２０１９年１２月
UNN20191201 先週の実績と今週の予定
20191208先週の実績と今週の予定
209012015先週の実績と今週の予定
UNN20191222 先週の実績と今週の予定
UNN20191229 先週の実績と今週の予定
Deep Learningの課題と欠陥
UNN20191207 Deep learning
Why do we need mathematical skills for this deep learning? We must make a judgement of output from a machine.
WE have big gaps between deep learning experts and management missing understanding of mathematics.
How do we submit the calculation method for deep learning without predicted result?
We may estimate economic trend by deep learning using quantum computer because its speed of calculation.
UNN20191209 AI
GOOGLE reduced their data center energy consumption by 40% using AI with AlphaGo technology and IOT.
GOOGLE data center case is a big impact for all industries to improve their efficiency relating not only energy but many kinds of capability.
How are companies and AI experts developing this technology into their business? Already start to do it?
UNN20191214IT revolution
Who can judge the accuracy of deep learning systems? Those systems are based on sophisticated mathematics calculation.
I studied DX report prepared by METI last year recognizing Japanese IT industry is lagging behind. So I decided to study Japanese IT current status.
Outsourcing business in China is shifting to southeast Asia and China is now focusing on AI business.
We are discussing AI capability within 5 years. Because without year limits we can discuss everything will be capable.
We do not need to code everything. Because lots of open source codings are available to create systems which you want.
Until last year we thought AI eliminates TAXI driver within a few years, but now this is impossible. So now we recognize AI is not almighty.
UNN20191221 IT revolution
In 19th century at the early stage of industrial revolution they have no growth of GDP. It means no productivity and efficiency in their society?
We need to doubt the results of deep learning system. Some adjustment is needed to get more accurate the prediction of business.
AI will make more income gap among rich and poor. Because this IT revolution will not generate more efficiency of business, but only give profits for IT titan.
TV will not be watched in near future and smartphone and social media will be more utilized by AI technology.
AI systems are different among every projects. So IBM and other titans are investing those systems for many industries and different type of objectives.
FAA asked Boing to stop the production of 737MAX airplane. They could not find problematic coding because of huge system.
UNN20191228yuva and ITrevolution
Yuva’s presentation for Mahathir of Malaysia
UNN20191204 NATO
NATOワトフォードサミットではやっかいな３人が主役だ。 厄介な同盟国。そしてお互い譲らない。
UNN20191207 孫子の兵法
兵は多きを益(えき)とするにあらざるなり。ただ武進(ぶしん)することなく、もって力を併(あわ)せて敵を料(はか)るに足らば、人を取らんのみ。
卒、未だ親附せざるに、而も之を罰すれば、則ち服せず。服せざれば則ち用い難きなり。卒、已に親附せるに、而も罰行われざれば、則ち用う可からざるなり。
令、素より行われ、以て其の民を教うれば、則ち民服す。令、素より行われず、以て其の民を教うれば、則ち民服せず。令の素より信なる者は、衆と相い得るなり。
UNN20191214孫子の兵法
孫子曰く、地形には、通(つう)なる者あり、挂(かい)なる者あり、支(し)なる者あり、隘(あい)なる者あり、険(けん)なる者あり、遠(えん)なる者あり。
もって往(ゆ)くべく、もって返り難(がた)きを挂(かい)という。挂(かい)なる形(けい)には、敵に備えなければ出(い)でてこれに勝ち、敵もし備(そな)えあらば出でて勝たず。
険(けん)なる形(けい)には、われまずこれに居らば、必ず高陽(こうよう)に居りてもって敵を待つ。もし敵まずこれに居らば、引きてこれを去りて従うことなかれ。
ゆえに兵には、走(そう)なるものあり、弛(し)なるものあり、陥(かん)なるものあり、崩(ほう)なるものあり、乱なるものあり、北(ほく)なるものあり。およそこの六者は、天地の災
将弱くして厳ならず、教道(きょうどう)も明かならずして、吏卒(りそつ)常なく、兵を陳(つらぬ)ること縦横なるを乱という。
自軍に絶対の勝算があるときには、たとえ主君が戦闘してはならないと命じても、ためらわず戦うべきだし、勝算がないときには、たとえ主君が戦闘せよと命じても
UNN20191218 Boing
ボーイングは737 MAXの戦略を間違えた?デニス マレンバーグは離れる時が来た。そして新たなアプローチをするため
中国の会計システムはいい加減ですね。申告用、社員用、経営者用と３つあって、使い分けています。ですから、中国企業を買収しようとするときはその企業の評価は
UNN20191221 孫子の兵法
ボーイングのMAXが２度も墜落したがその原因はソフトウェアにあるのだが、一年もかかって原因がわからない。それぼどシステムが膨大で、継ぎ接ぎ
これからの新しいIT開発は効率性ではなく、将来予測のシステムだ。Deep Learningと量子コンピュターだ。
これからはプログラミングは大手のIT企業が独占してしまい、我々は彼らの作ったシステムを数学と物理学を駆使して評価することになる。
こうしたAIの将来性に対して中国は2025製造というタイトルで２０１５年に全産業に対してAIを導入すると宣言したことは驚異的だ。
卒(そつ)を視(み)ること嬰児(えいじ)のごとし、ゆえにこれと深谿(しんけい)に赴(おもむ)くべし。卒(そつ)を視(み)ること愛子(あいし)のごとし、ゆえにこれとともに死すべし。
このセクションをビジネスに当てはめると自分と相手を知ることだけでなく、本社とか同業他社を視野に入れて、彼らの感覚からはみ出さないようにしなければならない