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王者アマゾンを脅かす｢クラウドAI｣開発競争
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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、
Pythonと機械学習によるWebセキュリティの自動化
プログラムを自動生成する技術 ～ Programming by Example ～（NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 発表資料）
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
アマゾンの「よく一緒に購入」で爆弾材料--サイト見直しへ
Amazonが「よく一緒に購入されている商品」機能を通して、爆弾の製造に必要な原材料を購入しやすくしていた可能性があると英国のテレビ局が報じた。これを受けて、Amazonは米国時間9月20日、自社のウェブサイトを見直すと述べた。 Channel 4 Newsの報道によると、Amazonのサイトは、原始的な爆弾の製造に必要な原材料の組み合わせを一緒に購入するようユーザーに勧めるという。例えば、Amazonは爆弾製造に使われる可能性のある原材料のページで、ボールベアリングの購入を勧めたという。 これらの製品は全て合法的に購入可能のようで、通常は家庭での用途に使われる。 大手テクノロジ企業はよりパーソナライズされた、またはより有用な情報を提供するため、自動化された（しかし、時に欠陥のある）アルゴリズムを利用して、サイトの一部を運用している。今回の一件は、それが原因で生じる問題を浮き彫りにするもの
サイバー犯罪対策にAIを導入--ラスベガスで見たセキュリティ最前線
「お客さんも、ハッカー？」 ラスベガスでタクシーを拾い、シーザーズ・パレスホテルで開かれている「DEF CON」に行ってくれと伝えると、運転手はすかさずこう聞いてきた。彼に汗がにじんでいるのは、40°Cを軽く超えるこの街の熱暑のせいだけではないのかもしれない。 まる1週間というもの、ラスベガスの街は猜疑心の分厚い雲に覆われる。世界中のハッカーたちが、7月の最終週に相次いで開催される2大サイバーセキュリティカンファレンス「Black Hat」とDEF CONに参加するために、この歓楽都市に集まってくるからだ。シーザーズ・パレスは、25周年を祝うDEF CONの会場となったが、同施設内のUPSストアには、「USBメモリからの印刷お断り」という注意書きが貼り出されるほどだった。街じゅうにハッカーがあふれているとなれば、そこまで慎重になるのも無理はない。 どこに行ってもハッカーだらけ。DEF CO
AI戦略重視のマイクロソフトが進めるマシンリーディングの取り組み
Mary Jo Foley （Special to ZDNET.com） 翻訳校正： 石橋啓一郎 2017-07-24 06:30 Microsoftは、「人工知能」（AI）という曖昧な定義を持つ一連の技術を、製品やサービスに組み込むことに力を入れている。同社が、最大で7500人の従業員が属する「AI and Research」部門を立ち上げたことが、その証明だと言えるだろう。 同社の研究者が業界のカンファレンスや社内の会合でのお披露目に値すると考えているプロジェクトがどのようなものかを知ることやはり興味深い。多くの場合、Microsoftが次に商用化しようとしている技術を推測するための手がかりになる。 同社が力を入れている分野の1つが、マシンリーディングだ。これは、システムに自動的にテキストの内容を理解させる技術を指す。ワシントン州レドモンドでMicrosoftが開催した「Faculty
マイクロソフト、「Raspberry Pi」など小型機器へのAI導入で新たな取り組み
Microsoftが、「Raspberry Pi」などの開発ボード向けに機械学習モデルを提供する「Embedded Learning Library」（ELL）をリリースした。 GitHubに公開されたELLの初期プレビュー版は、クラウドに接続しない機器に搭載される低性能のプロセッサ向けに、機械学習ソフトウェアを小型化するMicrosoftの取り組みの一環だ。 Microsoftがブログ記事で説明するように、Microsoft Researchラボのチームは現在、機械学習モデルの圧縮に取り組んでおり、パンくずほどの大きさしかないARM製プロセッサ「Cortex-M0」での稼働を実現させようとしている。 その目的は、脳インプラントなど、インターネットに接続されない機器向けに機械学習を推進することだ。Microsoftが「iPhone」向けカメラアプリ「Microsoft Pix」に導入した新
［速報］「25年以上の歴史を持つIOSを書き直した」シスコCEO。新戦略「Intuitive Network」は機械学習を用いてネットワーク運用やセキュリティ対策を自動化。Cisco Live US 2017 － Publickey
［速報］「25年以上の歴史を持つIOSを書き直した」シスコCEO。新戦略「Intuitive Network」は機械学習を用いてネットワーク運用やセキュリティ対策を自動化。Cisco Live US 2017 シスコシステムズは先週、新戦略「Intuitive Network」に基づく 「Cisco Digital Network Architecture」（Cisco DNA）と呼ばれるアーキテクチャの製品群を発表しています。 この製品群はネットワークを流れるトラフィックの意図を読み取って自動的にネットワーク構成を変更するという、高度な学習機能と自動化機能を備えたもの。 例えば、ネットワークを流れるトラフィックの意図が何らかの悪意を持ったマルウェアの感染に関するものと判断された場合には、それを自動的に遮断。一方で、ECサイトにおける注文に関するトラフィックだと判断されると優先的に通す、と
「明日あなたが狙われる」と予測できてこそAI、シマンテックのAI戦略
シマンテックは2017年6月15日、同社のセキュリティ製品/サービスにおける機械学習やAI技術の活用に関する説明会を開催した。未知の攻撃がネットワークやシステムに残した兆候の早期発見などに生かせる一方で、偽のデータで誤学習させる攻撃の標的にもなり得るという。 説明会には、米Symantecのアジアパシフィック地域/日本担当サイバーセキュリティ戦略マネージャーのNick Savvides氏がビデオ会議で参加。Savvides氏は「（一般的な）機械学習が物体認識技術とすれば、AIは車の自動運転」と定義した上で、同社にとってAIと呼べるのは「戦力の増強につながる」技術だとした。 米Symantecの機械学習/AI技術導入の年表。米Symantecのアジアパシフィック地域/日本担当サイバーセキュリティ戦略マネージャーのNick Savvides氏（写真右下）がビデオ会議で参加した。 同社は2000
「すごすぎる」――地方のパン屋が“AIレジ”で超絶進化 足かけ10年、たった20人の開発会社の苦労の物語
「スゲー。これが今の日本の技術か……」 「世間はここまで進歩していたのか」 開発したのは、兵庫県西脇市に本社を置くシステム開発会社・ブレイン。創業35年、いまも社員20人のうち約16人がエンジニアという、生粋の技術者集団だ。 約10年前にゼロから開発スタート マシンの名前は「BakeryScan」（ベーカリースキャン）。「お店に提供を始めたのは今から4年ほど前。最近になって突然『ネットですごい反響がある』と人に言われて驚いた」――ブレインの原進之介執行役員はこう話す。 BakeryScanの開発が始まったのは2008年にさかのぼる。きっかけは、地元・兵庫県のパン店社長から相談を受けたことだった。 「人が足りなくて困っている。経験の浅い外国人スタッフでもレジ打ちや接客ができるようなシステムを作ってほしい」――。 だが、同社のパンに関する専門知識はゼロ。そこから待ち受けていたのは、約6年にわた
(自分が思う)web的なコンテンツの、アカデミックな世界に対する敗北
TensorFlowを勉強するにはスタンフォードのこの講義資料が良く出来ているぜ、と言われた。 http://web.stanford.edu/class/cs20si/syllabus.html へー、と思って読んでいたら、4日目の所のword2vecのスライドが良く分からない。 word2vecは以前深層学習の本で一通り読んだのだけどあんまりしっかり理解出来た気がしていなかったので、いい機会だ、とちょっとぐぐって解説でも読もうと思った。 これがさっぱり分からんのばかりひっかかる。 仕方ない、と元論文を読むと、大分理解は進んだが、幾つか分からない所がある。 うーん、どうしたもんかなぁ、と思っていた所、上記講義には参照として、別のコースへのリンクがあった。 そこのスライドが素晴らしい。 http://web.stanford.edu/class/cs224n/lectures/cs224n
AIはあらゆる企業が活用できる身近な技術になった--ブレインパッドが語る
人工知能（AI）は、昨年からテクノロジ業界において最も注目すべきキーワードとして、世界規模でさまざまな話題を生み出しているが、一方で事業会社からも、AIを活用して業務を効率化したり、顧客サービスの価値を向上したりしたいといった相談も増え、業務課題の解決手段としても、関心が高まっているのだという。では、そうしたニーズに対して専門家はどのようなアプローチで解決の手段を提供しているのだろうか。 ブレインパッド ソリューション本部プロダクトサービス部の部長である熊谷誠一氏と同社の堀川亮氏にお話をお伺いした。 クラウドを活用してAIサービスの構築が素早く簡単に ――まずは、現在注目しているソリューションについてご説明ください。 熊谷氏：現在、クラウド基盤であるMicrosoft Azure（マイクロソフト・アジュール）、自然言語解析技術であるLUIS（Language Understanding I
AIエンジニアになる方法
AIエンジニアになる方法 How to change job to AI engineer. 2017.02.26 Updated by Ryo Shimizu on February 26, 2017, 15:03 pm JST AIに関することで、多くの研究者にとって不都合な真実が、まだ世間には理解されていません。 それは、AI研究者の大半は深層学習を専門にして「いない」ということです。 深層学習はAI研究の中では、機械学習という分野の、ニューラルネットワークという分野の、さらに一分野に過ぎません。 比率で言えば、95:5くらいの確率で、これまで「AIの専門家」と言われてきた人は深層学習の専門家「ではない」確率が高いわけです。 この些細な事実がなぜ「不都合」なのかというと、こうしてなにもかも一緒くたにされた結果、これまでほとんど成果の上げることができてなかった旧来のAI研究者に大量の予
グーグル、「Raspberry Pi」向けAIツールを提供へ
Googleは2017年内に、超小型コンピュータ「Raspberry Pi」向けに人工知能（AI）と機械学習ツールを提供する計画だ。 Raspberry Pi財団は、「2017年にはGoogleが颯爽と登場する予定だ。同社は開発者コミュニティーに対して素晴らしい計画を用意している」と発表した。 同財団によると、広告からクラウドコンピューティングまで幅広く手掛けるGoogleは、2017年に一連のスマートなツールを提供する予定だという。「Googleの一連のAIおよび機械学習技術によって、開発者はこれまで以上に強力なプロジェクトを構築できるようになるだろう」（同財団）。 Googleは、機械学習、モノのインターネット（IoT）、ウェアラブル、ロボティクス、ホームオートメーションといった多様な分野のツールを開発している。どのようなツールを提供すべきかを把握するため、Raspberry Piの愛
「AI」「機械学習」「ディープラーニング」は、それぞれ何が違うのか
「AI」「機械学習」「ディープラーニング」は、それぞれ何が違うのか：「ニューラルネットワーク」とは何か 「AI」「機械学習」「ディープラーニング」は、それぞれ何が違うのか。GPUコンピューティングを推進するNVIDIAが、これらの違いを背景および技術的要素で解説した。 米NVIDIAは2016年7月29日、公式ブログでテクノロジージャーナリストであるマイケル・コープランド氏による記事「人工知能、機械学習、ディープラーニングの違いとは」を公開した。今後のビジネスを変革すると期待される技術の1つとして、「AI（Artificial Intelligence：人工知能）」が注目を集めている。このAIは、「機械学習」や「ディープラーニング」とともに取り上げられることが多いことから、この3つの単語の意味や背景を整理して解説したものだ。以下、ブログ記事を抄訳する。 AI、機械学習、ディープラーニングの
マイクロソフト、AI研究者向けに“10万件”のデータセット「MS MARCO」を無償公開
マイクロソフト、AI研究者向けに“10万件”のデータセット「MS MARCO」を無償公開：認知システム開発、汎用AI研究の推進に向け マイクロソフトが、AIシステムの訓練に使える10万件のデータセット「MS MARCO」を公開した。匿名化された実際のデータを使った質問と回答のセットが含まれ、AIを用いた認知システムの開発を支援できるという。 米マイクロソフトは2016年12月16日（米国時間）、AI（Artificial Intelligence：人工知能）研究者向けに10万件のデータセット「MS MARCO」（Microsoft MAchine Reading COmprehension）の無償提供を開始した。MS MARCOは、匿名化された実際のデータを使った質問と回答をセットにした例となるデータセットで、AIを用いて人間のように質問を読んで回答できる認知システムの研究や開発に利用でき
「すごく賢いAIが存在」「ディープラーニングは最強」は誤り――AIに関する“10のよくある誤解”、ガートナーが発表
「すごく賢いAIが存在」「ディープラーニングは最強」は誤り――AIに関する“10のよくある誤解”、ガートナーが発表 「すごく賢いAIがすでに存在する」「機械学習などを使えば、誰でもすぐに『すごいこと』ができる」――IT調査会社のガートナージャパンは12月22日、人工知能 (AI) に関する10個の「よくある誤解」を発表した。AIは現在「過度な期待」を受けているとした上で、日本企業は今後AI開発に必要な人材確保が難しくなる――などと予測している。 「すごく賢いAIは今のところ存在しない」 ガートナーによれば、経営者やテクノロジーにそれほど詳しくない人は「今のAIは、人間と同様のことができる」「今すぐにすごいことができる」と誤解している傾向があるという。 2016年、ガートナーには顧客から「どのAIが最も優れているか」などの質問が寄せられたという。同社はその背景に「すごいAIがすでに存在する」
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「正しいはしご」登り始めたAI アルファ碁の父語る - 日本経済新聞
