日常に どう取り入れていいか暮らしに どう取り入れていいか分かんないみたいなところがあるのでそこの接着剤みたいな役割をデザインするっていうのがデザイナーの 実は大きな役割だったりするのでそういった意味ではＡＩっていうのはすごい面白いテーマだなっていうふうに思いますけどね。 日本語だと モノのインターネットっていうんですけど英語だと Ｔｈｉｎｇｓなんですね。
なので それを ほかのアプリケーションで解析してもらえれば例えば リハビリであったりスポーツであったりの方向でその方角に光で表すというか光った方向に歩いていけば目的地に着けるよみたいな事が…。 この靴と家の床がリンクしててスリッパを その感じにして何か 分からへんけどデザインの本質っていうのは目に見えないものをいかに見える化するかっていう事であってデザインの初歩というか一番最初の授業で 僕は生徒に伝える事っていうのが…。
それが やっぱりデザインに そのまま出てしまうのである意味 どうやってロボットになれるかなみたいなＡＩとかロボットに ちょっと憧れてるとこがありまして。 例えば さっきの例ですと靴の情報がスマホに表示されたという事は靴の情報がインターネットの方に上がっていってこういうふうにインターネットを介して処理する場合もある訳ですね。
例えば工場の機械なんかの場合だと何かのセンシングをしてそれを 工場のロボットの動きに反映しますっていう時は工場の中だけで こういうやり取りをしてもいいしこういうふうに 工場の中とかあるいは デバイスの中だけでその処理を完結させた方がいい場合も。 エッジコンピューティングっていうのとクラウドコンピューティングっていう両方ありますけどもこれ 場合によって使われ方が違うという事ですね。 このクラウドコンピューティングという方式は複雑な処理ができる代わりに時間がかかる弱点があります。
昔 ユビキタスコンピューティングっていう言葉があっていつ来るんだろうなって思ってたらもう その言葉は使われなくなってＩｏＴになってるんですね。 ディープラーニングの話をこの番組の中では結構やってきた訳ですけどもディープラーニングの場合主に使われるのが画像とか 映像とかそういった辺りですけどもこういった画像とか映像とこういったＩｏＴのセンサーの関係って 何だと思います？ＩｏＴは 情報を収集するための道具であってイメージセンサー以外のセンサーって何が違うと思います？分かんないです。
それが今まで できなかったのが今 ディープラーニングで ようやくできてきたという事なんで実は…今までは その可能性が活用できなかったんだけれども今後は いろんな形で活用できるようになってくるイメージセンサーと ほかのセンサーを組み合わせる事で違う意味を持ち始めます。 ところが 予測対象がこのイメージセンサーに 得られるようなものっていうのはこれまで できなかったんですね。 ところが イメージセンサーを使えば人が見るとこの人 集中してるなとかしてないなって分かりますよね。
化学センサーは 基本的にはその物質を検知できるかどうかが一番重要なのであんまり情報処理 関係ないんですね。