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【労働力不足の解消に】 従来のステレオカメラでは測定が困難であった物体を測定できる「3眼AI測距カメラ」を開発し、CES 2026で紹介しました。 このカメラは、繰り返しパターンの多い検査工程や、手術ロボット、農業分野の収穫ロボットなどでの活用が期待できます!

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ジェンセン・ファン氏の発言が話題になっています🤖 イーロン・マスクは人間1人につきロボット1台の時代が来ると予測している。 世界人口が80億人なら80億台。 だがファン氏はこう言った。 それ以上を期待していると。 工場では大量のロボットが24時間体制で稼働することになる。 固定型の産業用ロボットも急増し ほぼあらゆる工程がロボット化されていく。 ファン氏が強調するのはその経済的インパクトだ。 かつて自動車の普及が人々の働き方を根本から変えたように、ロボットを持つことで一人ひとりが新たな可能性を手にする✨ EtsyやShopifyで店を開きロボットに仕事を任せながら自分一人では実現できなかったことが可能になる。 ロボットは史上最大の繁栄をもたらす鍵になる。 ファン氏はそう断言するんです💪 そして今、世界では数百万人規模の 労働力不足が現実の問題として起きている。 労働力さえあれば企業はもっと成長できる。 だからこそロボット技術は切実に求められているんですね。 さらにこんな指摘もありました。 出張中でも自宅のロボットに遠隔で入り込み家の中を歩き回ることができる。 子供たちと会話することだって可能だ。 ロボットは単なる労働の代替ではなく私たちの存在そのものを拡張する技術になろうとしています🌐

トッポ

27,216 views • 5 months ago

「仕事がなくなる」よりも深いのは「意味がなくなる」恐れだ。産業化は生産を工業化しただけでなく、アイデンティティまで工業化した。「何をしているの?」が「あなたは誰?」になった世界で、AIがタスクを肩代わりし始めれば、次に崩れるのは自己像そのものかもしれない。 アクラム・アワド「AIは私たちを無用にしてしまうのでしょうか? もし働かないなら、私たちは誰なのでしょうか? もし生み出さないなら、私はまだ意味があるのでしょうか? 何世紀にもわたって、私たちは自分のアイデンティティや価値を『何をしているか』に結びつけてきました。農家、工場労働者、コーダー、コンサルタント——仕事と職は、現代の社会における秩序と定義の原理になりました。 ですが、いつもそうだったわけではありません。産業革命の前は、私たちのアイデンティティは信仰や家族や共同体から来ていました。仕事は人生の一部でしたが、それ自体が人生の定義ではありませんでした。そこに工業化がやって来て、私たちは生産だけでなく、アイデンティティまでも工業化しました。『何をしているの?』は『あなたは誰?』の言い換えになったのです。 そして今日のAIは、そのモデルを完全に解体しつつあります。AIはあらゆるタスクを自動化しています。製造や物流、デザイン、顧客対応、さらには創造的な仕事にまで。いまのAIは曲を作り、コードを設計し、本を挿絵化し、そしてそれ以上のこともできます。実際、世界経済フォーラムは、2025年までにAIが人間より多くのタスクを行い、何億という雇用が危険にさらされると予測しています。 ですが、これは仕事だけの話ではありません。意味の話です。尊厳の話です。かつて私たちに価値を与えていたただ一つのものが、時代遅れになったときに何が起きるのか、という話です。そして注意しなければ、私たちは大恐慌に向かうかもしれません。ですが今回は、所得の大恐慌ではなく、アイデンティティの大恐慌です」

Tsubame

93,869 views • 8 months ago

シンギュラリティのトリガーである「再帰的自己改善」は、すでに少し前に起きているという。もちろん、まだ全自動ではないが、「進歩のどこまでがAIでどこまでが人間なのか」は曖昧になってきている。著者性が溶けるこの感覚こそ、分単位で進むシンギュラリティの手触りなのだ。 サリム・イスマイル「再帰的自己改善(RSI)がシンギュラリティの本当のトリガーだという話は、以前からしてきました。そしてそれは、すでに少し前に起きているんです。だから今やっているのは、その道筋を加速しているだけです。私たちは今この瞬間にも、産業時代を恒久的に抜けつつあります」 デイブ・ブランディン「ええ、シンギュラリティが分単位で展開していく様子は、私が経験した中で最も興味深いものだと本当に思いますし、アレックスの言うとおりです。いまは、人間がループの中にいて貢献している時期ではあるのですが、進歩のどこまでがAIでどこまでが人間なのかが、本当に曖昧なんです。実際にコーディングしていると、『あれは自分のアイデアだったのか?』となります。 半分は自分のアイデアのようでも、AIが別の案を提案してきて、それを採用していくうちに、結局それが自分のアイデアだったのかどうかも分からなくなります。ただ、いまのモードでは、こうしたコアアルゴリズムの研究の多くが、『500本のテストを走らせて、どのハイパーパラメータが良かったか、どのニューラルトポロジーが良かったかを教えて』という形になっています。相対論を発明したり発見したりするような話ではありません。 いろいろな試行を大量に回して、うまくいったものを選んで再デプロイし、そうするとより賢いAIになって、さらに多くの試行をする——その繰り返しです。私たちはその道筋をかなり進んでいる可能性が高いと思います」

Tsubame

15,386 views • 6 months ago