この文章は、Google社のソフトウェアエンジニア、機械学習研究者 François Chollet氏がサイトMedium上で公開したエッセイ "What worries me about AI" の翻訳です。 AIについて私は何を心配しているか 免責事項:これは私の個人的見解であり、雇用主の立場を表すものではない。この記事を引用する場合は、誠実さを保ってこの文の意図を保って提示してほしい。つまり、個人的で、スペキュレーティブな意見であり、読者自身の判断材料とするためのものである。 1980年代と1990年代ごろの人であれば、今や絶滅した「コンピュータ恐怖症」現象を記憶しているかもしれない。個人的には、2000年代始めごろまでは何度かそんな現象を目撃したことがある。-- 我々の生活に、職場と家庭にパーソナル・コンピュータが導入されるにつれて、少なくない人が不安や恐怖を示し、攻撃的な反応をす
この記事は、「STORIA法律事務所」のブログに掲載された「萌えキャラ生成AIを題材に「AIビジネスと法律」を学ぼう」(2017年09月21日掲載)を、ITmedia NEWS編集部で一部編集し、転載したものです。 AI(人工知能)に関するセミナーやお話をする機会が最近増えているのですが、いつも冒頭で「AIと法律・知財に関する問題領域の概観」をお話しするようにしています。「AIと法律」「AIと知財」は、とにかく論点が多いので、「それらの論点がどこの領域に関するものなのか」を意識しながら聞いて頂くと、より理解が深まるためです。 そこでいつも使っている図がこちら。 上の段がAIの生成フェーズ、下の段がAIの利用フェーズです。ただ、これはあくまで抽象的な図なので、より理解を深めていただくために「AIと法律・知財」に関する論点をカバーするような具体的事例がないかと思っていたところ、見つかりました。
AI(人工知能エンジニア)へ転職しやすくなっています。 なぜなら、 AI人材が圧倒的に不足している現状で「多くの企業がAI(人工知能)を扱える人材を求めている。しかし、全くエンジニアがいない」という状況だからです。 特に、2020年までに50.000人もAIエンジニアが不足するとも言われています。 今回は、ネックとなりやすい機械学習未経験/ディープラーニング(深層学習)未経験から、人工知能エンジニアへ転職する方法をお伝えします。 1. スクールで学ぶ|機械学習を自ら学べるスクールも申し込み殺到。 2. 未経験から挑戦|AI(人工知能)を扱う企業で学びながら成長する道を選ぶ どの程度の成長フェーズを見越しているのか? 3. 自学 or 未経験で挑戦|2つの転職方法があるなかで、おすすめなのは? 4. 転職サイト選びのコツ 第1位 エンジニアのAI業界転職満足度・転職成功率No.1 :レバテッ
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
人工知能ブームがますます過熱感を帯びています。先週アルファ碁ゼロが、ルールを覚えさせるだけで人間を超えたというニュースが出ました。顧客や上司から説明を求められ、強化学習と教師あり学習の違いを解説したAI担当者も多かったのではないでしょうか。 先月上場したPKSHA Technologyが、時価総額1600億円を超えました。PER700倍、PBR170倍という信じられないような指数が付いています。少しでも株を知っている人なら、この指数がどれほど期待値を織り込んでいるか理解できると思います。 今の人工知能ブームは踊り場はありません。人工知能株式会社は、グローバルで国と企業を巻き込み信じられないスピードで進化し続けています。技術進歩が他の技術の進歩を生み出すことで、指数関数的に進歩しているからです。 本記事では、人工知能開発に携わる著者が、人工知能の最前線をご紹介し、ビジネスパーソンの生き残り方
このドメインは お名前.com から取得されました。 お名前.com は GMOインターネットグループ(株) が運営する国内シェアNo.1のドメイン登録サービスです。 ※表示価格は、全て税込です。 ※サービス品質維持のため、一時的に対象となる料金へ一定割合の「サービス維持調整費」を加算させていただきます。 ※1 「国内シェア」は、ICANN(インターネットのドメイン名などの資源を管理する非営利団体)の公表数値をもとに集計。gTLDが集計の対象。 日本のドメイン登録業者(レジストラ)(「ICANNがレジストラとして認定した企業」一覧(InterNIC提供)内に「Japan」の記載があるもの)を対象。 レジストラ「GMO Internet Group, Inc. d/b/a Onamae.com」のシェア値を集計。 2023年5月時点の調査。
4月10日の日経ITproの記事「 AIベンチャーの雄が総務省の開発指針に反対する理由」で、総務省主導で推進されているAIネットワーク社会推進会議とその開発原則分科会からPFNが離脱したことを、取り上げていただきました。私とのとりとめのないインタビューを適切にまとめてくださった日経ITpro浅川記者に深く感謝いたします。また、その記事に対して、はてなブックマーク、NewsPicks、FacebookなどのSNSを通して多くのコメントを下さった方にも感謝の意を表します。ありがとうございます。離脱の理由は記事にある通りですが、総務省の方々も私達の立場を真摯に受け止めてくださっていて、実りのある議論を続けてくださっています。その上で、今後の議論を深めるために、いくつかの点について補足したいと思います。 汎用人工知能と特化型人工知能 現在、人工知能という言葉は大雑把には、 汎用人工知能(「強い」人
ビッグデータがバズワードになり、データ活用の重要性が叫ばれてずいぶん時間が経ちました。 ただ、集めたデータをどのように活用するのかが大きな課題になっています。日本企業はデータ活用についての理解が乏しかったり、データを用いたイノベーションを起こそうという意識が諸外国について著しく低いことが、様々な調査で明らかになっており、経済産業省がものづくり白書の中で警鐘を鳴らしています。 集まったデータのほとんどが活用されていないというような状況も珍しくはなく、膨大なデータを保存し、解析するためのコストと、そこから得られる効果のバランスをいかにとるかも大きな課題となっています。 ビッグデータ活用は、テクノロジー企業だけでなくほぼ全ての業種で必要となってきます。データ活用の有無が、企業の生き残りを左右するような状況が生まれつつあります。また、今は保有するデータがそれほど多くない企業でも、IoTの爆発的普及
人工知能が書いた特許願を日本の特許庁が受理しました。ちゃんと出願番号もらえました。これは世界初だと思う。たぶん。 そのうち、人工知能が自動的に特許を書いて、自動的にIPDLにアクセスして重複特許かどうかチェックして、自動的に一日65536回くらいオンライン出願して、特許が人工知能で作ったものばかりになる日が来るのかもしれない。特許庁の職員と回線がその速度で対応できないと思うけど。 ちなみに上記の写真の整理番号はAI-PATENT(人工知能特許)という意味で、最後の4桁の数字はunixtimeを9999で除算した剰余だ。内容は請求項の自動文書生成についての特許だ。 いろいろ書きたいけれど、最近、なんか色々、文書をかいたりまとめたり、綿密なコードを書くのがしんどい。これが老いというものか。 先月、会津大学に行って講演する機会があった。講演まで時間が余ってて、五十嵐くんという自然言語処理をやって
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