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鉄腕アトムはできるか？
講演タイトル 鉄腕アトムは誕生するのか？ するならいつか？ 要旨 鉄腕アトムは手塚治虫の原作によると西暦２００３年４月７日に生まれた．電子頭脳は真空管で構成され胴体に格納されている． その記憶の大きさは２TBである．当時の国連加盟国６０カ国語を話し，10万馬力の原子力モーターを持つ． 人間と同等の感情をもつことにより，お茶の水博士に引き取られて情操教育を受け，善悪の判断ができる． さて，アトムが存在するなら１５歳である．このロボットの頭脳が現代の技術でどこまで可能になっているかを話したい． 略歴は以下です．文字数のご都合でどちらかを選んでください． 栄藤 稔（えとう みのる） 略歴： 松下電器（パナソニック） からNTT ドコモに転じ， 動画像符号化標準MPEG-の開発に参加し，モバイルマルチメディアサービス開発を主導する．MP-4 ファイルフォーマットの生みの親でもある．シリコンバレー勤務を経てドコモのビッグデータ処理を立ち上げ， しゃべってコンシェル等のAI サービスの設計を行う．米国にてDOCOMO Innovations， DOCOMO Capital 社長を経て， 2016 年7 月までNTTドコモベンチャーズの社長を兼務し投資業務に従事． 2017 年7 月より大阪大学先導的学際研究機構教授．株式会社みらい翻訳，株式会社コトバデザインの社長を兼務．
鉄腕アトムはできるか？
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- 8. 8 答え：戦艦⼤和 ⼀隻 • GV100 Voltaは２１G（２１０億）個の半導体構成 •真空管の体積を３cm^3 とすると，６３０億⽴⽅cm （6万３０００⽴⽅メートルの空間が必要． • 戦艦⼤和の排⽔量（６４０００トン）と同じ
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- 13. 翻訳精度向上の取組み 13 0.00 1.10 2.20 3.30 4.40 英→⽇ ⽇→英 英→⽇⽇→英 ビジネスコミュニケーション ニュース 4.314. 45 4.224. 16 4.064. 06 4.033. 55 ⼈⼿翻訳(TOEIC900点) 機械翻訳(NMT)
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- 15. 15 原⽂ 某社翻訳 みらい翻訳 太郎は不機嫌であったが⾝につけてい るブローチはピカピカであった。 Tarowas cranky, but the brooch that he wore was shiny. Taro was in a bad mood, but his brooch was shiny. ナタリーは不機嫌であったが⾝につけ ているブローチはピカピカであった。 Natalie was sullen but the brooch that he wore was shiny. Natalie was in a bad mood, but her brooch was shiny. 花⼦さんは病気になったが、翌⽇なく なった。 Hanako got sick, but the next day she gone. Hanako got sick, but she died the next day. 花⼦さんはペンを買ったが、翌⽇なく なった。 Hanako bought a pen, but the next day she gone. Hanako bought a pen, but it disappeared the next day. ⼭⽥先⽣はつまらない講義をしてお り、とても眠たい。 Professor Yamada has a boring lecture and I am very sleepy. Mr. Yamada is giving a boring lecture and I'm very sleepy. ⼭⽥先⽣はしばらく夜更かししてお り、とても眠たい。 Professor Yamada is staying up late for a while for a while and I am very sleepy. Dr. Yamada has been staying up late for a while and is very sleepy. より⽂脈を考慮した翻訳が可能に
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- 18. 18 ⽇英の改善 英⽇の改善 ⽇→英 3.00 3.50 4.00 4.50 5.00 汎⽤v1.1 汎⽤v1.2 汎⽤v1.3 (現⾏) 汎⽤v1.4 (次期) 汎⽤v1.5 (年度末予定) 英→⽇ 3.00 3.50 4.00 4.50 5.00 汎⽤v1.1汎⽤v1.2 汎⽤v1.3 (現⾏) 汎⽤v1.4 (次期) 汎⽤v1.5 (年度末予定) ビジネスコミュニケーション ニュース 会話
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- 20. Siri v.s. しゃべってコンシェル(YouTubeの投稿より）
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- 22. http://redwing-don.jugem.jp/?eid=855 「ロウソクを壁にとりつけてください」 記号接地（Symbol Grounding)問題 強いAIの定義: SymbolGrounding (Stevan Harnad,1990）
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- 25. 25 何がここ数年のAIの産業応⽤を実現したのか？ Deep Learning を中⼼とした機械学習の進歩 ⾮ICT産業のICT化による”データ”の表出． ハードウェアとクラウドによる実装技術が⽀援
- 26. 26 ドメイン技術通信を伴うデジタル化 IoT = ICT+ OT (Operational Technology) IoT + AI ＝これまでコンピュータとは無縁だった産業 の⾃動化・⾃律最適化 Society 4.0はICT， Society 5.0はAIの時代． 全産業の最適化とプラットフォーム化
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- 28. 28 以後の４枚のスライド作成 に協⼒してくれた⼆⼈ ⾦ 加喜(きむ がひ) NTTドコモ イノベーション統括部 クラウドソリューション担当 住⾕ 哲夫（すみやてつお） NTTドコモイノベーション統括部 クラウドソリューション担当
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- 30. 30 三⽥本店 関内店 元ネタ：Large ScaleJirou Classification - ディープラーニングによるラーメン⼆郎全店舗識別 https://www.slideshare.net/knjcode/large-scale-jirou-classification 突然ですが、どこのラーメン⼆郎でしょう？
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