文系でも分かる「機械学習」のススメ 教師あり／なし、強化学習を解説
最近よく耳にするようになった「機械学習」という言葉。ビジネスで活用するには機械学習でできることとその限界を理解しておく必要があるだろう。 前回記事では、機械学習には大きく分けて「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3種類が存在することを解説した。今回はこの3つについて、もう少し詳しく整理してみたい。 連載：よくわかる人工知能の基礎知識 いまや毎日のようにAI（人工知能）の話題が飛び交っている。しかし、どれほどの人がAIについて正しく理解し、他人に説明できるほどの知識を持っているだろうか。本連載では「AIとは何か」といった根本的な問いから最新のAI活用事例まで、主にビジネスパーソン向けに“いまさら聞けないAIに関する話”を解説していく。 （編集：ITmedia村上） 機械学習の種類 人間でも、何の手掛かりもなしに学習することは不可能だ。ちょうどいま皆さんがしているように、何らかの解説
「自分だけのキャラを作りたい」 AIで美少女を「無限生成」、若きオタクエンジニアの挑戦
「自分だけのキャラを作りたい」 AIで美少女を「無限生成」、若きオタクエンジニアの挑戦（1/4 ページ） 女の子の瞳、髪形、表情が変化し、何体ものキャラクターが生まれていく――Preferred Networksが深層学習を活用し、アニメキャラクターを自動生成するサービス「Crypko」（クリプコ）を提供している。開発したのは、中国出身の若きエンジニア。「自分の想像通りのキャラクターを形にできるサービスを作りたい」と意気込む2人に開発の舞台裏を聞いた。 女の子の瞳、髪形、表情が万華鏡のように目まぐるしく変化し、何体ものキャラクターが生まれていく――AI（人工知能）ベンチャーのPreferred Networks（PFN、東京都千代田区）が、アニメやゲームの制作会社向けにそんな技術の提供を始めた。深層学習（ディープラーニング）を活用してアニメキャラクターを自動生成するサービス「Crypko」
AIがダジャレ判定→面白いと布団が吹っ飛ぶ “Qiita映え”バッチリ、話題のAI開発した若手チームを直撃
AIがダジャレ判定→面白いと布団が吹っ飛ぶ “Qiita映え”バッチリ、話題のAI開発した若手チームを直撃：これからのAIの話をしよう（ダジャレ編）（1/4 ページ） 2018年に行われた漫才コンテスト「M-1グランプリ」は、いろんな意味で注目を浴びました。例えば「淡路島は私の庭」でおなじみの審査員・上沼恵美子さんが付けた得点が偏っているとネットでバッシングを浴びた事件です。 漫才、コント、落語、バラエティ……さまざまな「笑い」の素養を持ったM-1の審査員が真剣に付ける得点だからこそ価値があると私は思います。むしろ他と比べて偏って当然です。もしそうしたバックグラウンドのないAI（人工知能）による自動判定だったら、どんなに無機質な大会になっていたことでしょう。 そもそもAIは「面白さ」を判定できるのでしょうか？ そんなことを考えていた所、AI系サービス開発を手掛けるブレインパッドの有志チーム
「AIは永遠の春に入った」--人工知能の権威、アンドリュー・ウ氏が語る
「人工知能（AI）は永遠の春に入ったと言えるのかもしれない」。そう語るのは、機械学習の権威Andrew Ng氏だ。 GoogleのAIチームの共同創始者であり、ディレクターも務めていたNg氏が、米ZDNetのインタビューに応じた。同氏はAI技術の使い方に関して記した、発表したばかりの「解説書」について語ってくれた。同書は、こちらから無料でダウンロードできる。 AI技術が、関心も資金も急激に落ち込むという、何度目かの「冬」の時代にまたしても入るのではないかという懸念を、Ng氏は一刀両断に切り捨てている。 機械学習、なかでもコンピュータの処理系を、脳における一連のニューロンモデルにゆるやかに模した、いわゆる「コネクショニスト」理論は、これまでも繁栄と衰退のサイクルを何度か経験してきた。Frank Rosenblattが「パーセプトロン」を提唱した1950年代後半に初めて花開いたが、60年代終わ
マンガアプリ「GANMA!」のAI導入、たった1人のデータサイエンティストが2カ月で実装できたワケ (1/4) - ITmedia エンタープライズ
マンガアプリ「GANMA!」のAI導入、たった1人のデータサイエンティストが2カ月で実装できたワケ：【特集】Transborder ～デジタル変革の旗手たち～（1/4 ページ） 月間PVが35億に達する無料マンガアプリ大手の「GANMA!」。訪れたユーザーを定着させるため、機械学習を活用したレコメンドモデルをリリースしたとのことだが、それは社内で“たった1人”のデータサイエンティストが作ったのだという。 紙の書籍に代わる形で徐々に一般化しつつある電子書籍だが、その大半が電子コミックによって支えられているのはご存じだろうか。スマートフォンの普及により、マンガを取り巻くビジネスは大きく変わっている。全国出版協会の発表では、2017年のコミック（単行本）市場は電子が紙の売り上げを上回った他、「LINEマンガ」など、無料でマンガが読めるアプリも次々と登場している。 こうしたマンガアプリ（やWebマ
「Splatoon 2」をディープラーニングで攻略してみなイカ？ 2018（前編） (1/3) - ITmedia NEWS
「Splatoon 2」をディープラーニングで攻略してみなイカ？ 2018（前編）（1/3 ページ） 2017年夏に発売された「Splatoon 2」（Nintendo Switch向け）は、いわずと知れた人気シューティング対戦ゲームです。ゲームに勝つためには、インクを用いて敵チームのプレイヤーを倒したりステージの床を塗ったり、さまざまな要素を考慮する必要があります。発売後も、定期的にステージやブキの追加、新ルールの登場、ゲームバランスの微調整などがあり、とるべき戦略は日々変化し、今なおユーザーの熱狂が続いています。一方、熱中しすぎたユーザーの間では、負けが続くと「コントローラー投げた」「編成事故」「デボン改修はよ」（※）などと嘆く声も出ています。 （※）「編成事故」は、味方チーム4人のブキの組み合わせが悪いこと。「デボン改修はよ」は、「デボン海洋博物館」というステージの構成変更を望む声の
ゲームAIが相手にされなかった理由--森川幸人氏と三宅陽一郎氏が語る苦闘の歴史
8月21日、デジタルハリウッド大学大学院駿河台キャンパスにて「エンタテインメントの未来を考える会 黒川塾（五十ニ）」と題したトークセッションが行われた。コラムニストの黒川文雄氏が主宰しており、エンターテインメントの原点を見つめなおし、ポジティブに未来を考える会となっている。 今回は「誰でもわかるゲームAI（人工知能）の話」と題し、デジタルゲームにおけるAIの活用と展望が語られた。登壇したのはグラフィック・クリエーターであり、ゲーム「がんばれ森川君2号」や「アストロノーカ」などAIを活用したタイトルを手がけたことでも知られる森川幸人氏と、ゲームAI開発者として著名タイトルを手がけている三宅陽一郎氏。 ゲームAIが相手にされなかった「グラフィックス重視の流れ」 冒頭で話題となったのは、8月16日付けで設立されたゲーム専用AI会社「モリカトロン株式会社」について。森川氏が代表取締役モリカトロンA
DeepMindのAI、読唇でも人間のプロに勝つ
米Google傘下のDeepMindと英オックスフォード大学エンジニアリング科学学部は11月16日、「Lip Reading Sentences in the Wild」と題す論文を公開（リンク先はPDF）した。 人間が何を話しているかを、口の動きだけで読み取る「読唇（lip readinig）」ための、ディープラーニングベースの人工知能（AI）開発に関する論文だ。 このプロジェクトでは、英国営放送BBCで2010年1月～2015年12月に放映した5000時間以上の番組をAIに“見せ”ることで訓練した。これらの動画には11万8000以上のセンテンス（文章）が含まれている。 こうして育てた結果、未見のBBC番組でテストしたところ、読唇のプロの人間が12.4％読み取ったところ、AIは46.8％読み取れたという。しかも、ミスのほとんどは、複数形を表す語尾の「s」を抜かすといった小さなミスだったと
“東大断念”も「近未来AIとしての結果に驚き」──人工頭脳「東ロボくん」、今年は535大学が合格圏内に
東京大学合格を目標に開発が進められている人工知能（AI）「東ロボくん」が、東大入試を断念した――先日、こんなニュースが話題になった。同プロジェクトを主導している国立情報学研究所（NII）は11月14日、東ロボくんに関する2016年の成果報告会を実施。「センター試験を『人間と同じように』解く取り組みは今年度で凍結する」（NIIの新井紀子教授）としつつ、これまでの成果と今後の展望を明かした。 「ロボットは東大に入れるか」プロジェクトは、NIIが2011年にスタート。大学入試問題を指標にAIの進化を客観的に測ることを目的とし、16年までにセンター試験で高得点を獲得、21年春までに東大の入試を突破できる人工頭脳の開発を目指してきた。 だがこのほど、東大合格を断念する方針を発表。新井教授は「（AIの進化を客観的に測る）プロジェクト自体は成功した」としつつ、「東大を（人間と同じように）目指そうとすると
人間を超えた人工知能と共生し、日本が主導権を握るための最終戦略とは
人間を超えた人工知能と共生し、日本が主導権を握るための最終戦略とは：特集：「人工知能」入門（6）（1/2 ページ） NECが2016年11月1～2日、東京国際フォーラムで「C&Cユーザーフォーラム＆iEXSPO 2016」を開催。多くの講演の中から将棋棋士 羽生善治氏、東京大学大学院 工学系研究科 技術経営戦略学専攻 特任准教授 松尾豊氏らが登壇した特別講演「人工知能は人を超えるか？」の内容を紹介する。 NECは2016年11月1～2日、東京・有楽町の東京国際フォーラムで「C&Cユーザーフォーラム＆iEXSPO 2016」を開催した。本稿では、多くの講演の中から特別講演「人工知能は人を超えるか？」の内容を紹介する。 講演には、将棋棋士 羽生善治氏、東京大学大学院 工学系研究科 技術経営戦略学専攻 特任准教授 松尾豊氏、NHK 科学・環境番組部 ディレクター 中井暁彦氏の各氏が参加。HEAR
人間は人工知能に勝てるのか？ ポーカーのプロに聞いた
神の一手に最も近いのは、人間か、AI（人工知能）か──。盤上ゲーム、もっと広く言えば頭脳ゲームにおいて、人間とAIの関係はたびたび注目を浴びる。 チェスではすでにAIが人間を超えたとされており、将棋ソフトもトップ棋士たちに勝ち越すほどの実力を持つまでになった。まだ完全解析は不可能と言われていた囲碁の世界でも、Google DeepMindが開発した囲碁用AI「AlphaGo」がトップ棋士イ・セドルに4勝1敗で勝ち越したことも記憶に新しいだろう。 もう、頭脳ゲームで人間はAIに太刀打ちできないのか。プロポーカープレイヤーの木原直哉さんは、「人間に得手不得手があるように、AIにも得意分野と苦手な分野がある」と語る。ポーカーの世界について話を聞きつつ、「頭脳ゲームにおける人間とAIの関係」を考えていきたい。 木原直哉さんプロフィール 1981年生まれの北海道出身で、2001年に東京大学理科一類に
「りんな」の技術を使ったローソン「あきこちゃん」は、なぜ「マジで!? やば！」などの“女子高生”口調にならないのか
「りんな」の技術を使ったローソン「あきこちゃん」は、なぜ「マジで!? やば！」などの“女子高生”口調にならないのか ローソンが先日、LINE公式アカウント「ローソンクルー♪あきこちゃん」を日本マイクロソフトの女子高生AI「りんな」と連携させたと発表した。ただし、あきこちゃんアカウントでは、りんなのように「マジで!? やば！」など“日本の女子高生”をイメージした受け答えをするわけではない。 「おはよう」と呼びかければ「おはようございます♪」と返ってくるし、「ねむたい」と言えば「いい夢をみてください♪」と丁寧な口調で返してくれる。りんなのシステムを用いているのに、なぜこのようなことが可能なのか――。LINEの技術者向けカンファレンス「LINE DEVELOPER DAY 2016」でその詳細が語られた。 りんなは、日本マイクロソフトが開発した人工知能（AI）。「マジで!? やば！」など“日本の
川崎重工、人格を持つ“AIバイク”開発へ ライダーと会話、セッティングもお任せ
川崎重工業は8月25日、IT技術を活用した次世代モーターサイクルの開発に着手したと発表した。人工知能（AI）により人格を持ち、ライダーと会話を重ねていくことでライダーを理解し、最適なセッティングを行うといったことが可能になるという。 ソフトバンクグループのcocoro SBが開発した「感情エンジン・自然言語対話システム」を活用。ライダーの話す言葉から意思や感情をAIが理解し、言語を使って意思疎通する。電子制御技術を組み合わせ、AIの指示でライダーの経験やスキル、ライディングスタイルに応じたマシンセッティングもしてくれるという。 通信機能により、ライディングを楽しむための情報や安心・安全のためのアドバイスも提供。ライダーとAIとのコミュニケーションを重ねるにつれ、ライダーの個性を反映したモーターサイクルになっていくという。 AIの活用で、「モーターサイクルを単なる移動手段ではなく、ライダーが
アマゾン、ディープラーニングライブラリ「DSSTNE」をオープンソース化
Amazonが、自社のディープラーニングソフトウェアをオープンソース化した。GitHubに公開されたこの「Deep Scalable Sparse Tensor Network Engine（DSSTNE）」ライブラリは、「Apache 2.0」ライセンスの下で利用可能になっている。 Amazonは同ライブラリのFAQページで、DSSTNE（発音は「Destiny」と同じ）は、Amazonの多数の顧客のショッピングを支援するものだとした。「われわれは、顧客が膨大な製品カタログの中から、ふさわしい製品を見つけ出すのを手助けする」と同社は説明している。「ふさわしいおすすめ製品を提示するのに、ニューラルネットワークは不可欠だ」（Amazon） Amazonは、DSSTNEをオープンソースのソフトウェアとして公開したと述べた。「ディープラーニングの可能性を、言語の理解やオブジェクトの認識などの領域
ディープラーニングで白黒アニメをカラー化するとこうなる - GIGAZINE
多層構造のニューラルネットワークによる機械学習、いわゆる「ディープラーニング」の力を使ってグレースケールの画像をカラーに変換させるという試みが行われていて、実際に、白黒時代のアニメの映像をカラー化させたらどうなるかというムービーがYouTubeで公開されています。 Colorful Image Colorization http://richzhang.github.io/colorization/ GitHub - pavelgonchar/colornet: Neural Network to colorize grayscale images https://github.com/pavelgonchar/colornet グレースケール画像をディープラーニングでカラー化する「ディープラーニング自動彩色」プロジェクトを進めているのはRichard Zhang氏ら。もちろん、完全にオリ
学生はティーチングアシスタントが実際には人間ではなくロボットだったことに気づかなかった
人工知能の進化はめざましく、人間と自然な会話ができる高度なコンピューターが登場しつつあります。そんな中、アメリカの研究者が人工知能を使ったティーチングアシスタント(TA)を導入して、オンラインでの学生に対応させたところ、誰一人としてTAがコンピューターだと気づかなかったケースが報告されています。 Imagine Discovering That Your Teaching Assistant Really Is a Robot - WSJ http://www.wsj.com/articles/if-your-teacher-sounds-like-a-robot-you-might-be-on-to-something-1462546621 ジョージア工科大学のアショク・ゴール教授らの研究チームは、IBMの人工知能システム「Watson(ワトソン)」を使って、オンライン学習プログラムのT
Siriの生みの親、マルチプラットフォームのAIアシスタント「Viv」を初披露
米Appleのパーソナルアシスタント「Siri」を開発したチームが立ち上げた米Viv Labsは5月9日（現地時間）、米TechCrunchがニューヨークで開催の「Disrupt NY 2016」で、複雑な問い掛けにも対応するAI（人工知能）アシスタント「Viv」を披露した。 ダグ・キトラウスCEOは、「明後日の午後5時過ぎ、ゴールデンゲートブリッジあたりは華氏70度以上暖かくなる？」「昨日の飲み代20ドルを○○さんに支払って」「うちのオフィスからマディソン・スクエア・ガーデンまで6人用で配車を頼む」などの複雑な質問や注文をiPhone上のVivに対して音声入力してみせた。 Vivはそうした質問を解析し、キーワードから対応できるサードパーティー製アプリを選んで連係して対応する。キトラウス氏は壇上で実際に配車を依頼し、VivはすぐにUberに手配した。（デモ用のiPhoneの画面にはドライバ
LINEやFacebookでユーザーと対話「人工知能ボットAPI」 ユーザーローカルが無償提供
ユーザーローカルは5月10日、LINEなどのユーザーと自動対話するチャットbotを開発できる「人工知能ボットAPI」を発表した。対応するサービスはLINE、Facebook Messenger、Twitter、Slackの4種類。同日から開発者向けに事前登録を始め、先着3000人に無償で提供する。 ユーザーのメッセージを単語に分割し、人工知能が自然な受け答えを返信する機能「全自動会話エンジン」を用意。過去のツイートのログ、Instagramのハッシュタグ、ニュース記事やブログなど数十億件のテキストデータで機械学習し、自然言語による高度な会話を実現したという。一問一答形式の単純な返答だけでなく、過去の対話内容に合わせたテーマで会話をさせることも可能だ。 「○○だワン」「○○ですニャ」といった語尾、ロボット風や執事風の言い回しにメッセージを変換する「キャラクター会話API」のほか、会話中の名前
がん判定をAIが支援！生命科学を画像解析で変革するエルピクセル (1/3)
世界のライフサイエンス（生命科学）領域における研究・臨床の現場が大きく変わるかもしれない。 ビッグデータ時代の到来が叫ばれて久しいが、同時に現場ではめまぐるしい勢いでデータ量が増加している。医療の現場を例に挙げれば、CTやMRI（身体の断面画像検査）の画像データ量は10年前に比べ100倍もの勢いで増え続け、医師は診断のため日々数万枚もの画像と向き合うことになった。研究開発の現場でもこうした画像解析は必須だが、自身の専門分野とは別に画像処理に関する教育を受けたことのある人材は少ない。増え続けるデータに対しそれを解析する人材が乏しいのが実情だ。 こうした課題を画像解析という側面から解決すべく立ち上がったのが、東大発ベンチャーのエルピクセル株式会社（LPixel Inc.）だ。同社は共同開発、自社開発、教育の3つをビジネスモデルの柱に掲げる。事業例は研究のワンストップ・コンサルテーション、人工知
コレ1枚で分かる「人工知能の抱える課題と限界」
この連載は カップめんを待つ間に、電車の待ち時間に、歯磨きしている間に“いまさら聞けない”ITトレンドが分かっちゃう！ 今さら聞けないITの最新トレンドやビジネス戦略を、体系的に整理して分かりやすく解説する連載です。「この用語、案外、分かっているようで分かっていないかも」「IT用語を現場の社員にもっと分かりやすく説明できるようになりたい」――。情シスの皆さんのこんな課題を解決します。 「2045年、コンピュータが全人類の知性を超える」――。米国の未来学者であり、Googleの研究者でもあるカーツワイルは、コンピュータの進化の行き着く先には、このような時点が待ち構えているとし、これをシンギュラリティ（Singularity：技術的特異点）と呼んでいます。果たして本当にこのようなことになるのかどうかは分かりませんが、少なくとも現時点ではまだ課題が多いことを理解しておく必要があります。 向かうは
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