エンジンオイル・トランスオイル等（潤滑油全般）のOEMのことなら、大阪で80年の歴史ある株式会社櫻製油所にご相談ください
１．いきなり大きな成功は無い
いきなり大風呂敷を広げて、壮大な企画を立てても、ゴールまで集中力が持たない。
成功というのは、小さな努力の積み重ねであるほど、強く安定するものである。
２．日々の小さな努力を成功に結び付ける
モチベーションに対して、最も効果的なのは、前に進んでいるという感覚だ。
大きな目標を、達成しやすい小さな目標に分割して、一つづつ達成して行く。
３．重要な事に集中する
大好きな事に集中すると上手く行く。
大好きな事なら、無償で寝る間も惜しんで続けることができる。
莫大なエネルギーを注ぎ込む事が出来る。
大好きな事を続けている人には敵わない。
どうやるべきかよりも、何を頑張るかが大切。
自分にとって重要な事。人生を賭けて達成したいゴールを見つけたならば、成功は８割達成できたようなもの。
鉄腕アトムのように人と同じように思考する汎用人工知能。これの実現には、技術的なブレイクスルーが必要だ。
現在の技術の延長線上には無い。
産業分野で適用される特化型人工知能が、今ブームを起こしている。統計的機械学習は、入出力のデータを与えると、自動的に統計モデルを導き出す。
特に深層学習は、３層以上のニュートラルネットワーク持っている。統計的機械学習と異なり、与えられたデータに桁違いのパラメタが存在しても学習には失敗しない。
これをモノ作りのシステム開発に適用させると、最初に訓練データを与えれば、自動的に開発が行われる。加えて、強化学習を用いれば、出力された結果に対するフィードバックにより、さらに学習が強化されていく。
つまり、事前の要件定義が事後の要件定義に替わる。
しかし、機械学習には限界もある。
１．過去のデータに基づき結果を導くので、訓練データの無い非常事態の対応や閃きには期待できない。
２．訓練データにバイアスが入る可能性がある。このため、１００％の安全は保証できない。
３．現在の深層学習技術では、入出力の間はブラックボックスである。だから、結果に対する理由が説明できない。
