タグ: AI / 人工知能（用語）
人工知能に関連する記事一覧
Apple、シミュレーション＋教師なし学習の新方式でAI研究分野に参入
Appleの機械学習研究が新たな先端技術をものにしようとしている。最近同社の研究者6名が結成した機械学習グループは、シミュレーション＋教師なし学習の新しい方法を 論文で発表した。目的は合成訓練画像の品質改善だ。この研究は、成長の続くAI分野で明確なリーダーになろうとしている同社の意欲を表している。 Google、Facebook、MicrosoftをはじめとするIT既成勢力は、それぞれの機械学習部門を順調に拡張している。毎年発表される数百もの論文によって各社の学術的研究は詳しく公開されているが、Appleの態度は頑なだった ― 魔法は…続きを読む
BaiduとKFCのスマートレストランは、客の顔を見ただけで最適メニューをおすすめする
Baiduがその最新技術を、奇抜なやり方で披露している。その一つがKFC China（そう、あのフライドチキンのKFCだ）とのパートナーシップで、“中国のGoogle”と呼ばれることもあるこの巨大検索企業は、北京に開店したKFCの“スマートレストラン”にその技術を提供した。どういう技術かというと、顧客の顔を認識して、その年齢や性別、表情などから、おすすめメニューを提案するのだ。 そのレストランにはテーブルの上のステッカーによる拡張現実(AR)ゲームもあるが、こちらは北京の300店すべてにある。顔認識は、当面このお店だけだ。Baiduは…続きを読む
Microsoftがインドで目の健康のために機械学習を活用、Google DeepMindに対抗
同じ企業間競争でも、障害者の生活が少しでも良くなるための競争なら、大いに奨励したいね。Microsoft Indiaは、GoogleのDeepMindのやり方に倣って、インドにデータドリブンの視覚障害者支援サービスを導入するための研究グループ、Microsoft Intelligent Network for Eyecare（目のケアのための人工知能ネットワーク）を立ち上げた。 DeepMindの眼科医学へのアプローチはイギリスがターゲットだったが、Microsoftは必ずしも対象国を限定しない。同社はアメリカ、ブラジル、オーストラリ…続きを読む
AIの学習手法は人間の教育にも応用可能
Sylvain Kalache Crunch Network Contributor 本稿を執筆したSylvain KalacheはHolberton Schoolの共同ファウンダー。Holberton Schoolは高技能ソフトウェア技術者を養成する2年制の学校だ。また、10年以上にわたってアントレプレナーやソフトウェアエンジニアたちと仕事をしてきている。CIOやVentureBeatにも寄稿している。 How to join the network 気づけば身の回りには人工知能だらけといった状況だ。車にも家にも、もちろんポケットの…続きを読む
Apple、米規制当局宛の文書で自動運転車への意欲を表明
Appleは米国道路交通安全局に政策提言書を提出し、成長しつつある自動運転車市場への参入意志を公に表明した。 最初にこの公式声明を報じたのはWall Street Journalだ。 Appleの自動車製品の詳細は声明文に書かれていない。しかし次の記載がある。 「Appleは機械学習技術を用いて自社の製品およびサービスをさらに賢く、直感的に、パーソナルにする。当社は機械学習とオートメーションの研究に多大な投資をしている。自動化システムが様々な分野に応用される可能性には大いに期待しており、自動運転はその一つだ」 Appleの製品基準責任…続きを読む
AIを活用してロゴデザインを行うLogojoy
ロゴをデザインしようと考えたことのある人なら、デザインにあたってはロゴを利用する組織の特徴やテイストの理解、また何年もの経験やさまざまな関連知識が必要であることに同意してもらえることと思う。そうした制作者の負担をすべて取り除いてしまおうとするのがLogojoyだ。AIおよび機械学習のノウハウを活用し、膨大なバリエーションも提示してロゴデザインを助けてくれる。実際に使ってみたが、なかなかのクオリティだ。 使い方はいたって簡単だ。ロゴを作りたい組織（モノ）の名前を入力して、アイコンや色などを選んでボタンを押すだけだ。あとはコンピューターの…続きを読む
日本が世界最速のスーパーコンピューターを開発してディープラーニングの研究開発に拍車
日本は再び、スーパーコンピューターで世界のトップになりたいらしい。Reutersの報道によると、同国の経済産業省の予算要求の中には、195億円（1億7300万ドル）の新しいスーパーコンピューターの開発がある。その狙う性能は、130ペタフロップスである。 この数字は、中国がこの夏発表したスーパーコンピューターSunway Taihulightの93ペタフロップスを上回り、これを使用するAI Bridging Cloudインフラストラクチャは世界最速のスーパーコンピューターサイトになる。経産省の計画では、この超高速を利用して、ディープラー…続きを読む
Googleが$3.4Mの学術投資によりモントリオールにAI研究チームを立ち上げ、とくにディープラーニングに焦点
Googleが、モントリオールのInstitute for Learning Algorithms（アルゴリズム学習協会）におけるAI研究に450万カナダドル（340万USドル）を投資した。この学術ファンドは、モントリオールやMcGillなど、モントリオールのさまざまな学術機関の教職スタッフ7名による3年間の研究開発活動をカバーする。またこの投資は、ディープラーニングのエキスパートYoshua Bengioの仕事に対する支援の継続であり、機械学習とAI研究におけるカナダの強力な専門的能力への賭けの継続でもある。この二つの研究開発分野は…続きを読む
GoogleのAI翻訳ツールは独自の内部的言語を発明したようだ、そうとしか言えない不思議な現象が
まあ、パニックになる必要もないけど、今やコンピューターが自分たちの秘密の言語を作って、たぶんまさに今、われわれについて話しているんだ。ちょっと話を単純化しすぎたし、最後の部分はまったくのフィクションだけど、GoogleのAI研究者たちが最近、おもしろそうで、しかも人間にとって脅威になるかもしれない、事態の進展に、遭遇しているんだ。 憶えておられると思うが、Googleは9月に、同社のNeural Machine Translation（ニューラルネットワークによる機械翻訳）システムが稼働を開始したと発表した。それは、ディープラーニング…続きを読む
ビデオ中のモノと音の関係を自動的に把握するAIシステム
Disney Researchの新研究についての情報が入ってきた。ビデオに登場するさまざまなオブジェクト（牛、車、小さな石など）と、そのオブジェクトが発する音（「モー」とか「ブルンブルンッ」など）を自動的に結びつけるというものだ。目的の音以外はノイズとして無視する。あるオブジェクトが発する特定の音のみを記録して、サウンドエフェクトとしても利用できるようになるわけだ。 このシステムの素晴らしいところは、ビデオを流せば自動でオブジェクト＋音の結びつきを把握するところだ。茶色と白の大きなモノが、いつもうめくような音を出していたとしよう。AI…続きを読む
SisenseのSlack, Skype, Facebook Messenger, Telegram用ボットはBIへのアクセスを非技術系一般社員にまで日常化・民主化する
複数のデータソースを結びつけてそれらを単一のダッシュボード上に要約するSisenseは、データとの対話性を広げる技術に積極的に挑戦する。この前はAmazon Echoとの統合を発表し、ユーザーがAlexaにデータをリクエストできるようにした。 そして今日は、ボットの統合。対象がEchoからメッセージングアプリに変わった。今日のリリースがサポートしているのは、Slack, Skype, Facebook Messenger, Telegramという、定番中の定番だ。 SisenseのCEO Amir Oradによると、“最初にこの4つを…続きを読む
GoogleのCloud PlatformがGPUマシンを提供するのは2017年前半から、ただし機械学習SaaSとAPIはますます充実
Googleが今年前半に立ち上げたCloud Machine Learningサービスは、Google自身によれば、早くも“急成長プロダクト”の一つになっている。今日同社は、このサービスの新しい機能をいくつか発表し、機械学習のワークロードを動かしたいと思っているユーザーとデベロッパーの両方にとって、さらにサービスの利用価値を増そうとしている。 これまでGoogleは、競合するAWSやAzureのように、ハイエンドのGPUを使う仮想マシンをデベロッパーに提供してこなかった。しかし、機械学習など、科学の分野に多い特殊でヘビーなワークロード…続きを読む
機械学習の応用例デモ８種をサイト訪問者がいじって遊べるGoogleのAI Experiments、コードのダウンロードもできる
Googleの機械学習や人工知能の仕事はおもしろいものが多いが、商業的というより、ややアカデミックだ。でも人間は、そんな、手で触れないものでも、なんとか触（さわ）って理解したいと思う。そこでGoogleは、この新しい技術の小さなデモを集めて、AI Experimentsという展示サイトを作った。 目的は、人びとが機械学習の応用例をいじって遊んだり、コードをダウンロードして原理を理解することだ。今展示されているのは8つだが、そのうちの4つは今すぐにでもWeb上で対話的に体験できる。 Giorgio Cam（モバイルがおすすめ）は、ユーザ…続きを読む
Googleの自動運転車の「切り返し」は名人級
Googleは自動運転プロジェクトの進展に関する月例レポートを発行し、恒例の自動運転による総走行距離223万0175マイルの数字と共に、自動運転車が「切り返し」のように複雑な作業をいかにこなしているかを紹介している。 切り返し（three-point turn）は、運転免許テストの定番であり、行う場所によっては非常に難易度が高い。Googleによると、自動運転車は360度全周ビジョンや極めて正確な距離測定能力等を持つため、この種の作業では人間よりずっと有利だ。 その結果、自動運転車は通常の切り返しとは異なるが全体としての効率が高くなる…続きを読む
GoogleとBlizzardが組んで、AI専用のスタークラフトを作った
人工知能はチェスや囲碁等の高度な頭脳ゲームをある程度習得した ― それでは、スタークラフト2のように、高度な戦略を迅速な反応が必要な戦術的思考と組み合わせたゲームはどこまで戦えるだろうか。おそらくかなり強いと思う。そしてGoogleのDeepMindとBlizzardの協同研究がそのことを証明してくれる。 このプロジェクトはAIがただスタークラフト2をプレイするだけではない ― それならゲーム自身に内蔵されたものから、あらゆる人間よりも速く操作するようにプログラムされたボットまで、既に数多く存在している。ザーグリングが大量のシージェタ…続きを読む
ホンダ、商品化に向けてAI研究所を東京に集約
ホンダが新しいAI研究センターを設立する。来年始めに活動を開始する同センターは、この分野の研究開発に特化する。新センターは、シリコンバレー、ヨーロッパ、および日本に分散しているホンダのAIチームを、東京中心部の一箇所に集めるとBloombergは伝えている。この統合は、感情を持つ自動車などのホンダのAI製品を商品化し、トヨタらのライバルに遅れをとるまいとする計画の一環だ。 この分野の活動を主に東京で行うことを決断した理由として、自動運転技術の開発を進める上でホンダの自動車部門の近くにいる方がよいことに加え、ホンダがシリコンバレーに匹適…続きを読む
IBM WatsonとUdacityがパートナーしてネット上に人工知能の単科学位コースを開設（全26週）
社会人のスキルアップ＆キャリアアップのためのネット教育をやっているUdacityが、IBM WatsonとDidi Chuxing、およびAmazon Alexaとパートナーして、人工知能のナノディグリー*を提供していく、と今日（米国時間10/25）のIBM World of Watsonカンファレンスで発表した。〔*: nanodegree、ナノ学位、‘ミリ’や‘マイクロ’よりもさらに小さな学位、特定単一科目限定。Udacity独特の用語である。〕 この課程のためのカリキュラムはIBM WatsonとUdacityが共同開発する。‘…続きを読む
イーロン・マスク、完全自動運転車の全米横断テストドライブを2017年中に実施へ
Elon Muskは自動運転車の提供スケジュールを本気で加速しようとしている。Tesla CEOは今日の電話会見で、来年中に無人Tesla車のテストドライブを開始したい意向を語った。 どんなテストか？街中を一周りするのではなく、全米横断だとMuskは言う。 「われわれのゴールは ― 私はかなり気に入っているのだが ― ロサンゼルスからニューヨークまで、完全自動運転のデモンストレーション走行を行うことだ。ロサンゼルスの自宅を出発し、例えばニューヨークのタイムズスクエアで降りると車は自動的に駐車する。これを来年中に実現したい。人間は一切手…続きを読む
Appleは、もう自動車を作るつもりがない（Bloomberg報道）
Appleは、秘密とはいえない自動車プロジェクトに何年も前から取り組んでいる。内部でTitanと内部で呼ばれているそのプロジェクトでは、リーダーやロードマップが度々変わった。Bloombergの最新記事によると、同社は電気自動車の製造計画を中止するらしい。代わりに自動車チームは、自動運転技術に焦点を絞る。 さらに興味深いのは、Appleが自動車会社になることに二の足を踏んでいたらしく、明確な期限を設定していたことだ。もしAppleの自動車チームが2017年末までに有望なデモを見せられなけれは、会社はプロジェクトを中止するという。 当初…続きを読む
Google、AIから偏見を排除する方法を研究中
ガーベージイン・ガーベージアウト ― これは常にコンピューティングのルールであり、機械学習も例外ではない。基本的ぬAIは、教えられたことしか知らないので、データに何らかの偏見があれば、それに基づいて訓練されたシステムもそうなる。Googleは、そんな厄介で深刻な問題を引き起こしかねない状態を、”Equality of Opportunity” ［機会均等］と名付けた方法を用いて系統的に回避しようとしている。 機械学習システムは、基本的に様々なデータ集合の性質学習する予測エンジンから成り、新たなデータを与えられるといくつかあるバケツのど…続きを読む
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