初めまして。普段は産婦人科医をしつつAIの医学応用に関する研究をしています。 Qiitaは見る専でしたが、以下のバズっている記事を拝見した時、生理学の神経構造の話をふと思い出したのでメモ代わりに記載しようと思います。 読みにくい部分があれば申し訳ありません。 とくに@pocokhc(ちぃがぅ)さんの記事のコード詳細と実験内容を見ていた時、実際の神経系の構造とあまりに似ていたことにびっくりしました。 まず、興奮性ニューロンと抑制性ニューロンの2種類から構成されるED法の構成ですが、これは実際の神経系でも同様の構造になっています。実際の神経はシナプスのつながりをニューロンと言います。信号を伝える側の興奮性シナプスに電気が走ると、電位依存性のカルシウムチャネルが開き、Caが放出されます。このCaの影響でシナプスの末端にある小さな袋から神経伝達物質（中枢神経系では主にグルタミン酸）が放出されます。

はじめに 普段ニュースサイトや機械学習関連のプロダクトを開発している中村と申します。 もともと大学院まで機械学習を研究しており、最近は自然言語処理が流行っているというニュースを聞きつけて、ずっと興味を持っていました。 （会社のお金で機械学習を勉強したいという願いが最近叶いました。） リモートワーク寂しい問題 最近のコロナ禍により、例にもれず弊社もリモートワークが盛んに行われ、現在ではリモートワークが当たり前になっています。 しかし、もちろん業務は円滑に進むのですが、コミュニケーションの量も少なくなることもまた事実。 ただし、チームメンバーの時間を雑談で奪うのも何か気がひける・・・。 こういうときはエンジニアリングの力で解決するのが、エンジニアという生き物ですよね。 そこで、今回は深層学習による自然言語処理モデルで、雑談のためのチャットボットを構築してみます。 深層学習時代の自然言語処理 今

お久しぶりです。こんな感じでものすごく不定期に投稿していこうと思います。 最強と言われている将棋ソフトの対決(8/15 17:00～)の解説に名人が来るようです 今、最強ではないか？と言われている２つのソフト、長時間（持ち時間90分、一手ごとに15秒加算のフィッシャークロックルール）で対決させたらどうなるのか？という企画です。「水匠」(主にCPUで計算する)と「dlshogi」(主にGPUで計算する)というわかりやすい違いを持つソフトが長時間での対決でどちらが強いのか？いうのは個人的にとても気になります。ただ、今回それ以上に凄いと思ったのは 解説：渡辺明名人、阿部健治郎七段、佐々木勇気七段 現在の名人を含む３名のプロ棋士を解説に呼んでいるところです。どこからこのコネはきたのでしょうか？知らない間にNPO法人になっていたり、急成長っぷりが凄いです。あと解説者のプロ棋士の先生やそれぞれの開発者

深層学習の世界では時折・・・と言っても、一ヶ月に一回くらいだが・・・信じられないようなことが起きる。 以前、ゲーム画面を見ただけでパックマンやらマリオやらを再現するAIが出現したと聞いたとき、「嘘だろ」と思ったのだが、まあ言うてパックマン。なんとなくできるのかもしれない。 しかしこの手のものはあまりにも直感に反するので自分の手で確かめないと本当かどうかわからない。 そんな時のために僕の仕事机には7台のGPUマシンがあるわけだが、たまたまRTXが遊んでいたので実行してみたら、「嘘だろ」としか言いようがない結果を目の当たりにすることになった。 GTAVこと「グランセフトオートV」は、自動車泥棒になって架空の街を走り回るゲームだ。 こいつをひたすらAIに学習させると、GTAVをAIが再現するという、全く直感に反することが行われるらしい。3Dゲームというのは、それを作った経験のある人なら誰でも、恐

元石材屋の女性がIT企業に転職。エンジニアと協力してAIを開発し、墓石情報サイトの業務削減に成功する──Webサービスの開発を手掛けるエイチームライフスタイル（名古屋市）で実際にあった出来事だ。 キーパーソンは、同社で墓や葬儀に関する情報サイト「ライフドット」の運営に携わる小野寺智子さん（ライフエンディング事業部）。もともとは石材屋でチラシ作りなどの仕事をしており、AIには関心がなかったという。そんな小野寺さんがどういった経緯でAIによる業務削減を実現できたのか。そのきっかけは親会社であるエイチームがグループ全社で行った社内研修にあったという。 サイトに掲載する写真の加工作業に手間と時間が 小野寺さんは2年前の2019年、「もっとWebに携わる仕事がしたい」と考えエイチームライフスタイルに転職。務めていた石材屋がライフドットと提携していたこともあり、同サービスを運営する部署に配属された。

Amazon Lookout for Vision コンピュータビジョンを使用して製品欠陥を検出し、品質検査を自動化

各分野で精力的に情報発信されている方に「伝える」について伺うことで、これからの時代の情報発信やコミュニケーションのあり方を探っていく本企画。 今回お話を聞いたのは、ゲームAI開発者として第一線で活躍してきた三宅陽一郎さん。多くのゲーム開発にたずさわり、ゲーム企業でAIチームのリーダーやCTOをされています。 三宅さんは、積極的な啓蒙活動を展開されていることで知られています。いままで関わってきた書籍は20冊以上。講演活動も毎週のように行われているほか、「人工知能のための哲学塾」を主宰するなど、理系文系に捉われないユニークな情報発信をされてきました。 どのような問題意識や想いのもと活動されてきたのでしょうか。昨年12月に上梓された新刊『人工知能が「生命」になるとき』の内容もあわせて、「伝える」について聞いてみました。 三宅陽一郎さん/ゲームAI開発者 2004年よりデジタルゲームにおける人工知

数年前に比べると、深層学習による成果を見聞きしても驚かなくなったということはありませんか？ 深層学習の各産業での応用や社会実装は、いよいよこれからが本番だと思うものの、2010年代半ばに次々と出てきた深層学習の成果を初めて見たときほどの驚きは、少なくとも私にはなくなってきていました。恐らく日々出てくる研究成果を追いかける専門性がないからだろうと思います。 しかし、例外はもちろんあります。例えば、OpenAIが発表した成果です。 1つは人間が書いたような自然な文章を生成することで昨年（2020年）の夏に各方面に衝撃を与えた言語モデル「GTP-3」、もう1つは、その画像版である「DALL・E」（ダリ）です。ダリを開発したのは米国の研究開発企業OpenAIで、2020年1月5日にブログで発表しています。 シュールレアリスムを代表する画家の1人であるサルバドール・ダリ（と映画WALL-E）にちなん

We’ve trained a neural network called DALL·E that creates images from text captions for a wide range of concepts expressible in natural language. DALL·E is a 12-billion parameter version of GPT-3 trained to generate images from text descriptions, using a dataset of text–image pairs. We’ve found that it has a diverse set of capabilities, including creating anthropomorphized versions of animals and

DeepMind、ルールを教えなくても「パックマン」などでハイスコアを出せるAIシステム「MuZero」 米Alphabet傘下のDeepMindは12月23日（現地時間）、ルールを教えなくてもゲームでハイスコアを出せる新しいAIシステム「MuZero」を発表した。 同社はこれまで、「AlphaGo」、「AlphaGo Zero」、「AlphaZero」とAIシステムを進化させてきた。AlphaGoはゲームのルールを習得し、さらに過去の人間による囲碁の膨大な対戦データで学習することで能力を上げる必要があった。AlphaGo Zeroはルールを教えるだけで囲碁に強くなり、AlphaZeroは囲碁だけでなく、将棋とチェスもルールを教えるだけで強くなった。 MuZeroは、AlphaZeroの先読みツリー検索機能と、環境の中で最も重要な側面のみに焦点を当てて学習するモデルを組み合わせることで、人

みなさん、こんにちは。 こちらは「ABEJAアドベントカレンダー2020」の23日目の記事です。 はじめに 私は、弁護士として法律事務所に所属しつつ、ABEJAで法務のサポートなどをしています。 また、JDLAのE資格を取得したので、機械学習エンジニアを名乗って少しだけエンジニア的な活動をしたりもしています。 仕事柄、AIと法律の話をすることが多いのですが、その際に私がよく質問されるのが、 ①　所有権とか著作権とか特許権とか、権利がいろいろあってAIとの関係で何が問題になるかよくわからない ②　データの利用が法的にOK／NGってどういう観点から検討してるのかよくわからない ③　AI開発の委託・受託のときのモデルの権利問題がよくわからない といったものです。 そこで今日は、この3つの問題をできるだけわかりやすく、一気に解説してしまおう！という記事を書きました。 経産省の「AI・データの利用に

著者のRahul Agarwal氏はインドで活躍するデータサイエンティストであり、AINOW翻訳記事『データサイエンスを過度に民主化するな』の著者でもあります。同氏が最近Mediumに投稿した記事『機械学習プロジェクトはなぜ失敗するのか』では、機械学習システムを製品化する際に失敗してしまう原因が解説されています。 同氏は、機械学習システムの製品化に失敗する原因として以下のように5項目を挙げ、合わせて対策も解説しています。 機械学習プロジェクトが失敗する5つの原因とその対策

AI・データ分析プロジェクトのすべて[ビジネス力×技術力=価値創出] 作者:大城 信晃(監修・著者),マスクド・アナライズ,伊藤 徹郎,小西 哲平,西原 成輝,油井 志郎,株式会社ししまろ発売日: 2020/12/21メディア: 単行本（ソフトカバー） 旧知どころか僕が7年前にこのブログを始めた頃からの友人でもある、てつろーさんこと伊藤徹郎さんからご恵贈いただいたのがこちらの一冊です。執筆陣にはてつろーさんのみならずデータ分析業界の著名人がズラリと並んでおり、これぞ豪華版といったところでしょうか。 執筆陣が豪華なだけあって、内容もまた素晴らしい充実ぶり。今年読んだデータ分析業界の新刊書の中でもトップクラスと言っても過言ではないと思います*1。記事タイトルにも大書しましたが、まさにこれこそが「全てのデータ分析者が読むべき仕事術大全」だと唸らされた次第です。 ということで、早速本書をレビューし

米マイクロソフトは現地時間10月26日、無料アプリ「Lobe」のプレビュー版を公開した。同アプリはMacとWindowsで利用できる。 Lobeに画像をインポートすると、データサイエンスの経験がないユーザーでも、簡単にラベル付けおよび、機械学習のデータセットを作成できる。また、データセットを作成したら、プラットフォーム上でデータセットを活用し、アプリやウェブサイト、デバイスで動作させられる。 公式ブログにおいては、アライグマが住民のゴミを持っていったときや、危険な状況にある従業員がヘルメットをかぶっていないときにアラートを作成するといった例が紹介されており、家庭や職場などの日常生活での活用を見込んでいると考えられる。 さらに、マイクロソフトはLobeによって、クラウドに使用せずに、PCを使って機械学習を簡単かつ、迅速に始められる方法を探しているユーザーには、絶好の機会を提供するとしている。

はじめに 最近ついに、Google Meet に背景ぼかし機能が利用可能になりましたよね。日本語だとインプレスのケータイ Watchの記事などで紹介されてます。確か 2020 年 9 月末前後で順次リリースされていたと記憶しています。 このときは「背景ぼかし」の機能しかなかったのですが、最近（私が気づいたのは 2020/10/30）更にアップデートされました。アップデートで「背景差し替え」機能が付いて、ぼかし機能もぼかし効果が強弱 2 つから選べるようになりました。まだ日本語のニュース記事は見てないですが、Googleによるアップデートの発表はちゃんとされています。 そして、Google AI Blog でBackground Features in Google Meet, Powered by Web MLという記事が公開され、実装についての解説がされました。 この記事はその解説記事を

画像はUnsplashより 日々、目まぐるしく進化、発展を遂げるAI（人工知能）業界。さまざまな企業が新しいサービスを開始したり、実験に取り組んだりしている。 そこで本稿ではLedge.aiで取り上げた、これだけは知っておくべき、10月のAIに関するニュースをお届けする。AIの活用事例はもちろん、新たな実証実験にまつわる話など、本稿を読んでおけばAIの動向が見えてくるはずだ。 AI研究の松尾豊さん「優秀な人ほどパラレルにやれ」高専生に期待 日本ディープラーニング協会（JDLA）は9月18日、「第1回全国高等専門学校ディープラーニングコンテスト2020（DCON2020）」の一環として、東京大学大学院工学系研究科 教授で、同協会の理事長も務める松尾豊さんによる、最優秀賞受賞の東京工業高等専門学校（東京高専）への表敬訪問を実施した。 DCON2020は、高専生が日頃培った「ものづくりの技術」と

光学式文字認識（OCR）システムは、文書の電子化・工場での文字自動検出・オンライン教育・地図作成など幅広く使用されています。 中国の巨大テック企業BaiduのYuning Duらは今回新たに、超軽量のOCRシステムである「PP-OCR」を提案しています。

転職・求人情報サイトのtype エンジニアtype 働き方 「キャラクターに知能がないのが許せなかった」哲学するゲームAI開発者・三宅陽一郎が、“人間とは何か？”を探求する理由 2020.10.01 働き方 ファイナルファンタジーやドラゴンクエストなど、数々の名ゲームを生み出してきたスクウェア・エニックス。2020年５月、新会社・株式会社スクウェア・エニックス・AI(エーアイ)&アーツ・アルケミーの発足を発表した。 同社は、ゲーム領域で培ってきたAIとアートの技術をエンタテインメント全般に活用し、ゲーム以外のより広い領域での事業創出・社会貢献を目指しているという。CTOを務めるのは、ゲームAI開発者として第一線で活躍してきた三宅陽一郎さんだ。 三宅さんは技術者でありながら、哲学の知見の深さでも知られている。そのルーツを聞くと、「子どもの頃から人間に対する違和感があった」と明かしてくれた。幼