タグ: AI / 人工知能（用語）
人工知能に関連する記事一覧
Nvidiaと建設重機大手Komatsuがパートナーして現場の安全性をAIで強化
Nvidiaが、建設や鉱業用重機の世界最大のメーカーのひとつであるKomatsu（小松製作所）と組んで、現場の安全と効率の向上のために、AIを導入していくことになった。 NvidiaのCEO Jensen Huangはこのパートナーシップを今日（米国時間12/13）、GTC Japan（GPU技術のカンファレンス）で発表し、NvidiaのGPUを現場で稼働する重機の仮想的な‘脳’として提供して、その上で、AIに制御されるNvidiaの組み込みプラットホームJetsonが動く、と説明した。 両社の協働関係は、Komatsuが2015年か…続きを読む
Googleが中国にAI研究所をオープン、人材獲得で数多くの中国企業と競うことに
Googleが中国の北京にAIセンターを開くことを、公式に発表した。これまでの数か月、Googleは中国でAI方面の人材を多数雇用していたので、そんな憶測に火がついていた。 Googleの検索エンジンは中国でブロックされているが、それでも中国には数百名のスタッフを抱えていて、同社の国際的なサービスに配備していた。そのワークフォースに関連してAlphabetの会長Eric Schmidtは、“中国を去ったわけではない”と言ったが、今の中国はAI関連の人材の宝庫でもあるので、Googleがそれを無視できないのも当然だ。前のGoogle C…続きを読む
ニューヨーク市が行政が利用する各種システムのアルゴリズムを監視する組織を作る
New York市が近く、行政の各部局が使用しているアルゴリズムの公正さを監視するタスクフォースを設ける。自動化システムのエキスパートと、それらのシステムのユーザーや受益者（ときには受‘害’者）代表から成るそのチームは、市が使っているアルゴリズムを精査して、説明責任を強化し偏向を避けるための推奨を行う。 平凡な名前のその設置条例は市議会で可決され、今は市長のデスクの上で署名を待っている。ACLUのニューヨーク支部も、これに賛同している。 たとえば、“自動化決定システム(automated decision system)”（これは法律…続きを読む
Nvidiaの2999ドルのTitan VはAI処理のための110テラフロップスのGPUだ
Nvidiaのカードは機械学習のワークロードを動かすためのデファクトスタンダードだが、今日（米国時間12/8）同社は、また新たな、ハイエンドのコンピュート専用型カードを陣容に加えた。Titan Vがそれだ。このカードはNvidiaのVoltaアーキテクチャがベースで、211億個のトランジスタを載せた815平方ミリメートルのチップだ。計算性能はたっぷり110テラフロップスもある。 もちろん、これだけのパワーはお安くない。12GBのHBM2メモリを搭載したタイプで小売価格は2999ドルだ。でも単独のパワーで比較すると、1299ドルだった前…続きを読む
コードレビューサービスのPullRequestがGoogleのGradient Venturesらから$2.3Mを調達
Y Combinatorの今年の夏季の卒業生PullRequestが今日（米国時間12/7）、230万ドルのシードラウンドを発表した。そのラウンドをリードしたのは、GoogleのAIに特化した新設ファンドGradient Venturesだ。そして、Slack Fund, Fika Ventures, Defy Ventures, Lynett Capital, FundersClub, Joe MontanaのLiquid2 Venturesらがこの投資に参加した。 同社は、コードレビューをサービスとして提供する。今日の高速でアジャ…続きを読む
AIが操縦するドローンにレースで柔軟機敏に反応できる人間パイロットが勝った
人間にできることなら何でも、AIの方が上手にできる。最後には。 10月12日に行われたNASAのデモで、AIが操縦するレース用ドローンが有名なドローンパイロットKen Looと対戦した。 NASAのJet Propulsion Laboratory（ジエット推力研究所）の研究者たちは、Googleが研究資金を提供したドローンの自律飛行をこの2年間研究し、障害物を避けながら高速で飛ぶ三機のドローンを完成させた。いずれも、自分の視力としてカメラを搭載している。 三機のドローンはBatman, Joker, Nightwingと名付けられ、…続きを読む
自動運転車のLiDARの能力限界を機械学習で補う方法をAppleが開発
コーネル大学の研究文献目録arXivに最近上程されたAppleのペーパーは、LiDARの配列が集めた原始点群データを、機械学習を利用して、そのほかのセンサーデータを必要とせずに自転車や歩行者などの3Dオブジェクトの検出に翻訳する方法を記述している。 Appleの自動運転技術の開発努力に関して、これほど明快な文献を目にする機会は数少ない。Appleがそれをやってることが分かるのは、カリフォルニア州自動車局に自動運転のテストの許可を申請したことによって同社がそれを認めたからであり、そしてまた、そのテストカーがときどき目撃されたからだ。 し…続きを読む
AWSがAIを利用する企業顧客へのコンサルティング事業と高度な画像認識機能を発表
例年の大型カンファレンスre:Inventを来週に控えたAmazonのAWSが、人工知能関連の新たな展開を二つ発表した。まず、AWSは、機械学習のラボML Solutions Labを開き、機械学習のエキスパートと、AIによるソリューションを作ろうとしている顧客を結びつける。さらにAWSは、ディープラーニングによる画像認識APIベースAmazon Rekognitionの機能を拡充し、リアルタイムの顔認識と画像中のテキストを認識する機能を新たに加える。 新たなラボと画像認識プラットホームの拡充は、AmazonとAWSのAI推進努力の一…続きを読む
Algorithmiaのプラットホームにより企業が自分たちの機械学習モデルを管理しデプロイできる
Algorithmiaという名前のスタートアップが、オンラインのマーケットプレースを開始しました。何のマーケットプレースでしょう？ そう、正解です。アルゴリズム屋だからアルゴリズムに決まっています。そして、デベロッパーたちがここに出品するアルゴリズムは、顔認識や感情分析などなど、機械学習関連のものがとても多かった。 そこで、ML/AIがブームであることに気づいた同社は今日（米国時間11/15）、その方向への次の一歩を踏み出し、データサイエンティストが自分で機械学習のモデルを管理/デプロイできて、社内でモデルの共有もできる、というサービ…続きを読む
GoogleがTensorFlow Liteのデベロッパープレビューを共有、画像や自然言語処理で試用可
5月のGoogle I/Oで、TensorFlowのモバイルデバイス用のバージョンが発表されたとき、会場のデベロッパーたちはざわめいた。そして今日Googleは、その期待に応えて、TensorFlow Liteのデベロッパープレビューをリリースした。 このライブラリは、スマートフォンや組み込みデバイスで使う軽量級の機械学習ソリューションを作ることがねらいだ。Googleはそれを、TensorFlowのモバイルに向けての進化と呼び、今日からそれを、AndroidとiOS両方のアプリデベロッパーが利用できる。 開発の主眼はモデルの訓練より…続きを読む
自動運転シャトルバスがラスベガスでテスト開始直後に軽微な事故
ラスベガスのダウンタウンで運行を開始した自動運転のシャトルバスが、発車から一時間足らずで軽微な事故に遭遇した、と地元のニュースサイト（NBC系列のKSNV）が報じている。自動運転車としては、ちょっと幸先が良くなかったようだ。 たまご型で8人乗りのシャトルバスNavyaは、AAAとKeolisが運行している。それはFremont Eastの“Innovation District”における半マイル（800メートル）の試験運行で、LVの繁華街ではないのが幸運だった。 その事故はロボカーくんの落ち度ではなくて、運転手のいるセミトレーラーがバ…続きを読む
Nvidiaに負けたくないIntelとAMDがCPU/GPU盛り合わせチップを共同開発
IntelがAMDと一緒に、IntelのCPUとAMDのGPUを合わせたノートブック用チップを開発している。それは小さくて軽量で、しかもグラフィクス要求の厳しい最高クラスのゲームもゆうゆう扱える、というチップだ。 この二社の提携は、見た目には分かりやすいが、でも両社がコラボレーションするのは80年代以来久しぶりだ、とアナリストのPatrick MoorheadがThe Wall Street Journal紙に語っている。これまでは、どちらかというと両社は互いに強力なライバルとして、PC用プロセッサー市場を争っていた。まあ、レースの常…続きを読む
機械学習の良質なモデルは各ドメインエキスパートが作るべき、Piensoは非技術者がモデルと対話できるツールを提供
機械学習のエキスパートはもちろん機械学習技術に貢献する、しかしプログラミングとは無縁な、世の中のそのほかの分野のエキスパートたちも、逆に、機械学習のモデル構築には役に立つはずだ。 そこでMITから生まれたスタートアップPiensoは、機械学習のモデルの訓練を技術者以外の人にもできるようにして、人材のいない企業などが、さまざまな分野のエキスパートたちが持つ良い知識や情報を利用できるようにしたい、と考えた。 “機械学習のエキスパートでないドメインエキスパート（各分野の専門家）をモデルに埋め込んで彼らの専門知識を利用するにはどうしたらよいか…続きを読む
Googleがテキサスの銃撃事件で誤報を検索結果の上位に出す、今回も情報源はTwitterだ
【抄訳】 Googleがまた、話題の事件に関する、疑わしくて政治的動機もありそうな推測や誤報を、そのアルゴリズムによって広めたとして、非難されている。 アルゴリズムによる誤報の増幅の、その最新例は、日曜日にテキサス州の教会で起きた銃撃事件だ。当局は、26歳のDevin Patrick Kelleyを犯人と認めた。 Googleのユーザーが“who is Devin Patrick Kelley?”や、あるいはその名前だけで検索すると、その銃撃犯がイスラム教に改宗していた、とか、犯ファシズム団体Antifaの会員だっとか、民主党の支持者…続きを読む
いや、iPhoneにセクシー写真の専用フォルダーはない
ものごとの動きがこれほど速くなると、しくみに対するわれわれの想像が、実際に機能しているしくみに追いつくまでに少々時間がかかるのはいたしかたない。ただ、これは非常に繊細な問題なので誤解を解いておく価値があるだろう。Apple（あるいはGoogleでもどこでも）は特別なフォルダーをもっていて、いけない写真は全部そこに保管してある、という噂。心配になるのは当然だが、幸いなことに実際そんなことは起きていない。 そういう会社が何をやっているかといえば、何らかの方法で写真の内容を分析することだ。彼らは高度な画像認識アルゴリズムを使って、犬やボート…続きを読む
1000億ドルでは足りない、SoftbankがVision Fundの続編続々編を計画中
Softbankが最初の最大1000億ドル規模のVision Fundの後続となるファンドの調達を準備しているようだ。今日、Nikkeiの取材に応じたCEO Masayoshi Sonはこう述べている: “Vision Fundは最初のステップにすぎない。10兆円（880億ドル）では全然足りない。積極的にもっと大きくしていきたい。Vision Funds 2, 3, 4などを2〜3年ごとに設立していきたい”。 Vision Fund 1が発表されたのは2016年10月で、その最初のクローズ（930億ドル）は今年の5月だった。投資の主対…続きを読む
GoogleのAVAデータセットはビデオの中の人間のアクションを見つける精度を上げる
今日（米国時間10/19）Googleが、ビデオの中で行われている人間のアクションを集めてそれぞれにラベルをつけたデータセットを発表した。何のことだかよく分からないかもしれないが、実はこれは、コンピュータービジョンの問題解決に今後大きく貢献するデータ集合なのだ。 最近では、人間の第二の目になってくれる製品やサービスが大きく成長している。ビデオの中の特定の映像を見つけるMatroidや、Lighthouseのようなセキュリティシステム、それに自動運転車でさえ、ビデオの中で起きていることが理解できると大いに助かる。そしてその理解は、良質な…続きを読む
Nvidiaに負けたくないIntelがニューラルネットワーク専用プロセッサーNervanaを年内発売
今朝（米国時間10/17）WSJのD.LiveイベントでIntelが公式に、同社のニューラルネットワークプロセッサーNervanaを披露した。この機械学習のユースケースを想定したチップ系列は、開発時のコードネームがLake Crestだった。 このチップの基本技術は、Intelが昨年8月に3億5000万ドルで買収したNervana Systemsに負っている。このニューラルネットワークプロセッサー(Neural Network Processor, NNP)チップは標準的なキャッシュ階層を廃し、チップ上のメモリをソフトウェアが管理する…続きを読む
Allen Institute for AIの科学文献インデクサーSemantic Scholarにバイオメディカルの論文数千万点が加わる
科学の文献を自然言語処理などのAIの技法を使ってインデクシングするプロジェクトSemantic Scholarが、これまでのコンピューター科学に加えて、バイオメディカル（biomedical, 生物医学)の研究文献数千万点を新たに加えた。これで、この、この有益なツールがカバーする分野がさらに増えたことになる。 Allen Institute for AI*が作ったSemantic Scholarは、これらのペーパーの全文をスキャンし、そのトピックや図表、キーワード（薬品名、臓器名など）などでそれらの関連付けを行う。〔*: Allen …続きを読む
デベロッパーが使う機械学習のモデルがグローバルなトレンドに合うようにするTensorFlow Lattice
GoogleのTensorFlowのチームが今日（米国時間10/11）、デベロッパーが使用する機械学習のモデルが、訓練データにノイズがあった場合でもグローバルなトレンドに合っているようにするためのツールTensorFlow Latticeをリリースした。Latticeはルックアップテーブルのようなもので、それにより、モデルを制約するマクロのルールを定義する過程を単純化する〔単なる表で表す〕。 ルックアップテーブル(lookup table, 参照表)は、データの入力（キー, 鍵）と出力（ヴァリュー, 値）を対照させたデータ表現だ。一つ…続きを読む
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