Bitcoinがデジタル通貨の基軸になる近未来社会 その前兆とBlockchainとAIの到来は創造の転換から始まる
モーガン・クリーク・キャピタル社のCEOであるマーク・ユスコ氏がBitcoinを大絶賛している。
Amazonに投資をしても大きなリターンは望めないが、Bitcoinはデジタルで出来たゴールド投資になるだろう。
その使い道はデジタル通貨のゴールドの位置になるだろう。
ゴールドとデジタル通貨だ。
デジタル通貨はこれから誰でも発行できるだろう。
デジタル通貨が増えるほど、その価値をデジタル的に保護する必要がある。
そこでBitcoinをゴールドとして認知する。
デジタル通貨のゴールドの地位だから、デジタル社会の中で基軸通貨になる。
Bitcoin相場が低価格になって安定したところで、この取組は始まるだろう。
Bitcoinの人気、オリジナル性、始まり、先見性、圧倒的な地位は他のデジタル通貨の新奇性を遥かに凌ぐ価値を創造しているはずだ。
さて文字数を多くすると、世界情勢を紹介できないのでパッとビジネス環境の変化を示していく。
そしてサトシは2020年に向けて運気が上昇しているが、山羊座と天才オオカミの地位は一段と光を増して輝きを放つだろう。
この世界を独断と偏見で正しく司るサトシの知性は、どんな形でも、位置でも、立場でも他には類例がないくらいの成果を発揮する。
これは運命で決まっている。
Bitcoinを創設したサトシは、他の誰よりも強い運気を秘めている。
その覇気はあらゆる業界の壁を乗り越えて、見渡す限りの世界を一新するだろう。
サトシがこの世界を光で満たす。
Oracleが誇ってきたRDBが崩壊の兆しだ。
そしてJAVAもいずれは、他の言語に代替される可能性がある。
Oracle認定資格者の受験も減少している。
職場にOracle技術者がいない現状だ。
マルチクラウド、Kubernetes、コンテナの中でOracleが果たす役割はオンプレミス時代のノウハウを活かすことだろう。
それは今しかない。
Googleの副社長がPanasonicに転籍したところで、どういった傾向にあるのか知るべきだ。
OracleはBlockchainを磨いて、AI技術を手に入れる必要がある。
Oracleに足りないのはAIだ。
特定の分野に得意なところから複数のデータを取得することで、プラットフォーマーに対抗しようというオムロンなどの日本勢。
単語の意味を個別に識別していったGoogle。
今思ったけど、Googleの会社名も666だった。
AIは文脈を理解し、ラベリングで選別し、単語を判断し、3次元の中のモノを判別し、画像の中の文字を読み取り、敵対生成で学習を早め、匂い、音、感性と続いて最終的には量子力学から得られるアルゴリズムに行き着くだろう。
過去は機械と動力がメインだったから、その機械を動かすプログラムを自動化する0と1の2進数の世界で良かった。
しかし機械はあまり賢くなかったから、人間が命令しないと何も出来ない。
だから機械のプログラムを中止して人間をプログラムする方向にしたら、脳と神経の研究を自動プログラミングに応用するようになった。
今後のAIはコストを最小限にするために、他の技術と組み合わせて開発が応用される。
中でも真偽を識別する為に、画像や映像処理が急がれる。
貿易赤字を挽回したところだが、韓国のSamsungにiPhoneが売上で負けることは許されない。
そして韓国にある在韓米軍を撤退させるには、まずは中国よりも韓国を何とかする方が得策だ。
ただどう考えても中国経済は需要を満たすことを優先するべきで、対米輸出よりも内需と環境保護を優先する方が得策だ。
いずれはAppleも従う他はないだろう。
AppleがサプライヤーチェーンをBlockchainを利用し、マルチクラウド上でコントロールすることだ。
アメリカ国内でアップル製品の組立てをして初めて、ファブレス化の成功だろう。
世の中の仕組みはAppleがGAFAに加わっているところで、推して知るべしだ。
Appleが中国に進出してスマホ事業を広めることで、中国は急速にITの利用が深まった。
そのAppleの影響が他のGAFAに利益を生み出しているし、実際にMicrosoftの最近の心変わりと変化は目覚ましいものがある。
安さを感じさせない良いものを提供しているHuawei。
今後も中国からスマホが、世界に飛び出していく。
ジャック・マーが今後20年間は米中貿易戦争は続くと言っている。
その通りだろう。
その間に世界の貿易構造は大きく変わる。
サトシとBitcoinが世界を牛耳るだろう。
先輩たちを押しのけてBitcoin勢力、そしてBlockchain勢力が怒涛の攻撃を仕掛けて、瞬く間に地上の富を席巻していくだろう。
サトシは米中をも翻弄して先を読んでいく。
そこに集中しているサトシに死角はない。
GAFA+M、日本企業群は、サトシに合わせて行動を取りなさい。
韓国の経済が失速している。
実際に中国市場から締め出されているのが痛い。
半導体、電子パーツの出荷も減っているし、株価が安い。
最低賃金を上げて、高齢者を優遇していると言うが、年功序列を優先しているのだろうか。
余計に若者の雇用が減り、定年退職まで働く人が増えるだろう。
もう韓国流の経営、雇用、働き方は要らない。
韓国のすべての文化を日本から放り出すタイミングだ。
サトシは若手もベテランも同じ賃金で働き、功績に置いて報酬が変わるべきと考えている。
結果で決定することが大切だ。
年功序列はどこの国に行っても、どの時代でも無くならない。
PayPalは利用方法が面倒くさい。
結果的に地球の裏側、銀行口座を持っていない人、関連企業とは違うカードは使えないなど、しの利用の種類に問題がある。
デジタル通貨の考え方はその使い方をシンプルにするために、他の面で苦労する方法になる。
一般的な金融とはまったく概念が違う。
AIの世界的権威ジェフリー・ヒントンの説明。
AIは何故判断できるのか分からない。
一応は機能している。
ニューロンの動きをモデルにして脳の模倣をしたディープラーニングを作成したけど、そのアルゴリズムの正体はまだ判明していない。
そして眠っている間の人間の夢の記憶がないことは、学習を逆転して行っているなどと言っている。
また以前はディープラーニングを否定していた学者が、今では専門家として資金を集めていることに腹が立つという。
脳みたいなコンピュータはずっと昔から構想があって、初めて言い出したのがチューリングらしい。
ジェフリー・ヒントンは明確にこの世界はCGだと言っている。
ラベリングをした教師ありではないとディープラーニングは紐付けが難しいのに、自分がラベリングは不要と考えていることで悪者扱いされていると言っている。
CGの世界であるディープラーニングは、その中に判明していないアルゴリズムがあるという。
大凡は分かった。
ラベルは必要だろう。
現実的には必要で紐付けをAIが出来るなら、ラベルは要らない。
ラベルを付けることで分類して、余計な情報を減らすことが出来る。
現状のコンピュータではリソースは限られるし、通信速度も遅い、情報量も少ないのだ。
人間がモノを認識できるのは、環境、人、モノ、生きているすべてにヒントがあるからだ。
ただ人間はコンピュータと違って、瞬時に判断できる数、量、質のレベルが低い。
1分間に処理する数が多いと、間違う可能性が高い。
だから間違えないように1個ずつ丁寧に行う。
環境が違う、平常心ではない、いきなり話しかけられた、複数の事をやろうとしたなど、いつもと違う状態だと間違えやすい。
情報を処理する過程で一定の量や質を超えると、人間は見えなくなる。
遠くは見えない、近くは見える。
ならば意識があって何かを考えている時、何かを話している時、何か仕事をしている時も、人間は見えない、分からない、知らないことがあって、それで生きていると定義づけ出来る。
他人と一緒にゲームやスポーツをしている時も、相手と自分では見えているもの、考えているものがまったく違う。
その中で共感できるものがあると、途端に好き同士になる。
その好きも時間が経過して、距離がはなれると途端に見えなくなってしまって嫌いになる。
同じことをやっているのに意見が違うのは、備わっているアルゴリズムが違うからだ。
そのアルゴリズムは感性だろう。
繋がり、ヒント、結びつきを辿ることで目に見えないものが見えて、次々ときっかけを見つけていくことが出来る。
アルゴリズムを解決するには社会で起こる事象を結果として、あらゆる場所にセンサーを取り付け、エッジコンピュータを設置してデータの送受信を行い、人間の思考をビッグデータ化してラベリングしていくことで解けるのではないだろうか？
その時に存在するのは、AIを超えた量子コンピュータだろう。
AIが粒子なら、量子コンピュータは波だ。
もちろん自然環境も粒子でできているし、電磁波を発するものはすべてが仮想現実社会のデータとしてアルゴリズムに関係する。
最終的には唯一神と多神教、硬いと柔らかい、細いと太い、長いと短い、重いと軽い、多いと少ないなどの数値や環境を紐つけて、人間は物事を察しているのだろう。
人によって感性が違うし、影響力が違う。
紐付けるパワーも格段に違う。
現行のAIはそういった意味では子供にも満たない。
どちらにしてもCG世界の中でアルゴリズムは、どうやって機能しているのかを発見しないといけない。
以前から考えていたのはAIそのもののモデルが間違っている場合と、もっとプログラムに推論をもたせることと、紐付けを伸ばすには飛躍が必要ということだ。
1から10をすべて知る必要はない。
寧ろ0を知って原理を覚えるべきだ。
0はすべてにおいて無いからだ。
無いという発想はすべての有に繋がるだろう。
アルゴリズムにしても1つの絶対的な法則が見つかったら、人間の子供くらいの性能は発揮できるだろう。
そこで考えられたのが3次元AIだ。
最小と最大のデータを測定したら、途中の数値は測定しない。
そして3次元にするためには、現実社会の事象を予測して再現するためにエラーを加える。
AI予測を確実にするために複雑な計算をしているが、時間がかかりすぎて人間のような代物ではない。
要するに人間のように思考して、説明して、直感を持てるようにはならない。
パラメータを増やすことで精度を高める現行のAIは、人間が近くできない精度だ。
これでは推測ではないし、今後の予測ができるAIは実現ができない。
したがって3次元AIが求められている。
ラベリングのない教師なしディープラーニングはいつ完成するだろうか？
ニューロンだけを測定するよりも、社会の動きと連動してニューロンを測定したら、紐付けという面ではバリエーションが豊富になる。
その意味では変数の役割を改めて、事象として経験させることが必要ではないだろうか？
