<p>以前通勤時間に電車内のテレビ画面に映る広告で印象に残るものがあり</p><p>ました。</p><br />
<p>その内容は、あのソフトバンクのPepperがアメリカのIBMが開発した<b>「</p><p>ワトソン」</b>と会話をしている、というものです。</p><br />
<p>「あぁそうか、近い将来はもうロボットとロボットが会話をして仕事を</p><p>進めていく光景も珍しくないのかもしれない、この発想はなかった」と</p><p>思わされました。</p><br />
<p>人間とロボットが会話する姿、というのは漫画やアニメなどでよく見る</p><p>風景です。最近ではソフトバンクのPepperが企業の販売業務や受付業務</p><p>もこなしたりしている程です。</p><br />
<p>ですが、<b>「ロボットとロボットが会話する」</b>というのは、自分の中には</p><p>なかった発想でした。</p><br />
<p>ロボットや人工知能の性能がもっと上がっていって、明確な自我を持つ</p><p>ようになったら人間のように会話したりコミュニケーションできるよう</p><p>になるのもおかしな話ではありません。</p><br />
<p>動物同士だって、独自のコミュニケーション方法があるわけです。そう</p><p>か、将来的にはそのようは世界もあり得るんだなと思わされました。</p><br />
<p>今回はこのことについて思うことを書いていってみます。</p>
<ul class="table-of-contents">
<li><a href="#ソフトバンクのPepperとIBMのワトソンとは">ソフトバンクのPepperとIBMのワトソンとは</a></li>
<li><a href="#AIとコグニティブコンピューティングの違い">AIとコグニティブ・コンピューティングの違い</a></li>
<li><a href="#大人の人工知能がワトソン子どもの人工知能がPepperといったイメージ">大人の人工知能が「ワトソン」、子どもの人工知能が「Pepper」といったイメージ</a></li>
<li><a href="#ロボットとロボットが会話をする時代というのはそう遠くない未来かもしれない">ロボットとロボットが会話をする時代というのは、そう遠くない未来かもしれない</a></li>
<li><a href="#Iot社会における機械同士のコミュニケーション">Iot社会における機械同士のコミュニケーション</a></li>
<li><a href="#あわせて読みたい">あわせて読みたい</a></li>
</ul>
<div class="section">
<h2 id="ソフトバンクのPepperとIBMのワトソンとは"><u><b>ソフトバンクのPepperとIBMのワトソンとは</b></u></h2>
<p>Pepperとは、ソフトバンクが開発した「感情エンジン」と「クラウドAI」</p><p>を搭載した世界初の感情認識パーソナルロボットです。</p><br />
<p>もう少し詳しい話や、最近の実用における状態は以下の過去記事を参照</p><p>していただければと思います。</p>
<ul>
<li><b><a href="http://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2016/11/01/105459">&#x6771;&#x4EAC;&#x99C5;&#x516B;&#x91CD;&#x6D32;&#x53E3;&#x306E;&#x30E4;&#x30DE;&#x30C0;&#x96FB;&#x6A5F;LABI &#x306B;&#x3044;&#x305F;&#x5916;&#x56FD;&#x8A9E;&#x5BFE;&#x5FDC;&#x306E;&#x30DA;&#x30C3;&#x30D1;&#x30FC;&#x306E;&#x9032;&#x51FA;&#x9818;&#x57DF;&#x304B;&#x3089;&#x8003;&#x3048;&#x308B;&#x5C06;&#x6765;&#x306E;&#x8CA9;&#x58F2;&#x696D;&#x52D9; - &#x77E5;&#x8B58;&#x306E;&#x5009;&#x5EAB;&#x306E;&#x6574;&#x7406;</a></b></li>
</ul>
<ul>
<li><b><a href="http://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2016/05/31/054740">NAOqi&#xFF08;&#x30CA;&#x30AA;&#x30AD;&#xFF09; OS&#x3092;&#x642D;&#x8F09;&#x3057;&#x305F;&#x611F;&#x60C5;&#x8A8D;&#x8B58;&#x30ED;&#x30DC;&#x30C3;&#x30C8;&#x30DA;&#x30C3;&#x30D1;&#x30FC;&#x306B;&#x6D3E;&#x9063;&#x4F1A;&#x793E;&#x306E;&#x53D7;&#x4ED8;&#x3067;&#x5BFE;&#x5FDC;&#x3057;&#x3066;&#x3082;&#x3089;&#x3063;&#x3066;&#x601D;&#x3046;&#x3053;&#x3068; - &#x77E5;&#x8B58;&#x306E;&#x5009;&#x5EAB;&#x306E;&#x6574;&#x7406;</a></b></li>
</ul><p><br />
IBMが開発したワトソンは、wikipediaによると質問応答システム・意思</p><p>決定支援システムとあり、明確に「人工知能」とは定義しておらず、『</p><p>コグニティブ・コンピューティング・システム（Cognitive Computing </p><p>System）』としています。</p><br />
<p>ちなみに、この「コグニティブ・コンピューティング」とは、「経験的</p><p>知識に基づき、コンピュータが自ら考え学習し、大量のデータを統合し、</p><p>分析できるシステム」という意味になります。</p><br />
<p>それって人工知能のことじゃないの？と思ったのですが、IBMにとって</p><p>ワトソンは人工知能という風には明確に認識はしていないようです。<br />
<br />
</p>
</div>
<div class="section">
<h2 id="AIとコグニティブコンピューティングの違い"><u><b>AIとコグニティブ・コンピューティングの違い</b></u></h2>
<p>Pepperとワトソンのことを調べていくうちにAIとコグニティブ・コンピ</p><p>ューティングの違いが何なのかわからなくなってきたので、ちょっと調</p><p>べてみました。</p><br />
<p>どうやら、AIとコグニティブ・コンピューティングとでは目指すゴール</p><p>に違いがあるようです。自分が調べた範囲では、</p><br />
<p>AIは、いかに人間の脳の仕組みを実現できるかに焦点を合わせています</p><p>が、コグニティブ・コンピューティングはAIの仕組みを利用し、いかに</p><p>人間の行動をサポートできるか、という点に焦点が当てられています。</p><br />
<p>コグニティブ・コンピューティングがAIよりも、もう一段高い視点から</p><p>物事を見ている、といったイメージかもしれませんね。<p style="text-align: left; font-size: 50%;">SPONSORED LINK</p><script async src="//pagead2.googlesyndication.com/pagead/js/adsbygoogle.js"></script></p>
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</div>
<div class="section">
<h2 id="大人の人工知能がワトソン子どもの人工知能がPepperといったイメージ"><u><b>大人の人工知能が「ワトソン」、子どもの人工知能が「Pepper」といったイメージ</b></u></h2>
<p>自分のブログでは以下のような過去記事を書いています。</p>
<ul>
<li><b><a href="http://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2015/11/08/174751">&#x97F3;&#x58F0;&#x8A8D;&#x8B58;&#x3084;&#x753B;&#x50CF;&#x8A8D;&#x8B58;&#x7B49;&#x306E;&#x5927;&#x4EBA;&#x306E;&#x4EBA;&#x5DE5;&#x77E5;&#x80FD;&#x3068;&#x52D5;&#x4F5C;&#x3084;&#x30E2;&#x30FC;&#x30B7;&#x30E7;&#x30F3;&#x7B49;&#x306E;&#x5B50;&#x3069;&#x3082;&#x306E;&#x4EBA;&#x5DE5;&#x77E5;&#x80FD;&#x3068;&#x3044;&#x3046;&#x5206;&#x985E; - &#x77E5;&#x8B58;&#x306E;&#x5009;&#x5EAB;&#x306E;&#x6574;&#x7406;</a></b></li>
</ul><p>過去記事に書いたように、人工知能には大きく2つに分けられるようです。</p><br />
<p>ひとつは、データの処理が得意な「大人の人工知能」</p><p>もうひとつは、物の動作が得意な「子どもの人工知能」</p><br />
<p>大人の人工知能に関しては、ビッグデータを豊富に持っているアメリカ</p><p>のGoogle、Amazonが先行していると言われています。</p><br />
<p>対して日本は製造業に強いと言われています。そのため現実の動作に関</p><p>するデータを集めやすく、子どもの人工知能の分野でチャンスがあると</p><p>のことです。</p><br />
<p>自分の中では、まだロボティクスやコグニティブといった分野に関して</p><p>深い知識はありません。ですが、</p><br />
<p>自分のイメージでは大人の人工知能を具現化したものがワトソン、そし</p><p>て子どもの人工知能を人間にとってわかりやすくつくられたものがPepper</p><p>なのではないかなと考えています。</p><br />
<p>既にソフトバンクとIBMはこの分野で提携しており、みずほ銀行はコール</p><p>センターで利用されているようです。</p><p><a href="http://robotstart.info/2016/09/29/mizuho-watson-yt.html">&#x307F;&#x305A;&#x307B;&#x9280;&#x884C;&#x306E;&#x30B3;&#x30FC;&#x30EB;&#x30BB;&#x30F3;&#x30BF;&#x30FC;&#x3067;&#x4EBA;&#x5DE5;&#x77E5;&#x80FD;&#x3092;&#x7A4D;&#x6975;&#x7684;&#x306B;&#x4F7F;&#x3063;&#x305F;&#x53D6;&#x308A;&#x7D44;&#x307F; Pepper&#x3068;IBM Watson&#x306E;&#x5C0E;&#x5165;&#x4E8B;&#x4F8B;&#x3092;&#x52D5;&#x753B;&#x3067;&#x516C;&#x958B; | &#x30ED;&#x30DC;&#x30B9;&#x30BF; - &#x30ED;&#x30DC;&#x30C3;&#x30C8;&#x60C5;&#x5831;WEB&#x30DE;&#x30AC;&#x30B8;&#x30F3;</a></p><br />
<p>コールセンターにワトソンをオペレーターの業務支援に利用することで、</p><p>業務を効率化し、その内容を学習するといった感じです。</p><br />
<p>そしてワトソンが学習した内容をPepperとの間で同期することで、Pepper</p><p>が実際の顧客対応に生かしていく、といった形です。</p><br />
<p>頭脳の分野ではワトソンが担当し、</p><p>動作の分野ではPepperが担当する</p><br />
<p>互いの強みを生かしているということかもしれないです。</p>
</div>
<div class="section">
<h2 id="ロボットとロボットが会話をする時代というのはそう遠くない未来かもしれない"><u><b>ロボットとロボットが会話をする時代というのは、そう遠くない未来かもしれない</b></u></h2>
<p>冒頭部分で、電車内のテレビ画面の中のPepperとワトソンが会話をして</p><p>いる姿を見ていて、「ほ～、将来はこんなこともできるようになるんだ</p><p>なぁ」と書きました。</p><br />
<p>ですが、今回の記事を書く上でいろいろ調べていた所、そのような未来</p><p>もそう遠くはないようです。それが以下の記事</p><p><a href="http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/news/16/101803031/102200136/">&#x30CB;&#x30E5;&#x30FC;&#x30B9; - &#x30D5;&#x30A1;&#x30CA;&#x30C3;&#x30AF;&#x53D6;&#x7DE0;&#x5F79;&#x3001;&#x300C;&#x6B21;&#x4E16;&#x4EE3;&#x306E;FIELD system&#x306F;&#x30ED;&#x30DC;&#x30C3;&#x30C8;&#x540C;&#x58EB;&#x306E;&#x4F1A;&#x8A71;&#x304C;&#x53EF;&#x80FD;&#x306B;&#x300D;&#xFF1A;ITpro</a></p><p><blockquote></p><p>FIELD systemは工場のロボット（生産用の機械や設備など）とクラウド</p><p>システムを連携することで、賢い動作の学習や、生産効率の向上を実現</p><p>できるのが特徴という。</p><br />
<p>稲葉氏はFIELD systemの次の段階として、ロボット同士が通信し合うこ</p><p>とで、協調制御や加工条件の即時調整といった機能の実現が図れるとし</p><p>た。</p><br />
<p>FIELD systemはロボットをクラウド上のシステムに接続し、AI（人工知</p><p>能）技術を適用することでロボットに動作を学習させてより良い制御を</p><p>実現したり、ロボットの状態を見える化したりする。</p><br />
<p>例えば、ロボットが人工知能によって自ら学習していく機能や、故障予</p><p>知・診断、遠隔監視、品質の担保が可能になる。</blockquote></p><p>もしかしてもう実現している！？</p><br />
<p>いや、自分が電車内で見たような、人間のようにロボット同士が会話す</p><p>る姿、というのはまだ先のようですが、電気信号レベルで機械同士がコ</p><p>ミュニケーションして学習しあっていく、というのはもう実用化されて</p><p>いるようですね。</p><br />
<p>色々な物事を知れば知るほど、自分の知らない所で進んでいるんだなぁ</p><p>と本当に感心します。<br />
<br />
</p>
</div>
<div class="section">
<h2 id="Iot社会における機械同士のコミュニケーション"><u><b>Iot社会における機械同士のコミュニケーション</b></u></h2>
<p>最近は「Iot」とかモノのインターネットという言葉が使われるように</p><p>なってきました。</p><br />
<p>Iotとはモノのインターネット（Internet of Things、IoT）と言われて</p><p>います。様々な「モノ（物）」がインターネットに接続され、情報交換</p><p>することにより相互に制御する仕組みです。Iot社会とは、それらが実</p><p>現した社会のことを指します。</p><br />
<p>実際にはモノにセンサーなどがつけられて、モノ同士の電気信号の相互</p><p>通信により、効果的に電力を利用するとか、人間から見ると現実的には</p><p>そのような形になるのでしょうが、</p><br />
<p>人工知能やロボット同士のコミュニケーションから連想したのは、Iot</p><p>社会というのは、まさに機械やロボット同士がコミュニケーションする</p><p>時代と言えるかもしれませんね。</p><br />
<p>この地球上に新たな種族が誕生するみたいな、自分の中ではそんなイメ</p><p>ージです。そういった中で今後人間がよりよく生きていけるようにする</p><p>ためには何が求められるのか。</p><br />
<p>ロボットや機械に対していかにコミュニケーションできるようになるか</p><p>がその中の一つになるかもしれません。<br />
<br />
</p>
</div>
<div class="section">
<h2 id="あわせて読みたい"><u><b>あわせて読みたい</b></u></h2>
<ul>
<li><b><a href="http://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2016/11/04/143445">&#x30DD;&#x30B9;&#x30C8;&#x8CC7;&#x672C;&#x4E3B;&#x7FA9;&#x793E;&#x4F1A;&#x306E;&#x5148;&#x306E;&#x77E5;&#x8B58;&#x793E;&#x4F1A;&#x3078;&#x306E;&#x79FB;&#x884C;&#x306F;&#x77E5;&#x8B58;&#x751F;&#x7523;&#x6027;&#x9769;&#x547D;&#x304C;&#x5FC5;&#x8981;&#x3067;&#x306F;&#x306A;&#x3044;&#x304B; - &#x77E5;&#x8B58;&#x306E;&#x5009;&#x5EAB;&#x306E;&#x6574;&#x7406;</a></b></li>
<li><b><a href="http://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2016/08/07/160458">ROT(Redundant(&#x5197;&#x9577;)Obsolete(&#x9673;&#x8150;)Trivial (&#x7121;&#x99C4;))&#x30C7;&#x30FC;&#x30BF;&#x3067;&#x3042;&#x308B;&#x30C0;&#x30FC;&#x30AF;&#x30C7;&#x30FC;&#x30BF;&#x306E;&#x5B58;&#x5728;&#x3068;&#x305D;&#x306E;&#x6709;&#x52B9;&#x6D3B;&#x7528;&#x306B;&#x3064;&#x3044;&#x3066; - &#x77E5;&#x8B58;&#x306E;&#x5009;&#x5EAB;&#x306E;&#x6574;&#x7406;</a></b></li>
<li><b><a href="http://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2016/06/04/105715">&#x30C8;&#x30E9;&#x30F3;&#x30B9;&#x30DC;&#x30FC;&#x30C0;&#x30FC;&#x793E;&#x4F1A;&#x306F;21&#x4E16;&#x7D00;&#x306E;&#x30D1;&#x30CE;&#x30D7;&#x30C6;&#x30A3;&#x30B3;&#x30F3;&#x3084;&#x30DE;&#x30C3;&#x30C1;&#x30F3;&#x30B0;&#x30E2;&#x30C7;&#x30EB;&#x3092;&#x53EF;&#x80FD;&#x306B;&#x3059;&#x308B; - &#x77E5;&#x8B58;&#x306E;&#x5009;&#x5EAB;&#x306E;&#x6574;&#x7406;</a></b></li>
<li><b><a href="http://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2016/03/12/104145">&#x3082;&#x3057;&#x6599;&#x7406;&#x30ED;&#x30DC;&#x30C3;&#x30C8;&#x304C;&#x6599;&#x7406;&#x30C7;&#x30FC;&#x30BF;&#x3092;&#x30ED;&#x30DC;&#x30C3;&#x30C8;&#x540C;&#x58EB;&#x3067;&#x30B7;&#x30A7;&#x30A2;&#x3057;&#x3066;&#x81EA;&#x5F8B;&#x7684;&#x306B;&#x5B66;&#x7FD2;&#x3067;&#x304D;&#x305F;&#x3089; - &#x77E5;&#x8B58;&#x306E;&#x5009;&#x5EAB;&#x306E;&#x6574;&#x7406;</a></b></li>
<li><b><a href="http://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2016/03/11/061118">&#x6599;&#x7406;&#x30ED;&#x30DC;&#x30C3;&#x30C8;&#x306E;&#x30E2;&#x30FC;&#x30EA;&#x30FC;&#xFF08;Moley&#xFF09;&#x3067;&#x500B;&#x4EBA;&#x306E;&#x751F;&#x6D3B;&#x3084;&#x98DF;&#x7523;&#x696D;&#x304C;&#x3069;&#x3046;&#x5909;&#x308F;&#x308B;&#x306E;&#x304B;&#x2501;&#x30B7;&#x30A7;&#x30A2;&#x306B;&#x3088;&#x308B;&#x7A2E;&#x985E;&#x306E;&#x5236;&#x9650;&#x304B;&#x3089;&#x306E;&#x89E3;&#x653E; - &#x77E5;&#x8B58;&#x306E;&#x5009;&#x5EAB;&#x306E;&#x6574;&#x7406;</a></b></li>
<li><b><a href="http://www.chishikinosoukonoseiri.com/entry/2015/05/16/051126">&#x7B2C;4&#x6B21;&#x7523;&#x696D;&#x9769;&#x547D;&#x306B;&#x3088;&#x308B;&#x8003;&#x3048;&#x308B;&#x5DE5;&#x5834;&#x3067;&#x30DE;&#x30B9;&#x30AB;&#x30B9;&#x30BF;&#x30DE;&#x30A4;&#x30BC;&#x30FC;&#x30B7;&#x30E7;&#x30F3;&#x304C;&#x5B9F;&#x73FE;&#x3059;&#x308B; - &#x77E5;&#x8B58;&#x306E;&#x5009;&#x5EAB;&#x306E;&#x6574;&#x7406;</a></b></li>
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