◆「経済に及ぼす影響に注目」
19-20世紀の第1・2次産業革命を主導した英国も第4次産業革命の核心として数学に注目した。英国首相直属の「工学・自然科学研究会議(EPSRC)」は昨年、報告書「数学の時代」(The Era of Mathematics)を出した。「数学がAI、先端医学、スマートシティ、自動運転車、航空宇宙など第4次産業革命の『心臓』になった」とし「21世紀の産業は数学が左右する」との見方を示した。
EPSRCの報告書は数学が英国経済に及ぼす影響を具体的に分析して提示し、その重要性を浮き彫りにした。2008-13年に数学が英国で創出した年平均経済価値を国内総生産(GDP)の16%、2080億ポンドと算出した。
数学の投資額に対する価値創出効果は588倍と、物理学(31倍)、工学(88倍)を圧倒した。半導体やディスプレーなど産業素材の源泉である化学(246倍)と比較しても2.4倍高い。報告書は「英国がまた世界の中心に立つには数学人材の確保および関連インフラの構築にすべてをかけるべき」と強調した。
英国中央銀行が先月、自国の天才数学者アラン・チューリングを50ポンド紙幣の肖像に決めたのはこれと無関係でない。チューリングは0と1で演算するデジタルコンピューターの概念を初めて設計した。「機械が人間の思考をする」という概念を初めて考案し、「AIの創始者」と呼ばれる。ドイツ軍の暗号(エニグマ)を解読して第2次世界大戦を勝利に導いた人物としても有名だ。
◆第4次産業革命の華のAIは数学
チューリングの概念に基づくAIは第4次産業革命の華と呼ばれる。1940年代にすでに「人工神経網(ANN)」概念が登場した。1956年に米マサチューセッツ州ダートマス大で開催されたカンファレンスで「AI」という言葉が初めて使用された。初期のAIの代表的なアルゴリズムが「If-then(もし~といえば~しろ)」ルールだ。
少数の専門家領域にあったAIが世間に出てきたのは1980-90年代に数学とコンピュータープログラミングが結合してからだ。ディープラーニングの基本構造のANNは無数のニューロンとシナプスで連結した脳神経網構造を真似ている。
多くのデータ(入力値)を見て場合の数を一つずつ減らしていき、一つの結論(出力値)を導き出す確率のゲームだ。この過程は無数に多くの変数で構成された関数にできる。出力値と実際値の差が小さいほど良いAIとなる。この時、関数の極大・極小値を求める微分が使われる。
2000年代以降、インターネットデータが爆発的に蓄積され、コンピューター性能が幾何級数的に増加し、AI時代が大きく開かれた。ディープラーニングのアルゴリズムの二大山脈のCNN(畳み込みニューラルネットワーク)とRNN(再帰型ニューラルネットワーク)はANNが進化したものだ。
CNNはイメージ認識、RNNは時系列データまたは音声認識に強い。2012年にカナダのトロント大研究陣が出したAIアルゴリズム「スーパービジョン」はCNNが飛躍的に発展するきっかけを作った。
韓経:第4次産業革命「韓日戦」 数学がカギ(1)
19-20世紀の第1・2次産業革命を主導した英国も第4次産業革命の核心として数学に注目した。英国首相直属の「工学・自然科学研究会議(EPSRC)」は昨年、報告書「数学の時代」(The Era of Mathematics)を出した。「数学がAI、先端医学、スマートシティ、自動運転車、航空宇宙など第4次産業革命の『心臓』になった」とし「21世紀の産業は数学が左右する」との見方を示した。
EPSRCの報告書は数学が英国経済に及ぼす影響を具体的に分析して提示し、その重要性を浮き彫りにした。2008-13年に数学が英国で創出した年平均経済価値を国内総生産(GDP)の16%、2080億ポンドと算出した。
数学の投資額に対する価値創出効果は588倍と、物理学(31倍)、工学(88倍)を圧倒した。半導体やディスプレーなど産業素材の源泉である化学(246倍)と比較しても2.4倍高い。報告書は「英国がまた世界の中心に立つには数学人材の確保および関連インフラの構築にすべてをかけるべき」と強調した。
英国中央銀行が先月、自国の天才数学者アラン・チューリングを50ポンド紙幣の肖像に決めたのはこれと無関係でない。チューリングは0と1で演算するデジタルコンピューターの概念を初めて設計した。「機械が人間の思考をする」という概念を初めて考案し、「AIの創始者」と呼ばれる。ドイツ軍の暗号(エニグマ)を解読して第2次世界大戦を勝利に導いた人物としても有名だ。
◆第4次産業革命の華のAIは数学
チューリングの概念に基づくAIは第4次産業革命の華と呼ばれる。1940年代にすでに「人工神経網(ANN)」概念が登場した。1956年に米マサチューセッツ州ダートマス大で開催されたカンファレンスで「AI」という言葉が初めて使用された。初期のAIの代表的なアルゴリズムが「If-then(もし~といえば~しろ)」ルールだ。
少数の専門家領域にあったAIが世間に出てきたのは1980-90年代に数学とコンピュータープログラミングが結合してからだ。ディープラーニングの基本構造のANNは無数のニューロンとシナプスで連結した脳神経網構造を真似ている。
多くのデータ(入力値)を見て場合の数を一つずつ減らしていき、一つの結論(出力値)を導き出す確率のゲームだ。この過程は無数に多くの変数で構成された関数にできる。出力値と実際値の差が小さいほど良いAIとなる。この時、関数の極大・極小値を求める微分が使われる。
2000年代以降、インターネットデータが爆発的に蓄積され、コンピューター性能が幾何級数的に増加し、AI時代が大きく開かれた。ディープラーニングのアルゴリズムの二大山脈のCNN(畳み込みニューラルネットワーク)とRNN(再帰型ニューラルネットワーク)はANNが進化したものだ。
CNNはイメージ認識、RNNは時系列データまたは音声認識に強い。2012年にカナダのトロント大研究陣が出したAIアルゴリズム「スーパービジョン」はCNNが飛躍的に発展するきっかけを作った。
韓経:第4次産業革命「韓日戦」 数学がカギ(1)
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