AIの暴走防ぐ研究者、「知らないことを知る」安全性組み込む
AIモデルの弱点として、未知の状況に遭遇した際に悲劇的な失敗をすることがある。ウィスコンシン大学のシャロン・リー助教授の研究の狙いは、訓練されていない状況にAIが直面した際の安全性を確保することだ。 by Melissa Heikkilä2023.09.26 4 11 人工知能（AI）システムが研究室から現実世界へと導入される中で、そうしたシステムが思いもしない方法で動作し、悲惨な結果をもたらす事態に備える必要が生じている。そうした事態はすでに起こっている。例えば、昨年モスクワでは、7歳の少年がチェスロボットの腕によって指を骨折させられた。ロボットはチェスの駒を動かしている少年の指をつかみ、近くにいた大人がロボットの爪をこじ開けるまで、決して放そうとしなかった。 こうしたことが起こった原因は、ロボットが危害を加えるようにプログラムされていたからではない。ロボットは、少年の指がチェスの駒であ
本多達也：Ontenna開発者が示す「社内社会起業家」という生き方
学生時代に聴覚障害者のためのデバイス「Ontenna（オンテナ）」の研究を始めた本多達也は、富士通で製品化に漕ぎ着けた。「ソーシャル・イントラプレナー（社内社会起業家）」と呼ばれる新しいタイプのイノベーターだ。 by Yasuhiro Hatabe2023.08.17 1 5 音を振動と光に変換するガジェット「Ontenna（オンテナ）」の開発者である本多達也は2020年、「Innovators Under 35 Japan（35歳未満のイノベーター）」の1人に選ばれた。大学在学中に開発を始めたガジェットを富士通へ入社後に製品化し、その普及活動を通じて、多様性を受け入れる社会の実現に力を割く。 2022年11月にはデンマークの首都コペンハーゲンに渡り、富士通からの研究派遣という形でデンマーク・デザイン・センターにゲストリサーチャーとして勤務。福祉国家・デジタル先進国といわれるデンマークで、
GPT-4へ試行錯誤続くオープンAI、「チャットGPT」でも残る課題
オープンAIが大規模言語モデル「GPT-3」のスピンオフとして、ユーザーとのやり取りを通して正しい答えを出力できるようになる「チャットGPT」のデモを公開し、話題になっている。従来よりも大きく前進しており、GPT-4への期待も大きいが、依然として課題は多い。 by Will Douglas Heaven2022.12.18 6 13 オープンAI（OpenAI）の革新的な大規模言語モデルである「GPT-3」。その後継として期待されながらいまだ発表されていないGPT-4は、週ごとに注目の度合いを増している。しかしオープンAIは、GPT-3に関する試行錯誤をまだまだ続けている。 この記事はマガジン「世界を変えるU35イノベーター2022年版」に収録されています。 マガジンの紹介 サンフランシスコに本拠を置くオープンAIは、「チャットGPT（ChatGPT）」と呼ばれる新型モデルのデモ版を11月
メタ、「GPT-3並み」の大規模言語モデルを研究者向けに無償提供
メタ（旧フェイスブック）AIラボは、自社開発した大規模言語モデル「OPT」を研究者向けに無償で提供を開始した。オープンAIの「GPT-3」と同じパラメーター数を持つ。同モデルの構築方法や訓練方法の詳細も公開しており、巨大テック企業の取り組みとしては異例だ。 by Will Douglas Heaven2022.05.09 56 11 メタ（旧フェイスブック）AIラボは、オープンAI（OpenAI）の先駆的なニューラル・ネットワーク「GPT-3」の驚くべき能力と有害な欠陥の両方を継承する新しい大規模言語モデル「OPT（Open Pretrained Transformer）」を作成し、研究者向けに提供を開始した。同モデルの構築方法や訓練方法の詳細も公開する。巨大テック企業の取り組みとしては異例のことだ。 「自社の研究を他者が精査できることは、研究にとって重要なことだと強く思っています。他の研
ディープマインドCEO独白 「私がアルファ碁よりも 本当に作りたかったAI」
This is the reason Demis Hassabis started DeepMind ディープマインドCEO独白 「私がアルファ碁よりも 本当に作りたかったAI」 アルファベット（グーグル）傘下の人工知能（AI）企業、ディープマインド。韓国のトップ棋士に勝利したことで世界を驚かせた後、同社は注力分野をゲームから科学へと転換した。それには、デミス・ハサビスCEOがディープマインドを立ち上げた理由と関係している。 by Will Douglas Heaven2022.04.04 9 19 2016年3月、ディープマインド（DeepMind）の最高経営責任者（CEO）兼共同創業者であるデミス・ハサビスは、韓国のソウルで、ディープマインドの人工知能（AI）の歴史的快挙を見守っていた。「アルファ碁（AlphaGo）」は、古代から伝わるボードゲームの碁を高度にプレイできるよう訓練された
登 大遊「イノベーションは“いんちき遊び”から生まれる」
「デジタル敗戦」という言葉が確定した事実かのように語られる日本のICTの現状に対し、天才プログラマーの登 大遊氏は「あまり心配する必要はない」と話す。日本に必要なのは大企業の「遊び」だと言う。 by Yasuhiro Hatabe2021.08.30 1293 782 29 独創的な若きイノベーターを選出する世界的アワード「Innovators Under 35（イノベーターズ・アンダー35）」。その日本版「Innovators Under 35 Japan」が今年も開催され、8月31日まで公式サイトで候補者の推薦および応募を受付中だ（本人による応募のみ9月7日までに延長）。 このアワードで、「通信」領域の審査員を務める1人が登 大遊氏（36歳）である。登氏は、筑波大学入学時に、独立行政法人情報処理推進機構（IPA）の「未踏ソフトウェア創造事業 未踏ユース部門」に採択され開発したVPNソフ
増え続ける人工衛星群で天体観測が台無し、解決策はあるか？
近年、盛んに打ち上げられている人工衛星群（コンステレーション）が夜空で明るい光を放つため、天文学者による天体観測の著しい妨げになることが懸念されている。米国天文学会は、この問題に関する報告書を発表し、解決策を探ることを提言した。 by Neel V. Patel2020.10.02 60 72 15 9 天文学コミュニティに緊張が走っている。地球低軌道を周回する人工衛星の数が増えたことで、空を明瞭に見ることがほとんど不可能になっているからだ。 メガコンステレーション（巨大人工衛星群）が天文学コミュニティに及ぼす真の脅威はようやく理解され始めたばかりだ。米国天文学会が8月に公開した報告書では、メガコンステレーションが、これから実施される可視域や近赤外域における「天体観測を根本から変えてしまう」と結論づけている。「今後は、太陽の光に照らされた人工衛星が夜空の画像に当たり前に写り込んでくるでしょ
松尾 豊教授インタビュー：人工知能は世界と日本をどう変えたのか
日本における第3次AIブームが始まってからおよそ5年。ブームの火付け役となったAI研究者、東京大学の松尾豊教授は、この5年間をどう捉えているのか？ 世界と日本のAI界・産業界の動きを総括すると共に、今後の展望を語ってもらった。 by MIT Technology Review Japan2020.09.15 222 39 6 12 「人工知能（AI）」研究は、これまで3度の大きなブームを経験している。最初の第１次AIブームは1956年のダートマス会議において「人工知能（ArtificialIntelligence）」という言葉が提唱されてから1960年代までの時期。第2次AIブームは専門家の知的能力をエミュレートする「エキスパートシステム」や通産省（当時）が570億円を投じた「第五世代コンピュータ・プロジェクト」が登場した1980年代のことだ。そして、Webやビッグデータの発展、コンピュー
未来への一歩を踏み出したオープンAI「GPT-3」の衝撃、熱狂に警鐘も
オープンAIが発表した「GPT-3」はこれまでで最大の言語モデルであり、まるで人間が書いたかのような文章を望みのままに生成できる。しかし、AIが真の知性に近づいたわけではない。 by Will Douglas Heaven2020.07.23 229 45 33 24 「GPT-3で遊ぶのは、まるで未来を見ているみたいな気分だ」。サンフランシスコ在住の開発者でありアーティストのアラム・サべティは7月10日のツイートでそう述べた。この感想は、非営利の研究機関であるオープンAI（OpenAI）による最新のテキスト生成人工知能（AI）に対する数日間のソーシャルメディアの反応をほぼ要約している。 オープンAIは5月に発表した研究論文で初めてGPT-3について述べたが、7月に入って、プライベート・ベータ版へのアクセスを申請した特定の人々を対象に少しずつソフトウェアを提供し始めた。 現在、オープンAI
子どもの学習方法に着想、データ効率を高める機械学習の新アプローチ
深層学習では、機械学習モデルの正確さを高めるには訓練用データの量を増やすことが一般的だ。カーネギーメロン大学の研究者らは、親が子どもに教える方法にヒントを得て、データ量を増やさなくてもモデルの正確さを高められる学習アルゴリズムを見い出した。 by Karen Hao2020.05.11 48 17 19 7 機械学習アルゴリズムを訓練する標準的な方法は、すべての詳細情報を一度に与えることだ。さまざまな動物の種類を認識する画像分類システムを構築している場合であれば、各種類の例を示し、それに応じてラベルを付ける。たとえば、犬の場合であれば「ジャーマンシェパード」や「プードル」といった具合だ。 だが、人間の親が子どもに何かを教えるときのアプローチはまったく異なる。親ははるかに広範なラベルで始める。どんな犬種であっても最初は単に「犬」である。子どもがこうしたより単純なカテゴリを区別する方法を学習し
グーグルがビデオ会議のイライラを解消、音声の途切れをAIで補完
対面でのやり取りにビデオ通話を使う人が多くなった現在、接続が途切れ途切れになり、以前にも増してイライラさせられるようになった。そこで、個々の話者の話し方を模倣して発言のスニペット（断片）を生成し、小さな隙間を埋めることで、途切れをスムーズにしてくれる人工知能（AI）が登場した。グーグルのチームが開発したこのテクノロジーは現在、同社のビデオ通話アプリ「デュオ（Duo）」で使われている。 オンライン通話中、私たちの声はたくさんの小さな断片に切り刻まれ、パケットと呼ばれるデータブロックの形でインターネット上を通り抜けていく。パケットは多くの場合、相手方にごちゃごちゃになって到着するので、ソフトウェアでそれらを並べ替える必要がある。しかし、まったく届かないパケットもあり、それが原因で会話に不具合や途切れが生じる。これは通話状態がもっともよい時でさえ起こる。グーグルによると、デュオでの通話の99%で
グーグル、機械学習ライブラリ「テンソルフロー」の量子版を公開
グーグルは量子機械学習アプリの作成をより容易にする、無料のオープンソース・ソフトウェア「テンソルフロー・クアンタム（TensorFlow Quantum）」をリリースした。2015年の発表以来、機械学習の普及に貢献してきたグーグルの人気ツールキット、テンソルフローのアドオンだ。 テンソルフローは、多層ニューラルネットワークを簡素化し、再利用可能なコードを提供することで、新しい機械学習アプリをゼロから作成する必要をなくし、機械学習を利用しやすくするものだ。テンソルフロー・クアンタムは、量子機械学習でも同様のことを実現しようとしている。 テンソルフロー・クアンタムを使うと、アプリを実行しているハードウェアの細かな制約に縛られることなく量子アプリを作成できる。実際の量子コンピューターと従来のコンピューター上でシミュレーションする量子コンピューターとを切り替えられる。つまり、本格的な量子コンピュー
「説明可能なAI」はなぜ透明性を高めるだけではダメなのか？
深層学習の人工知能（AI）システムがさまざまな分野で使われるようになるにつれ、ブラックボックス批判が高まっている。だが、AIをただ「説明可能」にするだけでは不十分だ。 by Douglas Heaven2020.02.05 44 88 7 18 ウポル・エーサンが以前、ウーバーの自動運転自動車に試乗した時のことだ。運転席に誰もいないことが不安な乗客は、自動運転自動車の視点を可視化した画面を見て「心を落ち着かせるように」と勧められた。画面には、車が危険と判断した道路上の物体がオレンジと赤で、安全ゾーンはクールなブルーで表示されていた。 この記事はマガジン「AI Issue」に収録されています。 マガジンの紹介 アトランタにあるジョージア工科大学で人間と人工知能（AI）の対話について研究しているエーサンには、その画面の意図は明らかだった。「安心してください。画面表示を見れば車の運転操作の根拠が
「AWSのクラスメソッド」がいま機械学習に本腰を入れる理由
イノベーション・ストーリー ? 「イノベーション・ストーリー」はMITテクノロジーレビューの広告主および選定パートナーによって提供されています。 AWS（アマゾン ウェブ サービス）インテグレーターとして、幅広い業界の法人顧客に対し豊富な技術支援の実績を持つクラスメソッド 。そのクラスメソッドが現在、人工知能（AI）関連技術である機械学習の企業導入に着目している。なぜ、いま機械学習なのか？ 同社で研究開発を主導するAIスペシャリストの清野剛史氏に話を聞いた。 クラスメソッド AIスペシャリスト 清野剛史氏 新技術を追いかけ深掘り システム・インテグレーターでのおよそ10年間の勤務などを経て2014年にクラスメソッドに入社した清野氏は、キャリアを通じてフルスタックを志向し、自らに足りない部分を埋めるようにインフラからフロントエンド、クラウドの世界へと領域を広げてきた。 クラスメソッド入社後は
婚活産業にもAI化の波、 デートの内容もスマホが指南
AI could be your wingman—er, wingbot—on your next first date 婚活産業にもAI化の波、 デートの内容もスマホが指南 アプリを使って交際相手や結婚相手を見つけることはいまや極めて一般的になった。米国のあるスタートアップ企業は、人工知能（AI）を活用した出会い系アプリを提供することで、25億ドル産業に新風を巻き起こそうとしている。 by Tanya Basu2019.08.21 48 54 8 5 結婚の仲介はかつて、おばあちゃんや親友、両親、そして時にはまったく見知らぬ人の手に委ねられていた。最近では、相手を見つける役割は、スマホアプリのスワイプと自動検索アルゴリズムに取って代わられている。米デンバーに拠点を置く「エイム（AIMM）」というスタートアップ企業を創業したケヴィン・テマンは、この状況をさらに一歩進めたいと考えている。 テ
AIと一緒にバーチャル留学 語学学習の新しいカタチ
A new immersive classroom uses AI and VR to teach Mandarin Chinese AIと一緒にバーチャル留学 語学学習の新しいカタチ ニューヨーク州のレンセラー工科大学で、北京の街中や中華料理店を再現したバーチャル環境に入り込んで中国語を学習しようという授業が始まった。バーチャル環境にはリアルタイムで受け答えできる人工知能（AI）が実装されており、学生たちは露店で値切ったり食事を注文したりすることで中国語を学べる。 by Karen Hao2019.08.02 176 40 11 2 多くの場合、言語を学ぶ最良の方法はその言語を話す人々の環境に身を置くことだ。コミュニケーションを取らなければならないというプレッシャーと共に、絶えずその言語にさらされることで、新たな語彙を素早く獲得し、練習できる。だが、誰もが外国に住んだり留学したりできるわ
ローレンス・レッシグに聞く、データ駆動型社会のプライバシー規制
Interview with Lessig: Privacy Regulation in the Data-Driven-Society 経済成長の原動力としてデータ流通に注目が集まり、各国でさまざまなアプローチが展開されている。同時に、GAFAのような巨大プラットフォームによる膨大なデータを収集は監視であるとして、判然としないプライバシー保護やセキュリティに不安の声も増えている。サイバー空間の法制度について先見性に満ちた考察で知られるハーバード大学のローレンス・レッシグ教授に、信頼できるデータ流通のために構築すべきアーキテクチャについて聞く。 by Keiko Tanaka2019.07.29 1583 348 48 5 ——あなたは「シェア」や「オープン」といった価値観から、著作者が自分の作品の再利用について意思表示できるクリエイティブコモンズを創設し、そして近年では主権者の意思を反映
グーグルも警戒、「AIをだます」敵対的機械学習に備えよ
機械学習システムの普及によって、「敵対的機械学習」と呼ばれる新たなセキュリティリスクが浮上している。グーグルとの共同研究にも取り組むカリフォルニア大学バークレー校のセキュリティ専門家ドーン・ソング教授は対処を訴えている。 by Will Knight2019.04.04 177 81 27 0 もし人工知能（AI）が悪意を持ったハッカーに翻弄されるのであれば、AIは何の変革ももたらさないだろう。 カリフォルニア大学バークレー校でAIと機械学習に関するセキュリティリスクを研究するドーン・ソング教授は、そのように警告した。 サンフランシスコで開催されたMITテクノロジーレビュー主催カンファレンス「EmTechデジタル」で講演したソング教授は、AI分野で「敵対的機械学習」と呼ばれる、機械学習システムを走査して操作する新たな技術が、AIを活用しようと考えているすべての者にとって大問題になり得ると警
深層学習の終わりの始まり arXiv投稿論文に見る AI研究のトレンド
We analyzed 16,625 papers to figure out where AI is headed next 深層学習の終わりの始まり arXiv投稿論文に見る AI研究のトレンド 最近の人工知能（AI）ブームでは深層学習が衆目を集めており、多くの有用な成果もあげている。しかし、人間の知能を再現するというAIの最終目標に、深層学習がけりをつけるとは考えにくい。過去25年間のAI研究論文を調べた結果、およそ10年単位で異なる手法が流行していることが浮き彫りになった。 by Karen Hao2019.01.29 91 63 12 7 今日、耳に入ってくる人工知能（AI）の話といえば、すべて深層学習関連だ。統計処理でデータ内にパターンを見つけ出す深層学習アルゴリズムは、視覚や聴覚といった人間の能力を模倣するのに非常に優れていることが証明されている。非常に狭い範囲に限られるが、
AIはどこまで成長したか？ データで見るブームの実態
Nine charts that really bring home just how fast AI is growing AIはどこまで成長したか？ データで見るブームの実態 人工知能（AI）技術の急速な進歩は、産業や社会に大きな影響を及ぼしているが、誇大広告も多く、実態を把握することは容易ではない。マサチューセッツ工科大学やハーバード大学の研究者たちが、AIブームに関するさまざまなデータをまとめた報告書を公開した。 by Will Knight2018.12.27 83 52 5 0 人工知能（AI）に関する誇大広告が広まる現在、実際の状況を知るのは難しい。だが幸運なことに、AI政策の研究者らがAIブームに関するさまざまなデータをまとめた報告書を公開してくれた。 この報告をまとめたマサチューセッツ工科大学（MIT）、スタンフォード大学、ハーバード大学や、オープンAI（OpenAI）を
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