例えば「どこですか」という日本語を英語にする場合。「どこですか」という言葉が含まれるものには、Could you direct me to Kyoto station?(京都駅はどこですか)、Where is the station?(駅はどこですか)、Where is the rest room?(トイレはどこですか)、Where is the taxi stand?(タクシー乗り場はどこですか)、Where am I?(ここはどこですか)――などの例がある。この場合「Where is」が5例中3回(60%)、「Could you direct me to」が同1回(20%)、「Where am」が同1回(20%)の割合で表れる。
〇クオリティの高い作品と低い作品が混在する中国
近年、中国では人気小説の映画化がブームになっており、「三生三世十里桃花(Ten great III of peach blossom)」や「琅■榜(■は王へんに邪、ろうやぼう)?麒麟の才子、風雲起こす?」、「錦繍未央(The Princess Weiyoung)」などが次々に製作・上映された。そして、人気インターネット小説のIP(知的財産権)がほぼ「完売」状態となっている。また中国の脚本制作が惨憺たる現状であることもネックとなっている。クオリティの低い脚本が大量に制作され、ストーリーやプロットが滅茶苦茶な脚本が市場にあふれている。加えて、中国と韓国の関係が悪化しており、これまで韓流ブームが長く続いていた中国は、やむなく日本をメインとする他の国の資源の発掘に移行している。
名作のIPを購入して、ローカライズするというのも、中国で近年よくあるパターンとなっている。今までのように海外の映画やバラエティ番組をそのまま放映するのではなく、IPを購入して、ローカライズして放映・上映するという方法がとられている。そして小説でも漫画でも、ファンがいて大きな話題となる作品であれば、なんでも映画化、ドラマ化するというのが今の流れだ。特に小説だけでなく、漫画も人気を集めるようになっている。例えば「深夜食堂」は、製作会社2社がIPを取得し、それぞれドラマ化と映画化され、主役の黄磊(ホァン・レイ)と梁家輝(トニー・レオン)がそれぞれ主役を演じた。5月11日公開の映画「麻煩家族(What A Wonderful Family)」も、日本の映画「家族はつらいよ」のリメイク版だ。
しかしこのほど、米カリフォルニア大学バークレー校(University of California at Berkeley)で機械工学を学ぶ3人の研究者たちが、その謎の解明に挑んだ。研究論文が12日、英学術専門誌「英国王立協会紀要(Proceedings of the Royal Society A)」に掲載された。論文では「靴ひもが何の前触れもなく一瞬でほどけることが多い」と指摘している。
このエポックの意義は重い。なぜなら、Facebookが単にAIにコンテンツをスキャンさせ、自殺防止・通報機能を肩代わりさせたのではなく、Facebookのミッションが「Face to face(人から人へのソーシャルネットワーク)」から「Help to help(命から命へのソーシャルネットワーク)」へシフトアップしたように見えるからだ。
河川氾濫の危険レベルをAIが判断する
カメラで河川の様子を24時間撮影し、その映像をネットワークによって大学のセンターに送り、NECのAI技術群「NEC the WISE」のひとつ「RAPID機械学習」によって分析する──。その仕組みをつくることが実験の目的となった。土木工学や測量の専門家であり、齋藤氏とともに大学側で実験を中心で進めた桑原祐史教授はこう説明する。
Foster, Richard N., and Sarah Kaplan, Creative Destruction, Pearson Education, 2001.
Morbey, Graham K., and Robert M. Reithner, “How R&D Affects Sales Growth,
Productivity and Profitability,” Research-Technology Management, May-June 1990, pp.
11-14.
When universities or university departments produce research outputs?such as published papers?they sometimes experience increasing returns to scale, sometimes constant returns to scale, and sometimes decreasing returns to scale. At the level of nations however, R&D tends to see increasing returns to scale. These results are preliminary.
Background
“Returns to scale” refers to the responsiveness of a process’ outputs when all inputs (e.g. researcher hours, equipment) are increased by a certain proportion. If all outputs (e.g. published papers, citations, patents) increase by that same proportion, the process is said to exhibit constant returns to scale. Increasing returns to scale and decreasing returns to scale refer to situations where outputs still increase, but by a higher or lower proportion, respectively.
Assessing returns to scale in research may be useful in predicting certain aspects of the development of artificial intelligence, in particular the dynamics of an intelligence explosion.
Results
The conclusions in this article are drawn from an incomplete review of academic literature assessing research efficiency, presented in Table 1. These papers assess research in terms of its direct outputs such as published papers, citations, and patents. The broader effects of the research are not considered.
Most of the papers listed below use the Data Envelopment Analysis (DEA) technique, which is a quantitative technique commonly used to assess the efficiency of universities and research activities. It is capable of isolating the scale efficiency of the individual departments, universities or countries being studied.