タグ: AI / 人工知能（用語）
人工知能に関連する記事一覧
一般企業とデベロッパーの機械学習導入を助けるPetuumがSoftbankらから$93Mを調達
機械学習のデベロッパーの不足が産業界の足かせになっている今、スタートアップも大手テクノロジー企業も人工知能を商用化するために必要なツールの民主化に取り組もうとしている。その方面の最新のスタートアップPetuumは今朝（米国時間10/10）、Softbankおよび Advantech Capitalからの、9300万ドルのシリーズBを発表した。 昨年カーネギーメロン大学の機械学習の教授Dr. Eric XingとDr. Qirong Ho、そしてDr. Ning Liが立ち上げたPetuuは、機械学習の開発を支える二つの部位のためのソフ…続きを読む
Nvidiaが作った本物のホロデッキで製品デザインや設計のコラボレーションができる
NvidiaのCEO Jensen Huangは以前、同社でいちばんやってみたいのは、本物のホロデッキ(Holodeck)を作ることだ、と言っていた。そして今まさにNvidiaがやってるのが、デザイナーやデベロッパーのための、細密にリアルなVRプラットホームとして、ホロデッキを作ることだ。 名前もまさにNvidia Holodeckであるこのプロジェクトは、このGPUメーカーが作った“インテリジェントな仮想現実プラットホーム”であり、コラボレーションのための仮想環境で、現実世界の物理現象をシミュレートできる。そこでは、超細密なグラフィ…続きを読む
Deepgramがディープラーニングを利用する機械書き起こしサービスを無料で公開、データの獲得をねらう
オーディオデータを機械学習で処理するDeepgramが今日（米国時間10/10）、同社の機械書き起こしサービスを無料で公開した。これからはTrintのようなサービスにお金を払って自動化書き起こしという汚い仕事をやらせなくてもすむわけだ。無料化の秘密は、“データの取得”にある。 機械書き起こしは、完成された技術ではない。というか、機械何々はどれも未完成だ。それでも最近は、機械何々を完成させるためのデータを得ようと、各社が競っている。Deepgramのやり方は、書き起こしサービスを無料にして多くの人にオーディオデータをアップロードしてもら…続きを読む
Mark ZuckerbergがVRのアバターになってFacebookのプエルトリコ救難活動を説明
FacebookのCEO Mark Zuckerbergが今日（米国時間10/9）、同社がアメリカの赤十字と協働してプエルトリコの災害救助に取り組み、とくに人工知能と衛星画像を利用して、援助を届けるべき地域を同定している、と発表した。 Zuckerbergは曰く、“人工知能を利用して‘人口地図’というものを作り、それを参照しながら衛星画像を見ると、各地の人口密度とその地域のインフラの被害状況が分かる。それにより赤十字は、救助を必要としている人びとの所在が分かる”。 この発表が一風変わっているのは、それが、Ocluls Riftのヘッド…続きを読む
Rasa Coreはチャットボットのコンテキスト判断用機械学習モデルを人間参加の半自動で作る
会話を扱うコンピューターシステムにとっては、コンテキストがすべてだ。人間はそのことを意識しないけど、日常のとてもシンプルな会話でさえ、複雑なコンテキストの産物だ。会話システムが人間の能力になかなか追いつかないのも、コンテキストという難問があるためだ。しかしベルリンのRasaは、対話的な学習とオープンソースのコードを利用して、この会話するAIの問題を解決しようとしている。 そのRasa Coreというシステムのやり方は、多くのAIスタートアップと似ていて、Amazonの Mechanical Turkのような人力サービスを利用して機械学…続きを読む
NvidiaがスマートシティプラットホームMetropolis AIでAlibabaやHuaweiとパートナー
NvidiaのスマートシティプラットホームMetropolis AIは、まるでDC Comicsのスーパーマンの漫画にあったような名前だが、実際にはそれはGPUを使用するインテリジェントなモニタリングツールで、渋滞の解消とか、行政サービスの適正配分、迷子の老人や子どもの発見など、さまざまな業務を助ける。このほど同社は、Mtropolisの本格的な普及を目指してAlibabaおよびHuaweiとパートナーし、またMetropolisの一般供用バージョンにはそのSDK、DeepStreamを含めることになった。 Metropolisはビデ…続きを読む
Google CloudのNatural Language APIにタグ付けによるコンテンツ分類と物や場所（語）レベルの感情分析機能が登場
Google Cloudが今朝（米国時間9/19）、そのNatural Language APIのアップデートを二つ発表した。具体的には、ユーザーがコンテンツの分類機能と対象物の感情分析機能にアクセスできるようになったことだ。この二つの機能は、ブランドやメディア企業でとくに重宝するだろう。 まず、GCPのユーザーはコンテンツにタグ付けできるようになる。タグは、健康、エンターテインメント、法律など、一般的な話題だ(cc: Henry)。今日のアップデートで、ドキュメントを700のカテゴリーに分類できるようになる。 Googleによると、…続きを読む
AIが王様を収穫したりオレンジを解錠しないためには常識の装備が必要だ
ぼくがあなたにリンゴを手渡したら、あなたは自分の経験から、それが運転できるものではない、とわかるだろう。そして、それが採れた木で織物を織れないことや、その種（たね）でテニスはできないことも、わかるだろう。人間なら、それがナンセンスだと分かるが、でもAIには、現実世界で何年も過ごしたという優位性がない。だから、何で何ができる・できないという知識もない。彼らに常識を持たせることも、できないのだろうか。 ブリガムヤング大学の研究者たちは、現実世界と対話する未来のアンドロイドやAI製品が、身の回りのいろんなものが、それぞれ何であり、何をするも…続きを読む
GoogleのAIのトップは曰く、人工知能という言葉自体が間違っている、誇大宣伝を生む温床だ
Googleエンジニアリング部門のSVP John Giannandreaが、TechCrunch Disrupt SFで、人工知能に関する優れた談話を語った。とくに彼は、人びとは汎用の人工知能に対して心配しすぎだ、と考えている。 数年前にGiannandreaは、人工知能を4歳の子どもにたとえた。しかし今日はその説を改め、もっとひどい、と言う。“4歳児ほどの汎用的能力*もない”、と彼は述べる。〔*: 汎用的, general purpose, 知識を一般化してさまざまな目的や状況に対応/応用できる能力。〕 “今はAIに関して大量の誇…続きを読む
GoogleのBrain TeamのAI研究者たちは毎日何をしているのか
GoogleのBrain Teamの連中は、毎日何をしてるだろうか。あなたと同じように、メールチェックに大量の時間を取られているかな。最近のRedditのAMA（Ask Me Anything, 何でも訊（き）いて）で、GoogleのAI研究者11名が、毎日彼らがやってることを述べている。メールはここでも多いが、学術論文を斜め読みするとか、同僚とブレーンストーミングをする、といった高尚な話題もある。 GoogleのBrain Teamは、同社で人工知能を研究している研究グループのひとつだ。グループのリーダーはGoogleのシニアフェロ…続きを読む
PyTorchとCaffe2両モデル間の変換ツールをFacebookとMicrosoftが共作、機械学習商用化のスピードアップ
FacebookとMicrosoftが今朝（米国時間9/7）、互いのブログ記事で、ONNX、すなわちOpen Neural Network Exchangeというものを発表した。機械学習のデベロッパーはこのツールを使って、PyTorchとCaffe2のあいだでモデルを互いに変換し、研究開発や実装に要する時間を節約できる。 Facebookは前から、機械学習に関してFAIRとAMLという二つのグループを区別している。Facebook AI ResearchすなわちFAIRは最先端の研究開発を担当し、Applied Machine Lea…続きを読む
Google、ストリートビュー・カメラを高解像度にしてデータ収集にも活用
Googleは、放浪するストリートビュー撮影車のカメラをアップグレードした ―― 屋根の上にへんてこな球体の仕掛けを載せて走り回っているあの車のことだ。Wiredによると、Googleストリートビューのカメラが8年ぶりに改善され、ユーザーの見る画像の解像度や色の再現性が高くなる。しかし、このアップグレードはGoogleが地図情報を改善する手段として、さらに重要な意味を持っている。 新しいストリートビュー装置は、全方向からHD画像を取り込み、画像認識システムにローデータを送り込む。これによって、店の窓などに書かれている掲示や番地などのデ…続きを読む
両義的な文の機械翻訳で正しい訳語をガイドするGoogleのTransformerシステム
機械学習が翻訳にも大きく貢献することが実証されてきたが、弱点もある。たとえば翻訳モデルには、逐語主義（一語々々仕事をしていく）という性癖があり、それが深刻なエラーに導くこともある。Google Researchの今日（米国時間8/31）のブログ記事が、この問題の性質と、それに対する解決方法を詳述している。 同社の自然言語処理の部署にいるJakob Uszkoreitが、問題をうまく説明している。次のような二つのセンテンスがあるとしよう: I arrived at the bank after crossing the street. …続きを読む
Facebook、歪んだ360度写真の修正機能を提供へ
今日（米国時間8/31）カリフォルニア州サンノゼで行われたFacebook主催のカンファレンス、Scaleの席上、同社のコンピューターフォトグラフィーチームは、ユーザーが撮影した360度写真をきれいに修正する研究プロジェクトが完了したことを報告した。チームは多層ニューラルネットワークを用いて360度写真の歪みを認識し、修正してリアルさを再現する。 スマートフォンの水平ツールを使って画像を修正したことがある人もいるだろう。しかし、プロジェクトの一員である研究者のMatt Uyttendaeleは、従来のコンピュータービジョン研究では、こ…続きを読む
SalesforceがAIを利用して自然言語の質問をSQLに翻訳、事務系社員でもデータベースを利用できる
SQLはプログラミングの世界ではやさしい方だが、ふつうの人たちがリレーショナル・データベースを対話的に利用したいと思ったときには、やはりその学習曲線は急峻だ。そこでSalesforceのAIチームは、SQLを駆使できない人でもデータベースを使えるために、機械学習を利用できないか、と考えた。 彼らの最近のペーパー、Seq2SQL: Generating Structured Queries from Natural Language using Reinforcement Learning（強化学習を使って自然言語からSQLを生成する）…続きを読む
Microsoftがディープラーニングを超高速化するFPGAシステムBrainwaveをベンチマーク結果と共に発表
今日（米国時間8/22）の午後Microsoftは、クラウド上で遅延のほとんどないディープラーニングを動かせるFPGAベースのシステム、Brainwaveを発表した。初期のベンチマークによると、IntelのStratix 10 FPGAsを使った場合Brainwaveは、大きなGated Recurrent Unit(GRU)の上でバッチなしで39.5 Teraflopsを維持できる。 MicrosoftはこれまでFPGAに注力し、FPGAの大きなクラスターを同社のデータセンターでデプロイしている。アルゴリズムはFPGAに書き込まれ、…続きを読む
ビデオストリーミングの高画質化＋中断のないスムーズ化にMITの研究者がニューラルネットワークを併用
MITのコンピューター科学と人工知能研究所(Computer Science and Artificial Intelligence Lab, CSAIL)は、途中でぶち切れない、スムーズなストリーミングビデオを志向している。そのためにMohammad Alizadeh教授のチームが開発した人工知能システム‘Pensieve’は、その都度正しいアルゴリズムを選ぶことによって、中断のない最良の再生を確保する。 その方法には既存の技術の改良も含まれ、たとえばその一つYouTubeの適応ビットレート(adaptive bitrate, AB…続きを読む
SalesforceのAIがソーシャルメディア上に自社製品が写ってる画像を見つけてくれる
企業が自分の社名やブランド名、製品名などへの言及をソーシャルメディア上に探すことは前から行われているが、画像中にロゴや製品が写っているのを見つけることは、当時はできなかった。しかしSalesforceの人工知能Einsteinは最近、そんな能力を持つに至った。 同社が今日発表したEinsteinのVision for Social Studio機能はマーケターに、言葉を探す場合と同じやり方で、ソーシャルメディア上に製品等の関連画像を探す方法を提供する。そのためにこのプロダクトは、Einsteinのとくに二つのアルゴリズム、画像分類アル…続きを読む
IBMがディープラーニングのモデルの訓練を分散並列処理で短時間化するライブラリを発表
二か月前にFacebookのAI研究所FAIRが、大規模な分散ビジュアル認識モデルの、かなり感動的な（==短い、はやい）訓練時間を発表した。今日（米国時間8/7）はIBMが反撃に出て、独自の数字を発表した。IBMの研究グループによると、1000のクラスに対応する画像分類モデルResNet-50を、256のGPUを使用するシステムで50分で訓練できた。つまり、Facebookのモデルよりもはやい、と言いたいのだ。FacebookがCaffe2を使った結果では、同じResNet-50を、8kのミニバッチ方式で、256のGPU上で1時間で訓…続きを読む
本人が何も装着せず、電波の反射波を利用する非侵襲型（当人が意識しない）の睡眠モニタをMITで開発
MITの研究者たちが、睡眠をワイヤレスでモニタする新しい方法を公開した。それは反響定位法（エコーロケーション, echolocation）に似ていて、電波を睡眠者に当てて反射波を捉え、体の影響による電波の変化を調べる。 チームはこれまでも、低出力の電波をモニタリングに利用する方法をいろいろトライしてきたが、今回のはその最新の成果だ。今回はAIを利用することによって、睡眠者の体のわずかな動きでも、電波の変化の中に捉えることができた。それにより、睡眠ステージ（浅い深い、REM/NREM）、睡眠中の運動、呼吸率など、睡眠のパターンに関する有…続きを読む
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