貧困は人格的な欠陥が原因ではない(TED: Rutger Bregman)

Poverty isn’t a lack of character; it’s a lack of cash | Rutger Bregman

オランダ人歴史学者で、ユニバーサル・ベーシックインカム(UBI)支持者のルトガー・ブレグマン(Rutger Bregman)氏は、TED Talkで「貧困は人格の欠陥によるものではありません。貧困は現金の欠如によるものなのです。」と締めくくり、1,000人を超える観客から大喝采を浴びました。

「貧困層は不健康な食事をし、貯蓄が少なく、薬物をより頻繁に使用する傾向にある。なぜなら、基本的な欲求が満たされていないからだ」と述べ、「貧困は人格的な欠陥が原因ではなく、現金の欠如によるもの」と語ります。

ブレグマンは講演で、UBIのシステムをつくることは、これらの欲求を満たすのに一番手っ取り早くて簡単な方法であると述べています。

隷属なき道 AIとの競争に勝つベーシックインカムと一日三時間労働 / ルトガー・ブレグマン (著), 野中香方子 (翻訳)

また、Amazonでベストセラー(カテゴリ)となっているなど、ブレグマン氏の著作「隷属なき道」も話題になっています。興味深い本です(^^)

いま「人間がAIとロボットとの競争に負けつつあること」、その結果「中流」は崩壊し「貧富の差は有史上もっとも広がりつつある」としています。
ブレグマン氏は、それに対する処方箋は、人々にただでお金を配ること、1日の労働時間を3時間にすること、そして国境線を開放することである。それこそが、機械への「隷属なき道」となるとしています。

現在、世界各国のユニバーサル・ベーシックインカム(UBI)については、フィンランド、ケニア、カリフォルニア州オークランドなどで実験が行われています。
2017年の後半にはオランダとカナダで新たな試みがスタートする予定です。ブレグマン氏によると、すでに手段や研究結果、ニーズはそろっていて、あとは実行に移すのみだということです。

Googleの機械学習(AI)を自動で最適設計する AutoML

AutoML(Auto Machine Learning)/ Google #IO17

いままで目的に合った機械学習(AI)プログラムの開発をするためには、多くの専門ソフトウェア技術者による最適なアルゴリズムの設計とコーディングが必要でした。

Googleでは、いま AutoML(Auto Machine Learning)という機械学習プログラムの最適設計アプローチを進めています。この AutoMLが自動的に機械学習プログラムを生み出し、専門ソフトウェア技術者がいらなくなるのではと話題になっているようです(^^)

すでに、言語や画像認識を学習するための最適な機械学習プログラムの設計を、AutoMLで探索する研究やテストを進めています。その結果、画像認識分野では、AutoMLを使用した設計が専門家たちのそれに匹敵するレベルとなり、言語翻訳では専門家を完全に凌駕するパフォーマンスを見せているそうです。

AutoMLは、Google I/Oで発表されたGoogle Lens(グーグルレンズ)などのアプリを含む、特定の業務を実行する機械学習プログラムの開発に活用されています。

さらに、AutoMLにより機械学習プログラムを作る過程を何千回も繰り返してきた結果、認識機能が強化され予期しない変数が補完されるなど、新たな学習効果も生まれているそうです。

Googleのサンダー・ピチャイCEOは、AutoMLの商用化の時期を問う質問に「今後5年ほどで、コーディングやコンピュータ言語を全く知らなくても、自分の目的に合わせた機械学習プログラムを設計することができるようになる」と見通したということです(^^)