな|へんか|さんぎょう|てきな|へんか||こじん||||へんか||のべて|
In the last chapter, we will discuss the social, industrial, and individual changes that artificial intelligence will bring about.
産業 へ の 波及 効果
さんぎょう|||はきゅう|こうか
Industry ripple effect
第 ３ 次 ＡＩ ブーム を 迎えて いる 人工 知能 は この先 、 私 たち の 生活 に どのような 影響 を もたらす のだろう か 。
だい|つぎ|ａｉ|ぶーむ||むかえて||じんこう|ちのう||このさき|わたくし|||せいかつ|||えいきょう||||
How will artificial intelligence, the third AI boom, affect our lives in the future?
図 27 は 、 ディープラーニング 以後 の 人工 知能 の 発達 と 、 それ に よって 影響 を 受ける 産業 を まとめた 未来 予想 図 だ 。
ず|||いご||じんこう|ちのう||はったつ|||||えいきょう||うける|さんぎょう|||みらい|よそう|ず|
Figure 27 shows the development of artificial intelligence after deep learning and the industries that will be affected by it.
図 中 の ① から ⑥ は 、１８３ ページ の 図 25「 ディープラーニング の 先 の 研究 」 の ナンバー に 対応 して いる 。
ず|なか||||ぺーじ||ず|||さき||けんきゅう||なんばー||たいおう||
The numbers (1) to (6) in the figure correspond to those in Figure 25, "Research Beyond Deep Learning," on page 183.
注意 して いただきたい の は 時間 軸 だ 。
ちゅうい||いただき たい|||じかん|じく|
The main thing to keep in mind is the time axis.
技術 の 進展 は 早く と も 、 産業 で の 応用 や 社会 で 実際 に 使わ れる ように なる まで 、 かなり 時間 が かかる 場合 も ある 。
ぎじゅつ||しんてん||はやく|||さんぎょう|||おうよう||しゃかい||じっさい||つかわ||||||じかん|||ばあい||
Although the technology may progress quickly, it may take some time before it is applied in industry or actually used in society.
あくまでも 「 技術 の 進展 は この くらい の スピード で 進んで も おかしく ない ので は ない か 」 と いう 意味 で 、 時間 軸 を 当てはめて みた 。
|ぎじゅつ||しんてん|||||すぴーど||すすんで||||||||||いみ||じかん|じく||あてはめて|
I applied the time axis in the sense that "it is not surprising that technological progress is advancing at this speed.
これ まで の 人工 知能 の 技術 予想 が いつ の 時代 も 間違って いた （ 早く 見積もり すぎた ） こと も 頭 に 入れて おいて ほしい 。
|||じんこう|ちのう||ぎじゅつ|よそう||||じだい||まちがって||はやく|みつもり||||あたま||いれて||
Please keep in mind that we have always been wrong (too quick to estimate) about the technology of artificial intelligence.
① 広告 、 画像 診断 、 ネット 企業
こうこく|がぞう|しんだん|ねっと|きぎょう
(1) Advertising , Image diagnostics , Internet companies
ディープラーニング に よって 画像 認識 の 精度 が 向上 する と 、 従来 の マス 向け の 画一 的な 広告 から 、 個人 の 趣味 嗜好 に 応じた ターゲティング 広告 が 一般 化 する 。
|||がぞう|にんしき||せいど||こうじょう|||じゅうらい||ます|むけ||かくいつ|てきな|こうこく||こじん||しゅみ|しこう||おうじた||こうこく||いっぱん|か|
As deep learning improves the accuracy of image recognition, targeted advertising based on individual tastes and preferences will become commonplace, rather than the one-size-fits-all advertisements that were previously available to the masses.
また 、 レントゲン や ＣＴ など の 画像 を もと に した 診断 を 自動 で 下せる ように なる 。
|||ｃｔ|||がぞう|||||しんだん||じどう||くだせる||
In addition, the system will be able to automatically make diagnoses based on images such as X-rays and CTs.
さらに 現在 、 機械 学習 を 活用 して いる 検索 、 ソーシャルネットワーク など の インターネット 関連 企業 は 真っ先 に 影響 を 受ける 。
|げんざい|きかい|がくしゅう||かつよう|||けんさく||||いんたーねっと|かんれん|きぎょう||まっさき||えいきょう||うける
In addition, search, social networks, and other Internet companies currently using machine learning will be the first to be affected.
まさに 現在 の 私 たち が 経験 し つつ ある こと だ 。
|げんざい||わたくし|||けいけん|||||
This is exactly what we are experiencing today.
② パーソナルロボット 、 防犯 （ 警備 会社 ＋ 警察 ）、 ビッグ データ 活用 企業
|ぼうはん|けいび|かいしゃ|けいさつ|びっぐ|でーた|かつよう|きぎょう
Personal robots, crime prevention (security companies + police), big data companies
今後 数 年 の うち に 、 音声 や 手ざわり 感 など 、 マルチモーダル な 認識 精度 が 劇的に 向上 する こと が 見込ま れる 。
こんご|すう|とし||||おんせい||てざわり|かん||||にんしき|せいど||げきてきに|こうじょう||||みこま|
In the next few years, multimodal recognition accuracy, including voice and touch, is expected to improve dramatically.
そう なる と 、 ソフトバンク が ２０１４ 年 に 発表 した 人 型 ロボット 「 ペッパー 」 の ように 、 人間 の 感情 を 認識 して 定型 の コミュニケーション を したり 、 店舗 内 で 接客 したり する ロボット が 普及 する 可能 性 が ある 。
|||そふとばんく||とし||はっぴょう||じん|かた|ろぼっと||||にんげん||かんじょう||にんしき||ていけい||こみゅにけーしょん|||てんぽ|うち||せっきゃく|||ろぼっと||ふきゅう||かのう|せい||
If this happens, robots that recognize human emotions, engage in standardized communication, and serve customers in stores, such as the humanoid robot "Pepper" announced by Softbank in 2014, may become widespread.
また 動画 の 認識 精度 が 向上 する こと で 、 街 中 に 張り巡らさ れた 防犯 カメラ に よる 防犯 システム が 構築 さ れ 、 犯罪 検挙 率 が 向上 する かも しれ ない 。
|どうが||にんしき|せいど||こうじょう||||がい|なか||はりめぐらさ||ぼうはん|かめら|||ぼうはん|しすてむ||こうちく|||はんざい|けんきょ|りつ||こうじょう||||
The improved accuracy of video recognition may lead to the establishment of a crime prevention system using security cameras throughout the city, thereby increasing the crime detection rate.
さまざまな ビッグ データ の 特性 に 合わせて 、 特徴 量 が うまく 生成 さ れる ように なる の も この 段階 だろう 。
|びっぐ|でーた||とくせい||あわせて|とくちょう|りょう|||せいせい||||||||だんかい|
It is at this stage that features can be successfully generated to match the characteristics of different big data sets.
そう する と 、 いま ビッグ データ 活用 を 進めて いる 各 企業 が さらに 競争 力 を 伸ばして いく こと に なる だろう 。
||||びっぐ|でーた|かつよう||すすめて||かく|きぎょう|||きょうそう|ちから||のばして|||||
This will make the companies that are currently taking advantage of Big Data even more competitive.
③ 自動車 メーカー 、 交通 、 物流 、 農業
じどうしゃ|めーかー|こうつう|ぶつりゅう|のうぎょう
Automobile manufacturers, transportation, logistics, agriculture
周囲 を 観察 する だけ だった 人工 知能 が 、 自分 の 行為 の 結果 、 周囲 に どんな 影響 が 出る か 認識 できる ように なる と 、 ロボット の プランニング （ 行動 計画 ） の 精度 が 上がる 。
しゅうい||かんさつ||||じんこう|ちのう||じぶん||こうい||けっか|しゅうい|||えいきょう||でる||にんしき|||||ろぼっと|||こうどう|けいかく||せいど||あがる
The accuracy of the robot's planning (action plan) improves when the artificial intelligence, which was only observing its surroundings, becomes aware of how its actions will affect its surroundings.
その 結果 、 たとえば 現在 、 グーグル が 先行 して テスト を 繰り返して いる 自動 運転 技術 が 実用 化 さ れ 、 商品 を 消費 者 に 届ける ラストワンマイル （ 物流 センター と 消費 者 を 結ぶ 最後 の 区間 ） は もしかすると 、 無人 ヘリコプター の ドローン が 担って いる かも しれ ない 。
|けっか||げんざい|||せんこう||てすと||くりかえして||じどう|うんてん|ぎじゅつ||じつよう|か|||しょうひん||しょうひ|もの||とどける||ぶつりゅう|せんたー||しょうひ|もの||むすぶ|さいご||くかん|||むじん|へりこぷたー||||になって||||
As a result, for example, the self-driving technology currently being tested by Google may be put to practical use, and unmanned helicopter drones may be responsible for the last mile (the last segment connecting distribution centers and consumers) that delivers goods to consumers.
農業 の 自動 化 も 含め 、 主に 身体 を 動かす 労働 の 分野 で 人間 の 代わり に 働く ロボット が 普及 する の も この ころ だろう 。
のうぎょう||じどう|か||ふくめ|おもに|からだ||うごかす|ろうどう||ぶんや||にんげん||かわり||はたらく|ろぼっと||ふきゅう||||||
Robots will soon replace humans in many areas of labor, including automation in agriculture, which is primarily physical labor.
人間 が 何らか の 判断 を 担い 、 コントロール して いる 分野 である 。
にんげん||なんらか||はんだん||にない|こんとろーる|||ぶんや|
It is a field in which humans are in charge of and control some decisions.
従来 型 の 、 第 １ 次 ＡＩ ブーム で 行わ れた ような プランニング で は なく 、 特徴 表現 学習 が 組み込ま れた プランニング で は 、 さまざまな 環境 で 汎用 的に 使う こと が できる 、 環境 の 変化 に も 対応 できる 、 例外 に 強い など の 特長 が ある はずだ 。
じゅうらい|かた||だい|つぎ|ａｉ|ぶーむ||おこなわ|||||||とくちょう|ひょうげん|がくしゅう||くみこま||||||かんきょう||はんよう|てきに|つかう||||かんきょう||へんか|||たいおう||れいがい||つよい|||とくちょう|||
Rather than the traditional planning that took place during the first AI boom, planning that incorporates feature representation learning should have features such as being able to be used universally in a variety of environments, being able to respond to changes in the environment, and being exceptionally resilient.
④ 家事 、 医療 ・ 介護 、 受付 ・ コール センター
かじ|いりょう|かいご|うけつけ|こーる|せんたー
Household chores , Medical and nursing care , Receptionist and call center
行動 に 基づく 抽象 化 が できる ように なる と 、 たとえば ロボット が 「 人 間の手 を 強く 握る と 、 人間 は 痛い と 感じる 」 と いった こと を 理解 して 、 痛く ない ように やさしく 握る 、 傷つけ ない ように 運ぶ など 、 人間 に しか でき なかった ような 繊細な 行動 が できる ように なる 。
こうどう||もとづく|ちゅうしょう|か|||||||ろぼっと||じん|あいのて||つよく|にぎる||にんげん||いたい||かんじる|||||りかい||いたく||||にぎる|きずつけ|||はこぶ||にんげん||||||せんさいな|こうどう||||
When abstraction based on action becomes possible, for example, a robot will understand that a human hand feels pain when it is held tightly, and will be able to perform sensitive actions that only a human could perform, such as holding a hand gently so that it does not hurt, or carrying it so that it does not hurt.
その 結果 、 物流 や 農業 など 、 それ まで 「 モノ 」 を 対象 と して きた ロボット の 活動 範囲 が 、 対人 的な サービス に まで 広がる だろう 。
|けっか|ぶつりゅう||のうぎょう||||もの||たいしょう||||ろぼっと||かつどう|はんい||たいじん|てきな|さーびす|||ひろがる|
As a result, the range of activities of robots, which until now have focused on "goods" such as logistics and agriculture, will expand to include interpersonal services.
たとえば 家事 、 医療 ・ 介護 など の 分野 に ロボット が 進出 して くる 。
|かじ|いりょう|かいご|||ぶんや||ろぼっと||しんしゅつ||
For example, robots will enter fields such as housework, medical care, and nursing care.
また 、 こういう 言い 方 を する と 相手 は 喜ぶ と いった ように 、 感情 を コントロール する ような 対応 が できる ように なる 。
||いい|かた||||あいて||よろこぶ||||かんじょう||こんとろーる|||たいおう||||
You can also learn to control your emotions by saying things like, "This is the way to say it," and "This is the way to make the other person happy.
受付 や コール センター 業務 も 人工 知能 が 行う こと が 可能に なる の かも しれ ない 。
うけつけ||こーる|せんたー|ぎょうむ||じんこう|ちのう||おこなう|||かのうに|||||
Artificial intelligence may be able to handle receptionist and call center operations as well.
⑤ 通訳 ・ 翻訳 、 グローバル 化
つうやく|ほんやく|ぐろーばる|か
(5) Interpretation, translation, globalization
人類 が 持って いる 「 概念 」 の かなり の 部分 を 獲得 した 人工 知能 は 、 それぞれ の 概念 に ふさわしい 「 言葉 （ 記号 表記 ）」 を 割り当てる こと で 、 言葉 を 理解 する ように なる 。
じんるい||もって||がいねん||||ぶぶん||かくとく||じんこう|ちのう||||がいねん|||ことば|きごう|ひょうき||わりあてる|||ことば||りかい|||
Artificial intelligence that has acquired a significant portion of our concepts will understand language by assigning the appropriate "word" (symbolic representation) to each concept.
Ｓｉｒｉ の ような 音声 対話 システム も 、 人間 が 用意 した 記述 に 基づいて 答える ので は なく 、 人工 知能 が 外界 を シミュレート し ながら 、 思考 して 答えられる ように なる 。
ｓｉｒｉ|||おんせい|たいわ|しすてむ||にんげん||ようい||きじゅつ||もとづいて|こたえる||||じんこう|ちのう||がいかい|||||しこう||こたえ られる||
Voice interaction systems such as Siri will be able to think and answer questions while artificial intelligence simulates the outside world, rather than responding based on human-prepared descriptions.
同時に 、 機械 翻訳 も 実用 的な レベル に 達する ため 、「 翻訳 」 や 「 外国 語 学習 」 と いう 行為 そのもの が なくなる かも しれ ない 。
どうじに|きかい|ほんやく||じつよう|てきな|れべる||たっする||ほんやく||がいこく|ご|がくしゅう|||こうい|その もの|||||
At the same time, machine translation will reach such a practical level that "translation" and "foreign language learning" may cease to exist.
自分 が 話した こと 、 書いた こと が 右 から 左 に 英語 に 訳さ れ 、 中国 語 に 訳さ れる なら 、 わざわざ 時間 を かけて 英語 や 中国 語 を 学ぶ 必要 は なく なる だろう 。
じぶん||はなした||かいた|||みぎ||ひだり||えいご||やくさ||ちゅうごく|ご||やくさ||||じかん|||えいご||ちゅうごく|ご||まなぶ|ひつよう||||
If what you say and write can be translated right to left into English and left to right into Chinese, then there is no need to take the time to learn English or Chinese.
言葉 の 壁 が なくなる こと で 、 これ まで 以上 に 、 ビジネス の グローバル 化 が 進む はずだ 。
ことば||かべ|||||||いじょう||びじねす||ぐろーばる|か||すすむ|
By eliminating the language barrier, business will become more globalized than ever before.
たとえば 現在 、 国 内 向け に 物品 を 販売 して いる ＥＣ サイト の 海外 展開 が 当たり前に なる だろう 。
|げんざい|くに|うち|むけ||ぶっぴん||はんばい|||ｅｃ|さいと||かいがい|てんかい||あたりまえに||
For example, it will become commonplace for EC sites that currently sell goods domestically to expand overseas.
⑥ 教育 、 秘書 、 ホワイトカラー 支援
きょういく|ひしょ||しえん
Education, secretary, white-collar support
人間 の 「 言葉 」 を 理解 できる ように なる と 、 人類 が 過去 に 蓄積 して きた 知識 を 人工 知能 に 吸収 さ せる こと が できる 。
にんげん||ことば||りかい|||||じんるい||かこ||ちくせき|||ちしき||じんこう|ちのう||きゅうしゅう|||||
Once we can understand human "language," artificial intelligence can absorb the knowledge that humans have accumulated in the past.
その 結果 、 人工 知能 の 活動 範囲 は 人間 の 知的 労働 の 分野 に も 広がって いく はずだ 。
|けっか|じんこう|ちのう||かつどう|はんい||にんげん||ちてき|ろうどう||ぶんや|||ひろがって||
As a result, the scope of activities of artificial intelligence should expand into the field of human intellectual labor.
たとえば 教育 であり 、 初等 教育 や 受験 と いった 決められた もの 以外 に も 、 必要に 応じて 人工 知能 が 知識 を 身 に つけた 上 で 教えて くれる こと も 可能に なる かも しれ ない 。
|きょういく||しょとう|きょういく||じゅけん|||きめ られた||いがい|||ひつように|おうじて|じんこう|ちのう||ちしき||み|||うえ||おしえて||||かのうに||||
For example, education, other than the prescribed primary education and examinations, could be taught by an artificial intelligence with acquired knowledge, if necessary.
また 、 臨機応変 に 状況 を 判断 し 、 必要な とき に は 学習 して 対応 する と いった 秘書 的な 業務 や 、 さらに は ホワイトカラー 全般 の 支援 も できる ように なる だろう 。
|りんきおうへん||じょうきょう||はんだん||ひつような||||がくしゅう||たいおう||||ひしょ|てきな|ぎょうむ|||||ぜんぱん||しえん|||||
They will also be able to perform secretarial duties, such as assessing situations flexibly, learning and responding when necessary, and providing general white-collar support.
２０３０ 年 代 以降 、 こうした こと が 実現 して いく はずだ 。
とし|だい|いこう||||じつげん|||
This should become a reality in the 2030s and beyond.
じわじわ 広がる 人工 知能 の 影響
|ひろがる|じんこう|ちのう||えいきょう
Artificial Intelligence Slowly Spreading
こうした 変化 は 、 いっぺんに 起きる わけで は ない 。
|へんか|||おきる|||
These changes do not happen all at once.
まず 研究 開発 が 先行 して 、 最初 は そういう こと が できる ように なった と いう ニュース が 広がり 、 そこ から しばらく 遅れて ビジネス に 展開 さ れる 。
|けんきゅう|かいはつ||せんこう||さいしょ||||||||||にゅーす||ひろがり||||おくれて|びじねす||てんかい||
First, research and development takes the lead, with news spreading that such things are now possible at first, and then, after some delay, they are developed into a business.
たとえば 、 防犯 ・ 監視 に して も 、 まず 人工 知能 に よって カメラ に 映る 個人 （ 指名 手配 犯 など ） を 識別 できる ように なる かも しれ ない 。
|ぼうはん|かんし|||||じんこう|ちのう|||かめら||うつる|こじん|しめい|てはい|はん|||しきべつ||||||
For example, in crime prevention and surveillance, artificial intelligence may first be able to identify individuals (e.g., wanted criminals) on camera.
すでに 一部 は 実現 さ れ つつ ある が 、 防犯 は 社会 的な コンセンサス が とり やすい ので 、 まず 企業 が それ を 導入 し 、 学校 も 導入 する と いった 形 で 、 防犯 カメラ に よる 監視 ネットワーク が できあがって いく 可能 性 は 十分 ある 。
|いちぶ||じつげん||||||ぼうはん||しゃかい|てきな|こんせんさす||||||きぎょう||||どうにゅう||がっこう||どうにゅう||||かた||ぼうはん|かめら|||かんし|ねっとわーく||||かのう|せい||じゅうぶん|
Although some of this is already being implemented, since it is easy to reach a social consensus on crime prevention, there is a good possibility that a surveillance network using security cameras will be established, with companies introducing them first and then schools as well.
このような 監視 ネットワーク と 過去 の 犯罪 履歴 の データベース が セット に なれば 、 犯罪 防止 に も なる だろう し 、 犯罪 が 起きた とき も 犯人 逮捕 に つながる 情報 が もたらさ れる 可能 性 が 高まる 。
|かんし|ねっとわーく||かこ||はんざい|りれき||でーたべーす||せっと|||はんざい|ぼうし||||||はんざい||おきた|||はんにん|たいほ|||じょうほう||||かのう|せい||たかまる
The combination of such a surveillance network and a database of past crimes would help prevent crime and, when a crime does occur, provide information that could lead to the arrest of the perpetrator.
治安 も よく なる かも しれ ない 。
ちあん||||||
It might even make it safer.
だが 、 利便 性 が 増す 一方 で 、 たどる つもり に なれば 、 いくら でも 個人 の 行動 履歴 を たどる こと が できる ように なり 、 プライバシー と の 兼ね合い で 問題 も 生じる だろう 。
|りべん|せい||ます|いっぽう||||||||こじん||こうどう|りれき||||||||ぷらいばしー|||かねあい||もんだい||しょうじる|
However, while this may increase convenience, it also raises the issue of privacy, as it allows people to trace their personal activity history as far back as they choose to go.
どこ まで 個人 を 特定 する こと を 認める の か 、 社会 全体 で コンセンサス を 得 ながら 、 慎重に 進めて いく こと に なる 。
||こじん||とくてい||||みとめる|||しゃかい|ぜんたい||こんせんさす||とく||しんちょうに|すすめて||||
The process will be conducted carefully, with the entire society reaching a consensus on the extent to which personal identification should be allowed.
こういう 世界 で は 、 たとえば 、「 忘れられる 権利 」 や 「 見逃さ れる 権利 」、 あるいは 「 警告 を 受ける 権利 」 など 、 いま まで 明示 的に 考えられて こ なかった ような さまざまな 権利 を 人 は 持って いる と 考える ほう が よい の かも しれ ない 。
|せかい||||わすれ られる|けんり||みのがさ||けんり||けいこく||うける|けんり||||めいじ|てきに|かんがえ られて|||||けんり||じん||もって|||かんがえる|||||||
In such a world, it may be better to think of people as having rights that have never been explicitly considered, such as the "right to be forgotten," the "right to be overlooked," or the "right to be warned.
製造 業 で は 、 ひと昔 前 まで 機械 で は 実現 でき なかった 熟練 工 の 技術 も 、 少しずつ ロボット で 代用 可能に なって いく だろう 。
せいぞう|ぎょう|||ひとむかし|ぜん||きかい|||じつげん|||じゅくれん|こう||ぎじゅつ||すこしずつ|ろぼっと||だいよう|かのうに|||
In the manufacturing industry, robots will gradually replace the skills of skilled workers that until recently could not be achieved by machines.
また 、 従来 の 機械 学習 は 、 既存 プロセス の 「 改良 」「 改善 」 の レベル に とどまって いた が 、 ディープラーニング で 人工 知能 が 特徴 量 を 自ら つかむ ように なる と 、 新しい 工程 を 「 設計 」 できる ように なる かも しれ ない 。
|じゅうらい||きかい|がくしゅう||きそん|ぷろせす||かいりょう|かいぜん||れべる|||||||じんこう|ちのう||とくちょう|りょう||おのずから|||||あたらしい|こうてい||せっけい||||||
Moreover, while conventional machine learning has been limited to the level of "modification" or "improvement" of existing processes, deep learning may enable artificial intelligence to "design" new processes by itself as it learns the amount of features.
これら は 特に 、 試行 錯誤 が 許されて いる 領域 で 顕著だろう 。
これ ら||とくに|しこう|さくご||ゆるさ れて||りょういき||けんちょだろう
This is especially true in areas where trial and error is allowed.
たとえば 、 ネット に おける ウェブサイト の 最適 化 など は 、 もう とっくに デザイン の 領域 に コンピュータ が 進出 して きて いる 。
|ねっと|||||さいてき|か|||||でざいん||りょういき||こんぴゅーた||しんしゅつ|||
Computers have already entered the realm of design, for example, in the optimization of web sites on the Internet.
同じ こと が リアルな 世界 で も 起こる こと で 、 生産 プロセス が 劇的に 向上 する 可能 性 が ある 。
おなじ|||りあるな|せかい|||おこる|||せいさん|ぷろせす||げきてきに|こうじょう||かのう|せい||
The same thing could happen in the real world, dramatically improving the production process.
たとえば 、 製薬 や 材料 の 分野 で は 、 すでに 多く の 部分 で コンピュータ と 機械 に よる 実験 が 行われて いる が 、 仮説 生成 まで 人工 知能 が 行う ように なれば 、 仮説 生成 と 実験 と いう 研究 開発 の プロセス を 人工 知能 が 担える ように なり 、 いま まで 以上 に 探索 できる 解 の 範囲 が 一気に 広がる かも しれ ない 。
|せいやく||ざいりょう||ぶんや||||おおく||ぶぶん||こんぴゅーた||きかい|||じっけん||おこなわ れて|||かせつ|せいせい||じんこう|ちのう||おこなう|||かせつ|せいせい||じっけん|||けんきゅう|かいはつ||ぷろせす||じんこう|ちのう||になえる|||||いじょう||たんさく||かい||はんい||いっきに|ひろがる|||
For example, in the fields of pharmaceuticals and materials, many experiments are already being conducted using computers and machines, but if artificial intelligence could be used to generate hypotheses, the process of research and development, including hypothesis generation and experimentation, could be carried out by artificial intelligence, which could expand the range of solutions that can be explored even more rapidly.
もしかすると 、 音楽 や 絵画 と いった 芸術 の 世界 に も 、 このような 試行 錯誤 に よる 人工 知能 の 進出 は 及ぶ かも しれ ない 。
|おんがく||かいが|||げいじゅつ||せかい||||しこう|さくご|||じんこう|ちのう||しんしゅつ||およぶ|||
Perhaps the world of the arts, such as music and painting, may also benefit from this trial-and-error approach to artificial intelligence.
「 いい 音楽 」 から 特徴 量 を 学習 し 、 それ を まね して 、 組み合わせて 新しい 音楽 を つくる 。
|おんがく||とくちょう|りょう||がくしゅう||||||くみあわせて|あたらしい|おんがく||
Learn the characteristics of "good music", imitate them, and combine them to create new music.
