日本人、ようやく「あれは人工知能ではない」と気づき始めたらしい「遅えよ」「何でもかんでも人工知能言い過ぎ」
まぎるぅ @yusumimi 世界規模ではブームが移り変わっているのに、新しいブームにうまく乗れないことがあるのが日本（クラウド→機械学習） pic.twitter.com/7FWNK4p2JB 2018-12-24 08:57:25 リンク Wikipedia 機械学習 機械学習（きかいがくしゅう、英: machine learning）とは、人工知能における研究課題の一つで、人間が自然に行っている学習能力と同様の機能をコンピュータで実現しようとする技術・手法のことである。 センサやデータベースなどから、ある程度の数のサンプルデータ集合を入力して解析を行い、そのデータから有用な規則、ルール、知識表現、判断基準などを抽出し、アルゴリズムを発展させる。なお、データ集合を解析するので、統計学との関連が深い。 そのアルゴリズムは、第一にそのデータが生成した潜在的機構の特徴を捉え、 27 user
【松尾豊】ＡＩロボット「日本企業はピークの20代につまらない作業をさせている」 ニュースイッチ by 日刊工業新聞社
ロボットとともに働き、ともに生活する―。そんな世界が急速に近づいてきた。ディープラーニング（深層学習）で画像認識精度が向上し、ロボットが“目”を獲得したように、人工知能（ＡＩ）技術がロボットの開発戦略を大きく変えた。第１回目は、東京大学特任准教授の松尾豊さんのインタビュー。ロボットの新潮流を見据え、日本企業はどう戦っていけばいいのか語ってもらった。 ロボットの目が見えるように ―ＡＩ技術の進化はロボットにどんな影響を与えますか。 「簡単に言うと、ロボットは目が見えるようになった。２０１５年にディープラーニングで画像認識の精度が人間を超えた。モノを認識してつかんだり、操作したり、作業ができるようになる。これまでのロボットは目が見えない状態で、単純な動作を繰り返していただけだ。それでも失敗しなかったのは人間が周辺の環境を整えていたからだ。工場の生産ラインでは必ず特定の場所に、決まった部品が配置
人工知能に「仕事を奪われる」ことの何がいけないのか？
人工知能に「仕事を奪われる」ことの何がいけないのか？：真説・人工知能に関する12の誤解（2）（1/3 ページ） 人工知能に仕事が奪われる――。この言葉は、昨今の人工知能ブームを生んだ原因の1つでしょう。しかし、言葉だけが先行してしまい、誤った認識が広まっているのも事実だと言えます。 日本における第3次人工知能ブームのキッカケの1つは、2013年9月に発表されたマイケル・A・オズボーン博士の「THE FUTURE OF EMPLOYMENT」という論文だと私は思っています。“10年後になくなる職業について分析した論文”といえば、覚えのある方もいるのではないでしょうか。 この論文には「米国労働省が定めた702の職業のうち、自動化される可能性が高い仕事は47％ある」という衝撃的な結果がまとめられています。中には自動化は無理だと思われるバーテンダーなどの職業も含まれており、「なぜロボットが代替可能
囲碁の人工知能がプロ棋士破る 国内で初めて | NHKニュース
国内で開発が進められている囲碁の人工知能が、トッププロ棋士とのハンデなしの対局に挑んでいる「囲碁電王戦」は、２０日の第２局は囲碁ソフトが勝ち、国内では初めてプロ棋士を破りました。 １９日の初戦は接戦の末、趙名誉名人が勝利しましたが、２０日行われた第２局は、ソフトが序盤から優勢に手を進め、開始から３時間１５分で趙名誉名人が投了して１７９手まででソフトが勝ちました。 囲碁ではことし、アメリカのＩＴ企業グーグルのグループが開発した人工知能「ＡｌｐｈａＧｏ」が世界のトップ棋士に勝利して話題となりましたが、国内で囲碁ソフトがハンデなしの対局でプロ棋士を破ったのは今回が初めてです。 対局のあと、ソフト開発者の加藤英樹さんは「感無量としか言いようがない。きょうはソフトの思考時間を初戦の１．６倍に長く設定して挑んだが、その効果があったと思う。最終局までにさらに改良を重ねたい」と話していました。 一方、趙名
人工知能「SENSY」でライフスタイル全般に変化をーーAIスタートアップのカラフル・ボードが1.4億円を資金調達 - BRIDGE（ブリッジ）テクノロジー＆スタートアップ情報
人工知能技術を用いたファッションアプリ「SENSY」を開発するカラフル・ボードが、2015年4月にACAが運営するファンド「アジアグロース２号投資事業有限責任組合」、国内事業法人などを引受先とする第三者割当増資を行い、1.4億円の資金調達を実施していたことを明かした。 カラフル・ボードが開発しているファッションアプリ「SENSY」は、昨年の11月にリリース。同アプリでは、ユーザが提案されるファッションアイテムに対して、「好き」と「好みではない」を分類することで、ユーザの好みを学習していく人工知能が用いられている。 この人工知能技術を用いることにより、同社は個人のファッションセンスを機械に学習させることが可能だとしている。ファッションセンスをコピーした人工知能であれば、ユーザの好みに合ったアイテムを見つけることも容易になる。加えて、有名人やモデルなど人々がセンスを真似したいと考えるような存在
グーグルや百度が注力する「ディープ･ラーニング」とは何か?（小林 雅一） @gendai_biz
米グーグルが先月、カナダのAI（人工知能）研究所「DNNresearch」を買収したのに続き、今月は中国のグーグルとも呼べる百度（Baidu）が独自のAI研究所をシリコンバレーに設立した。 両者には共通項がある。それは「ディープ･ラーニング（Deep Learning）」と呼ばれる、最先端のニューラルネットワーク技術を研究することだ。他にもマイクロソフトやIBMなど巨大IT企業も、この分野の研究開発に力を入れていることで知られる。 ディープ･ラーニングについては、以前にも本コラムで簡単に紹介したことがあるが、これが今後のIT産業を大きく揺るがす重要な技術になることは間違いないので、今回はもう少し詳しく解説しよう。 半世紀以上の歴史を持つニューラルネットの一種 ディープ･ラーニングとは、要するに人間の頭脳を構成する無数の神経細胞のメカニズムを、従来よりも正確に模倣した新種のニューラルネットワ
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
