こんにちわ。エンジニアの公文です。
僕からは、シンプルにSXSWの技術トレンドを一つお話しします。

まず、技術トレンドのお話をする前に、SXSWで役に立つTips的なものを一つ紹介。
今更ですが「Uber」についてです。やっぱり便利。

これは、国によっては波紋を呼ぶサービス（既存のタクシー産業を破壊するため）ですが、
受け入れが柔軟な国（今回はアメリカ）では、サービスの幅がどんどん広がっていてワクワクしました。

サービスの概要については、割愛いたします。Uberのグレードについては、
①UberX：4人乗り、価格帯low、特に資格の要らない.一般人が運転
②UberXL：でかい。6人乗り。価格帯middle
③UberSelect：4人乗り。berX以上UberLUX未満の価格帯。
④UberLux：4人乗り。高級ライン。
⑤UberPOOL：相乗りサービス。価格帯最安。

基本的には、①UberX、人数多いときは、②Uber XLを使用しました。
今回は、初めて⑤Uber POOLを使用しました。タクシーの相乗りサービスです。

今回、⑤Uber POOL、僕らは夜ご飯帰りのカップルに乗せてもらいました。
このUberPOOLというサービスの意図としては、渋滞の緩和と資源の有効活用だそうです。
目的地までの道すがら、相席で人を乗せる。。新しい体験でした。
なんか、みんな友達って感じになります☺︎　破壊的なサービスです。

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本題の、技術トレンドについてですが、今年は直球に「Machine Learning」のセッションに着目しました。
下記写真は、「DIY Intelligence」というタイトルのセッション。

http://schedule.sxsw.com/2016/events/event_PP92484

内容は、MachineLearningによって生まれるintelligence。
このintelligenceによって、社会構造や人間の生活が抜本的に変わってきている。
例えば、荷物配送Drone、自動運転car、
はたまた、農業や、商業といったところまでこのintelligenceによって変化してきている。
といった内容を事例を交えながらディスカッション形式で、トークしていました。

事例を一つ、ピックアップすると、GoogleのAIである「AlphaGo」

囲碁で、プロに３連勝したと話題になってます。
一説では、囲碁の解説者もAlphaGoの繰り出す一手に説明が付かなかったそうです。
この「説明が付かなかった」っていいですよね。今まで人間到達できなかった最適解を、機械によって導かれる。

この話題に対する暦本先生の一言も素晴らしいです
RT @rkmt: 自らが作りし機械から「もっと広い世界がありますよ」と教わる。なんという素晴らしい展開。
機械学習によって、さらに人間の可能性が広がる。非常に面白い分野です。
最近、MachineLearning周りで起きている事例はもうあげるときりがないです。

そして、このMachine-Learningで、日の目を見ているNVIDIA社がブースを構えていたので、見学＆講習を受けてきました。
なぜ日の目を見ているかというと、NVIDIAが得意としているのがGPUの性能。
MachineLeaningでは、画像系の処理が多いのでGPUの性能が必要とされます。
発表内容としては、新商品である、NVIDIA JETSON TX1の紹介。

カードサイズのGPUボードです。この商品を使って物体認識の精度について紹介がされていました。

各社、AIのエンジン一覧

ここでも、「AlphaGo」が囲碁のプロ棋士に連勝を重ねていることが話題になってました。

このNVIDIA JETSON TX1のDevelopperKitがSXSWスペシャルプライスで値段が下がっていたのと、
隣でデバイス、モジュールをばかばか買う先輩を目の当たりにして思わず財布が緩むところでした。。ううう。。

AIや機械学習に懐疑的だったですが、大量のデータから特徴点や特性を抽出できるようになることで、
今まで気づかなかったことに気付け、私たちの生活が変わる。

面白いです。

SXSW折り返し、面白いトピックを引き続き探していきます。ではまた