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ディープラーニングは特定分野で非常に高い精度が出せることもあり、その応用範囲はどんどん広がっています。 しかし、そんなディープラーニングにも弱点はあります。その中でも大きい問題点が、「何を根拠に判断しているかよくわからない」ということです。 ディープラーニングは、学習の過程でデータ内の特徴それ自体を学習するのが得意という特性があります。これにより「人が特徴を抽出する必要がない」と言われたりもしますが、逆に言えばどんな特徴を抽出するかはネットワーク任せということです。抽出された特徴はその名の通りディープなネットワークの中の重みに潜在しており、そこから学習された「何か」を人間が理解可能な形で取り出すというのは至難の業です。 例題：このネットワークが何を根拠に猫を猫として判断しているか、ネットワークの重みを可視化した上図から答えよ(制限時間:3分) image from CS231n Visua

人工知能の発達が加速を続け、着実にシンギュラリティ（機械が人間の知能を上回る点）へと向かっている今、我々は人類が地球上の頂点に君臨し続けるための方策を講じなければならない。 多くの専門家が人間を上回る能力を有する機械の開発を危険視する。それが大量の失業者を生み出す可能性は現実的であるし、将来的に人間が絶滅させられる未来も否定できない。 この事態を防ぐためのアイデアを提唱する専門家がいる。それによると、AIに自己不信を植え付けておけばいいという。

「東大に合格できる」人工知能を開発するプロジェクトに関わった国立情報学研究所（NII）社会共有知研究センター・センター長の新井紀子教授によると、人工知能が人間の知能を超えることはないという（リセマム）。 新井教授によると、人工知能の判断能力については期待できるが、自然言語の意味を理解することは難しく、「過去に学習していない問題やパターンに突き当たると、解答できない」としている。 このプロジェクトは昨年に東大合格を諦めたが（過去記事）、「意味を理解する」ことは人間にとっても難しい場合があるとし、人間に対し教育で読解力を高めることが重要であるともしている。 スラドのコメントを読む |スラドにコメントを書く | テクノロジー | 人工知能 関連ストーリー： DeepMindの囲碁AI「AlphaGo」、引退へ 2017年05月30日 中国の新興企業が人工知能を使って肺がんを正確かつ迅速に発見する

世界の自動車メーカー各社は、大都市では人々がクルマを所有しなくなるかもしれないという難題に今、取り組んでいる。大都市では駐車料金がかさむうえ、渋滞もひどいので、地方に比べ、クルマを所有する魅力が乏しいからだ。 コンサルティングやテクノロジー、アウトソーシング・サービスを提供するフランスのパリに本社を置くキャップジェミニ・グループがこのほど、8カ国8000人を対象にクルマの所有に関する調査を実施したところ、タクシーの配車アプリやライドシェア（相乗り）アプリがマイカーに取って代わる可能性があると考えている人が34％に上ることが判明した。これは前年の同調査の29％からのさらなる上昇だ。 英国、米国、フランス、ドイツ、イタリア、インド、中国、ブラジルでそれぞれ1000人の消費者を対象に毎年実施しているこの意識調査では、オンデマンド車（配車アプリや相乗りアプリで呼ぶクルマ）をマイカーの代わりにするこ

It was a very busy week in the world of fintech, which certainly kept us on our toes. We covered a couple of notable M&A deals (including one of the biggest of the year so far), a different kind o

中国では毎年60万人が肺がんで死亡しており社会問題化している。中国のスタートアップ企業Infervisionは、機械学習とコンピュータビジョンを使用して、肺がん患者の病変や結節を迅速に発見するための技術を開発した。中国では放射線医師は8万人ほどしかいないにもかかわらず、1年に14億件の放射線検査を診断する必要があり、放射線医師不足が深刻なのだという（TechCrunch、insideHPC、Infervision、Slashdot）。 今回開発されたInfervision AIプラットフォームは、2003年のSARS発生以降、中国病院に設置されたデジタルインフラストラクチャを活用している。中国各地の20の病院のデジタル健康記録リアルタイムで収集、機械学習させたことで、すべてのカテゴリーにおいて放射線医師より正確に予測することができたとしている。また従来は15分かかっていた診断プロセスを大幅

アメリカのＩＴ企業マイクロソフトは、外国語で話した内容をほぼ同時に翻訳できる機能など、人工知能を使った新たな技術を発表しました。 このうち人工知能の分野では、外国語で話した内容をほかの言語の文字にほぼ同時に翻訳できる機能を披露しました。日本語を含む６０以上の言語に対応するということで、会議などでのプレゼンテーションの場面を想定した実演では、スペイン語で説明した内容がスライドの下の部分に英語の字幕ですらすらと表示されました。 また会社の従業員の顔を人工知能が認識して、登録されていない外部の人が部屋に入ると警告を出す技術も披露し、人工知能はセキュリティーの強化にも役立つとアピールしました。 こうした人工知能のサービスは、マイクロソフトが開発したクラウドからネットを通じて提供されるため、手持ちのパソコンやスマートフォンで利用できます。 マイクロソフトは、基本ソフト「ウィンドウズ」などソフトウェア

「人工知能が普及していったら医師の仕事がなくなってしまうと思うのですが、今後どのようなことを学んでいけば良いのでしょうか？」 「人工知能が医師の仕事を奪うなんて、ありえない！ そんなことを言う奴は医師の風上にも置けない、けしからん！！」 これは数カ月前の某学会での一コマです。 人工知能の性能がどんどん上がっていけば、自分たちの仕事がなくなってしまうのではないか？ 人工知能と共存する時代にどのようなキャリアパスを積めば良いのか──？ 若手医師が気にするのも当然だと思います。 一方で指導医が、医師の仕事が人工知能に取って代わられるわけないだろ！ と若手医師を叱咤激励する気持ちも分かります。 果たして、人工知能は医師の仕事をどう変えていくのでしょうか。 私は、医療現場で使われる人工知能の特性や実力がどのようなものなのかを知れば、おのずと道が見えてくるのではないかと考えています。ここではその一助と

「Watson」と聞いて、何を思いつくだろうか。探偵小説好きの私は、少し前までは「初歩的なことだよ、ワトソン君」という感じで、コナン・ドイルの創作した名探偵シャーロック・ホームズの相棒、ジョン・ワトソン医師が真っ先に頭に浮かんできた。 しかし今や、ITproや日経コンピュータで仕事をしているせいか、最初に「IBM Watson」が浮かぶようになった。Watsonの特徴は、コグニティブ・コンピューティング能力だ。「人と同じように情報から学び、経験から学習する」と説明されている。サービスの提供形態としては、Watsonが分析処理したデータを基にソリューションを開発し、クラウドを基盤に顧客に提供するのが典型的なパターンとなる。 この辺りの説明は下記の記事に詳しいので、時間のある時に目を通していただきたい。（関連記事：［脳に挑む人工知能5］Watsonテクノロジーの全貌、IBMはなぜAIと呼ばない

現在のハードディスクのデータ容量は最高でも10TB（テラバイト）だ。そんなハードディスクの何百倍もの大量情報を保存できる、DNA（遺伝子）をベースにしたデータストレージシステムが、米国の2つの大学で個別に開発された。ひとつは米国ワシントン大学とマイクロソフト社の共同研究によるもの。もうひとつは米国イリノイ大学が開発したものだ。このDNAストレージ手法を用いれば、全人類のデジタルデータを、わずか9リットルの水溶液中に保存してしまえるという。4つの塩基の配列を利用高校の授業でも習う通り、DNAは4つの塩基（アデニン＝A、グアニン＝G、シトシン＝C、チミン＝T））の組み合わせでできている。その配列をデジタルデータの記録に利用しよう、というのがDNAストレージの基本的な考え方だ。現存する世界の情報が、ワインボトル12本にDNAストレージの最大の利点は、単純に言えば省スペースだ。砂粒ひとつほどの大き

この言葉は2年ほど前から広く使われはじめ、コンピューターやインターネットの発達によって人間が仕事を奪われることを意味する。 言葉は新しくても、雇用市場ではすでに何年も前から情報技術の進歩によって事実上の解雇が発生してきた。これまで3人でこなした仕事をIT技術の導入によって、2人でできるようになり、1人が解雇されればテクノ失業になる。この潮流が今後はさらに加速してくる。 特に米国でその流れが顕著だ。8月4日に米国で出版される『Humans Are Underrated(ロボットに負けた人間：拙訳)』の著書ジェフリー・コルビン氏は、人間が作り出したコンピューターやロボットによって、今後は加速度的に仕事を奪われていくと予測する。 同書は出版前から米国で話題を集め、21世紀の人間と機械との住み分けを示す内容になっている。コンピューターが社会に根を下ろし始めて久しいが、今後はロボットが人間社会に深く