世界的エンジニアも感嘆。テスラが進歩させる「完全自動運転」の技術 - まぐまぐニュース！
8月末、テスラの完全自動運転システム「FSD（Full Self Driving）」の最新バージョンV12搭載車の運転席に座り、公道を走る動画を配信したイーロン・マスク氏。その実力はいかほどのものなのでしょうか。今回のメルマガ『週刊 Life is beautiful』ではWindows95を設計した日本人として知られる中島聡さんが、FSDの最新バージョンが従来のもと根本的に異なるポイントを解説。さらにこのV12をきっかけに、「人間よりも安全な運転をする自動運転車」の開発が一気に進歩する可能性を指摘しています。 プロフィール：中島聡（なかじま・さとし） ブロガー／起業家／ソフトウェア・エンジニア、工学修士（早稲田大学）／MBA（ワシントン大学）。NTT通信研究所／マイクロソフト日本法人／マイクロソフト本社勤務後、ソフトウェアベンチャーUIEvolution Inc.を米国シアトルで起業。現
Software 2.0とその社会的課題 - Preferred Networks Research & Development
本稿は、自動車技術会誌「自動車技術」Vol.75 No.4（2021年4月1日発行）への著者の寄稿を、自動車技術会の許諾を得て転載したものです。 1. Software 2.0 深層学習が目覚ましい発展を遂げて、画像認識や音声認識などの人工知能の分野で新しい応用分野を切り開いている。一方で、人工知能というよりも、新しいプログラミングパラダイムとして深層学習に注目している人たちがいる。テスラ社の人工知能およびオートパイロット部門のディレクタであるAndrej Karpathy は、2017 年11 月に書いたブログの中で、「ニューラルネットワークは新しい識別器というだけではない。われわれがソフトウェアを開発するためのまったく新しい方法なのだ」と述べている(1)。これを彼はSoftware 2.0と呼んでいる。 1940 年代にストアードプログラム方式の電子計算機が発明されて以来、ソフトウェア
誰もが「機械学習」を使うようになる世界と「Software 2.0」におけるプログラマーの役割とは？ | 東京エレクトロンデバイス
誰もが「機械学習」を使うようになる世界と「Software 2.0」におけるプログラマーの役割とは？ | 東京エレクトロンデバイス 誰もが「機械学習」を使うようになる世界と「Software 2.0」におけるプログラマーの役割とは？ 機械学習の進化は、これまでプログラマーがアルゴリズムで解決してきたような分野にも及んでおり、その領域はさらに広がっていくことが確実です。そのときプログラマーの役割はどう変わっていくのでしょうか。 アップルが2018年に発表した最新の「iPhone XS」には、同社が独自に開発したプロセッサ「A12 Bionic」が搭載されています。「Neural Engine」と呼ばれる、機械学習を高速に実行する機能が備えられており、アップルによるとその処理速度は1秒間に5兆回の演算を行えるとのことです。 アップル独自開発の「A12 Bionic」プロセッサには1秒間に5兆回
テスラのAI部門長が語る「Software 2.0」。ディープラーニングは従来のプログラミング領域を侵食し、プログラマの仕事は機械の教師やデータのキュレーションになる
テスラのAI部門長が語る「Software 2.0」。ディープラーニングは従来のプログラミング領域を侵食し、プログラマの仕事は機械の教師やデータのキュレーションになる プログラミング言語を用いて開発が行われる従来のソフトウェアを「Software 1.0」とすると、その次にやってくる「Software 2.0」はニューラルネットワークで構成され、プログラマの仕事はニューラルネットワークの学習に使うデータの収集などになっていくだろう。 テスラのAI部門長（Director of AI at Tesla）を務めるAndrej Karpathy氏が自身のブログのエントリ「Software 2.0」でそうした意見を記し、海外で話題になっています。 Andrej Karpathy氏は、スタンフォード大学で機械学習を学び（教師は現在GoogleでAIと機械学習のチーフサイエンティストであるFei-Fe
MLOpsのこれまでとこれから
MLOpsはSoftware2.0のためのDevOpsであり、顧客自身のデータから半自動で顧客体験を改善できるようにします。これまではMLOpsと既存のSoftware1.0のためのDevOpsは独立していましたが、組み合わせることでSoftware2.0の弱点である確率的な挙動を抑制しより安定したサービスを開発することが可能です。 DevOpsと並走するこれからのMLOpsを構築するための問題点と解決策を提示し、AWSがどのようにMLOpsの構築を支援できるのかをご説明します。
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
