“人知を超えたAI”はビジネスに不適切 「説明可能なAI」が求められるワケ 機械学習の“グランドマスター”が解説
一昔前まで、AIはフィクションの中の話だった。「2001年宇宙の旅」に登場したAI「HAL 9000」のように、人間の理解が遠く及ばない判断を実行する“人知を超えた存在”として描かれることが多かった。 しかし現在、AIは私たちの生活に浸透している。あらゆる分野でAIのビジネス活用が進む一方で、さまざまな課題も見えてきた。その一つがAIのブラックボックス化だ。AIで満足のいく結果を出力できても、「なぜその結果になったのか」「根拠はどこにあるのか」が分からない点を懸念する声がある。万が一トラブルが起きたとき、その理由を説明できないのはビジネス上のリスクだ。 「AIの創造は人類史上で最大の出来事ですが、リスク回避の方法を学ばなければ、残念ながら最後の出来事になるかもしれません」――スティーブン・ホーキング博士の言葉を引用して、このリスクに警鐘を鳴らす人物がいる。世界的な機械学習のコンペティション
自宅に監視カメラ、行動履歴の掌握、犯罪「候補」者の摘発――AIが人間を監視する「ウイグル」の現在：佐々木俊尚 | 記事 | 新潮社 Foresight(フォーサイト) | 会員制国際情報サイト
AIが犯罪者候補を抽出し、犯行前に警察が取り締まる。そんなSFのような話が新疆ウイグル自治区ではすでに現実に起こっている。AIへの巨額投資を惜しまない中国では、監視システムによって社会が良くなったとの声も。AIは人類の敵か、味方か。 実に驚くべき書籍である。ジェフリー・ケイン（訳・濱野大道）『ＡＩ監獄ウイグル』は、テクノロジーを政治的弾圧にどのように使っているのかを徹底的に明るみに出しており、このような内容の書籍は過去に類を見ない。 本書で描かれている中でも最もわかりやすい事例は、ウイグル人への「予測的取り締まり」だろう。AI（人工知能）とパーソナルデータによって、将来の犯罪者候補を抽出し、犯行の前に警察が取り締まるというものだ――こう書くと、ピンと来る人も多いだろう。そう、トム・クルーズ主演の2002年の映画「マイノリティ・リポート」である。殺人予知システムが実用化された未来の米国では、
衝撃！｢日本語が読めない日本人｣は案外いる
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成功した機械学習モデル150個を分析してわかったことまとめ、Booking.comの場合
by stem.T4L 宿泊予約サイトのBooking.comはプラットフォームに機械学習を取り入れており、毎日いくつものA/Bテストを実施して最適なオプションや表示方法を模索しています。機械学習を取り入れるなかで失敗と成功の両方を何度も経験してきたBooking.comが、150の成功モデルから学んだことについて論文を発表しました。「機械学習が現実の企業やプラットフォームのパフォーマンスにどう影響するのか」を述べたこの論文を、VMwareのCTOを務めたのちにAccelのベンチャーパートナーとなったAdrian Colyer氏がかみ砕いて解説しています。 150 Successful Machine Learning Models: 6 Lessons Learned at Booking.com (PDFファイル)http://delivery.acm.org/10.1145/3340
AIの開発や本番環境への導入が少ないコードで簡単にできる「Vertex AI」がGoogle Cloudで一般提供開始、実際に使ってみた
Googleがオンラインイベント「Google I/O 2021」の中で、AIの開発や運用を容易に行えるようにする機械学習プラットフォームの「Vertex AI」を発表しました。 Vertex Ai | Vertex AI | Google Cloud https://cloud.google.com/vertex-ai Google Cloud launches Vertex AI, unified platform for MLOps | Google Cloud Blog https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/google-cloud-launches-vertex-ai-unified-platform-for-mlops Googleによると、Vertex AIを利用すると競合に比べて80％近
フラクタルでAIを訓練、産総研などがデータセットに代わる新提案
産業技術総合研究所の片岡博士らの研究チームは、フラクタル図を使ってニューラルネットを訓練することで、現実の写真の大規模データセットを用いる場合と同様な結果を得られることを示した。手作業で訓練データを作成する労力と時間が省けるだけでなく、偏りを含まないデータセットを作るのに役立つ可能性がある。 by Will Douglas Heaven2021.02.12 128 65 3 20 画像認識システムのほとんどは、 蛇からミルクセーキや靴まで、何百万枚もの日常物の写真が入った大規模データベースを使用して訓練されている。人工知能（AI）は、物体を繰り返し見せられることで、その種類を区別することを学ぶ。しかし、日本の研究者たちは今回、日常物の写真の代わりにコンピューターが生成するフラクタル図で訓練することで、AIが日常物の認識を学び始めることが可能であることを示した。 これは奇妙だが、画期的なアイ
AIの攻撃をAIで防御、サイバーセキュリティの“いたちごっこ”最新事情
AIの攻撃をAIで防御、サイバーセキュリティの“いたちごっこ”最新事情：よくわかる人工知能の基礎知識（1/4 ページ） コンピュータシステムや端末に何らかの不正な働きかけをし、その利用者や所有者の利益に反する行いをするサイバー攻撃。その歴史は古く、今から30年以上前の1989年には、既に現在のランサムウェアに相当するものが登場している（インターネットではなくフロッピーディスクを通じて拡散されたそうだ）。それ以来、DDoS攻撃や標的型攻撃など、その数や種類は大幅に増えており、もはや人間だけで対処するのが難しいレベルに達している。 サイバー攻撃の増加と多様化によって、セキュリティ人材も不足してきている。高度化した攻撃に対抗するには高度な知識と経験が要求されるため、そうした人材を一朝一夕に増やすわけにもいかない。その意味でも、現在のセキュリティ対策には機械による自動化が欠かせなくなっている。 こ
「AIをどう習得したのか教えて」と大募集し、技術者から集まった記事49本を紹介
出典：日経クロステック、2020年2月7日 （記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります） 日経 xTECH内に人工知能（AI）専門チャネル「ビジネスAI」を2019年10月に立ち上げたのを機に、知識共有サイト「Qiita」上でAI／機械学習の記事を同年12月に募集したところ、49本もの記事が集まった。投稿いただいた皆さん、ありがとうございました。 今回、ビジネスAIの編集担当として私が設定した「お題」は以下の3つ。各テーマについて日経 xTECHがQiitaアドベントカレンダーのスポンサーとなり、2019年12月1日～25日まで1日1本ずつ記事を募集した。 AI道場「Kaggle」への道 機械学習をどう学んだか 機械学習ツールを掘り下げる この結果、機械学習を独習するお薦めの書籍やサービス、Kaggleなどの機械学習コンペに入門する方法など、AIや機械学習に興味がある
マカフィー、テスラ車をダマしてスピード違反させることに成功
マカフィー、テスラ車をダマしてスピード違反させることに成功2020.03.01 09:0031,561 岡本玄介 人の目には真ん中がちょっと長い3なのに、機械は8に勘違いするって。 セキュリティーソフトでお馴染みのMcAfee（マカフィー）が、Tesla（テスラ）車を騙すちょっとしたハッキング動画を投稿しました。 それは時速35マイルの速度標識にちょんと黒いテープを貼ると、車が制限速度を時速85マイルに勘違いしてしまう、というものです。 Video: McAfee/YouTubeテープはたった5cmで、遠目で見てもそんなに8には見えないと思うのですが…Tesla車い搭載された｢MobilEye EyeQ3｣カメラは勘違いして、自動的に時速85マイルに向かって加速してしまったのでした。 ちょっと古い2車種が間違えたMIT Technology Reviewによりますと、、McAfeeがこのテ
人工知能開発は「儲けないと意味がない」 東大・松尾豊さんが見た“絶望と希望” (1/4) - ITmedia NEWS
人工知能開発は「儲けないと意味がない」 東大・松尾豊さんが見た“絶望と希望”：これからのAIの話をしよう（日本編）（1/4 ページ） 日本が人工知能開発で世界と戦う上で可能性のある分野や領域は。日本国内におけるディープラーニング研究の第一人者である東京大学の松尾豊特任准教授に聞く。 日本企業は世界とどう戦っていけばいいのか。競争力を高める一手段として、人工知能（AI）開発に注目が集まっている。日本国内におけるディープラーニング研究の第一人者である東京大学の松尾豊特任准教授は「シンプルに、日本企業が世界で大きなシェアを占める領域が何かを考え、そこにディープラーニングを組み合わせればいい」と話す。 インタビュー前編：なぜ日本は人工知能研究で世界に勝てないか 東大・松尾豊さんが語る“根本的な原因” 人工知能の研究、開発、ビジネスへの活用──何をする上でも、まずは企業がどうもうけるかを考えることか
なぜ日本は人工知能研究で世界に勝てないか 東大・松尾豊さんが語る“根本的な原因”
――米国や中国に比べ、日本は人工知能開発で遅れているといわれています。なぜ日本はこの競争に負けているのでしょうか。 松尾さん それは、日本がインターネットで世界に負けた理由と似ているのではないでしょうか。 一つは、技術の取り入れ方が非常に遅い点。1990年代後半には若者たちが「これからはネットの時代だ！」と言っていたのに、上の年代の人たちが理解しませんでした。「信用できない」「オタクが使うだけ」と否定し、新しいものが生まれなかった。 今もそれは同じです。一口にAI、人工知能といっても、新しい技術の中心であるディープラーニングに対して、従来の分野へのこだわりが強く、拒否感が強い人も大勢います。 もう一つは、若い人が力を持っていない点。若い人が自分の裁量で自在に動けるような社会環境になっていません。彼らに裁量を与えて何かやらせれば絶対に何か起こるんですけど、それをやらせないから変化が起こらない
社会人に役立つ人工知能本 三冊しかない説｜マスクドアナライズ
火曜日だけど水曜日！（挨拶） 前回「社会人のためのAIガチャ入門」を公開したところ、アレな内容でも炎上もせず（無視されたとも言える）、ファミレス1回分ぐらいの課金を頂いたので、また記事を書いてみました。 なお、今回は真面目な内容となります（前回比）。 「社会人のためのAIガチャ入門」は、「AI開発を依頼する側」の視点で書かれました。 今回もデータサイエンティストやAIエンジニアなどの「作る側」ではなく、「依頼する側」を想定しています。 「作る側」の情報は書籍やネットで豊富にありますが、「依頼する側」や「利用する側」の情報不足を懸念しており、今回の記事を書いた次第です。 なお、「技術記事を書けないだけでは？」と邪推しないこと。 「AI開発を他社に依頼しても失敗する」が前回の結論でしたが、昨今のブームにより「我が社でもAIを導入したい」「AIで何かやりたい」という要望が、社内（特に偉い人）から
「開発の丸投げやめて」 疲弊するAIベンダーの静かな怒りと、依頼主に“最低限”望むこと (1/5) - ITmedia NEWS
「開発の丸投げやめて」 疲弊するAIベンダーの静かな怒りと、依頼主に“最低限”望むこと：これからのAIの話をしよう（覆面AIベンダー編）（1/5 ページ） AI（人工知能）開発を丸投げするクライアントの「いきなり！AI」に苦悩するAIベンダー。データサイエンティストのマスクド・アナライズさんに、AI開発現場の実態と、依頼主に最低限望むことを聞いた。 「AI（人工知能）は触ったことないし、プログラムも書けません。でも社長が“AIをやれ”って言うので何とかしてください」――こんな困ったオジサンたちを、ユーモアたっぷりの愛と皮肉で表現する人物をご存じでしょうか。 その名は「マスクド・アナライズ」さん。正体は一切不明でソーシャル上のアイコンは覆面マスクと、一見イロモノ系アカウントに見えますが、Twitterでの発言は多くの人たちから「あるある」「共感する」と絶賛され、ときには何千回、何万回とRTや
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Amazon.co.jp: セキュリティエンジニアのための機械学習 ―AI技術によるサイバーセキュリティ対策入門: Chiheb Chebbi (著), 新井悠 (翻訳), 一瀬小夜 (翻訳), 黒米祐馬 (翻訳): 本
米国防総省はクラウド契約の“仕切り直し”を決断し、「AIの軍事利用」を加速させる
米IT大手、自前半導体競う AI頭脳に最適化へ脱インテル アップル、新型「iMac」に自社CPU - 日本経済新聞
エヌビディアがCPU参入 アームと組みAI計算10倍速く - 日本経済新聞
グーグルAI道場「カグル」の正体 世界に通じるAI人材（上） - 日本経済新聞
パリ平和フォーラムで示された、8つの“サイバー規範”とは【海外セキュリティ】
「Wikidata」プロジェクトは、この世界をAIが理解できるように“コード化”する