岡野原大輔のレビュー一覧
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Posted by ブクログ
成功率10%以下の課題に挑み続ける。
PFNバリュー
Motivation-Driven 熱意を元に
Learn or Die 死ぬ気で学べ
Proud, but Humble 誇りを持って、しかし謙虚に
Boldly do what no one has done before 誰もしたことがないことを大胆に為せ
IoT × AI
深層学習＋ロボティクス、クリエイティブ、スポーツアナリティクス
深層学習専用プロセッサー MN-Core
ファナック
ロボットがロボットを作っている
機械学習が機能する領域はロボット、物理世界での問題をAIとロボットで解く
自動運転
シミュレーター×強化学習 報酬の計算
ゲーム
強化学習で自分と同じくらい強い相手をつくり、学習する
生成モデル
深層学習の派生技術 教師なし学習 似た事例を生成
深層学習
汎化能力 「確率的勾配降下法」 適当なノイズを入れて追試する
インターネット時代の研究開発
自分以外が優れたアイデアを出す可能性はすごく高い。
外部のアイデアを見ながら自分たちができるところを探る。
フレームワークでは機能差がなくなり、競争の源泉が移り変わった。
技術を作るために
一人では絶対できないことをやるために会社を立ち上げた。
エキスパート同士が分担し、繋がり、理解する。
一匹狼では会社は知識を吸収できない。
500年後のテクノロジー
今と全く異なったものになる、今から500年前を振り返っても何もなかった。
製造業
モノを作っているからできることがある。
今のハードウェアは人が設計しやすいようにできている。
将来は深層学習が設計まで踏み込める。人ができない並列で考えることができる。
ロボット
手と足がついたコンピュータになる 自動車もロボット
パーソナルナルロボット分野に取り組む
目は人間にほぼ近いものができている
手＝アクチュエーターはこれから
プログラミングのハードルを下げる＝ビデオ予約と同じくらいの感覚に
人間ができている情報処理能力を与えるためには ソフトとハードを密に融合
今のロボットもロケットも モデルベースの制御技術、AIではない
ルールベースから、「学習ベース」になると複雑な制御も可能になる
エッジでもクラウドでもない最適化＝ネットワークの革新
コンピュータネットワークにも人間の細胞同様、免疫システムを
順当にやることはGAFAのような大手がやる。
できるわけないと思っているところに解を探す。 -
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Posted by ブクログ
主著者を知っているのもあり、凄く心に刺さってきた。
想定よりも心を揺さぶられた。シン・ニホンよりも未来を感じた。
読んでいて、数年前まで感じていた
圧倒的劣等感を思い出した。
東大には猛烈な才能がごろごろと転がっていて
いかに自分が普通なのかということに。
こういう天才たちにあこがれを抱き
自分と比較して、自分はなんてダメなんだと思い知らされたけど、こういう天才がいるから社会は変わっていく。
自分には自分の役割がある。
謙虚にというのは大事。
謙虚になるために、いくつもの軸を渡り歩く。
初心者を経験し続けることで、多様性の理解も進むし
他人に対して謙虚でもいられる。
起業は、思い立った時に始める。
氏の軽いノリを思い出す。
でもそれをまねしても、他人がうまくいくわけではない。
間違えてはいけないのは、
圧倒的な才能の集まりがあるからこそ。
圧倒的な資産（技術や人）があるからこそ。
運もあるけど。
機械学習と深層学習の違いを分かりやすく説明してくれた。
そして、そこに対する研究の流れが分かった。
確かに面白い。
なにより、プログラムがなくなるというのが衝撃
自ら学習し、プログラムを書くようになる未来。
それは社会が大きく変動する。
機械学習の主体としたPFI→PFNへ
社会の動静を把握していたのが大きい。
新しいこと、面白いことをしないと生きている意味がない。
本当に自分はやれているか？
生体を相手にしていると、そのデータの取得方法にかなり依存してしまうけど、
機械相手であれば、相手が勝手にデータを吐き出しまくっているというセンス。
だからこそリアルに向上を持っているものが強い。
Motivation-driven
Learn or die
学び続ける人を採用する。まずそこが前提。
チームで学ぶというやり方；個人が能力を開発しても、引き継がれていかない。集団で仕事をするうえで、
この人に聞けばわかるという状態になって初めて意味が生まれる。
一人でやる仕事はない。
社会実装をメインに考えるからこそ、技術的課題にぶち当たる。それが健全だと思う。
Proud but humble：先に挙げた通り、新しい分野に挑戦するからこそ自分の実力を相対化できて、謙虚になれる。
時代の流れを察知して、きちんと乗り換えるのは大事。
そこも、新しいことを勉強するという意識から生まれるのかもしれない。
Boldly do what no one has done before
VCを入れないというのは、必ずしも正しくはなかったかもしれないけど
説明責任が軽いというのは大事。
そこで仕事の自由度が確保できる。
（Netflixの時のブロックバスターや、PIXARのジョブスなど）
技術を分かる人からお金を借りる。
本業で恩返しをする。
外部資金を入れないと、日銭を稼ぐために、
本業ではないことをやらなければならなくなる。
それは、技術もノウハウも蓄積しない。
それは、会社として意味がない。
やりたい研究ができる、そのためのビジネス。
まずは自分が何をやりたいのか？
それを実現できるテーマを採択する。
コンピューターを作りたい。それのためのビジネス。
人生を楽しんでいる人
自分より優秀な人、成長欲求があるひと、人と一緒に仕事ができる人、結局わからないから、情熱や、モチベーションを見る。自分の専門性に対して、どれだけの熱量をもって取り組めているかは大事。
失敗を責めない、説明責任を負わせない、というのが大事な気がする。
ただ、そもそも、そこに値する人を採用するというところとセットだけど。
やっぱり、どれだけ成長できたか・というのが大事。
結果は後からついてくる。
技術を作る。社会実装をベースに技術を磨けば、
価値はいつでも作れる、
１０万のロボットがあれば普及する。
独りよがりの技術ではなく。実装できる技術を嗜好すれば。
ロボットが各家庭に普及した社会も
いずれ来るんだろう。
心が揺さぶられた良い本だった。 -
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Posted by ブクログ
日本を代表するAI研究開発企業であるPreferred Networksの創業者である西川氏、岡野原氏の2名が、PFNという企業の実態を、初めて一般向けに語った書籍。
タイトルは4つある行動規範のうち、最もPFNらしさを表わすものとして選んだとのこと。このような行動規範やミッションから、会社設立に至る背景、Equityベースの資金調達、しかもVCではなくファナックやNTTなどの事業会社からの調達にこだわっている理由、そして西川氏の水樹奈々への尊敬と愛情など、多岐に渡るトピックが非常に読みやすくまとまっている。
特に重点的に取り組んでいる事業分野であるロボットに関しては、相当なページが割かれて今後の未来像が描かれており、大変面白かった。 -
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Posted by ブクログ
プリファードネットワークのツートップ、西川徹氏と岡野原大輔氏が自社の成り立ちから今後の展望を語ります。
検索エンジンから自然言語処理のJubatus、そしてディープラーニングの世界に飛び込みChainerを開発するもそれを捨ててfacebookのPyTorchに研究開発基盤を移行したとのこと。
弊社でもJubatusを試しつつTwitterやfacebookのデータを使って何かできないか模索したこともあり、注目していましたが、改めて本書を読むとその凄みがよく分かります。
また、ディープラーニングの説明をしている章は解明できてない点が徐々に分かってきたことも説明されていてとても興味深く読めました。
Learn or Die（死ぬ気で学べ）、素晴らしいタイトルです！ -