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IBM、AIの意思決定を可視化するツールキット オープン・ソース化 | 財経新聞
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IBMは20日、企業のAIに新たな透明性をもたらすテクノロジーを発表した。 【こちらも】グローバル企業の... IBMは20日、企業のAIに新たな透明性をもたらすテクノロジーを発表した。 【こちらも】グローバル企業の競争、最重要課題は「クラウド」「ビッグデータ」「AI分析」 画像認識、自動運転、創薬はもとより、囲碁・将棋にも亘り、人工知能(AI)の優位性が認識される一方、AIの深層学習(ディープラーニング)はブラックボックスである。 深層学習の登場以前は、人間の脳を模したニューラルネットワークの研究が主流であったが、十分な成果が出せずに冬の時代が続く。その冬の時代の2006年、トロント大学のジェフリー・ヒントンが多層にネットワークを畳み込む深層学習を提唱。そして2012年、物体の認識率を競うILSVRCベンチマークにて、従来の手法よりも10%も高い認識率83%を達成した。この画期的なAI手法とそれを可能にするGPUなどの半導体が、AIの新たな時代の幕開けとなる。 83%の認識率は人間の能力を遥かに超