仕事を奪うのは、本当に人工知能（AI）なのか？
shinshinohara @ShinShinohara AIが仕事を奪い、失業者で溢れかえる時代が来る、創造性のない人間は低賃金に甘んじなければならない･･･と言われている。しかしこれは、AIをスケープゴートにしてるだけではないか。雇用を奪い、多くの人々から収入を奪っているものの正体は、違うのではないか。 2019-07-13 21:49:44 shinshinohara @ShinShinohara 産業革命では、機械が発達、大量生産が可能になり、手工業で生きてきた人たちから仕事を奪った。機械を憎み、打ち壊すラッダイト運動というのが起きたが、事態は改善しなかった。5、6才の子供が14時間労働を強いられ、平均寿命は非常に低かった。生きるか死ぬかのギリギリの生活を強いられた。 2019-07-13 21:53:07
人工知能(AI)ブームに乗りたい人に切符を提供してみる : 新規事業のつくり方
この記事は、以下の方向けに執筆しています。 ・とにかくAIブームに乗りたい方 ・転職してAI案件に携わりたい方 ・AIに必要な知識だけをざっくり身に付けたい方 関連記事：AI人材になるにはスキルよりまず職種を選択しよう 清水亮さんがAI人材の不足を言われてから、人材不足感は一向に変わっておらず、むしろ不足感が強まっている。企業が本格的に取り組み始めたのに、検証できる人材が誰もいない。データ分析経験があったり、Pythonでnumpyとか少し触れる人が、AI人材として急に売れっ子になるのを何度も見てきたし、その流れはしばらく続くんだと思う。 BIベンダも最近その流れに乗って売り込み始めた。コンサル会社は、AIコンサルと言い始めた。SIベンダは、AIの専門部署をたくさん作り始めた。メーカーもR&D中心にAI人材を採用しはじめてる。 CONNPASSで機械学習と名の付くセミナーはすべて人気で埋ま
ScalaでDeeplearning4jを使い自動運転で峠を攻める！ - FLINTERS Engineer's Blog
こんにちは。菅野です。 最近、AIとか機械学習とかが話題ですね。 AIに仕事を奪われる職業がどうとかの記事もよく見かけます。 このブログ記事もAIが書いてくれたら良いのにと思っている今日この頃です。 …でも思ってるだけでは仕事を奪ってくれないので、やっぱり何かしら自分で作るしか無さそう。 という訳で、今回はJavaでディープラーニングが出来るDeeplearning4jを使って機械学習を試します！ プロジェクトD さて、何を作りましょう？ 最終的には私の仕事を勝手にやってくれるAIを作りたいです。 でも、はじめは簡単なものから少しずつ作っていこうと思います。 よくディープラーニングでネタにされるのは手書き文字の識別ですが、正直面白くないので道路上を自動運転するAIを作ります！ 嘘です。 いきなり作るのは無理があるので、画像の道路が左カーブなのか、右カーブなのか、あるいは直線なのかを分類し画
【人工知能初心者向け】機械学習・Deep Learningプログラミング学習の道筋と参考書籍 - Qiita
【更新】 ※少々表（本のリスト）が見づらかったので変更をしました。 ※著者、出版社については、リンク先のAmazonでご確認ください。 はじめに 今回は私が人工知能プログラミングを学習する際に参考にした書籍と、 そのスキル習得の道筋を上記フローと共に振り返りメモとして残します。 現在私は競馬予想・AIがゲームをプレイするプログラムを作成しています。 これから人工知能の領域に一歩踏み出そうという方に少しでも本Qiitaが役立てば幸いです。 今回具体的にプログラムの説明はしないので、 人工知能プログラム自体に興味のある方は本Qiitaの最後にリンクを載せているので参照してください。 前提 今回選択した書籍は私が読んだものの中でも比較的易しめで、 可能な限りプログラムが添付されているものを選択しました。 なぜなら、プログラムを実装して、動かして、理解して、を繰り返すのが、 スキル習得（実装を含む
人工知能や機械学習プロジェクトを進める際に気をつけること - bohemia日記
こんにちは。ぼへみあです。 先日、Developers Summit 2017に行ってきました。 去年は登壇していましたが、今年は訳あってHololense体験コーナーで「Hololenseスゴイやろ」ってドヤ顔してましたが、セッションも少しだけ見てきました。 機械学習や人工知能系のセッションは、ブームのせいかどこも人がいっぱいでした。 特に気になったのは、「AI礼賛時代にエンジニアはいかにしてサバイブすべきか」というセッションでした。 speakerdeck.com 特に、機械学習をサービスに導入しようとするプロジェクトの陥りがちなポイントに触れられていて、共感したと同時にとても参考になりました。 そこで本記事では、当該セッションの内容に自分の経験を加えて、機械学習プロジェクトのコツを述べたいと思います。 ゆるく小さく始める 人工知能がブームになって、「よーし、ウチも人工知能やるぞー」と
そういうことだったのか！と思わずうなずく「機械学習」超入門
最近、Web業界やテクノロジー分野で人工知能(AI)やデータマイニング、ディープラーニングなどのキーワードとともによく耳にするようになった言葉の一つに「機械学習(マシーン・ラーニング)」という言葉があります。 機械学習はGoogleの自動運転車をはじめ、AmazonやZOZOTOWNなどのオンラインショップやNetflixやAWAなどの音楽ストリーミング配信サービスで使われるレコメンデーション機能、twitterやインスタグラムで顧客が投稿している内容を分析するマーケティングオートメーションなど、今日の社会でも頻繁に活用されています。 「機械学習」は、今後Web業界で取り残されないためにフォローするべき重要なキーワードの一つであることは間違いありません。 それでは、機械学習とは何であり、なぜこれほど注目されるのでしょうか。 今回は、「機械学習」の概要から、Web業界の関連者が知っておくべき
マーケティングで利用するために知っておくべき人工知能（AI）の基礎知識 | 【レポート】Web担当者Forumミーティング 2016 Autumn
「Web担当者フォーラム2016秋」では明治大学の高木教授が、「人工知能の虚空と現実 ― マーケティングで本当に使うために人工知能を正しく理解する ―」と題して、探索木、エキスパートシステム、データドリブンな知能実現など、まず知っておくべき人工知能の基礎を解説した。また、マーケティングで機械学習を活用すれば、 人の思い込みを越えることなどAIの実践面も紹介した。 「人工知能は何でもできる」は誤解人工知能は今まさにブームである。科学雑誌だけではなく、ビジネス雑誌でも特集されることがある。しかし、中身は次のようだと高木教授は言う。 とんでもないことがたくさん書いてある 映画のようにロボットが反乱を起こして人を支配するようなことは当面はあり得ないし、「人工知能は何でもできる」と過剰に期待すると失敗する。そこで、マーケティングに人工知能を使うという話の前に、そもそも人工知能とはどのように生まれ、発
たのしい機械学習 Part1
(原文：Machine Learning is Fun! by Adam Geitgey より許可を得て翻訳) (訳者注：難解な機械学習のコンセプトを平易に説明している素晴らしいブログを見つけ、ぜひ日本の皆さんに伝えたい！と思い文章化しました。共感いただいた方、文章末尾の❤️マークからいいね！お願いします。一緒に機械学習勉強してくれる人も募集中です。=>Email:dai@jenio.co) 機械学習の事を人々が話しているけど、 あなたは言葉の意味はわかっていない。 そんな場面に遭遇した事はありませんか？ 同僚の言葉に相槌を打つのに疲れた。。 そんな状況を変えましょう！ このガイドは機械学習に興味があるけど、 何から勉強したらいいのかわからない人に向けて書かれました。 多くの人がWikipediaを見ると思いますが、 ストレスがたまり、 誰かがレベルの高い説明をしてくれるのを望みますよね？
Google社を蹂躙した村田マリの天然ニューラルネットワーククラスタ : 金融日記
DeNAの医療情報サイト「ウェルク」が薬事法などに抵触する疑いがある記事を載せていたことをきっかけに炎上した。そして、その背後にある著作権ロンダリングの手法が暴かれることとなった。DeNAは、ネットで細々と書いていたブロガーやWikipediaの記事を著作権法を回避する形でパクり、広告収入を総取りしようとしていたわけで、常日頃から不満を抱えていたライターたちの怒りが爆発してしまった。さながら江戸時代に利益を独占していた庄屋が、貧しい百姓たちに暴動を起こされ、家屋を破壊されたり放火されたりした「打ちこわし」のような様相を呈している。 これを見て、他の大手インターネット企業も、ネット貧農たちの怒りに怯え、キュレーションサイトを次々と閉鎖した。この騒動はインターネット史に、「DeNA打ちこわし事件」として長く記憶されることになるだろう。一方で、半ば確信犯的に、著作権法違反のコピペや、2chや個人
Evernoteのプライバシーポリシーにまつわる混乱の背景にあるもの
もう先々週のことになりますが、Evernoteがプライバシーポリシーを変更する、しかもその内容がユーザーに対して一方的なもので大きな批判を浴びるという事件がありました。 その後、Evernote CEOのクリス・オニールが事情を説明し、批判を浴びた部分については見直すという発表をおこなって多少は炎上が収まったようにみえるのですが、本質的な問題はそのままになって残っています。 いったいなにが問題だったのか？ 今後も Evernote を信頼して使い続けていいのか？ について個人的な立場で考えていることをまとめておこうと思います。 問題となったプライバシーポリシーの変更 今回問題となったのは、当初2017年の1月に発効を予定していた新しいプライバシーポリシーです。この内容についてはブログ記事などの告知はなく、送信されたユーザー向けのメールのなかで説明が行われていました。 その骨子としては、今後
ナイーブベイズを利用した自動カテゴリ判定器の開発 - it's an endless world.
この記事はGoodpatch Advent Calendar 2016、21日目の記事です。 先日退職ブログを書いたばかりですが「今年も書いて良いよ」と言われ図々しく書いてます。 昨日はえんぴのQAについての記事でした。 qiita.com 私の記事ではタイトルの通り、ナイーブベイズを利用した自動カテゴリ判定器を先日作った話をしたいと思います。 参考にした記事 以下、こちらの記事にかなりお世話になっております。先人すばらしい。 qiita.com ナイーブベイズって何？ 昨年のこのアドベントカレンダーでベイズ理論の話をしましたが、その中でも語っているやつです。 migi.hatenablog.com 実は、これはGmailなどのスパムフィルターにも使われている技術です。 「出会い」や「寂しい」といったメールに含まれている単語それぞれに、その単語が含まれていた時にそのメールがスパムメールであ
機械学習でなんとなく材料研究者の気分を味わおう - Qiita
Nextremer Advent Calendar 2016の10日目の記事です。 自分は大学で機械学習と材料開発を組み合わせた分野を研究しています。 今回は機械学習が大好きな人に材料研究者の気分を味わってもらいたいと思い記事を書きました。 （本当は、材料研究者の人にAI研究者の気分を味わってもらってもっと材料に機械学習を取り入れてほしいです） 材料開発って何だ まず、材料開発って何やねん、何の材料やねんって感じだと思います。 おっしゃる通り、材料と言っても、セラミックス、高分子、金属など様々なものがあります。 例えばiPhone この中には、こんな小さなセラミックコンデンサが数百個入っています。 そして、Appleに選ばれるほどの高性能なコンデンサを作るためには、 ・どんな元素を組み合わせよう？ ・どんなプロセスで作ろう？ という難しい問題を解くことになります。解き方の一例を示します。
人工知能やディープラーニングの理解に欠かせないパーセプトロンとは何か？ - Qiita
この記事はAizu Advent Calendar 2016 8日目の記事です。 前の人は@0xShoneさん、次の人は@masapontoさんです。 パーセプトロンとは、1957年、ローゼンブラットというアメリカの研究者によって考案されたアルゴリズムのことですが、人工知能や機械学習、ディープラーニングなどのアルゴリズムの礎になっており、それらを理解する上では必須知識です。 そんなパーセプトロンを分かりやすく解説していきます。 パーセプトロンとは？ パーセプトロンは、複数の入力に対して1つ出力する関数です。 出力は$1$か$0$の2値です。 それぞれの$x_1$,$x_2$は入力信号、$y$は出力信号、$w_1$,$w_2$は重みを表します。図の◯はニューロンと呼びます。 入力信号$x$に重み$w$が乗算され、その総和が一定のしきい値を超えたら$1$を出力します。それ以外は$0$を出力しま
Q&A：人工知能の未来(前編) | POSTD
人工知能とは？ コンピュータに知的な動きをさせる方法の研究です。大ざっぱに言えば、コンピュータは間違ったことよりも正しいことをする範囲内において知的と言えます。正しいこととは、それがどのようなものであれ、最も目標を達成しそうなアクションであり、より専門的には、期待される効用を最大限に高めるアクションと言えるでしょう。AI（人工知能）のタスクには、学習、推論、計画、知覚、言語理解、ロボティクスなどが含まれます。 一般的な誤解 AIは特定の技術である。 例えば、1980年代や1990年代には、多くの記事がAIとルールベースエキスパートシステムを混同していました。また、2010年代においては、多階層の畳み込みニューラルネットワークと混同している例が見られます。このことは、物理学と蒸気エンジンを混同するのに、ある意味では似ていると言えるでしょう。AIは、機械における知性創造の一般的な 問題 を研究
深層強化学習でシステムトレードをやる時に役に立ちそうな資料まとめ - ニートの言葉
Photo via Visual Hunt 少し前のことですが、AlphaGoという囲碁の人工知能プログラムがイ・セドル九段に勝利したことで話題になりました。*1 また、一部のゲームにおいて「DQN（Deep Q-network）」が人間よりも上手くプレイするようになったというニュースも話題になっていましたね。*2 今回はこれらの事例で使われている「深層強化学習」という仕組みを使って、FXのシステムトレードができないかと思い、調べてみました。 注意：強化学習もFXも勉強し始めたばかりなので、色々間違っている箇所があるかもしれません。ご指摘いただけると幸いです。 今回の内容 1.強化学習について 1-1.強化学習 1-2.Reinforcement Learning: An Introduction (2nd Edition) 1-3.UCL Course on RL 1-4.強化学習につい
AI研究者が問う ロボットは文章を読めない では子どもたちは「読めて」いるのか？（湯浅誠） - エキスパート - Yahoo!ニュース
「ロボットは東大に入れるか」プロジェクトでぶつかった「ある疑問」国立情報学研究所（NII）の社会共有知研究センター。 「ロボットは東大に入れるか（東ロボ）」プロジェクトで知られる人工知能（AI）の研究チームが、子どもたちの読解力テストに着手した。 なぜ、AI研究者が「読解力」に関心をもつのか。 そこには、AIの限界を探る研究の過程でぶつかった、ある疑問が関係している。 センター長の数学者・新井紀子さんに話を聞いた。 今日（11月14日）の「東ロボ 2016成果報告会」で冒頭あいさつする新井紀子教授。東ロボプロジェクトは2011年にスタートしたAIは国語が苦手――なぜ、AI研究者が「読解力」に関心を？ 東ロボは、問題を解き、正解も出すが、読んで理解しているわけではない。 現段階のAIにとって、文章の意味を理解することは、不可能に近い。 そうすると、特に難しいのが国語と英語だ。 国語では、20
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Inside Roborace — Episode 8
NHK #AIに聞いてみた 「統計や人工知能の専門家の方々はどう評価するのかしら…」『数学ガール』作者・結城浩さんのツイートまとめ
カラーの組み合わせもついに人工知能で！指定色から最適な色の組み合わせを導きだすツール -Colormind | コリス
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