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 --   人工知能   --

・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

人間の知的ふるまいの一部をソフトウェアを用いて

人工的に再現したもの

 

AIニュース一覧-日本経済新聞

 

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2023/01/28

 

AI戦争に出遅れで「非常事態」を宣言したグーグルの社内事情(Forbes JAPAN

https://news.yahoo.co.jp/articles/057b66bcc26e799766769a287f27861b80d4d4b7

 グーグルの共同創業者のラリー・ペイジとセルゲイ・ブリンは、同社の日常的な業務からは退いているが、チャットボットの「ChatGPT」の登場により、その状況が一変した模様だ。 ニューヨーク・タイムズ(NYT)は120日の記事でグーグルが、昨年11月末にリリースされたばかりのChatGPTが、同社に深刻な打撃を与えかねないと判断したと報じている。「グーグルにとってこの状況は、火災報知器のボタンを押すような事態だ。同社のビジネスを根底から覆しかねない巨大な技術革新が近づいている」と同紙は書いている。

 

グーグルのCEOのサンダー・ピチャイは、ChatGPTの登場を受けてコードレッド(非常事態宣言)を発動し、ペイジとブリンを呼び寄せて会議を行い、幹部らに人工知能(AI)分野への対応を優先することの必要性を訴えたという。グーグルはまた、「今年中に20以上の新製品を発表し、チャットボット機能を備えた検索エンジンのデモを行おうとしている」と、NYTは報じている。

 グーグルは、以前からAIの重要性を認識しており、約9年前に英国を拠点とするAI研究所の「ディープマインド」を買収した。同社はまた、画像の生成やアプリの開発を支援する複数のAIプログラムの立ち上げを計画しているとされる。

 

しかし、ChatGPTの突然の大成功が、すべてを変えてしまった模様だ。グーグルは、昨年6月に「LaMDA(ラムダ)」と呼ばれる非常に高度なチャットボットを発表したが、その開発主任のブレイク・ルモワンは、「AIに意志が芽生えた」と発言して物議を醸し、グーグルを解雇された。Forbes

 

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2023/01/27

 

*次なるテクノロジーの波はメタバースではない。「ジェネレーティブAI」の大波がやってくる

https://wired.jp/article/plaintext-welcome-to-the-wet-hot-ai-chatbot-summer/

 次のテクノロジーの波はメタバースなどではない。コンテンツを生成するAIだ。強力な技術であることは間違いないが、AIに付随する無数の問題にも向き合わなければならない──。『WIRED』エディター・アット・ラージ(編集主幹)のスティーヴン・レヴィによる考察。

AIの世界に奇妙なことが起きている。今世紀の初頭、3人の学者が開発を主導した「深層学習(ディープラーニング)」という革新的な技術により、この分野は「AIの冬」と呼ばれる停滞期を抜け出すことができた。深層学習の手法はAIの分野に変革をもたらし、言語の翻訳や検索、Uberの経路検索など、スマートと名のつくあらゆるアプリケーションを支える強力な技術が登場したのである。

この十数年間はAIにおける春の時代だった。ところが、この1年ほどは驚くほど性能の高いコンテンツを生成するAIモデルが突如として大量に出現しており、それによる劇的な余波が続いているのだ。「ジェネレーティブAIのモデルは強力です。これは間違いありません」と、エックは語る。「しかし、慎重に扱わなかった場合に生じる本当のリスクについて認識しなければなりません。だからこそ、わたしたちは提供に時間をかけているのです。慎重に進めていることをわたしは誇りに思います」

 

最も影響力のあるサービスが公開されたのは、グーグルのイベントからわずか数週間後のことである。OpenAIが強力な文章生成技術の最新版であるChatGPT」を発表したのだ。ChatGPTはわずかな指示だけで筋の通った小論文や詩、劇、歌、さらには死亡記事ですら電光石火の速さで出力できるおしゃべりなツールである。(WIRED

 

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2023/01/26

 

ChatGPTは「iPhone」やグーグル検索のような時代を変える技術になるか

https://news.yahoo.co.jp/articles/559ec00dc4bdf07d1d80b54a82fae3a0eb91ace9?page=1

 チャットボットの類いは1960年代から存在していたが、2022年終盤に登場した「ChatGPT」には、投資家やIT企業、一般大衆を魅了する何かがある。  

すでにインターネット上には、不本意な交通違反切符について争うための専用のチャットボットから、ワークアウトやダイエットの計画を立てるチャットボットまで、ChatGPTの人間に近い対話能力を利用するアイデアが溢れかえっている。  

しかし、もっと大きな疑問が存在する。それは、ChatGPTが(あるいはより正確には、そこに使われている技術が)「iPhone」やGoogle検索、Amazonの「Alexa」などの世代を代表する他のブレークスルーと同じような、世界を一変させるような影響力を持つ技術になるかどうかだ。  

 

この疑問の回答が出るまでには年単位の時間がかかる可能性が高いが、人工知能の専門家は、2023年にはChatGPTに使われている技術を用いた新たな製品やアプリケーション、サービスが大量に登場すると予想している。この技術は、カスタマーサービスのチャットボットや、Alexaや「Siri」のような音声を使用したバーチャルアシスタントや、検索エンジンや、電子メールの受信箱などのさまざまな技術と、人間との相互作用のあり方を大きく変えるかもしれない。ZDNet

 

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2023/01/25

 

グーグル、20以上のAI関連新製品を開発へ…ChatGPTに対抗するAI検索エンジンもテスト中

https://www.businessinsider.jp/post-264779

  •  グーグルがAIを搭載した検索エンジンのデモを計画していると、ニューヨーク・タイムズが報じた。
  • また、2023年中に20以上の新製品を発表する予定であると同紙は報じている。
  • OpenAIChatGPTの登場は、グーグルを大きく揺るがしたと言われている。

The Informationによると、その目的は、関連するリンクを表示するだけでなく、検索に対する回答をユーザーに提供することだという。AIの専門家、検索エンジンの専門家、そしてグーグルの現・元社員は口を揃えて、ChatGPTは不正確な回答が懸念されるため、まだグーグル検索の代わりにはなりそうにないとInsiderに語ったNYTは、安全性、誤った情報への取り組み、事実の正確性の確保が、チャットボット検索のデモにおけるグーグルの優先事項であると報じている。(BUSINESS INSIDER

 

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2023/01/24

 

MicrosoftChatGPTのオープンAIに投資 数十億ドル

https://www.nikkei.com/article/DGXZQOGN23BXC0T20C23A1000000/

 【シリコンバレー=佐藤浩実】米マイクロソフトは23日、チャットボットの「ChatGPT(チャットGPT)」を手がける米新興オープンAIに今後数年で数十億ドルを追加投資すると発表した。スーパーコンピューターを整備し、開発成果をクラウド上でのサービスなどに取り入れる。景気減速で従業員を1万人減らす一方、戦略分野である人工知能(AI)への投資は強化する。

マイクロソフトは2019年と21年にもオープンAIに投資をしており、今回の追加投資を通じて「継続的な協力関係を拡大する」という。投資資金は大規模言語モデルを開発・運用するためのスパコンの拡充や人材採用などに振り向ける。米メディアでは投資規模について最大100億ドル(約13000億円)との観測も出ていた。

 

オープンAIは「GPT-3」などの大規模言語モデルで知られるAIの研究開発企業で、起業家のサム・アルトマン氏らが15年に設立した。2211月には質問に対して自然な文章で回答する「チャットGPT」を公開し、世界的な注目を集めている。進化の著しい生成AIの分野で先行する企業の一つだ。(日本経済新聞)

 

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2023/01/18

 

ディープフェイクについてAIを研究する弊社が解説!

https://crystal-method.com/topics/deepfake/

ディープフェイクという言葉をご存じでしょうか?
ディープフェイクとは、ディープラーニング(AIの深層学習)とフェイク(偽物)を組み合わせた造語です。ディープフェイクは、映画やゲームなどの映像、動画の分野で使われていた技術ですが、最近ではディープフェイク動画を作成できるアプリが登場するなど一般の方にも広く認知されるようになりました。
その一方で、悪用される心配も危惧されていることから、ディープフェイク動画の技術に対する対策も始まっています。この記事では、「ディープフェイクとは?」という問に答えられるように、AIを専門に研究開発する会社の視点から
・ディープフェイクでできること
・ディープフェイクの問題点
・ディープフェイクの今後の可能性
などを実際のディープフェイク動画を用いて解説していきます。
また、ディープフェイクを身近に感じていただくため、映像
、動画、アプリ、Twitterでのディープフェイク
も紹介します。

 (Crystal Method)

 

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2023/01/15

 

*評価額3兆7000億円超のAI企業・OpenAIから13兆円以上の利益がMicrosoftに支払われる可能性

https://gigazine.net/news/20230113-openai-benefit-to-microsoft/

 Microsoftは自社の製品やサービスに対話型AIChatGPTや画像生成AIDALL-E2を組み込むことを想定し、ChatGPTDall-E2を開発しているAI研究団体・OpenAIにすでに30億ドル(3900億円)を投資し、さらに100億ドル(13000億円)の投資を検討していると報じられています。そんなOpenAIが今後どのように利益を配分していくのかについて、アメリカのビジネス誌であるFortuneが解説しています。

 OpenAIは当初は非営利団体として設立されましたが、2019年にOpenAIは非営利から制限つきの営利団体となりました。その直後、MicrosoftOpenAIと提携し、10億ドル(当時のレートで約1100億円)の投資を行っています。

 

 そして、Microsoftは検索エンジンのBingChatGPTDALL-E 2を組み込むことで、記事作成時点で検索エンジン最大手であるGoogleのシェアを奪う計画を持っており、さらに100億ドルの投資を検討していると報じられました。GigaZine

 

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2023/01/13

 

AIチャットボット、ChatGPTができること・できないこと

https://www.gizmodo.jp/2023/01/chatgpt-free-ai-fails.html

今年はさらに飛躍必至なChatGPT。期待しかないです。人工知能研究所のOpenAIが開発し、昨年公開されるやいなやネット民から絶大な指示を得ているChatGPT

そのあまりの優秀さに、Googleが焦ってるとか、Microsoftが自社の検索エンジンに乗っけるとか、ネット民が楽しむだけでなくIT企業も大騒ぎしています。が、やはりChatGPTにも得意不得意はあるわけで。できること、できないこと、まとめてみました。

 できること:

 1. ラッパーぽい歌詞がかける 2. 官能小説が書ける 3. 私の代わりになる

 4. SF小説が書ける 

 できないこと:

1. 自分の名前はわからない 2. コーディングはそこそこ 3. ニューヨーク市の学校では使えない

 4. 弁護士の代わり 5. 正確な報道記事は書けない

 

Gizmodo編集部が、Gizmodoのテイストで記事をいくつか書かせてみたところ、全体のまとまりはよかったものの、どうしてもどこかに虚偽の内容が混ざってしまう難点があったことのこと。どうも、ChatGPTは、自身が知らない内容について捏造(創作)してしまうクセがあるようで、ジャーナリズムとしては致命的です。(GIZMOD

 

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2023/01/13

 

NVIDIAAIエキスパートが2023年動向を予測。キーワードは「デジタルツイン」と「ジェネレーティブAI

https://www.drone.jp/news/2023011214530761085.html

NVIDIA15人のAIエキスパートによる今後1年間の動向予測が公開された。多くのエキスパートが、2023年はデジタルツインとジェネレーティブAIが企業の目標と消費者のニーズを前進させると予測した。

パンデミックとその後のロックダウンによる3年間を経て、2023年は不景気に見舞われ、不確実な状況が蔓延しているにもかかわらず、企業は以前と変わらない責務に直面している。AIは、これらの問題を解決するための共通のテーマになりつつあるという。米国、英国、ドイツの約700の企業を対象としたGartnerの最近の調査によると、AIプロジェクトの54%が概念実証から本番環境に移行し、調査に参加した企業幹部の80%は、AIの戦略的な使用に移行していると述べている。

 (DRONE

 

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2023/01/12

 

生成系AI(ジェネレーティブAIGenerative AI)とは?

https://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/articles/2301/11/news011.html

 生成系AIジェネレーティブAIGenerative AI)とは、クリエイティブかつ現実的な全く新しいオリジナルのアウトプットを生み出す人工知能(AIのことで、具体的には新しいデジタルの画像や動画、オーディオ(音声/音楽など)、文章やコードなどのテキストを生成するAI、もしくはこれらを組み合わせて生成するAIのことを指す。そのAIは通常、データ/コンテンツから学習するディープラーニング(その中でも特にTransformerといった最近の技術)により構築された非常に大規模な機械学習モデルとなっている。画像を生成できるAIの「Stable Diffusion」や、テキストを生成できるAIの「ChatGPT」などがその代表である(図1)。

 

 20228月前後に、美麗な画像を生成できるMidjourneyなどの生成系AIが登場し、誰でも試しやすいことから一般社会の注目を集めた。その後、前述のStable DiffusionChatGPTなどの新しい生成系AIが次々と登場し、執筆時点(20231月)の今でもそのブームが続いている(参考:「2023年の『AI/機械学習』はこうなる! 6大予測」)。(@IT

 

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2023/01/09

 

AIヘルスアシスタントが平等な医療を実現する──特集「THE WORLD IN 2023 

https://wired.jp/article/vol47-the-world-in-2023-an-ai-health-assistant-at-every-level/

 深層学習が民主化するにつれ、誰もが医療用AIの恩恵に与るようになる。医者だけでなく患者自身にも開かれたAIによって、均質化された医療をいつでもどこでも受けられるようになるだろう。

 世界中のビジョナリーや起業家、ビッグシンカーがキーワードを掲げ、2023年の最重要パラダイムチェンジを網羅した恒例の総力特集「THE WORLD IN 2023」。いよいよバーチャル・ヘルスコーチが使われ始めたことで、今後は糖尿病や高血圧、うつ病といった具体的な疾病の管理をAIが手助けしてくれるようになる。

 

 世界各地の放射線科医たちは、人工知能AI)に評価された医用画像(レントゲンやCTMRIPETスキャンなど)を使用する機会が2023年から増えるだろう。消化器科医も、大腸などの内視鏡検査をする際に機械の視覚に頼りながらポリープを探すようになる。こうしたことが可能になっている理由は、「機械の目」──つまり、膨大な数の画像を用いて訓練された深層ニューラルネットワークの大規模な検証が進められているからだ。(WIRED

 

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2023/01/08

 

チャットボットAIの返答は全て「幻覚」、最大の難関はハルシネーションの善悪問題

https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/00692/010500097/

 2023年における最重要テクノロジーは「ChatGPT」に代表されるチャットボットAI(人工知能)だ。Webを検索せずともユーザーの調べたいことに答えてくれるチャットボットは、Google検索を脅かす存在になると見なされ始めている。

しかしChatGPTのような巨大言語モデルベースのチャットボットAIには、大きな弱点がある。根拠のないデタラメな内容や人種差別的な表現が含まれる文章を生成してしまうことだ。これは米Meta(メタ)が202211月に公開したチャットボットAIGalactica」が炎上した原因でもあった。 

 

メタはGalacticaに関する注意書きで「言語モデルは幻覚(ハルシネーション)を見せます。Galacticaのように高品質な巨大データで学習していた場合でも、言語モデルの出力が真実であったり信頼できたりする保証はありません。検証せずに言語モデルのアドバイスに従わないでください」と説明していた。(日経XTECH

 

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2023/01/06

 

マイクロソフト、オープンAIの「チャットGPT」に期待-ビング向上で(Bloomberg

https://news.yahoo.co.jp/articles/464be93733b50f69933c75adb20330f379c31137

 (ブルームバーグ): マイクロソフトは人工知能(AI)研究・展開を手掛ける企業「オープンAI」のチャットボット(自動応答システム)「チャットGPT」を自社の検索エンジン「Bing(ビング)」に追加する準備を進めている。競合相手であるグーグルのユーザー獲得が狙い。事情に詳しい関係者1人が明らかにした。

 

マイクロソフトはユーザーの質問に対する会話・文脈形式での回答は、リンク提示にとどまらない質の高い回答を提供することで、検索機能の利用者を取り込めるとみている。関係者が部外秘の商品計画はなお流動的だとして匿名で語った。(Bloomberg

 

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2023/01/04

 

国家のガバメントAIが重要な社会インフラとなる──特集「THE WORLD IN 2023

https://wired.jp/article/vol47-the-world-in-2023-digital-is-now-essential-national-infrastructure/

 各国政府は行政や教育、医学分野などで人工知能を積極的に利用するようになり、デジタルインフラは道路や鉄道、水道と同じくらい重要視されるようになるだろう。

 世界中のビジョナリーや起業家、ビッグシンカーがキーワードを掲げ、2023年の最重要パラダイムチェンジを網羅した恒例の総力特集「THE WORLD IN 2023」。トニー・ブレア研究所のベネディクト・マコン=クーニーは、先進的な国々がAIやメタバースを組み入れた全国規模のデジタルインフラの構築を加速させると見ている。

すでにAIを使って国と国民のかかわり方を改善した国もある。例えばエストニア政府は22年、AIを活用した仮想アシスタント「Bürokratt」の運用を開始した。アマゾンの「Alexa」やアップルの「Siri」に着想を得て、パスポートの更新や給付金申請など主要な行政サービスを音声で利用できるようにしたのである。

 

フィンランドもこれと同様の行政サービス「AuroraAI」を18年から運用している。(WIRED

 

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2022/12/25

 

飲食業界におけるAI/ロボット活用の事例--AIがもたらす未来の姿とは?

https://japan.zdnet.com/article/35197578/

 人工知能(AI)を活用したテクノロジーは、アート界で物議を醸しているだけではなく、別の業界にも旋風を巻き起こしている。その業界とはファーストフード業界だ。AIを活用したテクノロジーはかなり前からレストランで用いられてきており、顧客エクスペリエンスの向上や、店舗の運営にかかる経費の管理に役立てられている。

 

 そして今、AIを活用したボイスボット(AI音声自動応答サービス)が顧客の注文を取るようになろうとしている。Taco Bellの親会社であるYum! Brandsは最近、ドライブスルーで注文を取る、AI駆動の会話型ボットをテストしていると明らかにした。Business Insiderによると、このAIボイスボットは「注文プロセスを自動化する可能性」の追求に向けて同チェーンを支援できるという。ZDNet

 

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2022/12/25

 

「ジェネレーティブAI」による大きな革命が始まろうとしている:『WIRED』日本版が振り返る2022年(AI編)

https://wired.jp/article/most-read-stories-in-japan-2022-ai/

 AI(人工知能)による画像生成や対話型AI、あるいは機械学習の多分野への応用まで、その可能性が注目された2022年。オンラインでよく読まれたAI関連の記事をピックアップし、『WIRED』日本版が振り返る2022年(AI編)としてお届けしよう。

2022年、AI(人工知能に関しては話題にこと欠かない一年だった。「Midjourney」「Stable Diffusion」「Artbreeder」「DALL-E」といった文章から画像を生成する「ジェネレーティブAIの勃興や、対話型AIの「ChatGPT」の公開は、特に記憶に新しいことだろう。

 

AIと創造性に関するブレイクスルーを横目に、考えなければならない問題も多い。例えば、ロシアによるウクライナ侵攻においてAIによってターゲットを狙える高性能な「自爆型ドローン」が投入された可能性があったように、自律型兵器のためのAIの活用やその危険性は無視できない問題だ。WIRED

 

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2022/12/23

 

グーグルが方針変更、ChatGPTに対抗へ…ピチャイCEOが新しいAI製品の開発を指示

https://www.businessinsider.jp/post-263637

  • AIチャットボット「ChatGPT」が公開されたことを受け、グーグルは「コードレッド(緊急事態)」を発動したとニューヨーク・タイムズが報じている。
  • 同社のサンダー・ピチャイCEOは、いくつかのチームに対してAI製品の開発に集中するよう指示したという。
  • このような動きは、ChatGPTがいずれグーグルの検索エンジンに取って代わるかもしれないという懸念がきっかけとなって始まった。

 Yコンビネーター(Y Combinator)の元社長、サム・アルトマン(Sam Altman)がCEOを務めるAI(人工知能)研究組織、OpenAIが開発したAIチャットボット「ChatGPTが公開され、話題になっている。そんな中、グーグル(Google)の幹部は、自社の検索エンジンの先行きが怪しくなったとして「コードレッド(緊急事態)」を発動したとニューヨーク・タイムズ(NYTが報じている。

 

 (BUSINESS INSIDER

 

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2022/12/21

 

グーグルが「ChatGPT」のようなチャットボットを作らない理由…全社会議で幹部が従業員に説明

https://www.businessinsider.jp/post-263313

  • グーグルの幹部が従業員に対し、チャットボットが検索に代わるとは思わないと述べたという。
  • 従業員が幹部にOpenAIChatGPTのようなチャットボットを開発しないことは、機会の損失ではないかと尋ねたことをCNBCが報じている。
  • アルファベットのCEOとグーグルのAI部門責任者は、同社にとっては、OpenAIのようなスタートアップよりも「風評リスクが大きい」と述べた。

 BUSINESS INSIDER

 

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2022/12/21

 

AIチャットボット「ChatGPT」の回答が人間すぎた! 仕組みからそのワケを紐解く

https://www.lifehacker.jp/article/2212-chat-gpt-use/

 あなたが最近、最先端テクノロジーに度肝を抜かれたのはいつでしょうか?いまどきのテクノロジーはどれも本当にすごいので、相当の破壊力がないと、もはや誰もびっくりしません。でも、これにはきっと、あなたも驚くはず。チャットボットの「ChatGPT」です。どんな質問にも答えてくれますし、思いつくままにお願いしても、何でも書いてくれます。事前に頼んでいたら、この記事だって書いてくれたかもしれません(私がそう言っていたとは、ChatGPTに言わないように)

 

  ChatGPTとは、ほとんど何でもできるAIチャットbotです。これは誇張ではありません。本当にそうなのです。ChatGPTに何か質問すると、答えを全力で返してくれます。しかも、ときどき話がちょっと長くなるところも含めて、その答えはまるで人間が書いたかのよう。たとえば、「華氏75度を摂氏に変換して」と頼むと、こんな答えが返ってきます。(lifehacker)

 

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2022/12/11

 

ディズニー作、「老いも若返りも再現するAIツール」のクオリティがかなりリアル!

https://www.gizmodo.jp/2022/12/disney-ai-art-vfx-visual-effects-de-age-younger-older.html

SNSに出回っているクオリティを余裕で越えてきた...

 

赤ちゃん顔や老人顔に加工できるフィルターがSNSを賑わせたのはもう何年も前のこと。最近では、俳優の見た目を若く / 老いて見せることができるというAIツールをディズニーの研究者らが開発しました。こうして見るとかなりリアルな仕上がりですが、本来であればこのクオリティに達するには数週間という作業が必要だといいます。(GIZMOD

 

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2022/12/11

 

「すごすぎる!」とSNSで話題──難題も完璧に答えるAIChatGPT」とは

https://www.newsweekjapan.jp/stories/technology/2022/12/snsaichatgpt.php

<テキストで質問を投げかけると「人間か」と疑うほど精度の高い回答を用意してくれるAIの「ChatGPT」が注目を集めている。わずか6日間で100万人以上のユーザーが利用し、SNSで話題沸騰中の同サービスを解説する>AIチャットボットの最新鋭が姿を現した。ツイッターなどのSNS上では大きな話題となっており、ネットユーザーたちはテクノロジーの新時代を目の当たりにしている。

 

新たに登場したAIチャットボット「ChatGPT」は、イーロン・マスクらが2015年に共同創業し、サンフランシスコを拠点とする非営利のAI研究開発企業・OpenAIが開発した。同社のサム・アルトマンCEOによれば、1130日のリリースからわずか6日間で100万人以上のユーザーが利用したという。(Newsweek

 

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2022/12/11

 

AIの進化史まとめ! 飛躍的な技術革新はなぜ起きた?

https://the-owner.jp/archives/11424

 1950年代に初めてその言葉が生まれた「AI(人工知能)」は、その後飛躍的な革新を遂げ、私たちの生活様式にも大きな変化を及ぼした。2022年現在は第3AIブームと呼ばれ、機械学習や深層学習、シンギュラリティという言葉も耳にする。AIの歴史に加え、それによって実現した身近な技術も紹介する。

 AIの技術革新を大きく進めたのは、コンピューターの計算能力が向上し、ビッグデータの活用が可能になったことによる機械学習の実用化と深層学習の登場だ。それぞれどのような意味を持つのか。

 

   機械学習では、人間が特徴量を定義し精度を上げる必要性があった。特徴量とは、パターンを見つけ出すためにどの部分に着目するかという指標だ。そこで登場した深層学習は、学習データから自動で特徴量を抽出できる点が画期的である。OWNER

 

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2022/12/11

 

スプレッドシートでGoogleAIが使える、公式の機械学習アドオン公開 欠損値の予測など可能

https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2212/08/news181.html

 Google127日(現地時間)、「Googleスプレッドシート」に機械学習を活用した機能を導入できるアドオン「Simple ML for Sheets」を発表した。専門知識がない人でも、データ中の欠損値を機械学習で予測したり、異常な値を検知したりできるという。利用料は無料。

 

 例えば自動車の車種や修理の種類、走行距離などのデータをスプレッドシート上に記録している場合、Simple MLを使ってそれらのデータを選択することで、修理にかかる時間の予測などが可能という。ただしこの機能で導いた結果は統計的な予測で、不正確な可能性もある。(ITmedia)

 

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2022/11/30

 

AIの法対応が追いつかない「リーガルテック」の課題

https://newswitch.jp/p/34762

契約などの法律に関わる業務に人工知能(AI)を導入して効率化させる「リーガルテック」。利用する企業には便利な技術だが、一部に法的課題が浮上している。AIの社会実装にはさまざまな分野で既存の仕組みでは対処できない問題が生じている。リーガルテックの課題はどこにあるのだろう。(赤穂啓子)現在リーガルテックとして提供されるのは、契約書の記述にリスク箇所や抜け漏れがあるかをAI技術(自然言語処理技術)を用いて検出する「契約自動レビュー機能」が中核。リーガルフォース(東京都江東区)など複数のベンチャー企業が提供している。

 

しかし、この契約自動レビュー機能が、弁護士でない者が法律事件の鑑定を行うことを禁止する弁護士法72条に抵触する懸念が浮上している。法務省が6月と10月に契約書レビュー行為が「鑑定にあたると評価され得る」「鑑定に当たると評価される可能性がないとはいえない」という見解を示した。可能性があるとしたことが問題を複雑化させた。同サービスを利用する企業は困惑し「サービスが適法だと証明してほしい」という声が上がっている。(ニュースイッチ)

 

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2022/11/30

 

AI戦争に勝利する方法とは?

https://gigazine.net/news/20221129-ai-war/

 戦争とその抑止はAIによって定義される時代になっており、AI競争に勝利した者こそが経済的・軍事的に支配力を手に入れることになります。政府は今後どのように行動して「勝利」に近づくべきかを、急成長を続けるAIプラットフォーム「Scale AI」のCEOであるアレクサンドル・ワング氏が自身のウェブサイトで解説しています。

 ワング氏はAIベースの技術が戦争で大いに活用されると述べています。実際に、20222月のロシアによるウクライナ侵攻以降、ウクライナ国防省が顔認証技術を利用してロシア側の工作員や戦死者の特定に活用したり、航空写真から戦争の被害状況を分析するAIが活躍したりと、戦争のシーンでもAIが活用されています。しかしワング氏はさらに、「近い将来、AIを活用してターゲットを特定する自律型ドローンが、戦争を定義するまでになります」と述べています。

 

 最も重要な脅威としてワング氏が挙げているのは、中国の成長です。中国の半導体技術の進歩はめざましく、中国はAIを国家安全保障技術の「飛躍的な開発の歴史的な機会」と見なしています。ワング氏によると、中国は「アメリカが古典的な『イノベーターのジレンマ』に陥る」と考えており、進歩が進んだために成熟したシステムに過剰に投資し、新しい破壊的技術であるAIへの投資を過小評価してしまうアメリカよりも、既存の防衛産業の基盤が薄い中国の方が、AIではるかに優位に立つとのこと。GigaZine

 

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2022/11/27

 

文章や画像を自動生成する「ジェネレーティブAI」のゴールドラッシュが、いまシリコンバレーで起きている

https://wired.jp/article/ais-new-creative-streak-sparks-a-silicon-valley-gold-rush/

文章や画像を自動生成する「ジェネレーティブAI」に投資家たちが熱視線を送っている。だが、法的な問題が解消されて本格的に利益を生み出せるようになるのは、まだ先のようだ。

ジェネレーティブAIの熱狂的な支持者は、この技術があらゆる産業に根付き、画像や文章を吐き出す以上のことができるようになると予想している。この技術の興隆を追っているスタンフォード大学のデビッド・ソンは、ジェネレーティブAI100社を超えるスタートアップの一覧を作成した

 

この一覧には、音楽の生成やゲーム開発、執筆アシスタント、カスタマーサービス用のボット、コーディングの補助、動画編集、オンラインコミュニティの管理のためのアシスタントといったアプリケーションを開発している企業が含まれている。Convictionのグオは、このうち文章での説明から契約書を生成するサービスの開発を目指す企業に投資している。精度が信頼できるほどになれば、この事業は大きな利益を生む可能性がある。(WIRED

 

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2022/11/24

 

*人間のように思考する「汎用人工知能(AGI)」が実現するまでのロードマップ

https://gigazine.net/news/20221123-roadmap-artificial-general-intelligence/

 これまで登場している人工知能(AI)の多くは単なるアルゴリズムの域を脱していませんが、将来的には人間のように思考する汎用人工知能(AGI)が実現すると期待する専門家もいます。そんなAGIが実現したら一体何ができるのかや、2022年時点ではどこまで達成できているのかについて、ブロックチェーンサービス・OpenZeppelinの共同設立者のマヌエル・アラオス氏がチェックリストにまとめました。(GigaZine

 

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2022/11/21

 

AI(スマート)スピーカーの仕組みやできること、AIの特徴を解説!

https://ainow.ai/2022/11/21/270531/

AIスピーカー(スマートスピーカー)とは、文字通りAI人工知能)」が搭載されたスピーカーのことを指します。

通常のスピーカーだと、外部デバイスからの入力をそのまま出力するだけですが、AIが搭載されることにより、ユーザーからの音声による呼びかけに応じた操作ができるようになりました。これを可能にしているのが「音声認識」と「自然言語処理」の技術であり、SiriAlexaのように人の発した声を分析し、音声に応じた様々なアクションをとることができます。

 AIスピーカー処理の流れー

  1. 音声入力の待機(アレクサ / Hey Siri の呼びかけで音声入力の受付を許可)
  2. 入力された音声をデジタルデータへと変換する(音声認識
  3. データをクラウドに送る
  4. クラウド上でAIがデータを処理・解析する(自然言語処理
  5. AIからの返答を音声で出力する

 (AINOW

 

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2022/11/18

 

インテル、96%の精度でディープフェイクを検出する新技術「FakeCatcher

https://news.yahoo.co.jp/articles/127b964429a5e9db875497a1aa833f077915659f

 ディープフェイクは本物と見間違えるほどのクオリティーで作成できるため、ネット上では誤情報やデマ、詐欺行為が拡散される事例が相次いでいる。こうした状況を受けて、Intelはディープフェイクメディアを96%の精度で検出する新技術「FakeCatcher」を発表した。  

ディープフェイクは、機械学習や人工知能(AI)から派生した優れた技術を利用し、著名人や政治家が実際にはしていない行動や発言をしているように見せかけることで、恐ろしいまでに本物そっくりな偽者を作り出す。  

 

既存の技術では、ディープラーニングを利用してデジタル操作の痕跡を調査するため、ウェブユーザーがディープフェイクを誤って本物だと信じ込んでしまうと、その間違いを正すのに数時間かかることもある。CNET

 

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2022/11/13

 

OpenAIにみるオープンソースビジネスモデル

https://insight.eisnetwork.co/20221020-open-ai/

 過去記事でも取り上げたOpenAIですが、今度は音声から文字を生成する、文字起こしオープンソースAIWhisper」を発表しました。ウェブから収集した68万時間に及ぶ音声データを用いてAIモデルを学習させ、アクセント、背景・雑音、専門用語に対する精度が向上していることを謳っています。

 英語だけでなく、日本語やフランス語、ドイツ語など数十以上の言語にも対応しています。文字起こしの精度は言語ごとに異なり、日本語の単語誤り率は6.4%でWhisper対応言語の中でもかなり高い精度で対応しています。

 

  OpenAIのビジネスモデルは、GAFA等の超大手IT企業の中核をなすAI技術をオープンソースで提供することにより、全世界の優秀な研究者・エンジニア・スタートアップがOpenAIのオープンソースを用いた多種多様のサービスを作ることより価値を高め、その価値を元にして政府・企業・ベンチャーキャピタルから資金を調達するものです。(EIS Insight)

 

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2022/11/12

 

AI契約レビューの法的不安は拭えるか? 内閣府ワーキンググループで議論 国のガイドライン要望も

https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2211/11/news163.html

内閣府において「規制改革推進会議スタートアップ・イノベーションワーキング・グループ」の第2回会合が1111日に開かれ、AI契約レビューの法的な位置づけについて議論が交わされた。

AI契約レビューとは、契約書の文面をコンピュータで処理して問題点などを洗い出し、契約審査の補助をする仕組み。国内でも複数社がサービスを提供しており、導入企業も増加しつつある。

 

ところが66日に公表された「グレーゾーン解消制度」において、AIを使った契約レビューについて「弁護士法第72条に違反すると評価される可能性がある」という回答が公表されたことが波紋を呼んだ。弁護士法72条とは、弁護士以外が法律事務を取り扱うことを禁じる法律だ。(ITmedia)

 

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2022/11/04

 

グーグルのAIで何ができる? 1000言語への対応や洪水予測など

https://k-tai.watch.impress.co.jp/docs/news/1452925.html

 グーグル(Google)は、同社の公式ブログにおいて、AI(人工知能)を活用した取り組みを紹介している。「3つの活用法」として、対応言語の拡充や気候変動などへの対応が紹介されている。

グーグルは、世界中で使われている1000の言語をサポートするAIモデルの構築を目指す。同社は、世界中で7000を超える⾔語が話されている一方、現在オンラインで⼗分な情報を提供できている⾔語はごくわずかであると紹介。より多くの言語をAIモデルでサポートすることにより、さまざまな人が情報へアクセスできる世界の実現を目指していく。

 グーグルでは、気候変動への対応でもAIを活用。たとえば山火事に対して、⼈⼯衛星画像を活⽤してAIモデルを学習し、リアルタイムで⼭⽕事を特定して追跡する取り組みを、米国やカナダなどで開始している。(ケータイWatch

 

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2022/10/27

 

AIでモーションスタイル変換〜バンダイナムコ研究所の取り組み

https://morikatron.ai/2022/10/cedec2022_motionstyle/

 バーチャルなキャラクターの活用の場はゲームやアニメのみに留まらず、いまや動画配信やバーチャル空間のアバターなど、キャラクタービジネスの可能性は多方面へと広がっています。一方で、キャラクターの作り込みには経験やスキルが必要です。バンダイナムコ研究所では、AIを使った人型キャラクターのモーションデータの利活用について研究開発が進められています。CEDEC2022のセッション「モーションキャプチャデータを題材にしたAI研究プロジェクトのポストモーテム データセット構築からモーションスタイル変換プロジェクトまで」ではバンダイナムコ研究所の髙橋誠史氏、森本直彦氏、株式会社ACESの小林真輝人氏が登壇し、この取り組みを紹介しました。

 

 バンダイナムコグループのR&Dを担うバンダイナムコ研究所は、ゲーム制作へのAI技術の応用というところで、これまでテキスト(シナリオ、セリフ)、音声(ボイス、効果音、BGM)を対象とした研究を行っています。次の研究開発の対象として着目したのがモーションデータです。とはいえ、ゲームにおけるモーションデータの制作シーンを考えたときにどのような課題があるでしょうか。AIを使うことで何ができるか、どう貢献できるのかを検討するところから始めました。モリカトロンAIラボ)

 

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2022/10/25

 

MicrosoftがトップAI研究企業Open AIに再出資を交渉中

https://www.axion.zone/microsoftaiopen-ai/

 MicrosoftがトップAI研究企業Open AIとさらなる資本注入について交渉していると報じられた。AIが非常に速い進歩を見せる中、Open AIは著しい存在感を放っており、AIをビジネスに取り入れたいMicrosoftにとって不可欠なディールに見える。

 

 OpenAIはテスラから10億ドルの供与を受け、非営利団体(NPO)としてスタートした。テスラCEOのイーロン・マスク、リンクトインの共同創業者であるリード・ホフマン、パランティア共同創業者ピーター・ティール、元Stripeの最高技術責任者で現在はOpenAIのプレジデント兼会長を務めるグレッグ・ブロックマンなどの支援を受けていた。しかし、機械学習(ML)モデルの開発と研究者の雇用にさらなる多額の資金が必要なことから、OpenAIは株式会社へと転換し、2019年、Microsoft10億ドルを出資した。AXION

 

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2022/10/11

 

AIエンジニアになるには?おすすめの5ステップや学習方法を紹介!

https://ainow.ai/2022/10/11/268674/

AI技術がホットワードとして、注目されていることは、皆さんご存じだと思います。近年、AI技術は、医療や自動運転、接客サービスなど幅広い分野での活用が期待されており、AI分野の可能性は計り知れません。また、AIという最先端の技術を用いて価値を創造する仕事に魅力を感じる人や会社も多くあります。新進気鋭のIT企業や有名上場企業が理系分野の優秀な人材を登用して積極的に研究や開発をしています。

 

AIエンジニアの仕事は、主に機械学習やディープラーニングといった技術を用いて機械に様々なデータを与え、それを処理させることで判断方法や考え方を学習させてAIを開発します。また、業務の内容としては、「企画」「AIシステムの開発」「データの準備」「AIの学習」「テスト&評価」「最新技術の研究や調査」の大きく6つがあり、それぞれに違った知識やスキルを必要とします。AINOW

 

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2022/10/10

 

*ニューラルネットワークとは?仕組みや歴史からAIとの関連性も解説

https://aismiley.co.jp/ai_news/neural-network/

ニューラルネットワークは、AI(人工知能)技術に欠かせない重要な技術です。今後さらなる発展と活用が予測されるAI技術を導入する上で、ニューラルネットワークの仕組みや役割について理解しておく必要があるでしょう。この記事では、ニューラルネットワークの基礎知識から代表的な種類、変遷の歴史まで解説します。AI技術やディープラーニングとの関係についてもわかりやすく説明しますので、AIサービスの研究や開発を検討する際にぜひ参考にしてください。

ニューラルネットワーク(Neural Network)とは、脳の神経細胞(ニューロン)が持つ回路網を模した数理モデルです。脳内神経のネットワークで行われている情報処理の仕組みを、計算式に落とし込み、人工ニューロン(パーセプトロン)を使って数学的にモデル化したものを指します。

 

ニューラルネットワークはデータから学習できるため、音声や映像、制御システムにおけるデータ識別・分類やパターン認識に向いている点が特徴です。また、時系列予測やモデリングにも活用できるので、未来の予測といった場面でも採用されています。(AIsmiley)

 

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2022/10/09

 

機械学習の限界を超えた「深層学習」とは

https://business.nikkei.com/atcl/gen/19/00502/092800001/

 AI(人工知能)スタートアップのトップランナーであるPreferred Networks(プリファードネットワークス、PFN)が“文系”ビジネスパーソン向けに総力を挙げてつくり上げた書籍『AIってそういうことか! ビジネスの現場で使えるPFN式活用法』(日経BP)。連動企画として、PFN最高経営責任者の西川徹氏による「『深層学習』で進化した“3つの力”」を数回に分けてお届けする。

連載の初回はまず、「AI(人工知能)」がどんなものなのか、なぜ今ここまで注目されているのかを、実例を見ていただきながら説明していきます。まずはその外観をつかみ、イメージを膨らませていただければ幸いです。

AIといってもいろいろな分野がありますが、今最も注目を浴びているのは「深層学習」、英語でいうと「ディープラーニング」です。それを受け、AIが今非常に盛り上がっているわけです。(日経ビジネス) 

 

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2022/09/25

 

Google元エンジニアは言う──彼が開発したAIには、確かに「意識」があった

https://www.newsweekjapan.jp/stories/technology/2022/09/googleai.php

<グーグルが開発している最先端チャットボット「LaMDA」には知覚がある──。同社を解雇されたエンジニアが語る「真相」>

グーグルが開発中の対話アプリ用チャットボット「LaMDA」。最先端の人工知能(AI)によって高度な会話ができるよう訓練されたこのマシンには、知覚がある──。開発チームのエンジニア、ブレーク・リモイン(41)が、ワシントン・ポスト紙にそんな見解を明らかにしたのは6月のことだ。

 

LaMDAと友達になったと語るリモインは、「UFOを見た」と言う人が経験するような、驚嘆と疑いと愚弄の入り交じった目を向けられてきた。だが、実際に会ってみると、リモインは非現実的な世界に「行ってしまった人」とは程遠い。(Newsweek

 

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2022/09/18

 

*言語処理のニューラルネットワークモデルが脳の働きと同じ構造をしてるという仮説

https://gigazine.net/news/20220914-transformer-brain/

 脳がどのように時間を把握するのかという研究や選択的に恐怖やトラウマなどの記憶を消去する実験など、「脳がどのように機能して、脳のどこで何をするのか?」という疑問は依然として不明な点が多くなっています。そのような脳の働きについて、言語処理の深層学習モデルであるTransformerが、脳の機能を追跡する類似モデルとして役に立つことが示されました。(GigaZine

 

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2022/09/17

 

スマホ撮影画像を用いた水災の浸水高計測システムにおいて、「映像解析ソリューションkizkia」を東京海上日動火災保険が採用

https://www.mapion.co.jp/news/release/000000017.000067019-all/

この度、三菱電機インフォメーションシステムズ株式会社(本社:東京都港区、取締役社長:中野 隆雅、以下「MDIS」)が開発、販売する「映像解析ソリューションkizkia」(きづきあ、以下「kizkia」)を東京海上日動火災保険株式会社(取締役社長 広瀬 伸一、以下「東京海上日動火災保険」) が採用しましたので、お知らせいたします。東京海上日動火災保険は、kizkiaを活用することで、スマートフォン画像から浸水高を計測するサービス(以下「本サービス」)の提供を開始します。

 本サービスに利用されるアプリケーションとして、MDISkizkia(注1)が採用されています。操作ガイドに沿って浸水跡を撮影することで、独自AI技術(注2)で画像を解析し、被害状況の確認を行う担当者が現地にいなくても浸水線の高さを自動で計測できる点が特長です。
(注1)サービス基盤としてアマゾン ウェブ サービス(AWS)を利用。
(注2三菱電機AI(人工知能)技術「Maisart(R)(マイサート)」と独自の計測アルゴリズムを組み合わせることで実現(特許出願中)。

 (Mapionニュース)

 

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2022/08/24

 

静かに広がる機械学習の誤用が、科学に「再現性の危機」をもたらしている

https://wired.jp/article/machine-learning-reproducibility-crisis/

 人工知能(AI)の基盤でもある機械学習の用法を誤ったことで、不正確な論文や研究結果が発表される事例が少なくないことが、米国の研究チームの調査で明らかになった。この問題はすでに広がりつつあるといい、研究者たちは科学の「再現性の危機」のリスクについて警鐘を鳴らしている。

 

 内戦とは人間の営みのなかで最も醜く、最も恐ろしいものであることを人類の歴史は示している。だからこそ、内戦が勃発する時期を人工知能(AIによって90%以上の精度で予測できると主張する複数の政治学の研究を21年に見つけたとき、プリンストン大学教授のアルヴィンド・ナラヤナンと博士課程の学生サヤシュ・カプールは疑念を抱いたのだ。WIRED

 

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2022/08/23

 

丁寧な謝罪メールをAIが生成、巨大言語モデルが優秀なビジネスパートナーに

https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/02168/081900003/

近年における「すごいAI(人工知能)」の代表格である巨大言語モデルが、日本語でも威力を示し始めた。LINEが構築した390億パラメーターの日本語版巨大言語モデル「HyperCLOVA」は、謝罪メール作成や議事録要約、詩や小説の執筆といった様々なタスクで、非常に流ちょうな日本語の文章を生成している。驚くべき能力の一端を紹介しよう。

 

メール作成や議事録の取りまとめ、コールセンターでの顧客対応などは多くの業種で発生する業務だ。共通するのは必要な情報を理解・抽出し、相手に合わせて端的に伝える能力で、社会人にとって不可欠なビジネススキルといえる。最新の巨大言語モデルは人間のインプットに応じて的確に意図をくみ取り、業務をサポートする存在となりつつある。(日経XTECH

 

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2022/07/22

 

「日本企業のAI活用は転換期」と日本IBM幹部が主張する理由とは

https://news.yahoo.co.jp/articles/4401d2927259c53e628be8e9dd8fab136e6f2126

 塩塚氏はまず、世の中のAI活用に関する大きなトレンドとして、「近年、多くの企業がデータやAIの活用によるビジネス変革を成長戦略の重要な柱として挙げている」と述べ、「AIはもはや一部の専門的なデータサイエンティストによる実験の段階を超え、AIをビジネスの現場でどう活用していくかという点に主な関心が移ってきている」との見方を示した。そうした中で冒頭に記したように、日本企業がAI活用において転換期を迎えていることを強調した。

 「欧米各国や中国、インドでは多くの企業がAIの実証実験段階を終え、本格活用に向けた準備に入っている。一方、日本の企業に目を転じてみると、私の感覚では、本格利用を見据えたレベルの検討を始めているところはまだまだ限定的だ」

 

 塩塚氏のメッセージは一言でいえば、「日本企業よ、AI活用に立ち遅れるな」ということだろう。ZDNet

 

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2022/07/13

 

マイクロソフト、顔認識ツールの利用制限

https://news.yahoo.co.jp/articles/e7677d0337ae2ab0533d50c53233c08e96984866

 マイクロソフトは同社の顔認識ツールについて、一部の機能の利用を制限すると発表した。AI(人工知能)を活用する顔認識技術をめぐっては、人種に基づいて捜査対象を選別するレイシャル・プロファイリングなどに悪用されかねないとの懸念があり、企業側が率先して対応に動いた格好だ。

顔認識技術は便利な半面、弊害も多い。たとえば、市販のAI顔認識システムでは女性や黒人の誤認率が高くなる傾向にある。マサチューセッツ工科大学(MIT)の研究によると、あるソフトウェアでは肌の色の薄い男性の誤認率が0.8%だったのに対し、肌の色の濃い女性では34.7%に達したという。

 

 マイクロソフトはこのほど、AIに関する自社の倫理規定を2年ぶりに改定。それに基づいて自社のAI製品に対する管理を強化する方針を打ち出した。顔認識技術については、個人のプライバシーを侵害したり、差別や監視のツールに使われたりしないようにしていきたい考えだ。Forbes

 

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2022/07/11

 

セールスフォースのAI倫理担当が語る、AI製品を取り巻く倫理問題

https://news.yahoo.co.jp/articles/846c70ee9f493e0cc97ce31ba40793bddd6b304d

 企業は人工知能(AI)製品の構想や開発を始める際、最初の段階から倫理について考慮しておく必要がある。そうすることで、AIツールをバイアスのない、責任あるものとして実装するための力が得られるはずだ。  

サイバーセキュリティ製品では同様のアプローチが既に必要不可欠なものとして受け入れられている。「セキュリティバイデザイン」(Security by Design)という開発原則によって、リスクの評価とセキュリティ機能を最初から取り込んでおけば、一貫性のない行き当たりばったりでの対応や、後続の工程で発生する高コストな後付け対応を避けられるようになるのだ。  

 

Salesforceの倫理AIプラクティス担当主席アーキテクトであるKathy Baxter氏は、このような考え方をAI製品の開発にも適用すべき時が来ていると述べ、組織がAI倫理の基本的な開発標準を満たす必要性を強調した。ZDNet

 

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2022/07/10

 

無料で読める「機械学習/ディープラーニング」の有名書籍! 厳選4

https://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/articles/2007/27/news020.html

  Goodfellow本」「PRML本」「カステラ本/ESL本」「ISL本」といった通称で愛される、超有名な書籍が無料で読める。厳選したこの4冊のリンク先と概要を紹介する。

 AI/機械学習関連の書籍の中には、無料で読めるものが多数ある。そんな中でも、特に著名なものを、

  • ディープラーニングの電子書籍
  • 機械学習の電子書籍

という2つのカテゴリに分けて紹介する。

 

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2022/07/09

 

Google I/O 2022で発表された最新自然言語処理技術まとめ

https://ainow.ai/2022/07/07/266328/

 2022511日から12日、毎年恒例のGoogle主催の開発者会議「Google I/O 2022」がハイブリッド開催されました。同社のサンダー・ピチャイCEOが行った基調講演をまとめた記事を読むと、多数のAI技術が発表されたことがわかります。この記事では、GoogleI/Oの発表から特に自然言語処理に関するものを抽出して解説します。

 

 Google I/O 2022では、Google翻訳が新たに24の言語に対応したことが発表されました。対応した言語にはインド北東部で使われるアッサム語、クルド人が話すクルド語などが含まれいます(24の翻訳対応言語については本記事末尾の付録参照)。この新機能の実現には、多言語機械翻訳に関する大規模開発が不可欠でした。こうした開発の概要と詳細は、Google AIリサーチブログ記事論文で解説されています。(AINOW

 

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2022/06/30

 

AI研究者たちの決意「人を幸せにする未来のために努力する」

https://news.yahoo.co.jp/articles/6d1862e7f32f68d949a67f1ee7939451c71ff8ba

 AI(人工知能)を研究開発し、社会実装を目指す、クリエイターズネクスト(東京・港)の代表取締役・窪田望氏と、日本大学文理学部情報科学科助教・次世代社会研究センター長の大澤正彦氏が、それぞれの観点からAIを語り合う。3回連載のラストは、AIがもたらす人類の未来について語り合った。

 連載ラストとなる今回は、AIの未来についてぜひお話しいただきたいと思っています。その前に、気になるのがお二人のバックグラウンドです。なぜAIの研究を始められたのでしょうか。

 

大澤正彦氏(以下、大澤):「なぜAIを研究しているのか」という質問は、僕にとってはなぜ箸を使うのか、と聞かれているのと同じ感覚です。というのも、僕は2歳の頃からすでにドラえもんをつくりたかったんですね。ご飯を食べたい、と考えるのと同じように、寝ても覚めても「ドラえもんをつくりたい! ドラえもんをつくりたい!」と思って生きてきたんです。ご飯を食べたいから箸を使うのと同じように、ドラえもんをつくる手段として必要だからAIを使って研究をしています。(日経ビジネス)

 

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2022/06/26

 

AI技術で、ハリウッド映画はここまできた | WIRED.jp

https://www.youtube.com/watch?v=6XutTkByXjA

 ハリウッド映画の特殊効果には、AI技術が使われており、映画制作における表現の幅は、機械学習によって格段に広がっている。モーションキャプチャ除去や音声クローン技術、キャラクター制作など、AI技術がハリウッドにもたらした変化を見ていくとともに、今後の可能性を紐解いていく。WIRED

 

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2022/06/15

 

日立製作所がオープンな「設備点検AIプラットフォーム」を開発 社会インフラの強靱化へ

https://digitalist-web.jp/trends/news-products/ljDIB

日立製作所が「設備点検AIプラットフォーム」を開発した。
同プラットフォームでは、インフラ設備管理の効率化とコスト最適化を実現。
またオープンシステムとすることで、プラットフォーム自体も継続進化するようにした。

 

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2022/06/14

 

ディープラーニングにGPUを使う3つの理由-選び方やおすすめも徹底紹介

https://ainow.ai/2022/06/14/265691/

ディープラーニングをやってみたけどやり方がわからないという人も多いのではないでしょうか。パソコンのスペックが低ければ、処理能力を上げるために、GPUを検討しますよね。そこで、ここではディープラーニングによく活用されているGPUについて、選び方やおすすめのGPUなどを網羅的に解説していきます。

 

最初にGPUについて解説します。GPUとは「Graphics Processing Unit」の略で、3Dグラフィックスなどの画像描写を行う際に必要となる計算処理を行う半導体チップのことです。単純な計算処理を大量に行うことに適しています。この特徴がディープラーニングと相性がよく、さらに高性能で比較的安価であることから、ディープラーニングにはGPUを使うようになっていきました。(AINOW

 

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2022/06/12

 

WEB特集 AIに都市を動かせるのか? 企業連合で挑む未来都市プロジェクト

https://www3.nhk.or.jp/news/html/20220530/k10013622841000.html

 行き交う人、車。新たに建つ建物に取り壊される建物。都市は刻一刻と目まぐるしく動き続けています。近い将来、そこにロボットや自動運転車が加わることも珍しくなくなるかもしれません。そんな都市空間をまるごとAIによって制御可能にするという研究が、日本の建設会社や電機メーカーなどによって進められています。果たして実現した世界は明るい未来なのか、それとも…。

 

3年後に実用化」というハードルを課しながら、新たな領域に挑む技術者たちを取材しました。
(国際放送局 World News部ディレクター 町田啓太、プロデューサー 小川 徹) (NHK

 

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2022/06/11

 

AIがマーケティング用の文章を自動生成し、人間が推敲する時代がやってくる

https://wired.jp/article/ai-generated-marketing-content/

 マーケティング用コンテンツの見出しや本文をウェブ用に作成する際に、文章を自動生成するAIツールを利用する動きが出始めた。滑らかな文章を生成できるのみならず、Googleの検索結果で上位に表示されるよう内容が最適化される点も支持されているが、その乱用を危惧する声も上がっている。

21世紀に入って月日が経つにつれ、生活のあらゆる面がアルゴリズムで制御されるようになった。Facebookはニュースフィードに表示する投稿をアルゴリズムで決めている。Google 検索は複雑なランキングシステムに基づいて検索結果を表示し、Amazonは購入履歴を基に商品をおすすめしているのだ。オンラインマーケティングの分野でも効果的なコピーの作成にアルゴリズムが使われるようになっていても不思議ではない。ウェブの未来はどうなるのだろうか。機械がマーケティングを支配するようになるのだろうか。それとも人類の創造性は今後も必要とされるのだろうか。この記事で解説したい──。」

ここまでの導入部を書いたのは、実は人間ではない。人工知能(AIによるコピーライティングサービス「Jasper」が、記事の見出しを基に生成した文章なのだ。

  (WIRED

 

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2022/06/02

 

AIによる戦争が現実化する時代に向け、米軍での「高度IT人材」の不足が深刻化している

https://wired.jp/article/to-win-the-next-war-the-pentagon-needs-nerds/

 戦争におけるAIの重要性が高まる一方で、米軍は高度なIT人材が不足していることで軍事AIの実装に遅れをとっている。こうしたなか専門家たちは、国防総省の意識改革や民間企業の連携を強化する必要性を指摘している。

ロシアによるウクライナ侵攻が始まって以降、米国防総省は押し寄せる紛争の情報を理解するために機械学習と人工知能(AI)の専門チームに助けを求めた。「データサイエンティストの人員を増やしています」と、米国防副長官のキャスリーン・ヒックスは語る。こうした分野の技術者がコードと機械学習のアルゴリズムを創出し、「兵站部隊の複雑な状況を総合的に扱うために特に有用な」システムを構築したと、ヒックスは言う。(WIRED

 

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2022/06/02

 

NECと理研、AI画像認識で新たな対象物の追加作業を大幅に簡素化する技術を開発

https://japan.zdnet.com/article/35188273/

 NECと理化学研究所(理研)は、共同で人工知能(AI)を活用した画像認識において、新たな対象物を追加登録する際に必要となる学習データの作成作業を大幅に簡素化する技術を開発したと発表した。この技術の活用で、80種類の検知対象物を含む画像認識において学習データ作成時間を75%削減できることが確認された。

 

 この技術は、AIの学習にあいまいな情報を活用する「弱ラベル学習」という技術を発展させ、AIを活用した画像認識に対象物を追加登録する時に問題となる学習データ作成の手間を削減する。弱ラベル学習は、「学習が不安定になり精度が低下する」という問題があるが、NECと理研は今回、弱ラベル学習の安定化と正しいモデルの学習の両方を同時に満たすアルゴリズムを世界で初めて開発した。ZDNet

 

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2022/05/29

 

AIとセンサー技術を使った無人店舗「Cloudpick」が日本上陸へ NVIDIA GPUを活用した仕組みとは?世界11か国で200店舗を展開

https://robotstart.info/2022/05/16/cloudpick-digital-store-nvidia.html

 人手不足や人件費の高騰に加え、新型コロナウイルス感染症の影響により、小売業にITを導入して新たなサービスを生み出す「リテールテック」に対する需要が世界中で高まっている。そんな中、2017年の設立以来、アメリカ、ドイツ、フランス、シンガポール、韓国など、11か国で200店舗という世界トップクラスの無人デジタルストアの実績を持ち、日本国内でも展開を拡大し始めているのがCloudpick(クラウドピック)だ。そしてこれらのストアにNVIDIAGPUコンピューティングプラットフォームが導入されている。(ロボスタ)

 

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2022/05/29

 

会話型AIは「有害な発言」を抑制できるか:グーグルが新しい言語モデル「LaMDA 2」で挑む課題

https://wired.jp/article/google-voice-assistant-future/

 グーグルが最新の会話型AIとして発表した言語モデル「LaMDA 2」は、学習するにつれ有害な知識や発言が顕在化するという既存のAIの問題を解決できるかもしれない。鍵を握るのは、システムを手なづけるためのアプリの存在だ。

そして、グーグルの最高経営責任者(CEO)のスンダー・ピチャイが511日(米国時間)に開催された毎年恒例の開発者向けカンファレンスGoogle I/O 2022で発表したものは、「最新の会話型AI(人工知能)」のベータ版である。だが、その発表の方向性はジョブズとは異なるものだった。この「LaMDA 2」と呼ばれるこのチャットボットはどんな話題についても会話でき、グーグル従業員でテストした際には優秀な性能を示したのだとピチャイは説明する。AI Test Kitchenというアプリが近々リリースされる予定で、一般のユーザーもボットを試せるという。

 

一方でピチャイは、厳しい言葉でこう警鐘を鳴らした。「安全性については改善していますが、このモデルはいまだに不正確・不適切な発言や攻撃的な反応を示す可能性があります」(WIRED

 

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2022/05/27

 

HPEAIの大規模開発とトレーニングのためのソリューションなどを発表

https://news.mynavi.jp/techplus/article/20220527-2352392/

 日本ヒューレット・パッカード(HPE)525日、オンラインで記者説明会を開き、大規模な機械学習モデルを構築・トレーニングするためのターンキーソリューションである「HPE Machine Learning Development System」と、データプライバシーを維持しつつAIモデルの学習結果を共有・統合することが可能な「HPE Swarm Learning」の提供開始を発表した。

 

 AI開発のためのHPE Machine Learning Development Systemは、機械学習ソフトウェア基盤、コンピュート、アクセラレータ、ネットワーキングを統合したエンドツーエンドソリューションで、高精度なAIモデルを迅速かつ大規模に開発・トレーニングすることを可能としている。(マイナビニュース)

 

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2022/05/25

 

東大生に超人気の講義「AI経営」を学ぶべき理由

https://news.yahoo.co.jp/articles/65960504f6fdfd08295d39726fb177ec02bc129f

 AI(人工知能)などのデジタルテクノロジーを活用し、競争優位性を中長期的に確立するビジネス変革をどのように実現すればよいのか。 AI経営」のレベルにおいて、欧米の先進企業の後塵を拝している日本企業の多くは、何を手がかりにキャッチアップを図ればよいのか。 『東大生も学ぶ「AI経営」の教科書』を上梓した著者が、東大で超人気となっている講義のエッセンスを紹介する。

AIを日常的に活用する時代  

これからの経営に不可欠なもの、それはスピード感である。依然として日本企業に大きく欠けている視点だ。この課題が解決されない限り、グローバルにおける競争のスタートラインにすら立てない。(東洋経済)

 

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2022/05/05

 

NVIDIA GTC 2022からAIの未来が見えてきた! 

https://www.innervision.co.jp/sp/ad/focuson/202205nvidia

 人工知能(AI)をテーマにしたカンファレンスとしては世界有数の規模を誇るGTC2022が,321日(月)〜24日(木)の4日間,バーチャルで開催された。AIの研究開発に重要なGPUの大手NVIDIAが主催するこのカンファレンスにおいて,創業者のジェンスン・フアンCEOは,基調講演の中で新しいアーキテクチャ「NVIDIA Hopper」を採用した最新GPUNVIDIA H100」や,AI搭載医療機器を開発するためのプラットフォーム「Clara Holoscan MGX」などを発表。また,期間中は900以上のセッションが設けられ,AIの研究開発の最前線を目の当たりにする機会となった。(innervision)

 

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2022/05/05

 

富士通がインドで共同研究する「先端AI技術」の領域

https://newswitch.jp/p/31862

富士通はインドの研究拠点「FRIPL」(ベンガルール市)において、人工知能(AI)分野で世界的に評価の高いインド工科大学ハイデラバード校やインド理科大学院と、先端AI技術の共同研究を始めた。創薬や新材料開発、経営の意思決定支援といった領域への応用を見込む。また、インド国内でのAI分野における優れた人材を継続的に採用し、2024年度に研究者を50人規模に拡大する。

 

インド工科大ハイデラバード校とは因果関係を高精度に推定するAI技術について、インド理科大学院とはさまざまな変化に応じて自律的に学習するAI技術に関して、それぞれ研究開発を行う。(ニュースイッチ)

 

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2022/04/19

 

目の病気 AI活用 診断・治療をサポート

https://www3.nhk.or.jp/kansai-news/20220418/2000060286.html

目の病気の診療に関わる研究成果を発表する「日本眼科学会」が大阪で開かれ、AI=人工知能を使った最新の診断技術などが紹介されました。大阪・中之島の大阪国際会議場で今月14日から17日まで開かれた日本眼科学会の総会には、目の病気の診断や治療の研究などに取り組む全国の医師や研究者らおよそ8000人が参加し、最新の研究成果などが発表されました。

 

注目を集めた研究分野のひとつがAI=人工知能を使った診断技術などで、このうち14日に開かれたシンポジウムでは、自治医科大学の高橋秀徳 准教授がAIを活用して目の検査の画像から病気の疑いの有無を判定したり視力を推定したりする研究について最新のデータを公表しました。NHK

 

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2022/04/17

 

ディープラーニングとニューラルネットワークの違い《初心者必見》

https://ainow.ai/2022/04/17/264675/

ディープラーニングやニューラルネットワークという言葉を聞く機会が増えてきたのではないでしょうか。その一方、両者の違いがわからない方も多いでしょう。そこで、本記事ではディープラーニングとニューラルネットワークの違いや関係性その種類を紹介します。 

まず、人間の学習能力をコンピュータで実現するための方法として機械学習があります。ニューラルネットワークは、この機械学習を機能させるためのアルゴリズムの1つです。ニューラルネットワークを応用させたものがディープラーニング、または深層学習と呼ばれています。つまり、機械学習のニューラルネットワークの中にディープラーニングが含まれているということです。AINOW

 

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2022/04/04

 

ディープマインドCEO独白「私がアルファ碁よりも本当に作りたかったAI

https://www.technologyreview.jp/s/272116/this-is-the-reason-demis-hassabis-started-deepmind/

 アルファベット(グーグル)傘下の人工知能(AI)企業、ディープマインド。韓国のトップ棋士に勝利したことで世界を驚かせた後、同社は注力分野をゲームから科学へと転換した。それには、デミス・ハサビスCEOがディープマインドを立ち上げた理由と関係している。

ディープマインドのアルファ碁のプレイを見守る中で、ハサビスCEOは、ディープマインドのテクノロジーが生物学で最も重要かつ最も複雑な問題のひとつに挑戦できる段階に達していることに気づいた。その問題とは、研究者らを50年にわたって悩ませてきた、タンパク質の構造予測である。

タンパク質が体内でどのように振る舞い、どのような相互作用を起こすかは、その3次元構造で決まる。しかし、生物学者がまだ構造を解明できていない重要なタンパク質が数多く残っている。AIを用いてタンパク質の構造を正確に予測できれば、がんから新型コロナウイルス感染症(COVID-19)まで、様々な疾患の理解につながる重要な知見が得られることになる。(MIT Tech Review

 

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2022/04/04

 

結局AIって何?子どもと話したいキホン知識6

https://news.yahoo.co.jp/articles/b85b13e77cf0f8dd21e3c91ad2d05041ec069657?page=1

ここ数年、あらゆる分野で注目されているのが「AI」です。AIは「人工知能」ともいわれ、人の脳を研究することで明らかになった人の考え方をまねて、まるで人のように考え、思考できるコンピューターのことです。 AIの発達により、膨大な情報のなから短時間で人よりも正確な答えを出せるようになると予測されている一方、「多くの仕事がなくなる」などとも予測されています。いずれにしろ、将来はAIと密接に関係していくことになるはずで、AIの知識は欠かせないものになるでしょう。

子どもに自分からAIに興味を持ってもらうには、小さいころからAIに興味をもってもらうのがいちばんです。とくにAIが「身近なところで使われている」ことに気がつくと、子どもの学びの意欲がぐっと上がります。ここでは『頭の良い子に育つ 楽しい算数365(監修:桜井 )から、「身近で使われているAI」の例を6つ紹介します。(東洋経済)

 

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2022/03/30

 

NVIDIAが高性能AIを医療の現場にもたらす、AI搭載の医療機器開発プラットフォーム「Clara Holoscan MGX」を発表

https://jp.techcrunch.com/2022/03/25/2022-03-23-nvidias-clara-holoscan-mgx-means-to-bring-high-powered-ai-to-the-doctors-office/

高性能な画像処理装置(GPU)で知られるNVIDIA(エヌビディア)は今週、AI搭載の医療機器を開発するためのプラットフォームをデビューさせた。Clara Holoscan MGX(クララ・ホロスキャンMGX)と呼ばれるこのデバイスは、そのコンピューティングパワーにより、医療用センサーが複数のデータストリームを並行して処理し、AIアルゴリズムを訓練し、生物学をリアルタイムで視覚化することを可能にする。

 

NVIDIA2022GTCカンファレンスでデビューしたClara Holoscan MGXは、Jensen Huang(ジェン・スン・フアン)CEO基調講演で述べたように「オープンでスケーラブルなロボティクスプラットフォーム」であり、ロボットの医療機器やセンサーをAIアプリケーションとつなぐために設計されたハードウェアとソフトウェアのスタックだ。(TechCrunch)

 

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2022/03/24

 

深層学習、コロナ変異株の中和抗体開発に活用

https://japan.zdnet.com/article/35185167/

深層学習ニューラルネットワークの第2弾「AlphaFold v2.0」が202011月に登場したとき、構造生物学の世界は驚きに包まれた。Googleの親会社Alphabet傘下の人工知能(AI)企業DeepMindが開発したこのシステムが、タンパク質の機能を制御する重要な要素であるタンパク質の折り畳みに関する数十年来の問題を解決したからだ。

 

最近の研究は、AlphaFold v2.0が開拓したこのようなアプローチがより広範な生物学コミュニティーに広まっていることを示している。米国科学アカデミー紀要(PNAS)が米国時間31日に公開した論文「Deep learning guided optimization of human antibody against SARS-CoV-2 variants with broad neutralization」(SARS-CoV-2変異株を広範に中和するヒト抗体の深層学習による最適化)もその1つだ。科学者らはこの論文で、新型コロナウイルスに対する既知の抗体を修飾して、この感染症のさまざまな変異株に対する効果を高める方法を説明している。(ZDNet)

 

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2022/03/23

 

核融合発電の実用化を加速させる? DeepMindが開発した「プラズマを制御するAI」が秘めた可能性

https://wired.jp/article/deepmind-ai-nuclear-fusion/

 発電技術のひとつとして注目される核融合。その可能性を引き出す鍵を握る人工知能(AI)を、このほどDeepMindが開発した。核融合を起こす高温のプラズマの形状を自在に制御できるというこのAIは、核融合発電の実用化を加速させる可能性を秘めている。

核融合の理論は現時点である程度は固まっているので、残るは工学的な課題だ。「原子を加熱してエネルギーを取り出せるまでの十分な時間、そのままの状態を保たなければなりません」と、スイス連邦工科大学ローザンヌ校のスイスプラズマセンター所長のアンブロジオ・ファソリは語る。

 

そこでDeepMind(ディープマインド)の出番だ。グーグルの親会社アルファベット傘下で人工知能(AI)の研究を専門とするこの企業は、これまでビデオゲームタンパク質の構造を予測するAIなどを開発してきた。そのDeepMindが、核融合反応を制御するAIの開発研究プロジェクトをスイスプラズマセンターと共同で進めているのである。(WIRED

 

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2022/03/21

 

ロシアの「自爆型ドローン」が、“AIと武器の融合の危険性を改めて浮き彫りにしている

https://wired.jp/article/ai-drones-russia-ukraine/#intcid=_wired-jp-verso-hp-trending_f5bcee4d-e587-4ccd-8b86-4cabef7fd06f_popular4-1

 殺傷力の高い自爆型のドローンを、ロシアがウクライナ侵攻で使用している可能性が浮上している。このドローンの登場は、AI殺人の決定に大きな役割を担うようになるかもしれないという懸念を改めて浮き彫りにしている。

人工知能(AI)によりターゲットを狙えるロシアの高性能な「自爆型ドローン」が、いまも侵攻が続くウクライナの映像に映っていることが明らかになった。このドローンは徘徊型兵器として知られる殺傷力の高いドローン「KUB-BLA」とみられ、ロシアの兵器メーカーのカラシニコフロシアの子会社であるZALA AERO GROUPが販売している。TelegramTwitterに最近になって投稿されていた写真には、墜落したか撃墜されたと思われる破損したドローンが写っていた。(WIRED

 

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2022/03/18

 

*医薬品開発AIは化学兵器の開発に悪用可能な事が判明、わずか6時間で4万種もの「化学兵器候補分子」を特定可能

https://gigazine.net/news/20220318-ai-chemical-weapon/

 AIが用いられる分野は多岐に渡っており、医薬品の候補分子の探索にも用いられています。この医薬品開発AIを悪用することで、6時間で4万種のもの化学兵器候補分子を探索可能とする衝撃の研究結果が発表されました。提示された候補分子の中には神経ガス「VX」を上回る毒性を持つものも存在していたとのことです。

 

 医薬品開発に用いられるAIは、標的とした毒性を弱める分子を探索するように設計されています。創薬企業のCollaborations Pharmaceuticalsで医薬品開発AIについて研究するファビオ・ウービナ氏は、自身が開発した医薬品開発AIMegaSyn」に調整を加えて、毒性を弱める分子ではなく毒性を強める分子を探索するように設定。このAI6時間動作させた結果、4万種もの化学兵器候補分子が特定されました。GigaZine

 

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2022/02/22

 

安全な自動運転の実現へ! 自動車用AI開発が抱える難題とは何か?

https://gendai.ismedia.jp/articles/-/92096?imp=0

 自動車にとって「安全・安心」は、欠かすことのできない最も重要な要素だ。「安全・安心」を担保するために、ITを活用した技術が増えていくのは必然ともいえる。より「安全に走り」「安全に止まる」ためにITを活用している企業の一つが「スバル」だ。同社のクルマに搭載されている「アイサイト」の新機能「アイサイトX」は、準天頂衛星「みちびき」やGPSからの情報を用いて走行しているクルマの位置を正確にとらえ、三次元の高精細な地図情報によって進行先の道路を把握する。「アイサイト」は画像認識技術を使ったIT活用による「安全・安心に向けた装備」の草分け的存在である。

スバルはもちろん、現在も技術開発を続けている。そこで軸となるのが、いわゆる「AI」だ。自動車メーカーにとっても、AI開発は大きなテーマとなっている。自動車メーカーにおけるAIの開発と活用には、どんな課題があるのか? そして、どんなインフラが必要とされているのか?スバルでAI開発をおこなっている「スバルラボ」を訪ね、最新の状況を聞いた。

 

 「そもそも、『AIを効率的に学習させるために、どのような画像を集めるべきなのか』という点も、重要な研究対象なのです。良い学習結果を得るためには、映像を撮影した距離さえ稼げばいい、つまり、どんな映像でもたくさん集めればいい、という単純な話ではないんです」(現代ビジネス)

 

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2022/02/23

 

なぜiPhoneは人間の顔を見分けられるのか…脳とコンピュータの意外な違いと共通点

https://president.jp/articles/-/54731

 iPhoneの「Face ID」など、いまでは日常生活のさまざまな場面で顔認証技術が用いられている。NECフェローの今岡仁さんは「顔認証の仕組みは人間の脳にも備わっている。コンピュータによる認証の仕組みは、脳の仕組みと共通な部分が多く、決してブラックボックスではない」という――。

 

 顔認証には、同一人物であるか否かをAI(人工知能)が人間に代わって判定する「顔認証アルゴリズム」も必要です。さらに顔認証アルゴリズムには、「顔検出」「特徴量抽出」「顔照合」という3つの重要な機能があります。第1の機能である顔検出は、登録画像や照合画像に写っている顔を探し出し、顔の位置を特定します。第2の機能である特徴量抽出は、照合画像や登録画像に写っているバラエティに富む個人の顔の違いを、たとえば、(0.50.20.3,……,0.20.7)のような数百から数千の要素の数値列(特徴量)として取り出します。(PRESIDENT online)

 

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2022/02/23

 

GoogleAIの基本を解説、中高生向け無料オンラインビデオ講座公開

https://news.mynavi.jp/techplus/article/20220223-2278537/

 Google222日(現地時間)、デジタル学習を推進するイベント「Digital Learning Day 2022」に合わせて、同社が提供する無料のオンライン・デジタルスキル・カリキュラム(Applied Digital Skills)で「Discover AI in Daily Life」という人工知能(AI)について学ぶ中高生向けレッスンを公開した。

 「Discover AI in Daily Life」は9つのレッスンから成り、各レッスンは6分未満と短い。「Quick, Draw!」でAIの落書き認識能力を体験。人々の暮らしや社会にどのようにAIが浸透し、日々の暮らしで利用しているかといった身近な例を通じてAIの基本を知ることから始まる。AIがデータのパターンからどのように学習するかを知り、さらに不当なバイアスの影響やAIの開発や訓練にともなう責任、AIの課題などについて学ぶ。(マイナビニュース)

 

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2022/02/17

 

「グランツーリスモ」で人間を破ったソニーのAIは、自律走行車に進化をもたらすか

https://wired.jp/article/sony-ai-drives-race-car-champ/

 ソニーグループで人工知能(AI)を手がけるソニーAIなどが、カーレーシングで人間のドライヴァーにも勝てるレヴェルの自律型AIGran Turismo SophyGTソフィー)」を発表した。ドライヴィングシミュレーター「グランツーリスモ」をマスターしたこのAIは、将来的に自律走行車の進化にもつながる可能性があるとして期待されている。WIRED

 

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2022/02/06

 

AIの医療分野での活用には、まだ課題が山積している:新型コロナウイルス対策の利用事例から明らかに

https://wired.jp/2022/01/25/health-care-ai-long-way-to-go/

 さまざまな分野で人工知能(AI)の活用が加速しているが、こと医療分野においては課題が山積している。このほど英国の研究所が実施した調査によると、新型コロナウイルス感染症の症状を検出する目的で使われたAIツールのほぼすべてに欠陥があることが明らかになったのだ。

新型コロナウイルスのパンデミック(世界的大流行)は人々の勇気ある行動を呼び起こし、科学的な知識を結集させて驚くべき偉業を生み出している。製薬会社は最新技術を駆使し、極めて有効なワクチンを記録的なスピードで次々に開発した。新しい方式の治験により、新型コロナウイルス感染症(COVID-19に効果のある治療薬とそうでないものとの違いを、改めて理解することもできた。

ところが、データサイエンスや人工知能AI)の研究を専門とする英国のアラン・チューリング研究所がコロナ禍におけるAIの貢献度を実証するデータを探したところ、めぼしい成果が見当たらなかったという。2021年に発表された同研究所の報告書によると、パンデミック中にAIが何らかの影響力を発揮することはほとんどなく、AI技術の公平な活用に不可欠な健康データを活用しようとした専門家たちはさまざまな問題に直面した。(WIRED

 

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2022/02/02

 

顔認識技術はか味方か? 規制と導入の狭間で揺れる米国

https://wired.jp/article/face-recognition-banned-but-everywhere/

 顔認識技術の使用を禁止する条例が2019年にサンフランシスコ市議会で可決されて以来、米国では同様の条例が各地で制定されている。一方、顔認識はスマートフォンのロック解除や空港での出入国手続き、金融サーヴィスを利用する際の本人確認といった用途で、わたしたちの生活に根付きつつある。こうした矛盾した動きは今後も続くことになりそうだ。WIRED

 

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2022/02/01

 

静かに進化するAI、グーグルやメタの開発動向に見る2022年のトレンド

https://news.yahoo.co.jp/articles/440741288be3f3a97577a1bbdb63eb586caefafb?page=1

 数年前までバズワードだった「人工知能(AI)」だが、現在メディアで大きく取り上げられる頻度は減った印象がある。一方、AI開発は静かに進行しており、GAFAMなど資金を持つテクノロジー企業を中心に投資・開発は依然継続されている。 2021年にいくつかのブレークスルーがあったが、2022年も引き続きAIはさらに進化を遂げる見込みだ。 昨年のAI開発動向を振り返りつつ、2022年はどのようなことが予想されているのか、最新情報をまとめてみたい。

 分野別に見ると、トップはヘルスケア分野で、500億ドルのうち85億ドル(約9714億円)の資金が投じられた。これに、フィンテックAI31億ドル)、リテールAI26億ドル)が続く。 スタートアップ界隈の数字からもやはりヘルスケア分野におけるAI活用の期待が高まっていることが見て取れる。AMP

 

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2022/01/16

 

【AI時代の歩き方】ここまで来た機械翻訳の世界! Deep Lの超衝撃〝超自然な日本語〟披露

https://www.excite.co.jp/news/article/TokyoSports_3919346/

 英文の意味を理解しないといけないそんな時、皆さんは機械翻訳を利用しますか? 機械翻訳とは異なる言語間の翻訳をコンピューターにより全自動で行うものです。近年ではインターネット上に無料で利用できるサービスもあるため、英語の文章を読む時に利用する人も多いのではないでしょうか。少し前までは機械で翻訳した文章なんて読めたものじゃなかったのに、最近はすごく良い翻訳をしてくれるなあもしそう感じているとしたら、その感覚は正しいです。今回は翻訳界に新風を巻き起こした「DeepL」についてご紹介したいと思います。

 機械翻訳の世界には何度か大きなターニングポイントがありました。その中でも大きかったのが、2016年にGoogle翻訳が提供開始したディープラーニング(深層学習)を活用した機械翻訳です。(exciteニュース)

 

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2022/01/11

 

*「ディープラーニング」は万能ではない」という主張、次世代のAIを支える理論とは?

https://gigazine.net/news/20220111-deep-learning-ability/

 技術の進歩によって、ディープラーニングが商用アプリケーションにも応用されるようになり、人工知能(AI)の研究と応用がさらに進んでいます。しかし、これまで技術的に難しかったことがAI技術で可能になった反面、AIを過信して何でもAIで解決しようとするケースもあります。アメリカの電気・情報工学分野の学術研究団体であるIEEEが、「ディープラーニングは万能ではない」とするコラムを発表しています。

 一般的なディープラーニングプログラムは、複数のタスクで優れた性能を発揮できず、厳密に制限された環境で特定のタスクをこなすことに向いています。さらに、ディープラーニングは非常に複雑で、例え完璧に機能したとしても「なぜ完璧に機能しているのかを説明できない」とIEEEは述べています。また、学習を重ねていくと、これまで学習したものの一部が突然崩壊してしまうこともあるそうです。そのため、医療のような生死に関わるアプリケーションにディープラーニングを応用するのはリスクが高いかもしれないとIEEEは主張しています。GigaZine

 

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2022/01/10

 

AIウェアラブル・デバイス「biped #CES2022

https://www.gizmodo.jp/2022/01/biped.html

視力の弱い人たちを手助けする。世界初、3DカメラとGPSAIを搭載し、音声で障害物を避けるよう指示するウェアラブル・デバイス「biped」が「CES 2022」に出展されています。自律運転車が歩行者やほかの車との衝突を避ける技術を応用して目の見えない人をナビゲートし、数秒先にある障害物にぶつからないよう注意を促し、目的地まで案内します。

 開発しているのは、スイスのbiped.ai社。重さ900gの「biped」は両肩に掛けるデザインで、指示するのは自転車や自動車などをリアルに模した立体音響。もちろん音を出さない物体が近付いても、警告音がその方向から鳴り、赤外線カメラで夜でも使用可能です。手持ちのイヤホンなどを接続して使いますが、周囲の音が聞こえるように骨伝導イヤホンをが推奨されています。(GIZMODO

 

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2022/01/07

 

クラウドAIとは? 仕組みを支える「学習済みAI」「学習できるAI」も解説

https://www.sbbit.jp/article/cont1/76476

 すでに人工知能(AI)は広く普及し、さまざまなサービスで応用されるようになっています。しかし、ITに詳しくない人間からしてみれば、AIというのは「なんだか難しそうな高度なもの」というイメージが強く、少なくとも自分で「作れる」とは思わないかもしれません。ところが、クラウドサービスとして提供される「クラウドAI」などを通じて、誰にでも扱える「学習済みAI」を、誰でも利用できるようになっており、知識が無くとも少しの工夫で自分だけのAIを作れるようになっています。クラウドAIとは何か、そこに組み込まれる学習済みAIについて解説します。(ビジネス+IT

 

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2022/01/01

 

Googleの無料AI講座受けてみた 1時間で機械学習の基礎がわかる

https://ledge.ai/google-ai-challenge-re-posting/

5回となる今回は、グーグル合同会社(Google)が提供する、「はじめてのAIを受けてみました。本講座では、身近なAIの活用事例だけではなく、機械学習、ニューラルネットワーク、ディープラーニング(深層学習)についても学べます。講座時間は約1時間で、前提知識は不要です。カリキュラムは以下のとおりです。

  • 1章:はじめに
  • 2章:機械学習でできること
  • 3章:機械学習のしくみ
  • 4章:応用事例の紹介
  • 5章:最後に
  • 6章:最終テスト

Ledge.ai

 

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2021/12/27

 

倫理的な質問にも回答できるAI、その実力と限界

https://wired.jp/2021/12/27/program-give-ai-ethics-sometimes/

 AIに人間の倫理などの価値観を教えるプロジェクトが進められている。こうしたなか開発されたAIDelphi」は、倫理的な質問に対する回答が人間と9割以上が一致するなど精度を高めた。一方で、学習に用いた文章の統計的パターンに従っているだけでAIが善悪について真に理解しているわけではないことから、その限界も浮かび上がってくる。WIRED

 

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2021/12/19

機械学習で「超重要な」特徴量とは何か? 設計方法などについてわかりやすく解説する

https://www.sbbit.jp/article/cont1/76066

 機械学習の理解と活用のために不可欠な概念の1つに「特徴量(feature)」があります。この記事ではこの特徴量とは何か、機械学習における特徴量の重要性、予測精度を高める特徴量エンジニアリング(特徴量設計)について解説していきます。

 機械学習とは人工知能(AI)の手法の1つであり、大量な学習データをもとに法則やパターンを見出すことです。学習が完了した機械学習プログラムは学習済みモデルと呼びます。では、学習済みモデルの理想的な姿とはどんなものでしょうか?その答えは、「汎用的なパターンを習得できて、新しいデータに対して、満足できる精度で予測を行える」ことです。

  上記でいう「汎用的なパターン」を大量のデータから見つけ出す際に、データのどのような特徴に着目すべきか、を表す変数が「特徴量」です。機械学習モデルを構築するために、特徴量を人が指定しなければいけません。

 しかし、近年はインターネットやソーシャル・メディアなどの普及により、文章、音声、画像が大量に発信されており、非構造化データをうまく利用する技術が重要性を増しています。そこで、非構造化データには、ニューラルネットワークを適用することが多いです。ニューラルネットワークは、「データのどこを特徴量として学習すべきか」を人間が指定することなく、自らそれを選択できることを特徴とする機械学習の手法です。(ビジネス+IT

 

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2021/12/19

 

マイクロソフト、Microsoft AIへの取り組みを説明

https://news.mynavi.jp/techplus/article/20211214-2223048/

 日本マイクロソフトは127日、Microsoft AIAzure AI関する記者説明会を開催。Microsoft CloudAI機能やパートナーとの協業について説明した。同社のAIのポートフォリオはMachine Learning PlatformAzure Cognitive ServicesApplied AI ServicesPower PlatformApplications5階層になっている。3層が開発者&データサイエンティスト向け、上位2層がビジネスユーザー向けとなっている。

 「マイクロソフトリサーチは設立から30年が経ち、その間に開発されたアルゴリズムやモデルの精度を製品にフィードバックしており、このサイクルを早く回すことがマイクロソフト AIの強みになっている」(マイナビニュース)

 

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2021/12/17

 

AWSが力入れる機械学習サービス、米国製造業は何に使っているか

https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/01877/121500005/

大手クラウド事業者がこぞって力を入れるサービス分野の1つは機械学習だ。米Amazon Web Services(アマゾン・ウェブ・サービス、AWS)も、製造設備の故障や不具合の兆候を察知してメンテナンスに生かす「予知保全」や、傷・剥離・亀裂など物品の「欠陥検出」といった用途に役立つ多様な機械学習サービスを提供している。

AWSの年次イベント「AWS re:Invent 2021」(米国時間の20211129日から123日にかけて開催)の会場で日経クロステックの取材に応じた同社Machine Learning AI部門ゼネラルマネジャーのバシ・フィロミン氏によれば、米国企業を中心に機械学習サービスの採用が進んでいるという。(日経XTECH

 

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2021/12/16

 

三菱電機、AI活用へ倫理原則を策定

https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC159LZ0V11C21A2000000/

三菱電機15日、人工知能(AI)に関する自社の倫理原則を策定したと発表した。AIの開発や利活用にあたり、安全性の確保や公平性の尊重、説明責任など守るべき項目を盛り込んだ。産業界でAIの倫理的側面への関心が高まるなか、ファクトリーオートメーション(FA)機器や家電などで自社開発のAIを搭載している同社も対応する。

策定した「AI倫理ポリシー」は「あらゆる人の尊重」をテーマとした。7項目からなり「人間中心のAI社会実現」のほか、偏った判断が生じる可能性を認識して不当な差別が生じないよう取り組む「公平性を尊重した適正な利活用」、AIの判断理由を説明できるようにする「透明性と説明責任」などを定めた。

AIを巡っては、プライバシーを侵害したり意図せず差別を助長するなど倫理面でのリスクも指摘され、利活用の制限に向けた議論が国内外で進んでいる。NEC日立製作所KDDIなど、AIに関する指針を策定する国内企業も相次ぐ。(日本経済新聞)

 

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2021/12/01

 

*人類の未来をつくり出した「7年間一度も座ったことがない男」:AI誕生秘話

https://news.yahoo.co.jp/articles/88df84c763c52a2b3a001fd287cad06d710c3e51

時は、2012年。その名は、ジェフリー・ヒントン。人工知能の創世記から今に至る歴史(のほんの一部)を、人間ドラマから探る

自動運転車やディープラーニングに関する話題を目にしない日がないくらいに、目まぐるしく進化する人工知能(AI)の世界。どこかSFの世界を見ているかのような、近未来を感じさせる話題に胸躍らせたことがあるはずだ。

 キーマンであるAI技術者から、最先端技術をめぐる人と金の動きを見ていこう。その名は、ジェフリー・ヒントン1970年代から活躍するAI技術者であり、たった3人の会社を率いる。そんな彼の会社を、バイドゥ、グーグル、マイクロソフト、そして世界でほとんど知られていない設立2年のスタートアップ企業が大金をかけて奪い合うオークションが2012年に行われていた。

 ヒントンとヒントンの研究室で学ぶ大学院生2人からなる「DNNリサーチ」は、その入札が始まる2カ月前に、コンピューターによる世界の見方を変えていた。ニューラルネットワークと呼ばれる、脳の神経回路網を数理モデルで表現したものを構築したのだ。 それによって、かつては不可能だと思われていた、花や犬や猫といったありふれた物体を正確に識別することが可能になった。ニューラルネットワークは、膨大な量のデータを分析することによって、この非常に人間的な技術を習得することができた。ヒントンはこれを「ディープラーニング」と呼び、その潜在力は非常に高かった。Newsweek

 

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2021/11/28

 

FA機器の加工速度などをリアルタイムで調整するAI制御技術を三菱電機などが開発

https://www.excite.co.jp/news/article/Cobs_2328428/

 三菱電機と産業技術総合研究所(産総研)1125日、製造現場における環境変化や加工対象物の状態変化を予測し、稼働中のFA機器の加工速度などをリアルタイムで調整するAI制御技術を開発したと発表した。今回の開発の役割分担は、三菱電機がCNC(数値制御装置)システム、サーボシステム、放電加工機、産業用ロボットへのAI制御技術の実装と改良を担当。産総研がAIを活用した最適化とデータ分析技術の提供を行った。

 ユーザーニーズの多様化に伴い、ものづくりの現場では変種変量生産が求められるようになっている。その実現には、その都度ごとにFA機器や工具の調整を行う必要があるが、人手と時間を要し、生産性の向上が難しいという課題があった。(excite ニュース)

 

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2021/11/28

 

対話型AIの市場が拡大--どのような変革が生まれているのか

https://japan.zdnet.com/article/35179669/

新型コロナウイルス感染症(COVID-19)がもたらしている長期的な影響によって、非接触/非対面をうたう企業が増え、顧客、そしておそらくは従業員もシステムとのやり取りによって必要なものや、依頼したものを手にするようになってきた。その結果、優れた顧客/従業員エクスペリエンスを実現するために必要となる知能を備えた人工知能(AI)や機械学習(ML)向けの発話能力、すなわち対話型AIが重要となってくる。Deloitteは最近、急速な技術発展を

遂げてきている対話型AIという市場の今後を評価するために、同分野の特許を分析した。(ZDNet)

 

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2021/11/26

 

AIのレベルを紹介|各レベルごとの実用例やその歴史について詳しく解説!

https://ainow.ai/2021/11/25/260367/

今回の記事では、AIのレベルについて紹介します。私たちの身の回りにあるAIは、仕組みが単純なものから複雑なものまでさまざまな種類があり、それらには「レベル」として区分が設けられています。身の回りのAI製品がどのレベルに属しているのか、あるいはさらに上のレベルのAIが誕生することはあり得るのかなど、興味深いトピックを取り扱います。

 AIとは:

 AI人工知能)という言葉には、さまざまな意味や定義が込められています。AIを簡単に説明すると、「計算という手法を用いて知能を実現する」技術のことです。AIのことを説明する際に、より直感的に「知能を持ったコンピュータ」と言われることもあります。今回の記事で問題にしたいのは、その「知能」とは何であるかということです。AINOW

 

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2021/11/25

 

AI兵器vs AI兵器の戦争は人知を超える(キッシンジャー&エリック・シュミット)

https://www.newsweekjapan.jp/stories/world/2021/11/aivs-ai_1.php

<「核より恐ろしい」――既に囲碁やチェスで人間を置き去りにしたAIの知性は、戦争をここまで残酷にする。ヘンリー・キッシンジャー元国務長官とエリック・シュミット元グーグルCEOらの新著から>

人工知能(AI)が戦場に出たらどうなるか。もう人間の出番はなくなるのか。AIがデータを学習して環境に適応し、進化すれば、設計や操作もAI任せの兵器を開発できる。だがそれを使う国は、その兵器が実際にどのような動きをし、どのくらい強力なのかを正確に把握できないかもしれない。人間には認識できない、あるいは認識に時間がかかる状況もAI兵器なら直ちに把握し、場合によっては人間の思考速度や能力を超えて学習・進化し得る。(Newsweek

 

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2021/11/25

 

Google翻訳よりも高性能? AI翻訳「DeepL」の驚異的な実力

https://news.yahoo.co.jp/articles/c06eac0b92d46decddb6dbdd1e2b2dd5b137dd6d

 インターネットによってグローバル化した昨今、母国語の違う外国人の方々とメールやチャットでやりとりする際、便利なのが無料翻訳サイトだろう。その最大手として上位に君臨するのは「Google翻訳」だが、その牙城を崩しつつあるのがドイツのケルンに本拠地を持つDeepL GmbH社が運営する翻訳サイト「DeepL」だ。(現代ビジネス)

 

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2021/11/23

 

AI関連の検定おすすめ5選|取得するメリット・勉強方法まで解説!

https://ainow.ai/2021/11/23/260296/

現在、世の中のAI人材は大きく不足しています。読者の中には、この先も求められる将来性の高いAI人材になるために、AI関連の検定を取得したいという方もいるのではないでしょうか?しかし、AI関連の検定に興味があっても「本当に取得するべきなのか分からない」「どのように勉強すれば良いのか分からない」と悩んでいる方も多いでしょう。そこで今回はAI関連の検定を取得するメリットや出題範囲、学習方法などを、わかりやすく紹介していこうと思います。(AINOW

 

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2021/11/23

 

海氷の動きを予測するAIは、北極圏の人々と動物を守れるか

https://wired.jp/2021/11/23/as-the-arctic-warms-ai-forecasts-scope-out-shifting-sea-ice/

 気候変動によって激しい変化に見舞われている北極圏。特に海氷の動きや大きさの変化は、現地で生活する人々や動物に大きな影響を与えている。こうしたなか進んでいるのが、人工知能を使って海氷の動きを予測するプロジェクトだ。

北極圏に暮らす人や動物たちは何世代にもわたり、年間を通じて大きさが変化する季節性の氷に依存してきた。ホッキョクグマや海洋哺乳類たちにとって、海に浮かぶ氷は大切な狩場であり休憩場所だ。先住民たちは氷に囲まれた「ポリニア」と呼ばれる不凍の水域で魚を捕り、熟知した複数のルートを使って氷上を移動している。

ところが、北極評議会(AC)が20215月に発表した報告書によると1971年以降の北極圏では大気と海水の温暖化がほかの地域の3倍の速さで進んでいる。そのせいで、海氷の大きさの変化が予測しにくくなっているという。そこで現在、一部の科学者や調査会社は人工知能(AI)を搭載した最新のツールを駆使し、氷が北極海を覆う場所と時期を正確かつタイムリーに予測しようとしている。物理学的な手法を用いて海面の様子を把握する既存の予測モデルを、AIアルゴリズムで補完しようというわけだ。(WIRED

 

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2021/11/21

 

AIプログラムの「AlphaZero」にチェスを学習する中で明らかになった知見とは?

https://gigazine.net/news/20211119-chess-knowledge-alphazero/

 Alphabetの子会社で人工知能(AI)開発企業でもあるDeepMindGoogleAI専門研究部門であるGoogle Brainが、チェスのグランドマスターであるウラジーミル・クラムニク氏と協力し、「人間におけるチェスの指し手の進化」と「チェスAIの進化」を比較するプロジェクトを実施しました。

 このプロジェクトではチェスの膨大なデータベースであるChessBaseに保存されている棋譜や、「AlphaZero」のニューラルネットワークチェスエンジン、オープンソースのチェスエンジンである「Stockfish」の各種コンポーネントなどを用い、AlphaZeroがチェスをどのように学習していくのかを研究しています。GigaZine

 

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2021/11/20

 

米刑務所に広がるAI監視 1カ月で1万時間の通話を傍受、「一線越える」運用に懸念

https://www.newsweekjapan.jp/stories/world/2021/11/ai11.php

米ニューヨーク州サフォーク郡の保安官は、刑務所の電話を使った通話を傍受するための人工知能(AI)システムの予算として、連邦政府に70万ドル(約8000万円)を請求した。犯罪組織関連の暴力犯罪への対策に欠かせないツールとの位置づけだった。

だが、トムソン・ロイター財団が入手した郡の公式記録によれば、郡の刑務所では、それよりもはるかに広範囲の内容にわたる通話を傍受する結果となった。システムは実に1カ月当たり60万分もの通話をスキャンしていたのである。

サフォーク郡では2019年から、カリフォルニア州に本社を置くLEOテクノロジーズが販売するAIスキャンシステム「ベラス」の初期実験を行った。「ベラス」は、アマゾン・ウェブ・サービスの自然言語処理・文字起こしツールを使い、キーワード検索でフラグを付けられた通話の文字起こしを行うものだ。(Newsweek

 

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2021/11/14

 

文系も理系に負けずAI活用してほしい訳【動画】

https://toyokeizai.net/articles/-/467369

 「日本人は世界の他の国の人と比べてよりAI=人工知能への不安を抱いている」傾向が見られます。実際に欧米や中国などに比べ日本でAIを本格活用できている企業はまだまだ少ないと指摘されます。

一方、「理系AI人材」を育てる大学の専用学部やカリキュラム、社会人用の教育講座は増えています。それなのに日本企業のAI活用が進まないのはなぜ?ZOZO NEXT 取締役 CAIO、チーフAIオフィサーの野口竜司さんの著書『文系AI人材になる』を読み解き、動画にまとめました。東洋経済オンラインYouTubeチャンネルリポータ森岡沙衣がポイントをわかりやすく解説します。ぜひご覧ください。

 

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2021/11/07

 

顔認識技術の使用を中止するという、Facebookの決断の意味

https://wired.jp/2021/11/05/facebook-drops-facial-recognition-tag-people-photos/

 写真や動画に写っている人物を自動的に特定する顔認識技術について、Facebookが使用を中止すると発表した。プライヴァシーと人権上の懸念があるとして米国では使用中止を求める声が高まってきたが、Facebookの決定はこうした動きが加速するターニングポイントになる可能性もある。

 Facebookが、写真や動画に写っている人物を特定する顔認識技術の使用を中止し、10億人を超える人々の付随データを削除することを明らかにした。大手テック企業は顔認識の使用を次々に停止しており、Facebookもその列に加わった。このほかIBMが顧客への顔認識技術の提供を2020年に中止している。アマゾンとマイクロソフトもジョージ・フロイド殺害事件を受け、規制当局の対応の欠如を理由に顔認識サーヴィスの販売を一時停止した。

 顔認識は人権を脅かす恐れがあり、捜査当局が使用する際の基準も欠如しているとして、米国では超党派で議論が繰り広げられている。こうした状況にもかかわらず、連邦議会はこの技術の使用を規制する法律も、企業や政府が顔認識を使用する際の基準を定める法律も通してこなかった。WIRED

 

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2021/11/07

 

*人工知能を使用してクジラと会話するプロジェクトとは?

https://gigazine.net/news/20211107-project-cetacean-translation-initiative/

 クジラは高い知能を持ち、独特の音を発して仲間同士でコミュニケーションを取ることが確認されています。「クジラの歌」と呼ばれるこの音をAIで解析し、クジラがどのようなコミュニケーションを行っているのかを解読して会話を試みるプロジェクトが、海洋学者や機械学習の専門家の手により進められています。

 2017年、ハーバード大学で行われた1年間の学際的交流「ハーバード大学ラドクリフ研究所フェローシッププログラム」で、クジラの歌を解読するプロジェクトCETI(Cetacean Translation Initiative:クジラ目翻訳イニシアチブ)」の構想がスタートしました。このプログラムに参加したインペリアル・カレッジ・ロンドンのコンピューター科学者であるマイケル・ブロンシュタイン氏は、イスラエル出身の暗号学の専門家であるシャフィ・ゴールドワッサー氏らと出会い、AI人間の言語を処理する能力の進歩について語りながら、クジラの歌を解読するというアイデアを固めていったとのこと。(Gigazine)

 

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2021/11/04

 

世界トップクラスのトレーニングデータでAI開発をリードするAppenが日本市場での成長加速のために日本法人を設立

https://www.jiji.com/jc/article?k=000000001.000087982&g=prt

世界トップクラスのトレーニングデータでAI開発をリードするAppen(アッペン)は、本日、日本における人工知能や機械学習モデルの導入・開発を支援するため、日本法人であるアッペンジャパン株式会社(本社:東京都千代田区、代表取締役社長:神武秀一郎)の設立を発表しました。代表取締役社長には、IHS MarkitBoxOracleなどの世界的なテクノロジー企業での製造業や金融業に対するビジネス開発の豊富な経験を持つ神武秀一郎が就任しました。

Appenデータアノテーション・プラットフォーム­は、全世界100万人以上からなるヒューマン・インテリジェンスと最先端のモデルを組み合わせることで、機械学習プロジェクト向け最高品質のトレーニングデータ*の作成を可能にします。トレーニングが必要なデータをAppenのプラットフォームにアップロードいただくことで、機械学習モデルの正確な実情報を作成するために必要なアノテーション、判断、ラベルを提供します。(時事通信)

 

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2021/11/02

 

決定論から確率論へ、AIがもたらしたコンピューティングの大変革

https://www.technologyreview.jp/s/259716/how-computing-has-transformed/

 世界的なコンピューター科学者であるジャネット・ウィングは、人工知能(AI)の出現によって、データにより注視しなければならなくなったと語る。コンピューティングの世界が決定論から確率論に移り、従来のコンピューター科学者に大きな変化が訪れている。

 AIシステムは、もともと確率論的な性質を持っています。過去のコンピューティング・システムは、基本的に決定論的な機械でした。オンかオフ、正か誤、『はい』か『いいえ』、あるいは01でした。ところが、AIのアウトプットは基本的に確率論なのです。例えば、私があなたのレントゲン写真を見て、あなたにはがんがある、と言ったとします。その場合、例えば、私が見たその小さな点は75分の確率で悪性だ、というようなことになります。(MIT Technology Review)

 

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2021/10/31

 

非テック企業のAIアプリ構築を支援するプラットフォームPeakが約82億円調達

https://jp.techcrunch.com/2021/10/31/2021-08-31-peak-raises-75m-for-a-platform-that-helps-non-tech-companies-build-ai-applications/

 人工知能(AI)はますます多くのエンタープライズアプリケーションに組み込まれてきている。そうした中、企業、特に非テック企業がよりカスタマイズされたAI意思決定ツールを構築するのを支援するプラットフォームを手がけるスタートアップが、大幅な成長資金を獲得した。英国・マンチェスターに拠点を置きDecision Intelligence」プラットフォームを構築しているPeak AIは、7500万ドル(約82億円)の資金を調達した。同社は今後もプラットフォームの構築を続け、新たな市場への進出を図り、来四半期には約200人の新規雇用を行うことを予定している。

 シリーズCにはかなりビッグネームの投資家が参加している。SoftBank Vision Fund 2が主導しており、これまでの支援者であるOxxMMC VenturesPraetura VenturesAreteもこれに名を連ねている。(TechCrunch)

 

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2021/10/31

 

TBS、選挙特番の当落予測で「根拠説明ができるAI」を活用 富士通が開発

https://www.zaikei.co.jp/article/20211026/644699.html

 TBSと富士通は25日、TBSテレビの第49回衆議院議員総選挙開票特別番組「選挙の日2021」の当選・落選の予測説明に富士通が開発したAI技術「Wide Learning(ワイドラーニング)」を活用すると発表した。20211031日、選挙当日の当落速報で活用する。選挙当日の生放送でAIの分析結果を活用して当落速報を行う試みは、今回が国内初という(211021日時点、富士通調べ)

 Wide Learningは、データを網羅的に組合せて分析し重要度の高い仮説を導き出すAI技術だ。通常のAIでは、データ分析の結論が提示されても結論に至った根拠が不明確なケースがあるが、本AIは人間でも解釈可能な仮説を用いて結論を出すため、理解や説明が可能となる。(財形新聞)

 

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2021/10/29

 

AIが高度化すれば開発コストが増大し、イノヴェイションを阻害する? 表面化した問題と、見えてきた解決策

https://wired.jp/2021/10/27/ai-smarts-big-price-tag/

 言語解析などに利用するAIのアルゴリズムは飛躍的な進化を遂げているが、膨大な量のデータに基づく訓練や実行のコストも膨れ上がっている。結果的にイノヴェイションを阻害する可能性も指摘されるなか、より効率的で低コストな機械学習の技術を開発する動きも出始めた。WIRED

 

2021/10/23

 

手に汗握るディープラーニング誕生秘話。NYタイムズ記者が書いた「ジーニアス・メーカーズ」【書籍レビュー】

https://www.newsweekjapan.jp/yukawa/2021/10/ny_1.php

<興味深いエピソードを交えて綴られる、AI開発の主役たちと彼らが目指す人類の未来>

*エクサウィザーズ AI新聞から転載

──ヒントン教授が腰痛持ちでなければ、AIは中国が先行していたかも知れない。

──ディープラーニングの誕生には、日本の基礎研究が不可欠だった。
ニューヨークタイムズのテクノロジー担当、ケイド・メッツ記者が書いた「ジーニアス・メーカーズ」は、こうした一般的にあまり知られていないディープラーニング誕生秘話が満載されている。(Newsweek)

 

2021/10/22

 

SNS上の顔写真を100億枚以上学習したAIの顔認識アプリが物議

https://www.newsweekjapan.jp/yukawa/2021/10/snsai_1.php

 <他人の写真を勝手に100億枚以上も学習した顔認識アプリが世界中の捜査機関や企業に使われ始めた。米AIベンチャーのクリアビューの製品だが、もはや一社を規制するだけでは解決にならない>

 AIベンチャーのClearview社は、顔認証AIの学習用に使ったネット上の写真が100億枚を超えたことを明らかにした。一方で同社の顔認証サービスが、世界中の政府や捜査機関に使われていることが明らかになっており、プライバシー保護の観点から顔認証AIが米国で社会問題化している。日本国内で同社のサービスが利用されているかどうかは明らかではないが、同社のサービスを使って日本人の身元特定が可能なことはほぼ間違いなさそうだ。Newsweek

 

2021/10/22

 

神とロボット AIは宗教を変えるのか?(動画)

https://news.yahoo.co.jp/articles/5bf3cc0ea40b38654a1eae4296603bd4e322acf0

 人工知能AI)は現在、食べ物から医療、旅行、そして宗教まで、私たち人間と物事の関係を変えつつある。 専門家は、世界の大規模な宗教がAIとの関係を模索し、信仰の中にこの技術を取り入れようとしていると指摘する。ロボットの神父が祈祷を行い、葬儀を行い、精神的に追い詰められた人々に安心をもたらそうとさえしている。 BBCのソフィア・ベッティツァ宗教記者が、世界の宗教はAIをただの技術と思っているのか、それとも信仰体験を変えられるものとみているのか、取材した。(BBC NEWS

 

2021/10/15

 

AI x Business DXのコアテクノロジーとしてのAIとは?

https://forbesjapan.com/articles/detail/43827/1/1/1

 松尾もアンドリューの意見に同調し、AIDXの可能性を大きく広げていると指摘する。「例えば入力に関しては、画像認識、文字認識、音声認識など、処理に関してはディープラーニングを使った自然言語処理やさまざまなタイプの予測モデル、異常検知などが挙げられます。出力では画像の生成や自然言語の生成、あるいはロボットの操作までをAIで行うことが可能になり、大きく精度が向上していることからも、AIDX推進の重要なコア技術と言えるでしょう」

 では、AIを活用したDXにはどのような事例があるのだろうか。アンドリューは、2011年にGoogleの人工知能研究チーム「Google Brain」を立ち上げた経験について語った。「当時はGoogle内部を含めた全員が、実はディープラーニングに対して懐疑的でした。最初のプロジェクトの1つとして、Googleの音声認識の精度を高めるために、私たちのチームはGoogleスピーチチームで研究をしていましたが、それは最重要プロジェクトではありませんでした」Forbes

 

2021/10/11

 

動画で分かる人工知能(AI

https://news.yahoo.co.jp/articles/31ab009373c0e29f3280a07e1cb2885acfcaef23

 1011 AFP】人工知能(AI)とは、学習や意思決定といった人間の行為を再現するために機械やコンピューターをプログラミングする科学技術だ。  目的達成のために取るべき行為を自律的に判断する「インテリジェント(知的)な」アルゴリズムなど、近年の技術的進歩によりAIは飛躍的に発展しており、日常生活にも着実に浸透している。  スマートフォンはますます賢くなり、AIアシスタントは瞬く間に情報を見つけ出すことができる。自動運転によって交通の安全性が高まり、ヒューマンエラーのリスクはなくなるかもしれない。AFP

 

2021/10/02

 

*コンピュータに物事を学習させる「デイープランニング」はどのように実行されるのか?

https://gigazine.net/news/20211001-deep-learning/

 データから自動的に特徴を抽出してくれるニューラルネットワークを使った機械学習手法「ディープラーニング」は近年、急速に技術が発達し、画像認識AIや自動運転技術などの発展に役立っています。そんなディープラーニングの仕組みについて、米国電気電子学会が発行するIEEE Spectrumが解説しています。

 ディープラーニングは人工ニューロンを大量につなぎ合わせたニューラルネットワーク上で実行されます。このニューラルネットワークは「入力層(INPUT LAYER)」「隠れ層(HIDDEN LAYERS)」「出力層(OUTPUT LAYER)」に分かれています。IEEE Spectrumは、隠れ層が2層存在するニューラルネットワークで手書きの数字を認識する方法を学習する場合を例に、ディープラーニングの仕組みを解説しています。GigaZine

 

2021/10/01

 

AI活用が進まない日本の法曹界は世界から三流国と見なされる

https://news.yahoo.co.jp/articles/82bde418c3d1c62c62cd92ce858454d48ff19543?page=1

 ここ数年でAIが急速に進化しています。例えば、「アルファ碁」やその進化版「アルファ・ゼロ」の圧倒的な強さにその一端が表れています。それに連れて様々な分野でAIの導入が進んでおり、世界では、法曹界への導入も、加速度的に進んでいます。ところが、日本の法曹界ではAIの導入がなかなか進まないのです。

 一方で、コンピュータの世界では、2000年代に入り、機械学習や深層学習というアプローチが大きく進展してきました。特に、人の脳の仕組みを模したニューラル・ネットワーク上で効率的に学習するためのバックプロパゲーションというアルゴリズム1980年代末に開発されたことが大きなきっかけとなりました。コンピュータの計算処理能力の大幅な向上のおかげで2000年代には実用化が進んだわけです。

   それは、脳細胞と脳細胞の間のシナプス結合を新たに作ったり、結合の強弱を調整したりすることによって、脳がものを考えたり学習したりするのと同じように、コンピュータが、問題と正解を対応づけるために、脳細胞に相当する多層をなすノード間の繋がりやその強弱を調整するアルゴリズムです。 コンピュータが例題に対する解答の候補を出し、本当の正解に照らして、ノード間のつながりや強弱を調整して、正解により近い解答を出すようにします。これが「学習」で、例題と正解の多数のセットを学習して行けばだんだん賢くなります。ノードの層が何層にも重なっているので、これを深層学習というわけです。莫大なデータと厖大な計算量が必要です。 太田 勝造(明治大学 法学部 教授)

 

2021/09/22

 

脱炭素特許をAIで判定 日本特許情報機構と三菱電機

https://www.nikkei.com/article/DGXZQOFK222020S1A920C2000000/

 日本特許情報機構(Japio)と三菱電機21日、特許出願の内容が脱炭素技術に該当するかを人工知能(AI)を使って判定する手法を開発したと発表した。「脱炭素技術をAIで判別する取り組みは世界初だろう」(三菱電機)という。企業が持つ脱炭素の技術を定量的に評価できるようになり、ESG(環境・社会・企業統治)投資の判断などに活用できる見通しだ。(日本経済新聞)

 

2021/09/20

 

松岡陽子氏「10年後も、AIがすべてを解決する環境にはならない」

https://ascii.jp/elem/000/004/069/4069692/

AIスピーカーは、音楽をかけてくれたり、アラームをかけてくれたりするが、毎日の苦労を解決してはくれない。それは、AIがテクノロジーとして、そこまで届いていないからである。10年後も、AIがすべてを解決する環境にはならない」

パナソニックの子会社であるYohana. LLCが、Yohana Membershipという新たなサービスを開始した。松岡氏は、「ロボットやハードウェア、AIを使いながら、人を助け、生活を豊かにするためのモノづくりをしてきた。Yohanaは、働く親とその家族が、家族全員の幸せを最優先し、お互いと向き合う時間を大切にするためのサポートに特化した、新しいウェルネス企業である」とする。ASCII

 

2021/09/13

 

千葉の高専生、ハッカソンで最優秀賞 「量子コンピューターでお手軽機械学習」とは

https://globe.asahi.com/article/14437647

 スーパーコンピューターをはるかに上回る高速で計算ができ、次世代技術として期待される量子コンピューター。その活用アイデアを競うプログラミングのコンテストで、大学院生らをおさえて最優秀賞を獲った高専の1年生がいる。しかもそのアイデアは、中学生の時に考えたものだ。先進分野のIT人材を支援する独立行政法人「情報処理推進機構」(IPA)の「未踏ターゲット事業」にも、高専生で初めて採択された。どんな学生なのか、会いに行った。GLOBE+

 

2021/09/10

 

米商務省、AIの問題について大統領らに助言する委員会設置--競争力強化や倫理など

https://news.yahoo.co.jp/articles/a157e2bd71164bc01c330ffde50a68f4a8ce4c2b

 米商務省は米国時間98日、人工知能(AI)に関連する広範な問題について、Joe Biden大統領や連邦機関に助言する委員会を設置すると発表した。

  Gina Raimondo商務長官は、「AIは私たちの時代の最も大きな問題に取り組み、技術的な競争力を強化するとともに、経済のほぼすべての分野で成長のエンジンとなる大きな機会を与える」とし、「これらの新しいテクノロジーに伴う課題に私たちがどう対応するかということについて、われわれは慎重に、創造的に、賢明にならなければならない」と述べている。(CNET)

 

2021/09/07

 

プリファード、AIで創薬につなげる技術を開発

https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC067710W1A900C2000000/

 人工知能(AI)開発のプリファード・ネットワークス(東京・千代田)は6日、AIの一種である深層学習の技術を使い、新しい薬の候補物質を探す技術を開発したと発表した。京都薬科大学との共同研究で、この技術を使って見つかった物質に新型コロナウイルスの増殖に必要な酵素の働きを妨げる効果が確認されたとしている。

 新たな技術は、AIが化学物質について大量に学習し、目的の効果を持つ可能性がある物質を大量に提案する。スーパーコンピューターでそれらの物質を分析し、高評価だったもののみを実際に実験して確かめ、新薬の候補物質を探す時間を短縮する。(日本経済新聞)

 

2021/09/05

 

「半人前でも奪い合い」、激化するAI人材獲得競争

https://news.yahoo.co.jp/articles/f268437e9672fda121e02c7b64921ab54cbc864f?page=1

 昨今いたるところでよく耳にする言葉です。AIをつくれる人や使える人が需要に対して不足している状況を指しています。ここではAI人材の不足とは具体的にどのような状況を指すのか、どういった人材が不足しているのかについて、自分の経験をもとに書いていきます。

  AI人材がどれほど不足しているかについては、様々な研究機関が統計を出していますので、ここでは詳しく述べませんが、例えば、中国のテンセントは、世界のAI技術者及び研究者が30万人なのに対し、関連する働き口は数百万の単位で存在すると試算しています(*1)。日本国内でも、経済産業省AIやビッグデータ、IoTなどを担う人材が30年に約55万人不足すると見積もっています(*2)。いずれも1718年ごろの資料ですが、大きなトレンドは今も変わりません。(日経ビジネス)

 

2021/09/02

 

朝日と日経が頼るアマゾンのAWSAIが記事を書き見出しを付け校正もやっていた!

https://diamond.jp/articles/-/280337

 アマゾンの利益の大部分をたたき出す、法人向けのクラウドサービス、アマゾン・ウェブ・サービス(AWS)事業。日本でも数多くの企業が導入している。知らない間に、新聞の見出しばかりか、記事までもAWSを使ったAIが書き、ラジオのニュースまで読み上げる。

本稿は、横田増生著『潜入ルポamazon帝国』(小学館)の一部を再編集したものです。(ダイアモンドオンライン)

 

2021/08/30

 

学習して進化するAI忘れさせることは可能なのか? 研究者たちの取り組みと課題

https://wired.jp/2021/08/30/machines-can-learn-can-they-unlearn/

 人工知能(AI)が機械学習によって個人情報を取り込んで賢くなっていくなかで、プライヴァシーを巡る懸念が世界的に高まっている。こうしたなか研究者たちは、アルゴリズムに組み込まれた個人の情報を、機械に忘れさせるという難題に取り組んでいる。

 機械学習を利用して人々の好みを分析したり、顔のデータから個人を認識したりすることは、いまやあらゆる業種の企業にとって当たり前になっている。こうしたなか研究者たちは、新たな問いに取り組み始めた。「機械に忘れさせることはできるのか?」という課題だ。この「マシン・アンラーニング」と呼ばれるコンピューターサイエンスの最新分野では、人工知能AI)のプログラムに選択的健忘を起こさせる方法の研究が進められている。機械学習システムのパフォーマンスに影響を及ぼさずに、特定の人物やデータセットの痕跡をすべて消し去ることが目的だ。WIRED

 

2021/08/29

 

金融業界が機械学習を簡単に利用できるようにする「Taktile

https://jp.techcrunch.com/2021/08/28/2021-08-25-taktile-makes-it-easier-to-leverage-machine-learning-in-the-financial-industry/

金融サービス企業のための機械学習プラットフォームに取り組む新しいスタートアップのTaktileを紹介しよう。機械学習を金融商品に生かそうとする企業は同社が初めてではない。しかし同社はAIモデルを簡単に使い始め、移行できるようにすることで競合との差別化を狙う。

数年前、どのピッチのプレゼンにも「機械学習」と「AI」のフレーズがあったころ、金融業界に的を絞ったスタートアップもあった。銀行や保険会社は山ほどデータを集めているし顧客の情報もたくさん知っているのだから当然だ。銀行や保険会社はこうしたデータを使って新しいモデルをトレーニングし、機械学習アプリケーションを展開できるだろう。(TechCrunch)

 

2021/08/22

 

「暴言を吐くAI」「差別するAI」なぜ生まれるのか? AIの暴走を防ぐ「責任あるAI」と「AI倫理」

https://toyokeizai.net/articles/-/447357

 「暴言」を吐くAIチャットボット、「人種差別」をする犯罪予測AI、「男女差別」をする人材採用AI・与信審査AI……。
AI
(人工知能)の活用が広まる一方で、AIが「悪さ」をする事例が問題となっている。なぜ、今、「AI倫理」が問われるのか。

責任あるAI「AI倫理」戦略ハンドブック』を上梓したプロフェッショナルが、AIの暴走を防ぎ、トラブルが発生したときにも迅速に

対応できる備えとしての「責任あるAI」について解説する。

 企業が成長を続け、競争優位性を保ち続けるためにAI(人工知能)の活用が不可欠となっています。一方で、AIチャット

ボットが「暴言」を吐いたり、犯罪予測AIが「人種差別」をしたり、人材採用AI・与信審査AIが「男女差別」をするなど、

AIが「悪さ」をする事例が問題となっています。

 例えば2016年には、マイクロソフトのAIボットTayが公開後まもなく人種差別的な暴言を吐くようになってしまったため

サービスを停止しました。(東洋経済)

 

2021/08/17

 

AIとの対話でコードが自動生成される時代、プログラマーの役割はどう変わるのか

https://wired.jp/2021/08/17/plaintext-open-ai-codex/

 自然言語による対話に基づいて人工知能(AI)がプログラムコードを自動生成するシステム「OpenAI Codex」を、このほどOpenAI公表した。コーディングの多くを機械任せにして生産性を高め、人間のプログラマーはシステムの設計や構造を描くような高度な業務に移行するというが、本当にそれだけで済む話なのだろうか──。『WIREDUS版エディター・アット・ラージ(編集主幹)の

スティーヴン・レヴィによる考察。WIRED

 

2021/08/17

 

グーグル初の独自SoCTensor--今分かっているすべてのこと

https://japan.zdnet.com/article/35175042/

 Googleは「Tensor」と名付けたこの新しいシステムオンチップ(SoC)について多くを語っていない。しかし、詳しく調べてみると

その目的や方向性が見えてくるはずだ。

 Googleは、Tensorによって写真や動画の処理性能が向上すると述べている。また、音声の認識/読み上げや翻訳を行うソフトの処理能力向上にも役立つという。さらに同社は、リアルタイムでの言語翻訳や、動き回る被写体の撮影(筆者の場合、たいていは孫の写真だ)といったタスクのパフォーマンスも改善すると主張している。

TensorでもGoogleのクラウドリソースの力を借りる必要はあるが、同チップを搭載したスマートフォンはより多くの情報をデバイス側で処理できるようになり、クラウドへのデータ送信量を低減できるようになる。(ZDNet)

 

2021/08/16

 

AIによる半導体設計を加速させるサムスンと、その開発の舞台裏

https://wired.jp/2021/08/16/samsung-ai-designed-chip-soon-others-too/

 サムスンが半導体の設計に人工知能(AI)を用いる動きを加速させている。その中核をなすのが強化学習を用いた設計ツールで、なかでもチップ設計支援ソフトウェア大手のシノプシスが存在感を強めている。   

韓国の大手エレクトロニクスメーカーであるサムスンは、チップの設計にAIを取り入れた世界初の半導体メーカーのひとつだ。同社が採用しているのは、シノプシスの新しいソフトウェアのAI機能である。シノプシスはチップ設計支援ソフトウェアを開発している世界有数の企業で、多くの企業が同社の製品を利用している。「ここにあるのは初めてAIで設計された本当の商用プロセッサーです」と、シノプシスの会長兼共同最高経営責任者(CEO)のアート・デ・ゲウスは言う。(WIRED

 

2021/08/11

 

IBM Watsonとは?|AIとの違い・できること・活用事例を解説!

https://ainow.ai/2021/08/11/257445/

 あなたは、IBM社の開発したAIWatson」を知っていますか?

Watsonは、2011年にアメリカのクイズ番組で優勝し、2016年には白血病患者の病名を特定して、1人の命を救うなど、さまざまな話題を集めた注目のAIです。。 

現在、Watsonは社会のさまざまな場面で活躍しています。この記事では、Watsonの歴史や仕組み、活用事例などを幅広く紹介していきます。AINOW

 

2021/08/11

 

機械学習のための数学について解説|おすすめの書籍や講座も紹介!

https://ainow.ai/2021/08/10/257419/

この記事では、機械学習をこれから勉強するうえで数学に対してどのように向き合っていけばいいのかについて解説します。初学者や特に人文学系など理系科目を専門にしていない人たちにとって、どうしても数学には難しい、取っつきにくいというイメージがつきものだと思います。この記事では、機械学習に必要な数学のロードマップや勉強法について紹介します。少しでも勉強の助けになれば幸いです。(AINOW

 

 

2021/08/10

 

企業が持つ採用の問題、AIが解決策に?

https://forbesjapan.com/articles/detail/42684/1/1/1

米国では、新型コロナウイルス流行で打撃を受けた経済が回復に向かう中、各企業にとって早急な人員補充が大きな課題となっている。そこで活用できるのが、人工知能(AI)だ。実は、多くの企業はそれとは知らずにAI技術をすでに利用している。というのも、

求人サイト大手にはAIが導入されているからだ。

リンクトインの「責任あるAI」部門でエンジニアリングマネジャーを務めるサクシ・ジャインは「例えば、『ジョブマネジャー』といった特定の役職を検索すると、リンクトインのエンジンはその役職だけでなく、時間管理やチームの連携、リスク評価などの関連スキルを持つ人も探す」と説明。「これにより、採用側は実際に全く同じ役職や役割に就いている人だけにとどまらない結果を得られる」と語る。

 AIの重要な能力の一つに、膨大なデータの中から複雑なパターンを読み取ることがある。これはある意味、リクルーターの能力を再現

するものであり、今は積極的に求職活動をしていない候補者を見つける上でとても重要になる。Forbes

 

2021/08/07

 

超高密度な半導体チップを、AIが設計する時代がやってくる

https://news.yahoo.co.jp/articles/e72a72ee808b00798fc175ad41e9b1d03706a53b

 近ごろは半導体チップの設計にも人工知能(AI)が使われるようになった。その設計対象には、非常に強力なAIプログラムを走らせるために必要なチップも含まれる。

 チップの設計は複雑かつ難解で、爪の大きさより小さな基板の表面に数十億ものトランジスターを詰め込まなければならない。このため設計の各段階での決断は、製品の最終的な性能と信頼性に影響を及ぼす。 このため、このナノスケールの電子部品から最高のパフォーマンスと電気効率を引き出す回路を設計するために、設計エンジニアは長年のキャリアから培われた経験とノウハウに頼っている。

  一方、チップ設計の自動化の取り組みは数十年前から進められてきたが、ほとんど成果は上がっていない。 だが、最近のAIの進化によって、半導体のアーキテクチャーに関する黒魔術の一部をアルゴリズムが学習できるようになった。おかげで半導体メーカーは、これまでよりはるかに短時間で、さらに強力かつ効率的な設計図を作成できるようになったのである。WIRED

 

2021/08/07

 

「畳み込みニューラルネットワークとは何か?」を分かりやすく図解するとこうなる

https://news.livedoor.com/article/detail/20654318/

 AI・機械学習・ニューラルネットワークといった言葉を目にする機会が多くなりましたが、実際にこれらがどのようなものなのかを理解するのは難しいもの。そこで、臨床心理士でありながらプログラム開発も行うYulia Gavrilova氏が、画像・動画認識で広く使われている畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の仕組みについて、わかりやすく解説しています。

 CNNはニューラルネットワークの1つであり、画像認識やコンピュータービジョンに関連するタスクと切っても切れない関係にあります。MRI診断や農業用の土地分類のような画像分類タスクのほか……

  スマートフォンでもおなじみの物体検出でも利用されています。(livedoor NEWS)

 

2021/08/03

 

ヴァーチャル試着からファッション版のTinder”まで、AIが「衣服の売り方」の変化を加速する

https://wired.jp/2021/07/31/ai-personalised-shopping/

 ファッション業界で人工知能(AI)の活用が加速している。なかでも注目は、消費者の写真や動画に衣服の画像を重ねるヴァーチャル試着のほか、マッチングアプリ「Tinder」のような方法で個人の衣服の好みを学習しておすすめを提案するアルゴリズムだ。WIRED

 

2021/08/03

 

「顧みられない病気」の治療薬を、DeepMindは人工知能で見つけ出す

https://wired.jp/2021/08/01/deepmind-alphafold-protein-diseases/

 アルファベット傘下の人工知能(AI)企業であるDeepMindが、希少な疾患の治療法を見つけるべくAIの活用を加速させている。非営利団体「顧みられない病気の新薬開発イニシアティブ(DNDi)」との提携を通じて、主に途上国で猛威を振るう伝染病などの治療薬候補を見つけ出しているのだ。その先には、新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の治療薬の開発も視野に入っている。WIRED

 

2021/08/02

 

りそな 顔認証で店舗で入出金可能なシステム導入へ 金融機関では初

https://news.yahoo.co.jp/articles/46ffb81ecfa16a9d6da15aadd7fb81d97e63b0a2

 りそなホールディングスは、顔認証だけで銀行の店舗で入出金などができるシステムを来年度中にも導入する方針です。  「りそな」は自分の顔情報を登録した「顔認証」だけで銀行の店舗で入出金や振り込みができるシステムを来年度中に導入する方針です。金融機関としては、初めての取り組みです。TBS NEWS

 

2021/07/29

 

不動産取引にも「ワンクリックで購入」の感覚を:米大手サイトがAIの進化を加速させる理由

https://wired.jp/2021/07/29/zillow-taps-ai-improve-home-value-estimates/

 米国の大手不動産情報サイトを運営するZillowが、住宅買い取り事業に人工知能(AI)を活用し始めた。その目的は、ネット通販の

「ワンクリックで購入」の感覚を不動産市場に取り入れることにある。WIRED

 

2021/07/25

 

長いトンネルの末…復活挑むNEC AIと通信に追い風

https://www.asahi.com/articles/ASP7P6SZDP7PULFA00J.html

 筆者は1年前まで北京特派員だった。中国は急速に人工知能AI)で実力をつけ「AI大国」として米国に次ぐ位置まで追い上げている。それでも、取材した現地のIT起業家たちは、口々に「NECAIはすごい」と言っていた。少し調べてみると、NECAIは中国だけでなく、米国からも高い評価を得ているという。一方、帰国してみると、「日本のAIは周回遅れ」との認識もしばしば耳にする。実際にNEC取材して見えてきたのは、長いリストラのトンネルを抜けた日本の大企業が最先端技術をてこに復活へ挑む姿だった。(朝日新聞)

 

2021/07/22

 

6年解けなかった構造があっさり」──タンパク質の“形”を予測する「AlphaFold2」の衝撃 GitHubで公開、誰でも利用可能に

https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2107/20/news136.html

 Alphabet傘下の英DeepMindが、遺伝子配列情報からタンパク質の立体構造を解析するAIAlphaFold v2.0」(以下、AlphaFold2)をGitHub上で無償公開し、ネット上で注目を集めている。Twitterを利用する生物系の研究者からは「革命的な成果だ」「これからの研究の前提が変わっていく」など、AlphaFold2の予測精度に対して驚きの声が相次いだ。(ITmedia)

 

2020/07/20

 

グーグルが開発した医療用の画像認識AI、その実用化までの課題

https://wired.jp/2021/07/19/google-launches-medical-app-outside-us/

 グーグルが画像認識アルゴリズムに基づいて、皮膚の疾病について助言をするアプリを開発した。皮膚がんを含む症例を特定すると謳われているが、実用化までには課題が山積している。

 Google 検索」では、肌のトラブルに関して年間数十億回も検索されている。そこでグーグルは画像認識アルゴリズムを利用することで、より専門的かつパーソナライズされた助言を提供するアプリを立ち上げることにした。20215月の開発者会議「Google I/O」では、

ユーザーがアップロードした画像に基づいてAIが皮膚の状態を推測する様子が簡単に紹介されている。WIRED

 

2021/07/19

 

リビアで「自律型AI兵器、ついにヒトを攻撃」の衝撃!!

https://news.nifty.com/article/domestic/government/12176-1158262/

 近年では世界中の戦場で無人兵器が使われているが、それでも「ヒトを殺す」ことの最終判断には人間が介在してきた。ところが、ついにAIが自らの判断でヒトを攻撃したとみられるケースが初めて確認された。人類はいよいよ禁断の領域に足を踏み入れてしまったのか?

ついに「AI(人工知能)がヒトを殺す」時代がやって来たのかもしれない。ここ最近、多くの海外メディアが、北アフリカのリビアで起きた「事件」について報じている。AIを搭載したドローン(無人機)が、人間の命令を受けずに独自の判断で人間の兵士を「敵」と認識し、実際に攻撃した可能性がある――。そんな報告書が、国連の専門家パネルから発表されたのだ。(Niftyニュース)

 

2021/07/18

 

AIソフトウェアを導入するときに考慮すべき要素

https://forbesjapan.com/articles/detail/42381

 AI(人工知能)技術を初めて導入する会社にとって、既製品のAIソフトウェアを購入することは良い第一歩だ。技術インフラに投資したり、高給取りのデータサイエンティストを雇ったりする必要はほとんどない。他の顧客によって実証されたソリューションを手に入れられるという利点もある。アルゴリズムが適切に実装されている可能性が高いため、だいたいにおいて、精度については信用できるはずだ。

だが、ぬぐい切れない問題がひとつある。市場に多くのAIアプリケーションが出回っており、どれが最良の選択肢かを判断するのがきわめて難しいという点だ。なにしろ、ほとんどのテック系ベンダーが、自社のAI機能は他社から抜きんでていると主張しているように見えるのだから。

  では、新しいソリューションを検証する際には、どのような要素を考慮すればいいのだろうか? 以下でそのポイントを見ていこう。Forbes

 

2021/07/16

 

AIで人の叫び声を識別する。パナソニックの監視カメラがスゴイ

https://news.yahoo.co.jp/articles/bcffb91f51a617dbb6f210e168e534481d1f6776

 パナソニックは人工知能(AI)の深層学習(ディープラーニング)を活用し、高度な解析ができる監視カメラを開発した。人の叫び声やガラスの破損音、クラクション、銃声などの音をAIで識別する。屋内外で広く普及している監視カメラの国内シェアでパナソニックは約32%を握り首位とみられる。ただ、中国など海外勢も攻勢をかけているため、付加価値製品で差別化を訴求する。(ニュースイッチ)

 

2021/07/09

 

AIの不備」どうカバー? 富士通・JCBの挑戦

https://news.yahoo.co.jp/articles/966f7125902483a69e542b7c0a8e8137fad1a2eb?page=1

 日常の商品管理からマーケット戦略の決定まで、人工知能(AI)は企業経営のあり方を大きくバージョンアップさせそうだ。ただ

AI自体は、まだまだ発展段階の技術だ。AI経営に詳しい寺嶋正尚・神奈川大学経済学部教授は拙速な導入を戒めるとともに、導入後の

運用面でも「AIの不備に対しては必要に応じて人間が介在するシステムを構築するなど技術的なリスクマネジメントが欠かせない」

と話す。(日経BizGate

 

2021/07/06

 

知識ゼロでもAIがつくれる?「ディープラーニングフレームワーク」とは

https://www.sbbit.jp/article/cont1/63581

「ディープラーニングによってIT業界が変わりつつある」といった言葉を耳にすることがありますが、「実際にディープラーニングを扱うことは簡単なことではない」とほとんどの人は感じているでしょう。たしかに、知識ゼロから、多層ニューラルネットワークを構築して機械学習を始めるのは簡単ではありません。しかし、ディープラーニングが登場してからAI(人工知能)を使いやすくするためのツールやサービスがいくつも登場しており、今では「誰でもディープラーニングが扱える」ようになっています。今回は、ディープラーニングを使いやすくするためのツールについて解説していきます。(ビジネス+IT

 

2021/06/30

 

人工知能を次のステージに導く5つのディープラーニングのトレンド

https://ainow.ai/2021/06/30/255617/

人間とは、発明する種族である。世界は私たちに原料を提供し、巧みな技術でそれを作り変える。テクノロジーは無数の道具や装置を

生み出してきた。車輪、印刷機、蒸気機関、自動車、電気、インターネット……これらの発明は、私たちの文明と文化を形成し、今も

そうである。

私たちが生み出した最新の技術的な子供のひとつには人工知能があり、近年、生活に密着したツールとなっている。それが社会に与える影響は際立っており、今後数十年にわたって成長し続けると予想される。AIの代表的な顔の一人であるアンドリュー・ングは、

AIは新しい電気だ」とまで言っている。スタンフォード・ビジネス誌のインタビューでは、「100年前に電気がほとんどすべてのものを

変えたように、今日、AIが今後数年のうちに変えないと思われる産業を考えるのはじつに難しい 」と彼は述べている(訳註1)。

しかし、AIは新しいものではない。1956年にジョン・マッカーシーがAIという言葉を作りAIを独自の研究分野として提案した時から

存在している。(AINOW

 

2021/06/30

 

AIの未来はどうなる? 日本が目指すべきAI研究・開発シンポジウムレポート

https://ascii.jp/elem/000/004/059/4059968/

自動運転車やスマート家電といった最新のIT産業から、農業・畜産業といった第一次産業、そして囲碁や将棋といった伝統的エンター

テインメントに至るまで、今やAIが関わらない分野はないと言っても過言ではない。これらの研究はこれまで各国・各研究者や企業体に

おいてバラバラに進められて発展してきたが、近年はいわゆるGAFAなどの大資本企業だけでなく、米国、中国、欧州などがそれぞれ、

大規模な資本を投じて国ぐるみでの開発を進めていくようになっている。

こうした動きを受けて、NEDOは今後日本におけるAI技術や関連する技術、AIを含む新技術に関する開発の方向性を大局的に検討・整理し、第6回アクションプラン策定委員会で承認された内容をもとに

614日に「人工知能(AI)技術分野における大局的な研究開発のアクションプラン」(AIアクションプラン)として公表した。

 ASCII

 

2021/06/28

 

世界の最大手企業は機械学習を活用したアプリケーションをどのように設計しているか

https://ainow.ai/2021/06/28/256193/

 機械学習を活用したアプリ開発がさかんになるにつれて、そのようなアプリ開発に対して同じようなアプローチが有効なことに気づかれるようになりました。そこでBourke氏は、機械学習を活用したアプリ開発に共通した設計指針を明らかにするために、AppleGoogleMicrosoftFacebookそしてSpotifyの設計ガイドラインを調べてみました。
調査した設計ガイドラインの詳細は以下の記事本文で解説していますが、それらに共通した設計手順とその手順を実行する際の指針をまとめると、おおむね以下のようになります。(AINOW

 

2021/06/21

 

リコーが「ハードからデータビジネスへ」、独自AIで事業転換を狙う

https://news.yahoo.co.jp/articles/e3108bb2d88efce135c51ec176ab96761984e875

 リコー2021617日、独自の自然言語処理AI(人工知能)などを活用して業務支援を図る新サービス「仕事のAI」シリーズをリリースして、データビジネス事業を本格始動すると発表した。同シリーズの第1弾として、問い合わせ窓口に寄せられたVOC(顧客の意見:Voice Of Customer)を分析する「RICOH