東大・松尾研トップが激白「熾烈なAI開発競争」の裏側。”負け組ニッポン”に残された勝ち筋とは?【ホリエモン×松尾豊】
Summary
TLDRこのスクリプトは、AI技術と人間の脳との関係、特にニューラリンクの開発とその可能性について議論しています。AIの進歩がビジネスや教育に与える影響、特に日本におけるAIの現状と課題について触れています。松尾豊教授は、東京大学のAI教育の拡大や学生への技術の武器づけを通じて、日本のAI分野における将来の展望について語ります。
Takeaways
- 🧠 スクリプトは、AI技術が進歩し、人間の思考に直接アクセスすることができる可能性について議論しています。
- 💡 AIの分野で、大学と産業の連携が重要で、特にシリコンバレーのように学生が最新の技術を学び起業する文化を日本でも築きたいという考え方があります。
- 🎓 東京大学の松尾豊教授は、AI技術を学生に教えることで、彼らが社会で活躍できるように強い武器を与えたいという目標を持っています。
- 📈 AI教育の受講者数は急増しており、大学だけでなく高校生や中学生もその対象となっています。
- 🔍 スマートイヤホンのようなデバイスがAI技術を活用して、リアルタイムでの対話が可能になるような進歩について触れられています。
- 🤖 ニューラリンクのような企業が、人間の脳と直接接続する技術を開発しており、これはAI技術の進化の可能性を示唆しています。
- 🚗 人間が車を操作するように、AI技術も最終的には人間の生活に自然に溶け込んでいくと予想されています。
- 🌐 グーグルやMicrosoftOpenAI、Appleなど、IT業界の巨頭がAI分野でライセンスやビジネスモデルをめぐって競争しています。
- 💼 AI分野における日本の立場は、世界全体で見ると10位程度と遅れているが、GPUの増設やAIの活用が進んでおり、チャンスはあります。
- 🌟 AI技術の進歩は、人間にとっての利便性や新しいビジネスチャンスを提供する一方で、人間の能力に対する挑戦ももたらしていると示唆されています。
- 🔑 スクリプト全体を通して、AI技術の進歩とそれに伴う倫理的、社会的課題について深く考えることの重要性が強調されています。
Q & A
ニューラリンクの技術はどのようなもので、どのようなことが可能になるでしょうか?
-ニューラリンクはイーロン・マスクが関与する企業で開発している技術で、人間の脳とコンピュータの直接的な接続を可能にするものです。これにより、思っただけでカーソルを動かす、入力を行うことが可能になるでしょう。
AI技術が進展する中で、日本の立場はどのようなものですか?
-日本のAI企業は資金調達数で世界全体で10位程度とされていますが、GPUの増やしやAIの教育、研究の推進により、遅れを埋めることを目指しています。
AI技術の教育がどのように進化しているのでしょうか?
-AIの講義は学生数が増え続けており、東大のAI講義は1年間で1万2500人を超える受講者数を持ち、今年は2万5000人を予定しています。また、高校生や中学生にもAIの教育が広がっています。
AI技術の進歩により、人間の生活はどう変わっていくと予想されますか?
-AI技術の進歩は、人間の生活を大きく変革するでしょう。例えば、スマートフォンやスマートイヤホンなど、リアルタイムでの対話が可能になるなど、日常生活に深く関わっていくと予想されます。
AI技術が発展する中で、日本のデジタル技術の現状はどう評価されますか?
-日本のデジタル技術は、世界と比較して遅れをとっており、特にスマートフォンやアプリケーションの分野では日本特有のものが多くなく、デジタル全体で言えばほぼ負け確定とされています。
AI技術の分野で、日本の企業や自治体はどのような動きを見せていますか?
-日本の企業や自治体は、AI技術の活用を進めており、GPUの増設やAIの教育、研究の推進を通じて、AI分野での競争力を高める取り組みを見せています。
AI技術が発展する中で、人間の脳とAIの関係はどのように変化していくと予想されますか?
-人間の脳とAIの関係は、より密接なものになるでしょう。例えば、ニューラリンクのような技術が発展することで、人間の思考や感覚を直接コンピュータと共有することができるようになるかもしれません。
AI技術の分野で、日本の大学はどのような役割を果たしていますか?
-日本の大学は、AI技術の教育と研究を通じて、学生に最新の技術を教え、起業や社会への貢献を促進しています。特に東京大学の松尾教授は、AI技術の教育に積極的に取り組んでおり、多くの学生に影響を与えています。
AI技術の発展により、人間の能力はどのように変化すると思いますか?
-AI技術の発展は、人間の能力を拡張するものであり、例えば無意識で自動車を運転することができるようになるなど、人間の脳の柔軟性を利用して、新しい能力を獲得することができるでしょう。
AI技術が進化する中で、人間の脳と機械の間の境界線はどのように変化すると思いますか?
-AI技術の進化により、人間の脳と機械の間の境界線は曖昧になり、人間の思考や感覚を機械と共有することができるようになるかもしれません。これにより、人間の能力や認識が大きく変わると予想されます。
Outlines
🧠 AI技術と人間の脳との関係性
第1段落では、AI技術が進歩し、人間の思考にまで介入できるようになっていると描かれています。特に、MicrosoftとOpenAIがAppleに対してライセンスを提供するというビジネスの側面や、AI技術が教育やスタートアップ企業に与える影響について触れられています。松尾豊教授は、東京大学のAI研究を通じて、学生に最新の技術を教えることで、彼らが社会で活躍できるようにと願っていると語っています。
🌐 AI分野における日本の現状と課題
第2段落では、AI技術の分野における日本の現状が分析されています。AI企業の資金調達数において、日本は世界で10位程度とされており、特にデジタル技術の遅れが指摘されています。GPUの増やしや、自治体や企業でのAI技術の活用が進んでいる反面、日本のAI分野における課題も浮き彫りにされています。松尾教授は、日本のAI技術の将来性について前向きな見解を示しています。
🤖 AIの進化と人間の未来
第3段落では、AIが人間と同じレベルの脳を持つことの可能性と、それが人類社会に与える影響について議論されています。AIが人間以上に頭がいい存在になるかもしれないと危惧する一方で、AI技術が頭が悪い人たちにとってチャンスとなるかもしれないという視点も示されています。また、人工知能の定義が不明確であることが指摘され、AI技術の進歩と人間の関係性についての哲学的な考察が行われています。
Mindmap
Keywords
💡ニューラルリンク
💡AI
💡シリコンバレー
💡スタートアップ
💡デジタル
💡GPU
💡オープンAI
💡エッジコンピューティング
💡NPU
💡ライブラリー
💡デジタル化
Highlights
思っただけでカーソルを動かせる技術の開発
脳に直接アクセスする技術の可能性
MicrosoftとOpenAI連合がAppleにライセンス
Googleが検索から外される可能性
AI研究の第1任者である松尾豊教授の登場
スタートアップの喪失と大学の産業連携
学生に重要な技術を教え、起業を促す取り組み
松尾研のAI講義の受講者数の増加
AIを活用したリアルタイム翻訳の可能性
ニューラリンクの実験とその影響
無意識に技術を活用する人間の脳の柔軟性
AppleのAI搭載計画とその影響
生成AI技術の進展と普及
日本のAI企業の現状と課題
AI技術の普及による社会的な影響
Transcripts
思っただけであのカーソル動かせたり入力
できたりできるようになってんですよね
思っただけでそうそうそう脳に差し込むん
ですけどえ脳に差し込むんですか脳に直接
アクセスできた方が多分できることも結構
あるんですよ投資の額もすごい人の
取り合いとかもすごいですし結構
えげつない戦いというかま
MicrosoftOpenAI連合が
Appleに対してライセンスするみたい
なビジネス的にはそうなるんじゃないです
逆にGoogleなんかは検索も含めそ
うん外されるかもみたいなそれぞれの枠が
面白いですよねそうどれぐらいの規模感で
踏めばいやまずだから負けなんでチャンス
とかって言えるレベルじゃないんですよ
ない
とはいえ堀江さんかさんよろしくお願いし
ますお願いしますます今回のゲストをご
紹介しますAI研究の第1任者で東京大学
教授え松尾豊さんにお越しいただきました
本日よろしくお願いしますはいよろしくお
願いし
ますまでも本当実際に松尾さんはこのあの
山岳連携まさにスタートアップの喪失を
いったことにも積極的にえ取り組まれてる
んですがまこちら松尾県初の
スタートアップ企業ということでなぜこれ
山岳連携にこう松尾さん力を入れ
てらっしゃるんでしょうかなぜっていう
よりはシリコンバレーとが行くと当たり前
なんですよねやっぱその大学と産業会がま
連携してとか学生にあの今1番重要な技術
を教てそれを元に起業するとかそういうの
当たり前なんでまそういうことをですねま
日本でもやりたいなと思ったっていう感じ
です武器を与えるって言ってんですけどま
学生がこの瞬間にやっぱり活躍できるよう
な強い武器を持って社会に出てもらうとま
それはまAIで言うとその生生AIの
新しい技術をちゃんと身につけてですね
そうするとどこ行っても戦えるようになる
んでうんとかそういうことをですね大学
って比較的昔からあの重要な基礎となる
ことえるじゃないですかから今この瞬間に
使えるような武器ってあんまり押しない
ですねうんでもシコンバレとかはもう
例えばiPhoneとかが出た瞬間
iPhoneアプリの作り方みたいな講義
ができるんですよえめちゃくちゃ実践的な
んです今松尾県のそのAIの講義っていう
のが受行者がどんどん増えてきて昨年1
年間でえっと1万2500人受けてです
そんで今年2万5000人の予定なんです
けどはいかなりあの難しいというかですね
ま実際にデータ扱ってAIその学習させて
みたいなことをプログラミングするのとま
座学でやるっていうのがもどんどん増えて
んですね万人っていう在学生のなんか何割
ぐらいが受けて結構受けあの東大の中も
そうだし他の大学も受けれるですあと高校
生とか中学生で受ける人もどんどん増え
てるんですねだけどじゃあ前にいる人が
本当にAIの援用なしに喋ってんですか
っていうことが分からなくなりますよね
だって例えばスマートイヤホンここに入れ
といてリアルタイムで喋る言葉を教えて
くれりゃいいわけだからかやさんにこう
いう風に言われたらこういう風に返す
みたいなえてかもうそんなAIって進ん
でるんですかいやいやこれはまだできて
ないけれども今あってもおかしくない
ぐらいのデバイスですよねそれはうんあの
イーロンマスクがニューラリンクって会社
やっててはい思っただけであのカーソル
動かせたり入力できたりできるようになっ
てんですよねうん思っただけでそうそう
そう脳に差し込むんですけどええ脳に
差し込むんですかそれをあのちゃんと人で
もあの実験し始めててうん僕ねそこに対し
てちょっとニューラリンク必要なかな説な
んですよっていうのは人間ってこれもよく
言った話なんですけどあの自動車運転する
時って最初自動車運転教習所で習う時って
めちゃくちゃ意識しながら動かしてるじゃ
ないですかうんだけど慣れてきたらほぼ無
意識に自動車は自分の体のように認識せず
に動かしてると思うんですよでこれって
接続されてないけどワイヤードされてない
けど自分の体の一部として認めているって
いうのがあってこれが人間の脳の柔軟性な
のかなと思っていてそううんて考えると
ワイヤードである必要ないんじゃないか説
そうだと思いますし最初は意識して練習し
ないといけないんだけどもだんだん無意識
になってま小脳にある週こえ転写されて
そこで自動運転できるようになってくる
みたいになりますしだからそのなんか脳の
仕組みがなんかその無意識に拡張されてる
部分っていうのはあるのかなと思ってて
例えばその何かのコントロールにしても
感覚器を非新集的にうん例えば触覚なんか
を利用して何かをコントロールするとかっ
ていうのも全然あるしま逆に触覚を通じて
何かのインプットをするみたいなことも
あるのかな普通にそれだけ考えるとその方
がやりやすいと思うんですけど多分脳に
直接アクセスできたうんが多分できること
も結構あるんですよなるそういうとことか
も狙ってんじゃないかと思いますよね
とにかくさっきの話のコアは何かというと
分からないAIと人間のその区別というか
この神屋さんは
AI純粋100%オーガニックなのかそう
じゃないのかみたいなそんな感じの議論に
なると思うんですようんだけどお前らメガ
もしてるし整形もしてる
し来てるしみたいなも色々色々チートして
んじゃんみたいなすでに人間ってもう色々
チートしてんだけど移動に車とか飛行機
使ってんじゃんとかうん確かにでそういう
風なこと考えたら別にそのAI成分が
混じってたからといって何が悪いんだいっ
ていうだ逆にその頭が悪い人たちにとって
はすごい福音になるんじゃないかなと思い
ますだって何喋っていいかわかんないんだ
もんうんあのAppleも次の
iPhoneで生成愛をこう搭載しようっ
ていう動きもあると思うんですけどこれ
松尾さん何かこれも大きな転換点になっ
たりするもんですかAppleはあの他と
違ってま自社で開発するっていうかあの
うまく使いますよねはいうんなのでそのま
AppleはAppleなりの戦略があっ
てっていうこと2つフェーズがあって成績
って学習フェーズと水論フェーズてあって
ま学習って今のNVIDIAのGPUとか
をもう大量に使ってたくさんの
パラメーターを処理させるみたいなことを
やっていてでそれをオープンにするか
クローズドでやるのかみたいなも大きく
開けるとそういう戦いがあってでオープン
なものはさらにそこにカスタマイズほして
よりその自分たちが使いやすいAIのアオ
みたいなものをさらに学習させてそれを
使いますよとでAppleってやっぱり
ある意味エッジコンピューティング的な
ところがあるのでそこのその水論フェーズ
に特化したなんかそういうベンチャーも出
てきてんですよねそういうベンチャーが
作ったその専用のチップnpuっていうの
かなnpuみたいなものをみんな作って
いくでそういうのをまAppleとかも
作って搭載するのかまどうなるのかって
いうのがなかなかあとはその
プラットフォームのそのライブラリー競争
みたいなのがあるんですよねクーダって
いうそのnvdiaのなんかライブラリー
があるんですよそのうんGPUを使うため
のでそれが業界標準になっちゃってんです
よねうんでもそれたまたまなんですよね
いやたまたまっていうかま相当前からもう
15年ぐらい前からもうコミュニティを
育ててんですよそうですよねであのすごい
デベロッパーにまいろんな支援をしたりと
かやってみんなそれで育ってみんなそれ
できるようになってるのでていうまそれの
長年の蓄積ですねうんでもうそれが
デファクトになってそうそうみんなそこの
上にいろんなライブラリーを構築してるん
でそれ使わないとめんどくさくてできない
みたいなうんうんうんうんうんだなんか
その辺もAppleはチップを要設計し
てるメーカーでもあるのでうんうんうん
ちょっとこちらデータがあるんでこちらの
お話もしたいんですけどこれ世界から見て
今日本のえ立位はどうなのかということを
松尾先生の方から見ていただきたいなと
思うんですけども資金調達を受けたAI
企業数ってま米国があのダト1位という形
なんですが今日本が全体で10位ぐらい
ですかねえにづいてるということなんです
がこちら今現状どういう風に見て
いらっしゃるでしょうえっとですねAIに
関してはあのま特に生成やに関しては結構
あのよくやってますなるほどうんあので
そもそもですけどもうデジタルっていう
時点でもうめちゃくちゃ負けてんですよね
ベースがはいはいでもうほぼ負け確定
みたいなところがスタート地点なんで
デジタル全体で言えばもう負け確定の中で
そうそうだって今使ってるものでその
スマホとかいろんなアプリケーションとか
含めてなんか日本性のものってあります
みたいなほとんどないですうんうんいう
ターてるんでまそもそも負けなんですけど
はいそこからするとまこれで10位ぐらい
ですかまいいと思いますし例えば去年1
年間日本全体でGPUをめちゃくちゃ
増やしたんですねはいはいうんでGPUを
増やすていうのはまこれなんか戦争の時の
もう鉄砲の球みたいなもんなんでうんそれ
ないとそもそも戦いになりませんみたいな
感じなのでま国としてまGPをどんどん
増やそううっていうのはいいことだし生成
AIをそのうんま例えば地自治体とかあの
国のえ役所とかですねもそうだしいろんな
企業で使ってきましょうみたいなのもま
どんどん進んでるんですねなので今までの
そのインターネットとかスマホとかの世界
に比べるっての遅れに比べるとま僕相当
ましだと思いますどれぐらいの規模感で
踏めばこのの領域でもこう日本は行ける
ぐらいのいやえっとですねまずだから負け
なんであのそのチャンスとかって言える
レベルじゃないんですよでひとまず負け
てるなりにちゃんと戦闘集団からそんなに
置いてかれないようについてきましょうよ
みたいなのをましっかりやるっていうのが
大事ででそれをやってるうちにまあなんか
いろんなことが起こってくるのでで例えば
あの今アジア県の中でLLも作ろうみたい
な話がはい出てきてるんですねえじゃもう
それならまるまる人間と同じ脳がAIに
なったらもううちら勝ち目なくないですか
あなたが今言ったのは人間って頭いいのに
人間より頭いいやつ出てきたら人間いら
ないじゃないかっていうのと同じなんすよ
頭が悪かったやつにはチャンスなんですよ
これ逆に今何ができないんですか永愛で
人工知能って何なんだっていうのを改めて
定義がないです
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