機械学習をどのように活用するか？
人工知能の一分野である機械学習への期待が高まっている。人工知能の中でも、製品・サービス開発への応用が急速に進んでいるのが機械学習である。さらにその中で注目すべきなのが、技術領域としての統計的機械学習や、現在話題になっているディープラーニング（深層学習）である。本稿では、これらを現場で活用するために有用と思われる考え方を紹介する。 （本誌） 機械学習とは、データからモデルを学習することである。これを取り扱う人工知能の技術分野は極めて広範にわたる。深い理解が求められる分野もある。従って、人工知能のすべてを学ぶのは非常に難しい。機械学習にも多くの山がある（図1）。基本理論の分野だけでも「決定木」「ロジスティック回帰」「サポートベクトルマシン」などの用語が出現する。
ai技術者の育成を「大手企業」がこぞって始めている...？｜ai技術者の不足から自社に迎えるより、時間をかけて社内育成する企業が増えています - テクニティノイモシニ
ai技術者、そしてai人材が圧倒的に不足する。2020年はそんな年なんです。 事実、データサイエンスの領域から「ai技術者が機械学習（新深層学習）を通じて、本当にユーザー（消費者）が求めるデータを獲得するために、多くの企業がai技術者を求めています。」 今回は多くの企業が「自社で人材を育成する動きが強まっている。」点をお伝えします。 １.ダイキン工業、AI人材を2020年までに700人養成へ｜大阪大学とともに「ダイキン情報技術大学」を開講 ３つに分かれるAI人材のタイプ ２. パーソナルテクノロジースタッフも富士通総研と提携し「AIエンジニア育成プログラム」を開始 ３. 一般層にもAI技術を学ぶ場が生まれる｜Aidemyで学ぶAI（人工知能）&機械学習（深層学習） プログラミング言語Pythonを知らない人は...どうする？ AidemyのWebサイトはこちら AI（人工知能）転職なら、こ
人工知能を単なる「自動化の道具」だと勘違いしていないか
人工知能と人間、両者の違いの1つは「疲労の差」だといわれています。 人間の場合、肉体労働でも頭脳労働でも、作業を続けているとだんだんと疲れてきます。集中力も下がり、判断ミスが起きやすくなります。一方で人工知能の場合、疲れるという概念がないので、長時間に渡って同じ量のアウトプットを供給し続けられます（マシンのオーバーワークで故障することもあるかもしれませんが）。 そのためか、「人工知能は21世紀における自動化の道具だから、簡単な作業は人工知能に任せて生産性の向上を図り、人間にしかできない仕事に専念すべきだ」と主張する方もいます。私もこれからは「人間にしかできない仕事」に着目すべきだと思いますが、一方で、人工知能を単純に「自動化の道具」と見なしてよいのでしょうか。 人工知能はあらゆる産業をアップデートする 人工知能のビジネス活用を考える際、Bloomberg BETAのキャピタリストが、人工知
Googleがディープラーニングを使ってプロレベルの写真を自動生成できる「バーチャルフォトグラファー」を開発
機械学習は多くの分野で活用されており、「画像内のオブジェクトを正しく認識できているかどうか」や「ある言語から別の言語に翻訳する際に適切に行えているか」など、「これは正しい」「これは間違い」と答えがはっきり存在するタスクにおいて特に役立ちます。一方で、客観的な評価が得られにくい場合、例えば「写真が美しいかどうか」など主観的な概念に基づくものには活用が難しいと考えられてきました。しかし、Googleはディープラーニングを用いて芸術的なコンテンツを作成するための実験的なシステムを構築することに成功しています。 Research Blog: Using Deep Learning to Create Professional-Level Photographs https://research.googleblog.com/2017/07/using-deep-learning-to-create
Perlで人工知能・機械学習を行うAI::MXNetの出来が凄そうだ - Perl入門ゼミ
最近知った。Perlで人工知能プログラミングを行うAI::MXNetの出来が凄そうだ。ディープラーニングという手法を使った機械学習を行うライブラリです。 これは公式のAmazonクラウドのMZNetでも、Perlの公式ライブラリとして受け入れられたそうだ。 インターフェースはPythonのMXNetライブラリとほぼ一緒に仕上がっているみたい。C++で書かれたMXNetのPerlバインディングになっている。 Perlで人工知能プログラミングを行うAI::MXNet(CPAN) MXNetのかなり多くの機能をPerlから利用できるようだ。Perlで人口知能プログラミングに興味がある方は、ぜひチャレンジしてみて! ライブラリがあるとPerlでも、人工知能プログラミングができるんだね。すごいね! GPUも使えるみたいよ! ## Convolutional NN for recognizing ha
ディープラーニング（Deep Learning）とは？【入門編】
＃はじめに 最近、ニュースや記事でよく目にする“ ディープラーニング（Deep Learning） ” 。 ビジネスや社会にどのように影響を与え、活用されていくのかに興味ある方が多方面に増えてきている一方で、Deep Learningについて知りたいけれども、実際よくわからない…と感じている方も多く見受けられます。 実際にMM総研の「人工知能技術のビジネス活用概況」の調査結果によると、人工知能のビジネスへの導入率は、日本は他２カ国に比べかなり遅れをとっていることが読み取れます。 引用：https://www.m2ri.jp/news/detail.html?id=238 今回は、その基本的な疑問や実際どうビジネス活用できそうなのか皆さまが想像できるようになるよう、Deep Learningとは一体どういう技術なのか、俗にいう「人工知能(AI)」や「機械学習(ML)」との違いなど基本的な情報
専門家が警告！ 人工知能システムのテストは「カオス」
人工知能（AI）をビジネスに導入している日本企業は1.8％。導入検討中の17.9％を合わせても全体の2割未満──。MM総研は2017年4月、このような調査結果を発表した。 同社は米国とドイツの実態も調査した。それによると、米国はAIを導入済みの企業が13.3％、導入検討中が32.9％。ドイツは導入済みが4.9％、導入検討中が22.4％で、どちらも日本より高い。 マネジメント層の技術理解度も差が大きい。マネジメント層がAI技術やサービスを詳しく知っているかを尋ねたところ、米国は49.8％、ドイツは30.9％なのに対し、日本は7.7％にとどまる。 AI/機械学習の活用が進むにつれて、大きな問題が浮上 だからといって、2015年ごろから日本で急速に盛り上がりを見せた第3次AIブームが踊り場に差し掛かっているわけではない。米国やドイツよりも普及のペースは遅れているが、これからがAI活用の本番と見る
「すごすぎる」――地方のパン屋が“AIレジ”で超絶進化 足かけ10年、たった20人の開発会社の苦労の物語
「スゲー。これが今の日本の技術か……」 「世間はここまで進歩していたのか」 開発したのは、兵庫県西脇市に本社を置くシステム開発会社・ブレイン。創業35年、いまも社員20人のうち約16人がエンジニアという、生粋の技術者集団だ。 約10年前にゼロから開発スタート マシンの名前は「BakeryScan」（ベーカリースキャン）。「お店に提供を始めたのは今から4年ほど前。最近になって突然『ネットですごい反響がある』と人に言われて驚いた」――ブレインの原進之介執行役員はこう話す。 BakeryScanの開発が始まったのは2008年にさかのぼる。きっかけは、地元・兵庫県のパン店社長から相談を受けたことだった。 「人が足りなくて困っている。経験の浅い外国人スタッフでもレジ打ちや接客ができるようなシステムを作ってほしい」――。 だが、同社のパンに関する専門知識はゼロ。そこから待ち受けていたのは、約6年にわた
リクルートがAIをまさかの無料公開。さっそくすべてのAPIを試しまくってみた | Ledge.ai
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フジテレビ、動画投稿サイトに“自動字幕AI”導入 「ピコ太郎のような世界的スターを」
フジテレビジョンは3月29日、同社の動画投稿サイト「DREAM FACTORY」（ドリファク）に人工知能（AI）技術を導入し、動画内の音声から字幕を自動生成する機能を7月1日に追加すると発表した。日本語のほか英語、中国語などにも対応し、「ピコ太郎さんのような、世界に羽ばたくスターを生みたい」という。 システム開発には日本マイクロソフトが協力。同社のクラウドサービス「Microsoft Azure」上で動作するAI機能「Cognitve Services」を活用する。ドリファクのユーザーは、投稿画面で、動画内の音声から自動でテキスト化した字幕を付けられる。 字幕は日本語だけでなく、英語などへの自動翻訳にも対応。投稿者は公開前に翻訳内容をチェックでき、手動で書き換えることも可能だ。まず英語、中国語（標準字・簡体字）、スペイン語、フランス語への翻訳に対応し、今後順次拡大する予定。 「ピコ太郎さん
AI同士は協力するか競争するか Google DeepMind、AIにゲームをプレイさせて研究
Google傘下のDeepMindが、社会科学研究に人工知能を応用した論文を発表しました。深層学習（ディープ・ラーニング）でゲームの攻略法を学ぶ人工知能「DQN」（関連記事）や、囲碁のトップ棋士を破り話題になった「AlphaGo」（関連記事）などで知られる同社。今回はAIにゲームをさせて、「囚人のジレンマ」に代表される社会的ジレンマの実験に活用しています。 取ると一時的に消滅するりんご（緑色）を取り合う「Gathering」。ビームで攻撃して、相手を一時的にゲームから除外できるルール 獲物（青色）を捕まえたときに、その付近にいたプレイヤーも得点できる「Wolfpack」。ハゲタカのような生物が漁夫の利を狙っているため、仲間が近くにいたほうが捕獲量が増えるという設定 社会的ジレンマとは、個人の合理的な行動が社会全体にとって合理的ではない状況のこと。例えば、「囚人のジレンマ」は共犯者2人が協力
なぜ、人間と人工知能の対話は“破綻”してしまうのか
ドラえもんや鉄腕アトムのような、人間と自然に会話ができる人工知能は本当に生まれるのか――。NTTで人工知能による雑談対話を研究している東中竜一郎さんに聞く本インタビュー。本記事（後編）では、対話研究の最先端、そして対話システムや人工知能のこれからについてお話を伺っていく。 前編はこちら→人工知能と人が、本当の意味で“話せる”ようになる日 中編はこちら→なぜ“マツコロイド”と“マツコ”の雑談は失敗したのか？ 雑談対話に特化したシステムやアルゴリズム、超指向性マイクなど、最先端の技術を使っても、人間と人工知能が雑談を続けるのは難しい。 対話というのは繊細なもので、不自然な間が空いてしまったり、返答に脈絡がないと感じたりしてしまえば、人は会話を続けるモチベーションが削がれてしまう。対話が“破綻”してしまうのだ。NTTで人工知能による雑談対話を研究している東中竜一郎さんは現在、この対話破綻を少なく
「アニメ制作は全てAIに代替されるかもしれない」 AT-X・岩田社長「創造領域の侵食が始まっている」
「給与が低くて将来や老後が不安」「人間らしい仕事がしたい」──日本が世界に誇るアニメの製作現場では、低賃金や法定勤務時間の超過といった問題が指摘されている。日本アニメーター・演出協会「JAniCA」が2015年に公開した報告書によれば、アニメの制作に関わる労働者の平均年収は、全国平均に比べて大幅に下回っているという。 一方、近年進化が著しい人工知能（AI）技術は、少子高齢化が進む日本おいて、労働力を補う一端を担えるのではないかと期待されている。問題が浮き彫りのアニメ業界にAIの導入が進んだら？ アニメ業界の最前線にいるエー・ティー・エックスの岩田圭介社長が未来を語った。 アニメ制作は全てAIに代替できる？ 岩田社長は、『新世紀エヴァンゲリオン』『ポケットモンスター』『NARUTO』『遊戯王デュエルモンスターズ』『ケロロ軍曹』『ヒカルの碁』『テニスの王子様』など数多くのヒット作品を生み出して
人工知能・機械学習という流行に振り回されないために参考になるブログの紹介 - 数学、ときどき統計、ところによりＩＴ
2017 - 01 - 05 人工知能・機械学習という流行に振り回されないために参考になるブログの紹介 他サイトの紹介 機械学習 人工知能 ・ 機械学習 について、昨今の状況を一歩引いた視点で見るのに役に立つサイトを紹介します。 人工知能 ・ 機械学習 については、書籍やブログ、時にはテレビによって大量の情報が流され、情報過多 *1 の状態が続いています。こうした状況においては、情報を整理して対象全体を可視化し、俯瞰的に眺めることが現状を確認したり取るべき方針を決める上で有効な場合があります。 上記の記事では、 人工知能 ・ 機械学習 で出てくる概念やワードを「データを扱う際のアプローチの違い」と「問題解決に対する指向の違い」の２次元平面上に マッピング しています *2 。 また、 の中で語られている ディープラーニング バブルに対する憂慮、特に 莫大な量のデータをスーパーコンピュータ
「すごく賢いAIが存在」「ディープラーニングは最強」は誤り――AIに関する“10のよくある誤解”、ガートナーが発表
「すごく賢いAIが存在」「ディープラーニングは最強」は誤り――AIに関する“10のよくある誤解”、ガートナーが発表 「すごく賢いAIがすでに存在する」「機械学習などを使えば、誰でもすぐに『すごいこと』ができる」――IT調査会社のガートナージャパンは12月22日、人工知能 (AI) に関する10個の「よくある誤解」を発表した。AIは現在「過度な期待」を受けているとした上で、日本企業は今後AI開発に必要な人材確保が難しくなる――などと予測している。 「すごく賢いAIは今のところ存在しない」 ガートナーによれば、経営者やテクノロジーにそれほど詳しくない人は「今のAIは、人間と同様のことができる」「今すぐにすごいことができる」と誤解している傾向があるという。 2016年、ガートナーには顧客から「どのAIが最も優れているか」などの質問が寄せられたという。同社はその背景に「すごいAIがすでに存在する」
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IT人材不足「19年危機」 新卒争奪戦が過熱 - 日本経済新聞
"誰もが使える"Microsoftの最先端AI技術の一端が開示 ～「人工知能と社会」をテーマにした国際シンポジウム「AI and Society」開催
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