Googleの画像認識APIを基に、好きな画像を学習させて認識機能を簡単にカスタマイズできる「Cloud AutoML Vision」発表 － Publickey
Googleの画像認識APIを基に、好きな画像を学習させて認識機能を簡単にカスタマイズできる「Cloud AutoML Vision」発表 Googleは、Googleが提供する学習済み機械学習APIを基に、ユーザーが自分のデータを学習させることで認識機能をカスタマイズできる「Cloud AutoML」を発表しました。 「Cloud AutoML」に対応したAPIの第一弾として、ユーザーが独自の画像を学習させられる「Cloud AutoML Vision」を発表しました。 学習済みの機械学習APIに対して追加で学習可能 Googleは、機械学習を用いた画像認識APIとして「Cloud Vision API」を以前から提供しています。 Cloud Vision APIはあらかじめGoogleによって学習済みであるため、画像を読み込ませるだけで、人間の顔の検出や猫や犬といった動物、船や飛行機、
サイランスCEO、セキュリティ業界の「不安の経済」を批判
2012年の設立後、急成長を遂げ、現在ではグローバルで6000社以上の顧客、1000万以上のエンドポイントデバイスを防御する米サイランス（Cylance）。11月28日、来日した同社 会長兼CEOのスチュアート・マクルアー氏が記者会見に出席した。 サイランスが提供するセキュリティ製品の特徴は、AI／機械学習技術を用いた予測により「攻撃を未然に防ぐ」ことにある。最近では他のセキュリティベンダーも“AI活用”をうたい始めているが、マクルアー氏はそれらとサイランスの方向性やAI活用レベルの違い、さらにIoT領域など今後考えられるAIセキュリティの未来像について語った。 「“いけにえの子羊”はもう必要ない」攻撃を未然に防ぐ価値を強調 サイランスでは現在、エンタープライズ向けエンドポイントセキュリティ製品「CylancePROTECT」を始め、そこにSOC向けの事後対策（EDR）機能を追加した「Cy
ソフトバンクとPCKK、IoTやAI、5Gを活用した公共インフラの設計・開発で業務提携
ソフトバンクとパシフィックコンサルタンツは12月14日、各種IoTデバイスから取得したデータなどを組み合わせてAI（人工知能）で分析し、最適な公共インフラの設計や開発を共同で実施することで業務提携したと発表した。 パシフィックコンサルタンツは、1951年に創業した建設コンサルタントを手がける老舗企業。代表取締役社長の高木茂知氏は、「第二次世界大戦後の荒廃した国土を復興反映するのためにはコンサルティングエンジニアが必要だとしてつくられた会社。東海道新幹線、高速道路、東京国際空港など、さまざまなプロジェクトに参画した実績を持つ」と説明した。 両社は今後、目的の達成に向けて実証実験などを行い、そこで得られた知見をもとに、公共インフラを管理する自治体や関連企業、利用者に対してスマートインフラソリューションの提供を目指すとしている。
グーグル、中国にAI研究センターを開設--「この種の研究施設はアジア初」
グーグルは、中国の北京に人工知能（AI）専門の研究センター「Google AI China Center」を開設すると発表した。アジアでこの種の研究センターを設けるのは、これが初めてだそうだ。 同センターのAI研究者チームはAIの基礎研究に主眼置き、グーグルの中国法人であるGoogle Chinaの技術者グループからの協力を得る。そして、ニューヨーク（米国）、トロント（カナダ）、ロンドン（英国）、チューリッヒ（スイス）の研究チームと連携していく。 さらにGoogle AI China Centerは、AI関連のカンファレンスやワークショップに対する資金援助やスポンサー活動を通じ、AI研究コミュニティを支援する予定。中国のAI研究グループとも密に連携する。 グーグルのGoogle Cloud担当でAI／機械学習（ML）主任科学者のFei-Fei Li氏によると、中国にはAIおよびML分野で最
グーグル、AIカメラ自作キット「AIY Vision Kit」を発表
Googleは2017年5月、人工知能（AI）ハードウェアの自作を支援する「AIY（AI yourself）Projects」を発表し、その第1弾として自然言語の音声認識が可能なDIYキット「AIY Voice Kit」を提供開始した。このキットは、「Google Assistant SDK」などと連携することで、「Raspberry Pi」を音声アシスタントに変えることができる。 さらにGoogleは今回、Raspberry Piで画像認識デバイスを自作できる「AIY Vision Kit」を発表した。このキットは、Googleの機械学習モデル「TensorFlow」を利用するもので、デバイスを制御する専用の「Android」アプリが近く登場する予定だ。 Googleによると、AIY Vision Kitは「デバイス上におけるニューラルネットワークのアクセラレーション」を特徴とし、Ras
できの悪いソースコードをAIで発見、富士通が不採算案件の抑制へ
富士通が人工知能（AI）などを活用し、システム開発プロセスの改革に本腰を入れ始めた。システム構築・運用支援のツール群を「KIWare（ケーアイウェア）」として体系化し、2017年11月に50件の開発プロジェクトに本格適用を開始した。時間を浪費しがちな開発業務をAIで効率化し、システムエンジニア（SE）が、開発業務の様々な作業や成果物の品質の向上に充てる時間を捻出する狙いである。 富士通がAIの活用に本腰を入れる背景には、開発プロジェクトの作業や成果物の品質の低さが課題になっていることがある。「品質を現場の人任せではなく、技術で底上げする。それによって品質が原因の不採算の案件を減らしたい」（富士通の粟津正輝サービステクノロジー本部 本部長代理 兼 先端技術統括部長 兼 SE変革推進室長代理）。 システム開発において、不採算案件につながる要因は様々だ。設計書の不備による手戻りが発生したり、ソー
「ディープラーニング×きゅうり」の可能性に、たったひとりで取り組むエンジニア - GeekOutコラム
AI（人工知能）に関わる技術、なかでもディープラーニングが急速に発達し、社会のさまざまな領域で実際に利用されるようになりました。その背景のひとつには、AI分野での研究開発に多大な投資を行っている大手IT企業が、その成果の一部をオープンソースとして公開し、世界中のエンジニアが自由に使えるようになったことがあります。 こうしたオープンソースのAI関連ライブラリには、Googleの「TensorFlow」やFacebookの「Torch」といった海外のIT企業のものだけでなく、国内にもPreferred Networksの「Chainer」やソニーの「Neural Network Libraries」などがあります。最近では、関連した情報も数多く手に入るようになりました。 また、これらのライブラリの多くには親切なチュートリアルも用意されており、AIの開発経験がないエンジニアでもさほど手間を掛ける
「“敵対的AI”によるサイバー攻撃はひそかに始まっている」
コールセンターに大量の問い合わせ電話――かけてきた相手はAIだった？ インドのとあるコールセンターに、ある日突然、大量の問い合わせ電話が殺到した。止まない着信への対応に追われるオペレーターたち。コールセンターはパンク寸前だった。だが、そんな状態が数時間続いたころ、オペレーターたちは、一部の問い合わせ内容があまりにも酷似していることに気付き始めた。どうも、何かがおかしい。 調査を重ねた結果、これは顧客からの問い合わせを偽装した“電話によるDoS攻撃”であったことが判明した。内容が酷似していたためオペレーターたちに気づかれたものの、オペレーターと電話でやり取りしていたのは音声合成／音声認識の能力を持ったAIということで間違いない、という結論に達した。 現在のところ、攻撃を受けたコールセンターではスーパーバイザー（コールセンター管理者）が監視を強化することで対応に当たっているという。だが、再びA
「AIスピーカー」でなく「スマートスピーカー」と呼ぼう
11月8日、Amazonがスマートスピーカーの本命と目される「Amazon Echo」の日本での提供開始を発表した。LINEやGoogleはすでに日本でのビジネスをスタートしており、Amazonは最後発になるが、これで主なプラットフォームが出そろったことになる。海外に遅れること1年以上、日本でもようやくスマートスピーカーと、それにともなう「音声アシスタント家電」の市場が始まろうとしている。 だが、ひとつ気になることがある。 新聞やテレビなど、多くのメディア（特に一般向けのメディア）では、「スマートスピーカー」ではなく「AIスピーカー」という用語が使われている。日本ではすでに「AIスピーカー」の呼称が支配的になりつつあり、ネット検索の量を可視化する「Googleトレンド」で調べてみると、「AIスピーカー」が「スマートスピーカー」を凌駕している(図1)。 特に気にも止めない方も多いかもしれない
亀のフィギュアに「これは銃です」 AIに誤認識させる手法をMIT学生が開発
AIによる画像認識は、今や人間と同等かそれ以上の精度まで進化している。そんなAIが、どう見ても亀のフィギュアにしか見えないものを「銃だ」と間違って認識してしまったら――。 米マサチューセッツ工科大学の学生研究チームがこのほど、ニューラルネットワークによる画像認識を“だます”3Dオブジェクトを作製する手法を開発したと発表した。この手法では、物体を見る方向を変えたり、拡大・縮小したり、カメラのノイズが乗っていたりしても安定して別の物体に誤認識させられるという。 2次元の画像を加工してAIをだます技術は以前からあったが、その画像をプリントして現実の光やノイズなどの要素が加わったり、回転したりすると正しい認識に戻ることから、現実世界で画像認識システムを使う際のリスクにはならないと考えられていた。
「人工知能でいい感じの成果を出してくれ」という偉い人の脳内はどうなっているのか – ところてん – Medium
この記事は、前出の本に入れる予定だったコラムのうちの一つです。 正確にいうと、本に入れる予定だったけど、メイン側で締め切りをぶっちぎっていたら、コラムを追加できるような空気じゃなくなって、書くのをやめたものです。 本の宣伝を兼ねて、没にしたコラムに日の目を見させて、あわよくば第二版で入ればいいなー、という内容です。 データサイエンティストの頭の中「偉い人たちは頭がおかしい」と言っても、それは相対的なものであるため、比較対象であるデータサイエンティストの頭の中を覗いてみましょう。 データサイエンティストは組織におけるデータ活用状況について、レベル分けして考えます。そして、基本的に前のレベルが実現できなくては、次のレベルに進むことはできないと考えています。 以下のレベル分けは私が適当に思い描いているものですが、同業者なら大よそ一緒なんじゃないかと思います。 Lv0: データ収集、ログ設計Lv1
オライリーから「仕事ではじめる機械学習」が出版されます
どういう本なの？まえがきのスクリーンショットを貼りましたが、この本は多くの機械学習の本とは異なり、機械学習の実務で使えるようになるために知りたい、機械学習を含めたシステムのアーキテクチャや機械学習プロジェクトの進め方、効果検証をどうするのかということをまとめました。 めざすところのイメージ既に多く刊行されているTensorFlowやChainerでディープラーニングをしてみようというものでもなければ、機械学習の理論をわかりやすく解説するといった類のものでもありません。ゼロから作るDeep LearningやCourseraのMachine Learningで学んだけど、実際の仕事に活かすにはどうしたら良いだろう？という疑問に答えているつもりです。また、大学の講義などで機械学習は学んだけど、実際仕事で機械学習のプロジェクトを進めるときはどうすればいいんだろう？という人にも得るものがあると思い
Adobe MAX 2017のスニークス – 人工知能Adobe Senseiの活用技術 - ICS MEDIA
米Adobeアドビ Systemsシステムズが主催の世界最大のクリエイティビティ・カンファレンス「Adobe MAX 2017」（ネバダ州ラスベガス）。二日目の10月19日は「スニークス」と題してAdobeの研究中の技術が発表されました。スニークスはAdobe MAXで最大の盛り上がりをみせる恒例の人気イベントです。 ここで発表されたものは現時点では製品に搭載されていないものの将来的に製品に組み込まれるかもしれない技術。過去の例を挙げると、Photoshopのディフォグ（霧を増減させる）機能やマッチフォント機能、最新のPremiere Proに搭載されたイマーシブ空間内での編集機能もかつてスニークスで発表された技術です。本記事では発表された11のテクノロジーを、現地のイベントに参加したスタッフ（池田）がレポートします。 今年は人工知能Adobe Senseiをフル活用した次世代技術のオンパ
自動学習するセキュリティ技術、重要インフラ向けに日立が開発
新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）と日立製作所は2017年10月2日、電力やガス、鉄道といった重要インフラ向けの新たなセキュリティ技術の開発に成功したと発表した。制御システムの正常な状態を常に自動学習し、サイバー攻撃の検知率を向上できるのが特徴。日立は同年12月にも新しい監視製品として投入し、電力会社やガス会社に売り込みたい考えだ。 重要インフラを巡るサイバーセキュリティの向上を目指す。サイバー攻撃の検知率を高めると共に、古い装置が混在する重要インフラの制御システムでも導入しやすい監視システムを提供する。今回、日立が開発した新技術は、正常と判断できる値や範囲などを定義した“パターン”を自動で学習して生成。パターンを多層化し、サイバー攻撃による異常を検知する仕組みだ。分析対象とする指標については、「セキュリティに関することなので非公開」（日立）だという。 新技術の適用を容易にする
AIにパスワードを推測させることでパスワード突破が容易になる可能性
by DennisM2 重要な情報を流出させてしまわないために安易なパスワードを設定しないなどの対策が行われていますが、新たな研究によって、人工知能を使うことで、攻撃者がターゲットのパスワードを容易に推測できるようになる可能性が示されました。 [1709.00440] PassGAN: A Deep Learning Approach for Password Guessing https://arxiv.org/abs/1709.00440 Artificial intelligence just made guessing your password a whole lot easier | Science | AAAS http://www.sciencemag.org/news/2017/09/artificial-intelligence-just-made-guessing-y
AIは新種のウイルスを検知できるか?
標的型攻撃などでは、新種のウイルスが使われることが多い。ウイルスゲートウエイなどのネットワーク機器やウイルス対策ソフトのほとんどは、既知のウイルスの特徴（シグネチャ）を収めた定義ファイルを用いたシグネチャ検査を使う。このシグネチャ検査では、新種のウイルスを検知できないことが多い。 そこでベンダー各社は、シグネチャ検査以外の機能を搭載し始めた。「サンドボックス解析」や「AI▼機能」だ。サンドボックス解析は、検査対象のファイルを仮想環境上で実際に動かして、ウイルスかどうかを調べる機能。AI機能は、既知のウイルスとウイルスでないファイルを分析した結果を基にウイルスかどうかを判定する機能だ。これらの機能を使えば、シグネチャ検査で検知できないウイルスを検知することができるだろうか。実験してみた。 誤検知率も調査 実験1では、最近見つかったウイルス97個用意し、サンドボックス解析できるファイアウオール
Webアプリの脆弱性、機械学習で自動検出する新技術
機械学習を利用して、Webサイトが抱えるクロスサイトスクリプティング（XSS）の脆弱性を自動検出する技術が登場した。Webサイト側でXSSへの対策を施していても、それをかいくぐって攻撃するパターンまで見つけてくれる。2017年9月上旬に開催されたイベント「PyCon JP 2017 in Tokyo」で、三井物産セキュアディレクションの高江洲勲（たかえすいさお）セキュリティエンジニアが発表した。 高江洲氏は趣味で機械学習を勉強しており、せっかくだから本業のセキュリティに生かせないかと考えた。背景にはセキュリティ技術者の圧倒的な人材不足がある。機械で脆弱性を検出できるようになれば、これまでセキュリティエンジニアの職人技に大きく依存していたセキュリティ診断を自動化できる。 最初からすべての脆弱性を検出できるようにするのは大変なので、とりあえずXSSに対象を絞ることにした。XSSは、悪意のあるユ
沖縄銀行はなぜ「AI活用型マルウェア対策製品」をいち早く導入したのか (1/3)
関連キーワード ウイルス対策 | エンドポイントセキュリティ | マルウェア | セキュリティ対策 地域密着型の金融機関として沖縄県内を中心に65店舗（原稿執筆時点）を展開し、2016年に創立60周年を迎えた沖縄銀行。「お客さま目線の業務革新」を掲げて現在推進中の中期経営計画の一環として情報／IT活用の進化に取り組み、新たなサービスの実現を目指す同行にとって、サイバーセキュリティの強化は不可欠だ。 金銭目的のサイバー犯罪が増加傾向にある中、特に近年は地方銀行や信用金庫などを狙った不正送金マルウェアによる被害が目立ち始めている。こうした背景を踏まえて金融庁は、金融機関に対して、入り口対策、内部対策、出口対策を組み合わせた多層防御の実践をはじめとするサイバーセキュリティ管理体制の強化を求めてきた。 こうした金融庁による指針が示される前から、沖縄銀行はさまざまなセキュリティ対策に取り組んできた。
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突然かつ急激な産業革命的パラダイムシフト、翻訳屋のロゼッタが機械翻訳の飛躍的な向上に白旗宣言 : 市況かぶ全力２階建
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