道路に飛び出そうとしている人が大人なのか子供なのかを判断するのも非常に難しいです。身体のサイズとそのほかの相対的な大きさを測るのは一つの方法です。James W. Davis博士が「子供と大人の歩行スタイルの視覚的分類」で説明している別の興味深い方法があります。歩幅の長さと周期の特性から93-95%の確率で大人と子供を見分けました*3。これらの研究でクルマに関して扱っている問題は子供についてだということです。
Hugo H. van der Molen博士は1981年に「歩行者としての子供の交通への露出:事故と行動」という論文を発表しました。そこでは行動を関数とイベントダイアグラムに分割して「ソフトウェアプログラマブル」になっているところが興味深いです。考慮すべき要因とされているのは子供の個人や社会や環境といったパラメータ、そして子供の交通と行動です。この論文は道路での子供の行動の非常に詳細に解説しています。しかし、1981年に書かれたものなので道路状況は大きく異なります。私たちは自動運転も考慮に入れたこの研究の現代版が必要だと考えています。クルマの自動運転の歩行者に対する反応を分析する研究はいくつかありますが、子供に焦点を当てた研究はまだありません。
フォードとヴァージニア工科大学によるクルマのコミュニケーションの実験 (Wired)
反応
自動運転のクルマがボールが近づいてくるのを認識して速度を落とし、子供を認識できるまでに発達したとします。クルマは環境と人間を理解した後にどのような行動を取るかを決める必要があります。危険な状況では緊急停止を行う必要があります。すぐに危険はないものの、子供が何をするのか完全に理解できない場合は待たなければいけません。その子供自身も何をしていいかわからずに歩道で立ち尽くしている状況もあるでしょう。もしクルマが過度に安全性を重視した設定になっていればかなり長い時間待つことになります。Berkeley AI Lab実行委員会のAnca Dragan氏はこのようなフリーズロボットの問題を「人間が最悪の行動を取る場合クルマが何をするにも事故のリスクがある」と説明しています。クルマは子供が姿を消すまで待つしかありません。
これらのシステムはデータ所有者(企業など)とデータ消費者(AIスタートアップなど)を仲介します。本来ならデータベースやファイルシステムよりも高いレイヤーのものですが、データを必要とする無数のアプリケーション(AIなど)がそのようなサービスに依存するため、コアインフラストラクチャにもなります。Oceanはデータマーケットプレイスを構築することができるプロトコルとネットワークの例です。アプリケーション固有のマーケットプレイスもあります:暗号市場のEnigma Catalyst、個人データ用のDatum、 IoTストリーム用のDataBroker DAO [2]などです。
Joel Monegroの”Fat Protocols“は各ビルディングブロックをプロトコルとして位置づけています。なかなかクールなフレーミングの方法だと思っていますが、それはビルディングブロックがネットワークプロトコルを介してのみ会話をすることとなります。別の方法もあります。ブロックは単に1つの「インポート」ステートメントまたはライブラリ呼び出しとする。
Stephan Tualの “Web 3.0 Revisited“はこの記事と精神的な部分で近いですが、よりEthereumに重点を置いています。多くのプロジェクトを類似のビルディングブロックにグループ化することでコミュニティに役立つ貢献をしています。自分の考え方ととても似ていることに喜んで驚いていました。しかしアプリケーション(メッセージング、ストレージ、コンセンサス、ガバナンスなどのブロック)を構成するブロックに「アプリ」「What」「How」の3つの要素が混ざり合っています。私にとってはブロックは「What」でなければなりません。したがって、メッセージングはアプリです(アプリケーションレベル)。ストレージはより細分化する必要があります。コンセンサスは「How」の一部です。ガバナンスも「How」です。また下位のブロックとして(ネットワーク)プロトコルがあります。私はライブラリの呼び出しと同様にブロックが互いに話すことができる方法の一つだと考えています。それにもかかわらず、私はこれが優れた記事とスタックだと思います 🙂
Alexander Ruppertの“Mapping the decentralized world”には約20のグループに整理され、x軸はインフラストラクチャ層からアプリケーション層まで4つの上位レベルのグループを表していて、ミドルウェアと流動性を中間レベルに位置づけています。これも素晴らしいやり方です。私はAlexのマップを手伝うことができてうれしいです。コアインフラストラクチャーに重点を置いておらず、より幅広いトレンドに焦点を当てています。これもコアインフラストラクチャに関する第一原則フレーミングです。
ここ数年、このスタックについて私にフィードバックをくれた無数の人々に感謝します。Carly Sheridan、Troy McConaghy、Dimi de Jongheの編集協力に感謝します。最後にビルディングブロックを改善し続け、さらに興味深いアプリケーションを開発し続けている宇宙の皆様に感謝します:)
人と同じように「自己実現」はスマートマシンによって異なるでしょう。バーチャルアシスタント(Virtual Personal Assistant:VPA)の場合、持ち主の微妙なストレス音感を検出し、落ち着くことのできる音楽を自動的にサジェスチョンすることかもしれません。自律型のナノ衛星の場合は最適な監視ターゲットを選択してコモディティトレードや農業「マシン」顧客に最高の利益をもたらすことかもしれません。
Dr. Carsten Stöcker is Senior Manager in the Machine Economy Innovation Lighthouse Lead at innogy SE. He is a physicist by training with a Ph.D. from the University of Aachen. He also serves as a Council Member of Global Future Network for the World Economic Forum. Prior to joining innogy SE, Dr. Stöcker worked for the German Aerospace Center (DLR) and Accenture GmbH. Carsten.Stoecker@innogy.com | Twitter: @CarstenStoecker
Kerstin Eichmann is leading the Machine Economy lighthouse. She also worked as Manager for Microsoft Deutschland GmbH. Prior to Innogy, she worked as a manager in the developer experience unit of Microsoft Deutschland GmbH, Fidor Bank and BBDO. Kerstin.Eichmann@innogy.com| Twitter: @OriginalKed
ポール・ブックハイトはGoogleの23番目の社員でGmailを作ったり、AdSenseのプロトタイプを作った人。Googleの有名なスローガン“Don’t be evil.”も彼の発案。Googleの後、2007年にブレット・テイラー達とFriendfeedを起業。2009年にFacebookに買収される。これがFacebookの「いいね」ボタンとなる。
Y Combinatorのセカンドバッチから参加した。6回目のバッチで初めてエンジェル投資家としてWufooに投資した。Y Combinatorのポール・グラハムやジェシカ・リビングストンは常に起業家の側に立って考えて行動する。これはずっと変わっていない。そして小さなプロダクトに見えてもその将来のポテンシャルを見極める力がすごい。
eクローナにより現金の代替手段として国から保証されたデジタルな通貨が使えるようになります。そして、サプライヤーはeクローナのシステムにアクセスすることができます。現在はRIXデジタルペイメント(Riksbank’s payment system for financial transactions―中銀決済システム)の加入者のみが参加することができます。eクローナは商用銀行のシステム基盤から独立して機能することにより決済システムを非常時により堅固にすることができます。例えばカード決済システムなど。
更に現時点においてデジタルペイメントを利用できない人たちや、現金での支払いを好む人たちがいることも認識しています。これらのデジタルペイメントを使わない、使えないグループに代替手段を提供できることも重要です。郵政局(The Swedish Post and Telecom Authority)および郡管理委員会(County Administrative Boards)は基本的な決済サービスが一般の人々のニーズにマッチすることを確実にする必要があります。
ユーザーのニーズを満たすためには、ほとんどの場合カスタム開発が必要になります。オープンソースの柔軟性は必要なモジュールを組み込み、それらのユーザーニーズを満たす助けとなります。さらにプロプライエタリなソフトウェアに対する高価なライセンス料を払う必要もありません。Ruby on RailsやDjango(Python用)のようないくつかの既存のフレームワークによりユーザーと関係機関のニーズを満たすツールの開発に開発者がすぐに取りかかることができます。
例えば、私たち18FはC2という米連邦政府一般調達局の公共建築物サービス(PBS)の購入カード承認アプリケーション構築の支援をしました。私たちの開発者はRuby on Railsを活用して承認ワークフローを構築しました。これにより承認者が必要とする情報を組み込むことができ、PBSの既存の独自のビジネスプロセスと同じ個別の購入ごとのレビューレベルを実装することができました。
同様にU.S. Web Design Standardsは開発者にとって使いやすいユーザーインタラクションライブラリを提供しています。これによりパブリックかプライベートの開発者は自らが関わるプロジェクトのビジネス課題に集中してソフトウェアを開発することができます。アプリケーション設計者達によると、すべてのプロジェクトでボタンサイズのような設計上の意思決定を行う必要がないため開発期間が短縮できたそうです。U.S. Web Design Standardはオープンソースなので開発者は政府機関のスタイルガイドを満たし、元のコードに含まれていない追加のデザイン資産も自由に追加できます。
これが私のCode for Americaのフェローシップのはじまりでした。2013年2月の後半にサンフランシスコの4つのシェルター予約サイトの1つであるミッション・ネイバーフッド・リソースセンターを訪問しました。シェルターで一晩のベッドを予約するのに12時間以上かかることがあり、シェルターよりストリートで寝ることを選ぶ人もいます。また次の日のベッドのために朝4時にシェルターをでて列を作る人たちもいます。ベットが欲しければ早く起きなければいけません。
できるならば、これを勇ましい言葉で終わらせられたらと思います。「私と一緒に行動を起こしませんか?私たちの壊れた政府を直しませんか?ここをクリックしていますぐ寄付を!」しかし、私にはそれはできません。私はCode for Americaのフェローシップ期間中に解決策よりも多くの問題をみてしまいました。そこで私は一つの疑問を提起したいと思います。どうしたら共感力のある公共サービスを作れるのでしょうか?
地方自治体は非常に制約されていると知ったのは今年の大きな学びでした。自治体は地方の政治、州法、および連邦法の複雑な絡み合いに制約されています。制約は責任を伴い下まで行き渡っています。メールの内容を変更したり、SMSを送ったりするにも州と連邦の関係者との協力が必要です。このすべてがフラストレーションとなりえます。しかし、それこそ私がCode for Americaに最初に参加した理由です。本当のの問題を解決するために必要なことを学ぶこと。
起業家にとって魅力的なのは税制だけではありません。税金を支払うこと自体も容易です。私たちはEstonian Tax and Customs Boardが提供するソリューションに大変な誇りを持っています。すべてオンラインで行うことができ、国民、住民や仮想住民に提供されている安全なデジタルIDによって完全に統合されているからです。オフィスがウレミステにある私たちの事務所の隣であろうと、地球の反対側にあるビーチカフェにあろうと、どこからでも利用することができます。