人工知能を学んで解ったのは、真面目に１から勉強するととんでもなく面倒だが、実際の人工知能のオペレーションは「馬鹿チョン」方式で可能である。

まぁ「回帰分析」から「次元削減」や「アンサンブル分析」をなぞって、とうとう「ラズパイでやる人工知能」まで到達したが、結果は、題にあるとおりである。
最近SonyはGUIで開発できる人工知能のソフト・ハードの両方を販売し出して売れているようだが、まぁラズパイに毛の生えたようなものだろう。
正直実践投入量が１００倍では利かないし、大体フルセット８万円ぐらいで「阿呆か！」と言うようなものだ。
ラズパイの場合、色々なシステムが使えるが、ソニーの場合、ご自慢のシステム一個である。
ただ、ご自慢の人工知能様チップとかは興味がある。
普通の環境ではなく、人工知能前提って言うから「初期導入」の手間は相当減じられる。
課長の印鑑一つで落ちる程度の価格だから、まぁこれはこれで「旧石器時代人工知能」の日本では、何かが始まるかもしれないが、まぁその後解って来ると「帯に短し襷に長し」となるだろう。
金の無い中開発するならマイコンを使わざるを得ず、今後、と言うか既にある程度の人工知能の移植は進んでいる。
大体３２ビットのマイコンでSTM-32とかMbedとかは、その対象になっている。
人工知能を日本はロボットに入れる技術では最高だろう。
ただ、日本は教育用のグッズが殆ど無く、先端の工業用ロボットは有るが、学生用のロボット玩具は存在しない。
その辺は実に極端である。
今の所、人工知能の「再現」とか「認知率を上げる方法」を探っている向きも多いだろうが、最終的には「応用先」が「何であるか？」が問題である。
インターフェース（CQ出版）には、早々に「農業」を挙げたが、どうもピンと来ない。
今の所「キュウリの等級を判定する」程度でOpenCVだけで十分で、この様な例が多く、人工知能はスパイス的な扱いだろう。
統合した形を考えると、人工知能は脳の部位が、各々の役割を演じているように、複数の人工知能が個々の機能をサポートしながら、前頭前野の支配を達成すると考えると、今の人工知能は運動野や視覚野、聴覚野の機能を強化したものである。
「ラズパイで作る人工知能」では視覚野モデルが詳細に描かれており、これなどを見ても、複数の人工知能を繋げて人間という知能が出来ていると分かる。
今普通に使われたり学習されているのは、色々なツールを使ったPCの一部を使った物に過ぎない。
新しい手法も生み出されているが、実用化の手法が出て来ておらず、その辺を含めて開発中である。
いつも不思議に思うのはリアルタイム処理をする場合のタクトタイム（待ち時間、投入時間幅）が、どうなっているのか？
どう処理と分析を回しているのか？が不明である。
RaspberryPIを使って人工知能の処理をするのは
１）マルチコア（４コア）である
２）LAN接続環境が揃っている
３）GPIOがしっかりしている。
４）センサー連動が可能
と良い事が色々多いのである。
多少遅くても、色々出来る点で、RaspberryPIは面白い。
思うに１番人工知能開発に適しており安価なのはRaspberryPIだろうと思う。
人工知能というとChainerやTensorFlowと思うだろうが、KerasとTheanoの方が処理が早いのだそうだ。
ただChainerやTensorFlowは色々なツールが提供されているのだそうだ。
TensorBordなどは、その最たるものである。
また計算グラフ表示をしたり、処理の計算グラフを編集できたりするそうだ。
結局小回りの利く人工知能のPCのとしては、RaspberryPIが１番だろうと思う。
またScratchを使って「人工知能的なソフト」をMITが作っている。
子供向けに「人工知能」を話すのも良いだろうと思う。