機械学習が進展して行けば、従来専門家と呼ばれていた人だけが可能だった仕事が機械によってなされるようになる。あるいは十分安いコストでできるようになる。 プロの棋士を破ったコンピュータの例を持ち出すまでもなく、電話交換手、切符の改札、郵便番号の読み取りなどなど、人がやっていたことが機械に置き換わっている。 そのとき、必要になるのは、機械にできない仕事をするということであるが、では機械にとって不得意な仕事というのはなんだろうか。 一つは、クリエイティブな機械には出来ないと考えられている仕事。それを高度化したもの。これはなんとなくわかりやすいし、納得もしやすい。 もう一方は人間なら誰でも簡単にできるのだけど、機械には不得意なもの。それは例えばパターン認識のようなもの。人間ならネコと犬の区別は簡単につく。写真の中に写っている灯台を発見するのは誰でもできる。 そのようなものにタグをつけたりするのは、実

セキュリティ＆プログラミングキャンプ2009のわたしの講義で、「オープンソースにすると企業は損をするんじゃないですか」という本質をとらえた質問がでて、講師陣が、いきなりいろいろ議論を始めた。 企業の行動原理は、利益の追求だから、利益を生まないアクティビティは原則として行わない。オープンソースも例外ではない。 利益＝売上-経費　なので売上が増えるか、経費が減るかという観点から投資判断をする。当たり前ですな。 例えばマイクロソフトが自社の製品をオープンソースにすると、売上が伸びるか、あるいは経費が減るかというと、どちらもそうとは言えないので、マイクロソフトが自社製品をオープンソース化することは考えられない。先日マイクロソフトがHyper-V向けのLinuxドライバをGPLで公開したことが話題になったが、Linuxドライバを公開する事が自社のHyper-Vの魅力を増し、売上向上を期待して公開した