Category Archives: technology

O.MG cable

In a shocking new report, Vice has revealed a next-gen version of the lethal O.MG cable which targeted Mac users has gone on sale, and iPhones are now in its sights. And it can hack you from up to a mile away.

The new O.MG cable looks identical to a standard iPhone charging cable, but it is deadly O.MG / HAK5

A Generalist Agent

Inspired by progress in large-scale language modelling, we apply a similar approach towards building a single generalist agent beyond the realm of text outputs. The agent, which we refer to as Gato, works as a multi-modal, multi-task, multi-embodiment generalist policy. The same network with the same weights can play Atari, caption images, chat, stack blocks with a real robot arm and much more, deciding based on its context whether to output text, joint torques, button presses, or other tokens. In this report we describe the model and the data, and document the current capabilities of Gato.

A Generalist Agent (PDF file)

Whole Brain Emulation (WBE)

Whole brain emulation (WBE), is still decades, perhaps more than a century away. Outside of the pure science challenge, it could make us confront some of the most daunting questions about what it means to be human, and where man ends and machine begins.
The term “whole brain emulation” might sound new, but chances are you’ve seen it across popular fiction. In a 2008 whitepaper, futurists Nick Bostrom and Anders Sandberg of the University of Oxford’s Future of Humanity Institute published the first roadmap for WBE.
They identified three core components: 1) scanning a brain 2) interpreting the brain data and building a software model and 3) simulating this model “so faithful[ly] to the original that, when run on appropriate hardware, it will behave in essentially the same way as the original brain.” It’s closely tied to the concepts of “mind uploading” and “downloading”–but even that phrasing needs some unpacking.
The “brain” is that biological mash of neurons and synapses that makes you think, feel, and experience. The “mind” is more ambiguous: Some view it as separate from the brain, others as intrinsically woven together.

DARPA

Distributed ledger technology (DLT)—and, specifically, blockchains—are used in a variety of contexts, such as digital currency, decentralized finance, and even electronic voting. While there are many different types of DLT, each built with fundamentally different design decisions, the overarching value proposition of DLT and blockchains is that they can operate securely without any centralized control. The cryptographic primitives that enable blockchains are, by this point, quite robust, and it is often taken for granted that these primitives enable blockchains to be immutable (not susceptible to change). This report gives examples of how that immutability can be broken not by exploiting cryptographic vulnerabilities but instead by subverting the properties of a blockchain’s implementations, networking, and consensus protocol. We show that a subset of participants can garner excessive, centralized control over the entire system.

Explainable AI

Explainable artificial intelligence (XAI) is a set of processes and methods that allows human users to comprehend and trust the results and output created by machine learning algorithms. Explainable AI is used to describe an AI model, its expected impact and potential biases. It helps characterize model accuracy, fairness, transparency and outcomes in AI-powered decision making. Explainable AI is crucial for an organization in building trust and confidence when putting AI models into production. AI explainability also helps an organization adopt a responsible approach to AI development.
As AI becomes more advanced, humans are challenged to comprehend and retrace how the algorithm came to a result. The whole calculation process is turned into what is commonly referred to as a “black box” that is impossible to interpret. These black box models are created directly from the data. And, not even the engineers or data scientists who create the algorithm can understand or explain what exactly is happening inside them or how the AI algorithm arrived at a specific result.
There are many advantages to understanding how an AI-enabled system has led to a specific output. Explainability can help developers ensure that the system is working as expected, it might be necessary to meet regulatory standards, or it might be important in allowing those affected by a decision to challenge or change that outcome.

Advanced products


 
China has more or less matched the United States in terms of the two nations’ shares of world output in seven high-tech sectors: pharmaceuticals; medicinal, chemical and botanical products; electrical equipment; machinery and equipment (from engines to office gear); motor vehicle equipment; other transport equipment (mostly aerospace); computer, electronic and optical products; and information technology and information services.

Michael Haenlein and Andreas Kaplan

Frequently, when a technique reaches mainstream use, it is no longer considered artificial intelligence; this phenomenon is described as the AI effect, which occurs when onlookers discount the behavior of an AI program by arguing that it is not real intelligence. As the British science fiction writer Arthur Clarke once said, “Any sufficiently advanced technology is indistinguishable from magic.” Yet when one understands the technology, the magic disappears.

mui Lab

「自然」を疎外しないことが必要だと思います。人と情報環境のかかわり方だけを考えると、『Hyper Reality』のような世界像に行き着くでしょう。しかし人間は本来、自然の一部なので、こうした世界観はアプリの一部以上にはなり得ないのではないでしょうか。わたしたちは自然と人、情報が調和している状態を理想としています。ミラーワールドをつくるのも人間なので、自然と人、情報の関係性を考え続けていくことが重要でしょう。
そもそもコンピュータが出している情報だけレンダリングしても、まったく足りないんです。人間の心の動きに影響を与えるものとしては、景色、情景や人々の営みなどのほうが、圧倒的に情報量が多い。現代の情報技術は、まだまだ表面的な情報しかレンダリングできていません。今後さらに技術が発展し、取得できる情報量が増えていったとき、生活と情報、機械と自然が調和した新しい産業を生み出していく必要があります。

Alex Pentland, John Werner, Chris Bishop

Blockchain, at its most basic, allows humans to reach consensus on a shared digital history without a middleman. AI allows humans to find answers in vast amounts of data more efficiently than ever before. Together they can provide robust business and government processes that are both trustworthy and transparent, rather than trying to manage a hodgepodge of loosely connected entities and processes that were created through historical accident. The implications for society and business are huge.
Today, we see blockchain and AI poised to provide a solution for a set of very real 21st century challenges: the deluge of Big Data, the growth of the IoT, increasing automation and robotics deployment, use of the cloud, various threats to cybersecurity, mobile computing, and the growth of cryptoassets. We have now arrived at a seminal moment where blockchain and AI are the right tools to help humans address these challenges and in fact, take advantage of this next supercycle by providing both transparency and powerful analytics.

プライバシーのない社会

 インターネットに「プライバシーへの関心は、これまでになく高まっている」という記事が載る。その一方で、プライバシーの意識が低下してきているという記事が載る。この一見矛盾した見方は、どうして出てきたのだろうか。
 ネットワークに繋がれた監視カメラや自動車に組み込まれたセンサーといった私たちが知っているものから、知らず知らずのうちに部屋のなかに入り込んできている私たちが知らないものまで、社会のあちらこちらにバラ撒かれた IoT端末が、ひとりひとりの行動を見守っている。見守るという言葉が適当ではないのなら、監視という言葉に置き換えてもいい。
 そういう現実のなかで、プライバシーについての意識や感覚は、明らかに変化している。かつて、人びとは管理を避けようとしていた。それが今、人びとは管理を受け入れ、安全を確保し、進んで IoT端末と共存しようとしているように見える。人びとは諦めではなく、割り切ることを選んだのだ。
 個人の私的な部分を聖域化してきたプライバシーが、IoT端末・AI・ブロックチェーンなどを聖域化するプライバシーへと変容しているのではないか。旧来の人権の枠のなかのプライバシーが、テクノロジーの枠のなかのプライバシーに取って代わられつつあるのではないか。
 古い人間にとっては、テクノロジーの枠のなかのプライバシーはプライバシーではない。そういう見方からすると、目の前に現れた社会にはプライバシーはない。

エビデンスという言葉がまかり通る社会

 医者たちはエビデンス(evidence)という言葉を好んで使う。エビデンスがあるからその治療法がいい、エビデンスがあるからその薬を投与する、エビデンスがあるからその検査方法は正しいなどなど、医者たちが都合よく使う。
 科学的根拠がある、つまり実験や調査などの研究結果から導かれた裏付けがあるということのようだが、責任逃れに使われたり、患者や家族の思考を停止させるために使われたりもする。
 医学という人体を扱う領域に絶対はないし、割り切れることは限りなく少ない。ある治療法がいい場合もあるし、悪い場合もある。ある薬の効果がある場合もあるし、ない場合もある。だからエビデンスは絶対ではないのだが、エビデンスという言葉には「だから正しい」というニュアンスが付きまとう。
 医者たちがエビデンスと口にしているうちはいい。医者でない人が医療情報を発信し、どうでもいいことをエビデンスと言っていたりする。こうなると、エビデンスという言葉は「ペテン」と同義語だ。
 エビデンスという言葉は、医学を離れても使われる。根拠はこうだ、証拠はここにある、裏付けはこれだなどという調子で、エビデンスが使われる。
 「新聞に書いてあることは正しい」とか「テレビで言っていることは正しい」と信じ込まされてきた人たちが、短絡的に「ウェブページに書いてあったから正しい」というノリでインターネット上の情報に接して騙される。
 進化しているのはテクノロジーだけではない。騙しのテクニックも進化している。エビデンスだからと言われても、無条件で信じてはいけない。
 ここでもうひとつ、どうしても考えておきたいことがある。「エビデンスが正しいものなのか、間違っているものなのか」ということよりも、ずっと重要なことだ。エビデンス、エビデンスと言うあまり、言葉から揺らぎが消えてしまう。そのことが気にかかってしょうがない。
 「エビデンスはこれだ!」というあまり、「これ」以外の可能性を消してしまう。言葉の意味で言えば、「これだ!」と言われた以外の意味が消えてしまう。第2・第3の意味がなくなってしまうのだ。
 また、エビデンスという言葉には、標準を外れたものが見えてこないという側面もある。個人差を認めない傲慢さがあるのだ。
 エビデンスという言葉で裏付けられた情報ほど、空虚なものはない。人が10人いれば、10通りの意味があり、10通りの数値があり、10通りの説明があるというのに、エビデンスとして与えられるのは、ひとつだけの意味、ひとつだけの数値、ひとつだけの説明。それは本当にエビデンスなのだろうか。
 インターネット検索で見つかるエビデンスは、何かが余分で、何かが欠けていることが多い。インターネット上のエビデンスを素直に受け入れるのは危険だ。そして、社会にまん延しているエビデンスは疑ってかかろう。

分断された社会

「Google」や「百度」に代表されるインターネット検索を何回繰り返しても、ソーシャル・ネットワーキング・サービス(SNS)をいくら使っても、不思議なことに、興味の一致する人にしか出会わない。インターネットのなかの世界には、自分に似た人しかいない。
 自分の気に入ることだけを切り取ってきた世界には、同じ意見や同じ好みを持った人が集い、その世界にしかない事実が生まれ、その事実を間違っているという人は、その世界には入ってこない。
 外の意見は見事なまでに遮断され、批判的な意識は消え、正しいと信じることが確信になってゆく。親しさに溢れる世界は快適で、公共性は遠いものになり、プライバシーは意味を失ってしまう。
 遠いところのものが取り除かれた近いところだけの世界は、他に世界があることを見事なまでに忘れさせ、外に向かって開こうとすることはなく、外のことを気にすることもない。
 この世界も、あの世界も、どの世界も、この人も、あの人も、どの人も、決して交わることはない。
 社会はいつも2つに分かれる。都市に住む人たちと地方に住む人たち。富裕層と貧困層。老人と若者。保守とリベラル。違うグループの人たちは、違うところに住み、違うものを食べ、違う情報に触れ、交わることなど考えられない。
 境界には線が引かれ、つながりは断ち切られ、格差が大きくても見て見ないふり。忙しい人々に優しさなどなく、信じることのできる人はどこにもいない。
 助ける人は鈍感で、助けられる人を傷つける。理不尽さは説明されず、思考は停まったままだ。誰も自分がどちらにいるのかを知らない。あちらなのか、こちらなのか。内なのか、外なのか。
 誰もが部外者よりも部外者で外人よりも外人に見えてしまう社会で、孤立するのが恐くて分断された社会の一方に与しようとする。
 インターネット検索やSNSを使ったせいで分断が起きたというのに、多くの人がそのことに気づかずにいる。

予期された答えしか存在しない社会

 情報とコミュニケーションのテクノロジーが進化し社会の隅々にまで入り込んでいった結果、「決められた手順」に則ってあらゆる手続きが決められ、システム管理や画面操作がしやすいように社会のなかの事象がデザインされるようになった。
 画面のデザインにあわないようなことは省略され、事象は単純化される。アプリケーションで、氏名の欄に長い名前が入力できないとか、出生地の欄に国名がどうやっても入力できないというようなことが起きた時、アプリケーションの制約に現実を合わせようとする。
 Stefanopoulos-Papadimitriouさんが アプリケーションのなかでは Stefanopoulos-Papadimitrさんになってしまったり、満州国で生まれた人が アプリケーションのなかでは中華人民共和国で生まれたことになっていたりする。アプリケーションのなかで予期された答えしか入力できないというのは我慢できるかもしれないが、遅かれ早かれ、社会でもまた制限された答えしか存在できないようになってしまう。
 「好き」と「嫌い」のあいだのニュアンスは消え、「どちらかといえば好き」は「好き」になり、「少しだけ嫌い」は「嫌い」になる。「雨の日には好き」は「好き」になり、「落ち込んだ時には嫌い」は「嫌い」になる。システムが「好き」と「嫌い」しか受け付けないように、社会もまた単純化された答えしか受け付けなくなる。
 情報とコミュニケーションのシステムや AI のなかでニュアンスが省かれるのは仕方がないとしても、社会からニュアンスが消えるのは、色彩が消え、白と黒としか存在しなくなるかのようで、悲しい。
 進化した情報とコミュニケーションのテクノロジーに慣れ切ってしまった人間が、事物から否定性を取り除き、何もかもを平らで滑らかなものに変えてしまうのは、仕方のないことなのかもしれない。
 ここまで書いて、私は非論理的なことを書きたい誘惑に駆られている。それは「情報とコミュニケーションのシステムや AI がどんなに多くのデータを集めたからといって、データなしの人間の直感と比べていつも優れているとは限らない」ということだ。より少ない情報がより大きな効果をもたらしたりするように、より少ないデータと直感とが正解に導いてくれることだってある。間違っているのだろうが、そう信じたい。

水島洋

既存のシステムに対し国民のアクセス権を付与する、という考え方もある。しかし、従来型の中央集権的なデータベースの仕組みだと、特定の管理者に全権を委ねることになり、コンセンサスを得にくい。国民自身が医療情報を自律的に管理可能な仕組みを構築することを視野に入れたら、ブロックチェーンへの期待は高い。
「医療情報を自律的に管理する」というのはどういう意味であろうか。「治療歴、検査結果、薬歴に加え、スマートフォンやウェアラブル端末で取得した心拍や運動量といった日々のヘルスケア情報などを自ら管理し、自分の判断で、それを主治医に提供したり、紹介先の病院などに開示したりすることができる」仕組みがそれに当たる。
このようなシステムにブロックチェーンを導入することの最大の強みは「透明性と安全性に尽きる。自分の医療情報にどの機関がいつアクセスしたのか、といったことが全て記録され、それをポータルサイトで確認できるようになる。そして、その記録自体、不正に改ざんが行えないので、国民も自分の医療情報を安心して預けることができるのだ。

Tom Simonite

When MIT professor Regina Barzilay received her breast cancer diagnosis, she turned it into a science project. Learning that the disease could have been detected earlier if doctors had recognized the signs on previous mammograms, Barzilay, an expert in artificial intelligence, used a collection of 90,000 breast x-rays to create software for predicting a patient’s cancer risk.
Barzilay calculates the software could have flagged her own cancer two years before it was diagnosed by conventional means. “The AI was able to detect smaller details than the human eye could pick up,” she says.

Shane Raymond (Deepfake)

“Do you want to see yourself acting in a movie or on TV?” said the description for one app on online stores, offering users the chance to create AI-generated synthetic media, also known as deepfakes.
“Do you want to see your best friend, colleague, or boss dancing?” it added. “Have you ever wondered how would you look if your face swapped with your friend’s or a celebrity’s?”
The same app was advertised differently on dozens of adult sites: “Make deepfake porn in a sec,” the ads said. “Deepfake anyone.”
How increasingly sophisticated technology is applied is one of the complexities facing synthetic media software, where machine learning is used to digitally model faces from images and then swap them into films as seamlessly as possible.
It’s now advanced enough that general viewers would struggle to distinguish many fake videos from reality, the experts said, and has proliferated to the extent that it’s available to almost anyone who has a smartphone, with no specialism needed.

村澤賢一(IoT)

あらゆるものがインターネットにつながるIoTという技術が、これまでデータとして蓄積することのなかったものを集めて分析/解析して、これまでに存在しなかった新しい枠組みやプラットフォームを生み出せるようになった。
たとえば、ゼロカーボンという『石油からの脱却』や、『移動』というものの概念を進化させていく MaaS (Mobility as a Service) や CASE (Connected, Autonomous, Shared, Electric) の社会実装が近づいてきているのも、人の活動が常に生み出し続けている『データ』という、いわば『人間の影』が、しっかりと社会を動かしていくエンジンになってきているからと言える。

Jason Bloomberg (IoT)

Security: Today, the most common IoT sensor is the lowly RFID tag, found in everything from store merchandise to warehouse equipment to passports to that “security” (ahem) badge that gets you into your office at night. And what kind of security does that tag sport? Nada. Nothing. Zilch. And you don’t even have to touch the thing to hack it. Simply being in the general vicinity is good enough. Not like your passport is ever in the general vicinity of lowlife like you find in passport lines at airports.
Be afraid. Be very afraid.
Privacy: Even if you can somehow secure that baby monitor and keep the perv down the street from spying on your little bubby boo, there’s still the problem that a lot of these IoT devices are supposed to spy on you. Why do you think there are so many buckets of cash pouring into the IoT hope-to-be-a-market? The Big Corporations don’t expect to make a big profit on the devices themselves, oh no. News flash: the Big Money in IoT is in Big Data. As in, Big Data about everything those sensors are learning about you and your nasty habits that you hide from your neighbors.
Digital Fatigue: Now along comes the IoT, promising to connect the Internet to our eyeglasses and our wristwatches and our thermostats and our appliances and our streetlights and on and on. Can’t we just download a big-ass OFF switch so we can hear ourselves freakin’ THINK for once? Please?

デジタル人民元(ブロックチェーン)

中国国内のデジタル人民元に関する議論を見ていて気になるのが、その強みとして強調される「操作可能な匿名性(可控匿名性)」という概念だ。
デジタル人民元では、その気になればお金の流れを完璧に追跡できるが、個人のプライバシーに配慮して少額の場合は匿名性を確保する――という考え方がとられている。つまり、通貨としての匿名性を確保するかどうかは、状況に応じて当局の判断に任されている。「操作可能な匿名性」とはそういう意味だ。
これは通貨というものに対する国家のコントロール力を大きく強めることになる。
**
現在の中国という国の「統治のしくみ」を考えると、このデジタル人民元導入は、ひとつの大きな流れの中にあると考えるのが自然だ。それはやや極端な言い方をすれば「国内で発生しているすべてのことを、為政者が瞬時に知り、迅速に手段を講じて、政治的安定を守ること」が何事にも優先するという文脈である。
全国に張り巡らされた数億台の監視カメラ網とそれに連動した顔認識のシステム、そこに紐付けられた全国民の個人情報、「中国版GPS」とも呼ばれる独自の衛星測位システム「北斗」を活用した精度の高い行動管理は、まさに驚くべきものだ。ある日、中国某都市の空港に降り立ったら、その瞬間に自分の来訪を知るはずがない現地の友人から「着いたみたいですね」と連絡が入った――といった類の「怪談」は枚挙にいとまがない。
中国社会では、自分の行動や履歴、信用情報といったものは、少なくとも公的機関の間ではほとんど秘匿できる可能性がないことが、半ば常識である。国民はそのことを前提に、ほとんど意に介さずに日々、行動している。そう言って過言ではない社会である。
そこにデジタル人民元の導入によって、「お金の流れ」も加わろうとしている。極論すれば「国内のお金の動きを統治者がすべて把握し、コントロールする時代」が来ようとしているのかもしれない。中国政府はそんなことをするとは言っていないし、先にも述べたように、すぐに何かが大きく変わるものでもないだろう。
しかし、政府が社会を管理する、より強力な武器を手に入れることは確かだ。

Qualcomm

The Internet of Things (IoT) is connecting people, places, and devices at a rapid pace. With the surge of connected devices comes the demand and necessity to implement security features for IoT devices. Qualcomm Technologies has a long heritage of providing mobile security solutions. Today, our security solutions are found in billions of commercial devices around the world, utilizing our proven mobile solutions for consumer and industrial IoT applications.

宍戸常寿(Big Data)

企業や政府が集めるデータの中には、個人に関するものが多く含まれます。そして、氏名などの項目を一つ一つのデータから削除しても、加工されたデータを大量に集め、別の企業のデータと一緒に分析すれば、個人を特定したり、その人の行動や思想を明らかにできたりする場合もあります。
さらに、個人データの漏洩や、本来の目的とは違う使い方によって、プライバシーが侵害されるおそれもあります。たとえ公衆衛生という立派な名目のためでも、深く考えずに、そうした濫用を可能にするシステムを作ってしまうと、私たちがいつも監視されて自由な行動ができなくなってしまう危険があり、さらには行動が制限されていることに気づかなくなる可能性すら、指摘されています。

久留米工業大学(AI)

ミスを犯した時、普通は必ず責任を負う人がいます。しかしそのミスが人工知能によるものだったとしたら誰が責任を負うべきなのでしょうか。機械や人工知能は人間よりもミスが少ないと考えられていますが、それでも絶対にミスをしないわけではありません。
例えば自動運転の車が交通事故を起こした例を考えてみます。従来通りであれば交通事故は起こした人の責任。一方的な追突であれば、その責任のすべてを運転手が負うことになります。しかし乗っていた車が人工知能によって制御されていた場合であれば、事故を起こしてしまう人工知能を作ったメーカーにも責任があると考えられるはずです。仮に自動車メーカーと運転手の両方が責任を負うとして、それぞれどれくらいの割合で責任があるかも考えなければいけません。
**
人工知能が人類の能力を超えてしまうと、今度は人工知能の判断が本当に正しいのか分からなくなってしまいます。
簡単なプログラムであればバグがあっても人間がそれを見つけ、正しく動作するよう修正できます。しかしあまりに成長した人工知能に対してはバグがバグと分かりません。例えば将来的に刑事事件のサポートをする人工知能が登場したとして、その人工知能が無実の人に容疑をかけてしまったとしたら?「よく分からないけど人工知能が犯人だと言っているから犯人なんだろう」と考えるのは危険です。
**
いくら高性能な人工知能があっても、真に実力を発揮するためには判断の元となる大量のデータが必要です。実際、Webサイトに掲載される広告やYouTubeのおすすめ動画などはすでに人工知能の力を借りています。ユーザーがこれまでに見たサイトや検索履歴といったデータがなくては適切な広告やおすすめ動画は表示できません。
一見便利な機能ではありますが、これはユーザーの個人情報が企業に抜き取られているとも考えられます。
企業がどの程度までユーザー個人の情報を集めていいのか、どのように集めた個人情報を管理すればいいのかという点については今まさに問題視されている課題の一つです。

境野哲(IoT)

IoT は,モノや人や環境の安全管理や最適化に役立つ一方,それが悪用されたり管理が不十分だったりすると重大な社会問題を引き起こす可能性がある。
悪用される例としては,①盗撮盗聴(隠しカメラ映像を拡散しプライバシーを侵す等),②通信妨害(多数の機器から大量データを一斉送信し回線をパンクさせる等),③偽情報配信(偽造データを送信して社会を混乱させる等),④情報搾取(無線を傍受し機密情報を盗む等),⑤事故誘導(無人飛行機に偽の誘導信号を送って墜落させる等),⑥テロ(自律運転カーを遠隔操作してテロを引き起こす等),⑦サイバー攻撃(通信機器に不正なソフトを入れ動作不能にする等)などが想定される。
管理不十分による事故の例としては,①ハードウェア故障(センサーが壊れて誤ったデータが集計される等),②ソフトウェア不良(長期連続使用すると停止する等),③設定ミス(送信先を間違えて設定しデータを誤送信・紛失する等),④運用ミス(常時監視中の回線を誤って切断する等),⑤通信の渋滞(映像を送るカメラが多数設置されモバイル回線がパンクする等),⑥盗難・紛失(通信機器が盗まれて行方不明になる等),⑦互換性の欠如(独自仕様システムが乱立し相互接続不能になる等)などが考えられる。
広い分野で使われる IoT システムが,こうしたリスクを考慮せずに作られ運用されると,人権が侵害されたり,社会が誤った情報に振り回されたり,仕事や生活に必要な通信が途切れたり,犯罪に巻き込まれたりする事件や事故が頻発し,安心・安全が脅かされる。特にサイバー攻撃については厳重な警戒が必要で,政府も IoT セキュリティガイドラインを策定し対策を呼びかけている。

ジェイミー・バートレット(People vs Tech)

AIとロボット技術が結合したスマートマシンの興隆で、人間の倫理的判断能力が矮小化され、前近代的な部族政治がふたたび姿を現すのだろうか。それとも休息を必要とする人間労働が、超効率的なロボットに置き換えられることで大量失業が生じるのか。
どちらにせよ、民主主義はあらゆる面で脅威にさらされ、すでにおなじみとなった脅威も存在する。見慣れない姿をまとっていても、怒りの政治、失業問題、市民の無関心はとりたてて真新しい問題というわけではない。しかし、まったく見たこともない脅威がこれから現れてくる。
スマートマシンが人間の意思決定に置きかわり、私たちには完全に理解できそうにない手段による政治的選択に変貌する。不可視のアルゴリズムが、目には見えない権力や不正の源泉を新たに生み出していく。世界がますます結びついていくにしたがって、少数の悪党でも大規模なダメージや危害を引き起こすことが容易になるはずだし、時には司直の及ぶ範疇を超えてしまうケースも少なくないだろう。こうした問題にどう対処すればいいのか、私たちにはその手がかりさえない。

Jamie Bartlett (People vs Tech)

Digital communication is changing the very nature of how we engage with political ideas and how we understand ourselves as political actors.
Just as Netflix and YouTube replaced traditional mass-audience television with an increasingly personalised choice, so total connection and information overload offers up an infinite array of possible political options. The result is a fragmentation of singular, stable identities – like membership of a political party – and its replacement by ever-smaller units of like-minded people.
Online, anyone can find any type of community they wish (or invent their own), and with it, thousands of like-minded people with whom they can mobilise. Anyone who is upset can now automatically, sometimes algorithmically, find other people that are similarly upset. Sociologists call this ‘homophily’, political theorists call it ‘identity politics’ and common wisdom says ‘birds of a feather flock together’. I’m calling it re-tribalisation. There is a very natural and well-documented tendency for humans to flock together – but the key thing is that the more possible connections, the greater the opportunities to cluster with ever more refined and precise groups.

KSI Blockchain

KSI is a blockchain technology designed in Estonia and used globally to ensure networks, systems, and data are free of compromise, all while retaining 100% data privacy.
A blockchain is a distributed public ledger – a database with a set of pre-defined rules for how the ledger is appended by the distributed consensus of the participants in the system. Due to its widely witnessed property, blockchain technology makes it also impossible to change the data already on the blockchain.
With KSI Blockchain deployed in Estonian government networks, history cannot be rewritten by anybody and the authenticity of the electronic data can be mathematically proven. It means that nobody – neither hackers, nor system administrators, nor even the government itself – can manipulate the data and get away with it.

電波新聞

ロジックデバイスの微細化技術で業界をリードする台湾TSMCは、台南の新工場で今年末までに3ナノメートルのリスク生産を開始、2022年に量産に着手する計画だ。同社によると3ナノメートルは、現行最先端となる5ナノメートルに比べトランジスタ密度が最大70%増加。処理能力は15%向上、または最大30%の低消費電力を実現できる。
既に米アップルと3ナノメートルのプロセス技術を使ったチップ設計の試験を行っており22年下半期にも量産の可能性がある。また、米インテルのサーバー用プロセッサーの製造にもTSMCの3ナノメートル技術が適用される見通しだ。
TSMCは過去5世代にわたって、2年に1世代の割合で微細化を進めてきた。次の2ナノメートルでも本社に近い新竹科学園区に工場を建設、年内に試験用生産ラインを完成させ、24年の量産開始を目指す。
微細化ではTSMC、韓国サムスン電子、米インテルの半導体ビッグスリーがこれまでしのぎを削ってきたが、インテルは10ナノメートルプロセス技術の立ち上げに苦戦。次の7ナノメートル(性能的にはTSMCの5ナノメートルに匹敵)の開発も当初計画から大幅に遅れている。
一方のサムスンも最先端の5ナノメートルの歩留まりが安定せず、量産ではTSMCに後れを取る。また、3ナノメートルではGAA(ゲート・オール・アラウンド)アーキテクチャーの採用を早くから宣言し開発は進むが、量産は23年にずれ込む見通しだ。

Microsoft

ブロックチェーン テクノロジとは
ブロックチェーン技術により、組織は資産とトランザクションを共有台帳で交換および追跡することで、サプライ チェーンのような共有ワークストリームを効率化できます。
多くの場合、企業のブロックチェーンのネットワークはパートナー グループ間で分散されており (コンソーシアムと呼ばれます)、各パートナーは、発生するすべてのトランザクションをリアルタイムで確認できます。また、各パートナーは誤ったトランザクションが台帳に適用される前に拒否することができます。これにより、監査が簡素化され、不正行為のリスクが大幅に削減されます。

ブロックチェーンの主な利点は何ですか?
ブロックチェーンは透過的で検証可能なシステムです。ブロックチェーンでは、共有された安全な台帳がコンピューターのネットワークに分散されているため、無駄を省き、不正のリスクを減らし、新たな収益源を生み出すことができます。

Kaleido

Quorum is an open source blockchain protocol specially designed for use in a private blockchain network, where there is only a single member owning all the nodes, or, a consortium blockchain network, where multiple members each own a portion of the network. Quorum is derived from Ethereum by modifying the Geth client.

Some of the key features of Quorum include:

  • Privacy via private transactions: members of a Quorum network can send private transactions that are addressed to a subset of nodes, such that the contents of the transaction are not exposed to non-privy members.
  • Peer permissioning: a Quorum network can be configured to run in permissioned mode such that all nodes must be explicitly listed in an access control list enforced by all nodes. This prevents foreign nodes from tapping into the network and replicating blocks as is the case in permissionless networks.
  • Flexible consensus: described in greater detail later in this post, Quorum supports Raft and Istanbul BFT as valid consensus options. Both support transaction finality (i.e. lack of chain forking) and offer shorter block intervals than proof-of-work.

Oracle

エンタープライズAIに関する5つのよくある神話

  • 神話その1:エンタープライズAIには、自分自身で構築するアプローチが必要。
    現実:ほとんどの企業は、社内ソリューションと既成のソリューションの両方を組み合わせてAIを導入しています。社内でAIを開発することで、企業は独自のビジネスニーズに合わせてカスタマイズできます。事前構築されたAIソリューションを使用すると、すぐに使えるソリューションで実装を合理化でき、より一般的なビジネスの問題にも対応できるようになります。
  • 神話その2:AIは魔法のような結果をすぐにもたらしてくれる。
    現実:AIの導入を成功させるには、時間、慎重な計画、そして達成したい成果物の明確なアイデアが必要です。まとまりのない乱雑なAIソリューションの提供を回避するためには、戦略的なフレームワークと反復的なアプローチが必要です。
  • 神話その3:エンタープライズAIでは、人間の出番はない。
    現実:エンタープライズAIは、人間に代わるロボットではありません。AIの価値は、人間の能力を増強し、従業員をより戦略的なタスクに注力できるよう解放することにあります。さらに、適切なデータを入力し、適切な方法で処理するためには、人間の力が必要です。
  • 神話その4:データは多ければ多いほど良い。
    現実:エンタープライズAIにはスマート・データが必要です。AIから最も効果的なビジネス・インサイトを得るには、高品質で最新の、関連性が高く充実した内容のデータが必要とされます。
  • 神話その5:エンタープライズAIが成功するために必要なのは、データとモデルだけ。
    現実:データ、アルゴリズム、モデルが出発点ですが、AIソリューションが変化するビジネス・ニーズに対応できるようにするには、スケーラブルでなければなりません。今日まで、ほとんどのエンタープライズAIソリューションはデータ・サイエンティストの手で作られてきました。これらのソリューションは、大規模な手動のセットアップとメンテナンスを必要とし、拡張性がありません。AIプロジェクトを首尾よく実装するには、前進するにつれて新しい要件を満たすように拡張できるAIソリューションが必要です。

IBM

ブロックチェーンの定義:ブロックチェーン とは、ビジネス・ネットワークにおいてトランザクションを記録し、資産を追跡するプロセスを容易にする、変更不可能な共有台帳です。 資産 には有形の資産(家、車、現金、土地など)と無形の資産(知的財産、特許、著作権、ブランディングなど)があります。 実質的に、価値のあるものは何でもブロックチェーン・ネットワーク上で追跡して取引することができ、すべての関係者のリスクを軽減し、コストを削減することができます。
ブロックチェーンが重要な理由:ビジネスは情報の上に成り立っています。 情報は早く受け取るほど、またその情報が正確であるほど有用です。 ブロックチェーンがこのような情報を提供するために最適である理由は、許可されたネットワーク・メンバーのみがアクセスできる変更不可能な台帳に保管された、即時性、共有性、完全な透明性を兼ね備えた情報を提供できるためです。 ブロックチェーン・ネットワークは、注文、決済、アカウント、生産など、さまざまなものを追跡できます。 また、メンバーが1つしかない真実の情報を共有し、エンドツーエンドでトランザクションの詳細を確認することができるため、情報の信頼性が高まるだけでなく、新たな効率性と機会を得ることもできます。
変更が必要なこと:オペレーションでは、重複レコードの保持や第三者による検証のために無駄な作業が必要になることがよくあります。 記録保持システムは、不正行為やサイバー攻撃に対して脆弱である可能性があります。 透明性が限定的なものになると、データ検証に時間がかかる場合があります。 さらに、IoTの登場により、トランザクション量が爆発的に増加しています。 これらはすべて、ビジネスの速度を低下させて、収益を悪化させるため、改善する必要があります。 このような問題の解決に役立つのがブロックチェーンです。

習近平

  • ブロックチェーンを技術のコアとする独自のイノベーションの重要な突破口とし、今後の発展の方向性を明確化するとともに、関連するコアとなる技術開発に注力することで、ブロックチェーンによる産業のイノベーションを加速的に推進すべき。
  • ブロックチェーン技術の応用はデジタル金融、IOT、スマート・プロダクション、サプライチェーンの管理、デジタル資産取引など多岐にわたる。
  • ブロックチェーンの標準化に関する研究を強化し、国際的な発言力とルールの制定への関与を強めるべき。

Kazimierz Rajnerowicz

We live in a time of major technological changes.
The fear of artificial intelligence is perfectly legitimate. The acceptance of said technology by different demographic groups is also very thought-provoking. AI fears are most pronounced among the well-educated and women. Technology may once again prove to be a factor that deepens social divisions.
For now, the presentation of the new robot created by Tesla and Elon Musk was only a publicity stunt. It was a man in a costume. Almost no one fears revenge-seeking, Terminator-style AI robots invading their homes.
But—
For a substantial part of society, the AI revolution could mean changing jobs or their lifestyles. The expected disruptions to the job market, education, or transportation should be our major concerns. Before things get out of hand.

ビッグデータ

F社が管理するビッグデータに
C社の社員がアクセスした
F社がきちんと管理していなかったために
C社の社員が F社のビッグデータを簡単に手に入れた

C社は手に入れたビッグデータを使い
データマイニング技術をフルに活用し
一人の候補の潜在的な有権者ベースを拡大し
リーダーを選ぶ選挙の結果に影響を与えた

F社が管理していたビッグデータが
C社の社員の手に渡らなければ
違うリーダーが選ばれていたかもしれない

ビッグデータを手にすれば
思いもよらないことができてしまう
そんなことが証明されたわけだ

F社がC社の社員にアクセスさせるために
わざと管理を緩めていたとか
いや C社の社員が不法にアクセスしたのだとか
真相は闇のなかに葬り去られた

F社が悪いにせよ
C社の社員が悪いにせよ
F社がビッグデータを持っているという事実は変わらない
F社がそれを使えば同じことができる

C社でないG社がアクセスしても
P社がアクセスしても
M社がアクセスしても
同じことができる

一企業がビッグデータを持っている
一企業はビッグデータを使って 社会を変えることができる
それがあたりまえだというのか
そんなことが許されていいのか

Michael Sandel

Even the most conscientious companies cannot be expected to figure out the common good by themselves, without engaging in robust public discussion about the purposes of technology, about the ethical dilemmas that technology raises and about how we should address those ethical challenges.
The tech industry cannot answer those questions by itself. Only a sustained lively public debate about the ethical implications of technology can address those questions.
The most responsible technology companies will be those that welcome and encourage a broader public debate about how technology, rather than being disempowering, can be a force for the common good.

科学と技術

18世紀から19世紀にかけての産業の変革は
人々の生活や考え方を大きく変えた
 綿織物の生産過程が変わり
 機械工業や製鉄業が変わり
 蒸気機関よって動力源が変わり
 蒸気船や鉄道で交通が変わった
それに伴う社会構造の変革をまとめて
産業革命と呼んでいる

20世紀になると科学と技術がもっと近づき
技術のための科学と
科学を応用した技術とが
社会を豊かにしていった

人々の生活は向上したが
戦争はどんどん悲惨になってゆき
第一次世界大戦では
化学が大きな役割を果たし
毒ガス兵器が登場し
第二次世界大戦では
物理が大きな役割を果たし
レーダーや原爆が登場した

化学や物理が 多くの人の命を奪っても
科学や技術への信仰は止まず
電化製品や自動車やコンピュータによって
科学の信者は世界中で増えていった

科学や技術が医療に入り込み
人の寿命はどんどん伸びる
科学や技術は農業にも入り込み
品種改良は限りなく続く

21世紀になると科学と技術は離れていって
科学ではないデータサイエンスと
科学の要らないAIと
科学の見えないブロックチェーンが
社会を大きく変えている

科学を知らない人たちに
遺伝子が弄ばれ
科学を無視する人たちに
地球環境が破壊される

自分の専門分野にしか
興味を持たない専門家は
他の専門分野のことを
なにも知らない

なにもコントロールできない政府と
儲からないことはなにもしない企業と
カネがないために遅れていく大学と
収入のことが頭から離れない個人には
なにも変えることができない

科学でも技術でもないものが
社会を変えていく
不気味としか
言いようがない

テクノロジーの変革

ビッグデータと ブロックチェーンと AI が
今までのビジネスモデルを時代遅れにし
組織の中での人間の役割を変えていく

ビッグデータで
明確な戦略を立てたり
変化し続ける環境を
よりよく理解することができ

ブロックチェーンで
データソースが統合され
矛盾への対処や
エラーや誤報告の特定が
容易にできるようになり

AI で
特定地域の状況の監視や予測が
現地に行かないでもできるようになる

ビッグデータ 人工衛星からのデータ ブロックチェーン AI などを
複合的にそして積極的に利用することで
開発の分野でも人道援助の分野でも
大きな貢献を続けることができる

COVID-19 の流行は
ビッグデータと ブロックチェーンと AI の利用の各国の実力の差を
世界中の人たちにまざまざと見せつけることになってしまった

二つの大国の優位性が明らかになり
二つの大国のやり方の違いも明らかになった
テクノロジーの応用の仕方や運用の仕方が違うのはもちろん
その裏にある価値観の違いがお互いの不信感を増幅している

人権とかプライバシーといった価値に重きを置く大国と
最大多数の最大幸福を追求する大国は
お互いの非難を繰り返している

ビッグデータと ブロックチェーンと AI の利用についての
不平等は広がるばかり
各国がますます内向きになるなかで
それぞれの国から不平等の解消についての議論は出てこない

ブロックチェーンのおかげで
ペーパーレスが進んだ国と
そういうことが考えられない国との
事務量の差は広がるばかり

オンライン決済が浸透し
キャッシュレスが浸透した国と
浸透していない国との
利便性の違い大きくなり
恩恵の差は広がるばかり

感染症の脅威があるかないかを
知ることのできるシステムのある社会と
それらしいシステムしかない社会との差は
驚くほど大きい

行方不明になった人が簡単に見つかる社会と
見つからない社会とでは
間違いなく何かが違う

ビッグデータと ブロックチェーンと AI の
利用についての不平等を解消していかなければ
現在の経済的な貧富の差は
現在とは違った形で
現在よりはるかに大きなものになってあらわれる

ビッグデータと ブロックチェーンと AI の
競争に参加している人の数は
びっくりするほど少ない

変わりゆく先

ビッグデータがビジネスを変える
AIが株価を予測し株の売買を行う
ブロックチェーンが社会を変える
人がいないのがニューノーマルだ
うーん
本当にそうなんだろうか

鬼頭勇大

日本企業に顕著な傾向として「上司への信頼性の低さ」も挙げられた。10カ国全体で、「自身の上司よりロボットを信頼する従業員」の割合は64%だったのに対し、日本では76%。岩本特任教授は、産業構造の変化に人事制度がついていけなかったことを理由に挙げる。「大量生産、大量消費の時代には、経験や勘に頼る部分も大きく、年功序列がある程度機能していた。しかし、効率化が重視されるようになる中で、マネジメントにも勘に頼らない合理性が必要となってきている。これまでの年功序列式のマネジャーでは、現場との距離が生まれている」と岩本特任教授。「データで見ると、年功序列の効率が悪いと分かることがほとんど。その一方で、データを基に効率化すると困る人がAI導入や制度改革に抵抗している」とも指摘する。
今回の発表では、AIの導入が進まないのが単にテクノロジーの問題ではなく、日本企業の構造的な問題も絡んでいることが浮き彫りになった。一部の大手企業では、労組と協調して年功序列の段階的な変更を実行しているケースが出始めてきたが、世界基準のAI導入にはまだまだ時間がかかりそうだ。

段木昇一

ブロックチェーンの技術は、仮想通貨に限らず、幅広い分野での応用が期待されており、今後の社会を大きく変革する可能性を秘めていることから、世界中で注目されている。
ところが、残念なことに、日本はこの分野で国際競争に立ち遅れているとの懸念が高まっている。なぜ日本にはブロックチェーン技術が不足しているのか? その最大の理由は日本にフィンテック(ITを活用した新しい金融サービス)への投資が少ないことにある。フィンテックの投資規模は中国のわずか1・5%程度にすぎないという調査結果もある。
さらにもう一つ背景にあるのは、日本国内での担い手(技術者)不足である。もともとブロックチェーンのエンジニアは、海外では「P2Pファイルシェア」のプログラマーが多い。なぜならブロックチェーンはP2Pの技術を用いて構築されている分散型ネットワークの一つだからだ。しかし日本では、この分野は著作権問題などがからむグレーゾーンだったため、これまでプログラマーが個人として、あるいはベンチャー企業として積極的に開発に携わっていなかったという事情がある。大企業ではなおさらそうした傾向が強く、ブロックチェーン技術に縁遠い時間が長かった。その結果、諸外国に比べて最先端の技術に対応できる人材の厚みに欠けてしまっている点は否めない。

田上智裕

日本ではよく「Why Blockchain」という言葉を耳にする。要するに「それブロックチェーン使う必要ある?」ということだ。Fedexのような物流におけるサプライチェーンにブロックチェーンを適用する場合、多くが運送される商品のトラッキングを目的としている。この商品追跡をブロックチェーンで行う意義は大いにある。最もインパクトが大きいと考えるのはヒューマンエラーの防止だ。スマートコントラクトで物流の管理を自動化することにより、意図したエラーだけでなく意図しないエラーすらも防ぐことができる。これは純粋なプログラムとデータベースの解放では実現できない。なぜなら、そこに人間の意思が介在するからだ。

Maxine Waters

I have come to the conclusion that it would be beneficial for all if Facebook concentrates on addressing its many existing deficiencies and failures before proceeding any further on the Libra project.

Forbes

United Nations secretary-general António Guterres says the intergovernmental giant needs to embrace blockchain.
Coming at a time when the president of China has touted blockchain as a national priority, and the $6 billion United Nations Children’s Fund has started accepting bitcoin and ethereum donations for some of its projects, the statement from Guterres shows that cryptocurrency and the underlying blockchain technology is being seriously explored at the highest levels of the largest organizations in the world.
While China seems largely focused on using blockchain as a way to prevent money laundering and better track its citizens’ transactions, the United Nations work has been more focused on giving donors increased assurance their donations are being spent how they wish, while reducing waste in the organization’s giant supply chain.

新华社

中共中央政治局10月24日下午就区块链技术发展现状和趋势进行第十八次集体学习。中共中央总书记习近平在主持学习时强调,区块链技术的集成应用在新的技术革新和产业变革中起着重要作用。我们要把区块链作为核心技术自主创新的重要突破口,明确主攻方向,加大投入力度,着力攻克一批关键核心技术,加快推动区块链技术和产业创新发展。

MUFG Innovation Hub

ブロックチェーンのビジネス事例~フィンテック以外での活用も着々と進行中

brave

You deserve a better Internet.
So we reimagined what a browser should be.
It begins with giving you back power. Get unmatched speed, security and privacy by blocking trackers. Earn rewards by opting into our privacy-respecting ads and help give publishers back their fair share of Internet revenue.

Wen Mao

(China is positioning itself as a global leader in precision medicine, the use of a person’s genetic information to diagnose and treat diseases.)
When it comes to understanding precision medicine China has an historical advantage because Chinese herbal medicine was always tailored to the individual. Now China is trying to apply this principle to many cutting edge technologies.

Nele Maria Palipea

Banking the unbanked of the world is one of the Holy Grails for blockchain technology and could help millions of people around the globe reach financial inclusion.
However, it may come as a surprise to many that this is not just a third-world problem or that it doesn’t only affect individuals. A whole industry in the United States is currently operating completely unbanked and cryptocurrencies could save the day.

Marius Kramer

Some 5 real-world usage of the blockchain that are already being tested:

  • A completely decentralized internet, where ISPs aren’t need anymore. This is what Skycoin does with Skywire. They will soon provide their custom built 1Gbps antennas for $100, which have a range of 10 miles and provide high speed internet to 7,000 people and with their mesh network on top probably 20,000 people. You only need 2,000 antennas per European country to cover the whole continent and the data is stored on Skyminers.
  • Decentralized Storage. This is directly competing with Google Drive and Dropbox.
  • An near infinitely scalable and near infinitely decentralized payment processor. This will replace all banks, ALL banks. IOTA, Skycoin and Nano are that, it only needs to be seen which one can get to adoption the quickest.
  • Security Identification, so that you don’t show your passport when traveling anymore, because security identification is now all handled by the block chain (Civic, THEKEY).
  • Voting, so that it doesn’t happy through intransparent and insecure voting machines, but through the blockchain (DistrictXo)

Robert Hackett

7 ways to win the quantum race

  • Superconducting uses an electrical current, flowing through special semiconductor chips cooled to near absolute zero, to produce computational “qubits.” Google, IBM, and Intel are pursuing this approach, which has so far been the front-runner.
  • Ion trap relies on charged atoms that are manipulated by lasers in a vacuum, which helps to reduce noisy interference that can contribute to errors. Industrial giant Honeywell is betting on this technique. So is IonQ, a startup with backing from Alphabet.
  • Neutral Atom Similar to the ion-trap method, except it uses, you guessed it, neutral atoms. Physicist Mikhail Lukin’s lab at Harvard is a pioneer.
  • Annealing designed to find the lowest-energy (and therefore speediest) solutions to math problems. Canadian firm D-Wave has sold multimillion-dollar machines based on the idea to Google and NASA. They’re fast, but skeptics question whether they qualify as “quantum.”
  • Silicon spin uses single electrons trapped in transistors. Intel is hedging its bets between the more mature superconducting qubits and this younger, equally semiconductor-friendly method.
  • Topological uses exotic, highly stable quasi-particles called “anyons.” Microsoft deems this unproven moonshot as the best candidate in the long run, though the company has yet to produce a single one.
  • Photonics uses light particles sent through special silicon chips. The particles interact with one another very little (good), but can scatter and disappear (bad). Three-year-old stealth startup Psi Quantum is tinkering away on this idea.

Jeremy Kahn

Among the most anticipated uses of quantum computers is the ability to create new chemicals, like catalysts for producing nitrogen-based fertilizers or for use in cells in higher-powered batteries. Quantum computing could also be used to crack most commonly used forms of digital encryption. It may one day also be used to streamline logistics and delivery operations, as well as speeding up machine learning applications.

Edwin Pednault, John Gunnels, Dmitri Maslov, Jay Gambetta

The concept of “quantum supremacy” showcases the resources unique to quantum computers, such as direct access to entanglement and superposition. However, classical computers have resources of their own such as a hierarchy of memories and high-precision computations in hardware, various software assets, and a vast knowledge base of algorithms, and it is important to leverage all such capabilities when comparing quantum to classical.

エリーパワー

当社の蓄電システム全てに搭載している「大型リチウムイオン電池セル」は、全て国内自社工場で生産。
正極材には安全性に優れた「オリビン型リン酸鉄リチウム」を採用。大型リチウムイオン電池として、世界で初めて国際的認証機関TÜV Rheinland リンクアイコン(テュフ ラインランド)の製品安全検査に合格しました。
万一の電池管理装置(BMU)の機能喪失に備え、電池セル単体の安全性確保が最重要と考え、釘刺し(内部短絡)・圧壊・過充電しても、熱暴走のリスクがなく発火しない、安全性を実現した電池を開発・製造しています。
また、10年繰り返し充放電を行っても(約12,000回)電池容量保持率80.1%という長寿命を実現。

Preferred Networks(PFN)

Motivation-Driven (熱意を元に): PFNの組織文化を表す上で欠かすことができないのは、メンバーのモチベーション主導である、ということです。モチベーションがある(つまり”熱中している”)ということは、真剣に成果と向き合っている、ということを意味します。プロジェクトの成果に意義を見出し、強いモチベーションがあれば、私たちはそれぞれのチームのメンバーの成果にも貢献しようとします。これはチームワークで成果を出す、ということとも同義です。このカルチャーがあるからこそ、私たちは非常にフラットで、フレキシブル、かつ高いパフォーマンスを誇る組織であり続けられるのです。
Learn or Die (死ぬ気で学べ): PFNのメンバーは全員、学ぶことに非常に貪欲です。PFNが挑戦する分野は変化の大きな分野であり、その中で私たちが最先端であり続ける為には、学ぶことが唯一の方法です。私たちは一つのアイデアや、一つの技術、一つのドメインに固執しません。たとえば、PFNのソフトウェアエンジニアは、ハードウェアで新しいチャレンジをすることを望み、ハードウェアのリサーチャーはHCIデザインに自分の分野を切り替えることにわくわくします。その結果、PFNは多様なバックグラウンドを持つメンバーによって構成される、真の学習組織になるのです。
Proud, but Humble (誇りを持って、しかし謙虚に): PFNはテクノロジーをコアとする会社です。私たちは、自分たちの成果に挑戦し続けます。そうすることで、最高の人材を魅了し、仲間を増やし続けます。同時に私たちは、何が自分たちでは実現できないか、ということについても正しい理解を持っています。世の中に知らない事象や技術があることを認識し、それだからこそ、多様な専門分野を持つメンバーのアイデアを最大限にリスペクトできるのです。
Boldly Do What No One Has Done Before (誰もしたことがないことを大胆に為せ): より良い未来を描いて、技術で世界を変える ー 新しいソフトウェアやハードウェア、新しいサービスやビジネスの変革、これまでにない市場の創出に私たちは挑戦します。「PFNにしかできないこと」をやることが、社会における私たちの使命だと考えます。

WIPO

Despite the dominance of companies in AI, universities and public research organizations play a leading role in inventions in selected AI fields such as distributed AI, some machine learning techniques and neuroscience/neurorobotics.
Chinese organizations make up 17 of the top 20 academic players in AI patenting as well as 10 of the top 20 in AI-related scientific publications. Chinese organizations are particularly strong in the emerging technique of deep learning. The leading public research organization applicant is the Chinese Academy of Sciences (CAS), with over 2,500 patent families and over 20,000 scientific papers published on AI. Moreover, CAS has the largest deep learning portfolio (235 patent families). Chinese organizations are consolidating their lead, with patent filings having grown on average by more than 20 percent per year from 2013 to 2016, matching or beating the growth rates of organizations from most other countries.

Сергей Чемезов


Этот комплекс – это шаг к абсолютно новому ведению боевых действий. Мы уверенно держимся в первых рядах среди стран-производителей такого рода вооружений. Высокоточный беспилотный снаряд летит до 30 минут со скоростью 130 км в час. Заряд на данном комплексе доставляется к цели вне зависимости от ее скрытности и рельефа местности – как малых, так и на больших высотах. Это очень точное и максимально эффективное оружие, с которым очень трудно бороться с помощью традиционных средств ПВО.



伊藤恵理

最近では、TEDやTEDxといったトークショーで、科学技術者のアイデアをスタイリッシュに世界に発信できる機会も増えました。また、STEAMが誕生したりして、科学を伝えるコミュニケーションの大きな進歩を嫡しく思っています。
その反面、科学技術や社会実装の仕組みが理解されないまま、一部でイメージばかりが先行する状況に不安を感じるようにもなりました。AI、ロボット、自動運転車、ドローン、シンギュラリティなどについて、多くの専門家が、一般社会の捉え方とのギャップに違和感を覚えています。
科学技術の発展に伴って、豊かな未来を築くためには、文系・理系の壁を超え、時代に合った正しい科学リテラシーを身につける必要があります。

Devin Coldewey

The planned Robot Science Museum in Seoul will have a humdinger of a first exhibition: its own robotic construction. It’s very much a publicity stunt, though a fun one — but who knows? Perhaps robots putting buildings together won’t be so uncommon in the next few years, in which case Korea will just be an early adopter.

串間充崇

イエバエからは植物用の肥料と動物用の飼料を製造することができます。イエバエの幼虫の排泄物をペレット化したものが肥料に、幼虫を乾燥させたものが動物性タンパク質飼料になります。この肥料や飼料の効果は、わかりやすくいえば栄養が豊富なこと。例えばイエバエでつくった餌を食べた魚は、通常の餌で育てるより約4割も大きく育ちます。つまり、餌の量を半分くらいに減らしても、いままでと同じ大きさの食用魚を提供できるわけです。また、最高級飼料よりも魚たちが好んで食べてくれます。肥料には、農作物の収穫量を増やすほか、病原菌を抑制してくれる働きがあります。
さらに注目すべきは、「食料残渣(食品製造や外食産業でうまれる余剰物)」と「畜糞(家畜の排泄物)」を処理できることです。いまは食料残渣の多くが焼却処理されるほか、畜糞は日本だけでも年間8,000万トンが排出されており、現在は広大な土地で2〜3カ月かけて微生物によって分解されています。しかもこの処理でメタンガスなどの有害な発酵ガスが発生します。ところがイエバエの幼虫は、これらを食べてくれます。彼らは畜糞の窒素分を吸収し、消化酵素がかかった土は肥料に変換し、そのあと土から出た幼虫は乾燥して飼料にします。つまり、これまで処理にコストがかかっていた廃棄物が原料になるため、お金をもらいながらイエバエを育てることができる。無から有をつくるのではなく、マイナスだったものからプラスを生み出すことができるんです。
これにより、化学物質に頼らなくても、これまで不要とされてきた畜糞で動物や植物を育てることができる。イエバエの技術をうまく利用できれば、完全に自然な食物連鎖での食糧生産も実現するはずです。

INCOMPLETE++

Excelでソートした時に、見た目は同じ文字列が、なぜか上下に分かれてしまうことがある。
これは、Excelが内部で「読み仮名」をデータとして持っているせい。
ExcelはIMEで変換する前の入力を覚えていて、その読み仮名を基準にソートしている。
(右記の例)1・2の「醤油ラーメン」は セルに「しょうゆらーめん」と入力して変換したもの、7・8の「醤油ラーメン」は他のアプリからコピペしたもの。コピペしたものは読み仮名のデータを持たないので、末尾に回されてしまう。

パソコンハードウェア初心者の館

РБК

По словам Эллы Памфиловой, около двух часов ночи сайт ЦИК подвергся DDOS-атаке. Ранее о кибератаках на российские сайты, в том числе ведомств, сообщали в «Ростелекоме» и Минкомсвязи.

Wikipédia

Un compteur communicant est un compteur disposant de technologies dites AMR (Automated Meter Reading) qui mesure de manière détaillée et précise, et éventuellement en temps réel, une consommation d’électricité, d’eau ou de gaz. La transmission des données s’effectue par ondes radio ou par courants porteurs en ligne (CPL) au gestionnaire du réseau de distribution chargé du comptage.
Les compteurs communicants servent à produire des factures sur la consommation réelle, à repérer des gaspillages, des pertes en ligne ou les postes qui coûtent le plus au client. Ils peuvent éventuellement l’informer de microcoupures ou de pertes des réseaux électriques.
Si le compteur est en outre « programmable à distance » et équipé d’un appareil de coupure à distance, il est dit « AMM » (Advanced Meter Management). Ces fonctions sont à la base de l’évolution des réseaux (d’électricité, d’eau ou de gaz) vers les « réseaux intelligents ».

Kristin Burnham

Imagine sitting in your car in a drive-through, just after ordering a cup of coffee. As you wait for the barista to make your drink, a stranger opens your passenger door, reaches for the gas pedal, and floors it. Your car is burning gas quickly and could be sustaining damage to its engine.
Now imagine that the car is your computer, and the stranger is code running in your Web browser.
Congratulations, you’re a victim of cryptojacking, a relatively new method of mining cryptocurrency that involves harvesting an external device’s processing and electrical power to perform transaction-validating cryptographic calculations. As cryptojackers leech power from and compromise site visitors’ hardware, they line their pockets with portions of the bitcoin, litecoin, monero, ethereum, and other cryptocurrencies they mine.

Boeing

The Boeing EA-18G Growler is an American carrier-based electronic warfare aircraft. The Growler’s electronic warfare capability is primarily provided by Northrop Grumman.
The added electronics include AN/ALQ-218 wideband receivers on the wingtips and ALQ-99 high and low-band tactical jamming pods. The ALQ-218 combined with the ALQ-99 form a full spectrum electronic warfare suite that is able to provide detection and jamming against all known surface-to-air threats.

FUJITSU

モバイルネットワーク

  • 1G:第1世代(アナログ無線、アナログ携帯電話)
  • 2G:第2世代(データ通信、デジタル携帯電話)
  • 3G:第3世代(脱地域限定、世界標準)
  • 4G:第4世代(高速化、スマートフォン)
  • 5G:第5世代(すべての端末・アプリケーション)

John Leyden, Chris Williams

A fundamental design flaw in Intel’s processor chips has forced a significant redesign of the Linux and Windows kernels to defang the chip-level security bug.
Programmers are scrambling to overhaul the open-source Linux kernel’s virtual memory system. Meanwhile, Microsoft is expected to publicly introduce the necessary changes to its Windows operating system in an upcoming Patch Tuesday: these changes were seeded to beta testers running fast-ring Windows Insider builds in November and December.
Crucially, these updates to both Linux and Windows will incur a performance hit on Intel products. The effects are still being benchmarked, however we’re looking at a ballpark figure of five to 30 per cent slow down, depending on the task and the processor model. More recent Intel chips have features – such as PCID – to reduce the performance hit. Your mileage may vary.

Morgane Tual

L’être humain est-il menacé par la technologie ?
La machine risque-t-elle de le dominer ?
Fantasmes ou réalité ?
L’emploi menacé ?
Des données biaisées ?
Vers un « piratage » de l’esprit humain ?
Interdire les armes autonomes ?
Tous surveillés ?
Comment protéger les données personnelles ?
Expliquer l’inexplicable ?
Responsables mais pas coupables ?

QNNcloud

Problems involving combinatorial and continuous optimization are ubiquitous in our modern life. Classic examples include lead compound optimization in the development of medicine, frequency band and/or transmission power optimization in wireless communications, sparse coding for compressed sensing, Boltzmann sampling in machine learning, portfolio optimization in Fin Tech, and many others. Most of those problems belong to the non-deterministic polynomial (NP), NP-complete, and NP-hard classes in complexity theory and require exponential resources as the problem size increases. The QNN exploits quantum parallel searching at below OPO threshold, collective symmetry breaking at OPO threshold, and exponential probability amplification of the solution state at above OPO threshold to address this limitation.

Greg Nichols

AI is spreading to the enterprise at a phenomenal rate.
According to a global survey of 260 large organizations, a data and analytics company, 80 percent of enterprises are investing in AI and one in three “believe their company will need to invest more over the next 36 months to keep pace with competitors.”
Let’s get this out of the way: What is AI?
Like “Big Data,” it’s a buzz phrase and technology category that’s at once alluring and elusive. In general, enterprise AI includes things like machine and deep learning, voice recognition and response, Robotic Process Automation (RPA), automated communications and reporting, predictive analytics, and recommendation engines.
If you’re a purist, you’ll recognize that a more accurate description for most of these technologies would be software automation. But that’s less fun to throw around at parties.
Big Data is distinct from AI, but the Big Data revolution that started a few years back has enabled many of the technologies we’re calling AI.
If you’re positioned to drive adoption and deployment of any of these technologies, which many IT professionals are, you’re sitting on a huge opportunity, and potentially a leap into the C-suite.