採用選考に「AI」を導入しようとしたが、断念した会社の話が面白かった。
最近とある企業の採用担当者と会い、大変興味深い話をうかがった。その方の会社は中々に革新的で、昨今話題のAIによる採用判定を書類選考に絞って導入してみたのだという。 結果はなかなかに上々だったとの事だけど、最終的には採用におけるAIの導入は断念した。 AIの採用を見送った理由はAIの判断が悪かったからではない。結果だけみれば、AIの判断はプロの採用担当者と比較して、そう悪いものではなかったようだ。 問題となったのは、AIが「なぜこの人を選んだのか。なぜこの人を選ばなかったのか」を説明してくれなかったところにあったという。 これは実に大変興味深い指摘で、今後AIが導入される社会を生きる私達にとって非常に有益な知見が詰まっている。今日はこれを掘り下げて、僕なりのAIが導入された後の社会の行方についてみていく事にしよう。 AIの思考回路は人間と随分違う AIは囲碁の世界チャンピオンを打ち倒したり、
YouTubeで特定の人の顔にだけ自動で「ぼかし」を入れることが可能に、めちゃくちゃ強力
YouTubeが2012年から提供してきた動画加工ツールの「顔のぼかし処理」機能を強化し、特定の人だけを選んでぼかしを入れられるようになりました。 YouTube Engineering and Developers Blog: Blur select faces with the updated Blur Faces tool https://youtube-eng.googleblog.com/2017/08/blur-select-faces-with-updated-blur.html もともと「顔のぼかし処理」機能は、映像に登場する人物の顔を自動的にすべて検出して、誰かわからないようにぼかしをかけるというものでした。2016年2月からは、ぼかしを入れる場所をユーザーが選択すると、対象が移動しても追尾してぼかしをかけてくれるという「カスタムぼかし」機能も提供されてきました。 今回、
Deep Learningで「いらすとや風人間画像生成モデル」を作った話（DCGAN、Wasserstein GAN） - ぬいぐるみライフ？
フリー素材サイト「いらすとや」に出てくる人間風の画像を自動生成するモデルをDeep Learningで作りました。実装にはGoogle製のライブラリ「TensorFlow」と機械学習アルゴリズムの「DCGAN」「Wasserstein GAN」を用いています。 以下は生成された人間画像のうちそれなりにきれいなものの一例です。頬のところが赤くなっていて何となく本家いらすとやの特徴を捉えられていると思います。 「いらすとや」とは？ 実装した手法の概要 DCGAN、Wasserstein GANについて Generator Discriminator GeneratorとDiscriminatorの学習 学習や実装の詳細 Generator、Discriminatorのネットワーク構成やパラメーター 訓練データ その他 学習経過 モデルを検証する 入力にバイアスを掛けていい画像を出やすくする ま
ついにメガバンクに「大失職時代」がやってきた！（週刊現代） @moneygendai
三井住友銀行の「4000人配置換え」は「銀行員にもう仕事がない」ことを証明している ――超低金利と「手数料目当て投信」の販売禁止で、稼ぐ方法も手段も見失ってしまったのだろうか…。 超優秀なAIに仕事を奪われる 「私はこれから何をすればいいのですかね……」 大手信託銀行に勤める職員（40代後半）は喫煙所でこう呟いた。彼は20年にわたって都内の支店で勤務してきた内勤のベテラン職員だ。 営業マンが顧客からもらってきた契約書などの書類の内容に誤りがないかをチェックしてきた。このチェックを経ないと、上司に書類が渡らず、決済ができない仕組みだった。 その仕事がなくなる。 この信託銀行では、人の手による書類チェックが今年度から段階的に廃止されることになったからだ。同行の課長（50代）が話す。 「彼らは現場を経験し、どこにどんな誤りが潜んでいるのかを知り尽くした人材です。 たとえば、融資や投資の実行日が休
無料でロイヤリティフリーの楽曲を人工知能で作曲し放題、ダウンロードもできる「Amper Music」
By Toby Oxborrow 作曲の知識がなくても、「クラシックロック」「90年代ポップ」などのカテゴリを選んで、「幸せ」「陽気な」などの雰囲気を合わせて曲の長さを選ぶだけで、自動的に人工知能がダウンロード可能なロイヤリティフリーの楽曲を作曲してくれるのが「Amper Music」です。演奏する楽器ごとに細かい調整を行うことも可能で、作曲モードによっては動画をアップロードして作曲することもでき、すべて無料のサービスとなっているので、実際に使ってみました。 Amper Music https://www.ampermusic.com/ 記事作成時点では、Amper Musicはベータ版が公開されています。使い始めるには「ACCESS BETA」をクリックしてアクセス。 ユーザー名、パスワード、メールアドレス、氏名を入力して「SUBMIT」をクリックすれば、サービスを使用できるようになりま
新時代への議論の基礎──『人間さまお断り 人工知能時代の経済と労働の手引き』 - HONZ
この数年、怒涛のように人工知能関連本が刊行されたこともあって、今となっては「人工知能によって雇用は失われます！」と危険性を指摘するだけの本は真新しくもおもしろくもない。本書もその類の本なのかと思っていたが、議論は既存の同ジャンルノンフィクションに比べても一歩先に進んでおり、未来予測も頷くところ多しで予想を裏切って大変楽しく読ませてもらった。 最初に本書の内容をざっと紹介してしまうと、副題に「人工知能時代の経済と労働の手引き」とあるように、機械学習やニューラルネットワークなど各技術分野の進歩が著しいこの人工知能時代において、不可避的な失業問題にどう対処すべきか、機械道徳はどうあるべきか、AIの過失を法律はどう判断すべきか、富の分配について──などの産業／社会的なインパクトをできるだけ現実に即し、政策レベルでの解決法を語る、今まであまりなかったガイドになっている。 労働市場について 人工知能時
無人の自動走行車レース、来年にも 人工知能の優劣競う （朝日新聞デジタル） - Yahoo!ニュース
自律走行する無人のレーシングカーで勝敗を競う、まったく新しいタイプの自動車レース「ロボレース」が来年にも始まる。今月初め、その車両の基礎になるデザインが発表された。 ロボレースは同じ動力性能を持つ１０台の電動レーシングカーで勝ち負けを争う。同じ車を配分された各チームが争うのは人工知能の優劣だ。レース前に自律走行するためのプログラムをそれぞれの車に組み込む。一般的なレーシングカーと同じぐらいの大きさの車は路面の状況、ライバル車の挙動などの情報をセンサーで感知し、状況の変化に対応して走る。 レースはコースを周回して速さを競うものと、コース上にある障害物を避けて走る二つの成績を争う計画だ。 車を提供するキネティック社のスフェルドロフ最高経営責任者は「将来的に市販車の安全走行の開発のスピードが上がることに貢献できればうれしい」とロボレースの意義を話す。 ロボレースは、同じく電気で走るフォー
人間医師が人工知能の前でカブトを脱ぐ日
「人工知能は人間に勝てるか」という話題を耳にすることが多くなった。先日、当サイトに掲載された駒村先生のコラムでも、この話題に触れていた（人工知能が人間医師に勝てない理由）。内容をざっくり紹介すると、「診断に関しては、技術がいかに進化しても、機械がその診断に対する責任を取ることができない以上、人間医師が要らなくなることはない」という記事である。 しかし、この記事を読んでから数日後、あるイベントを聴講したのをきっかけに、「やっぱり医療の世界も人工知能に取って代わられる日が来るかもしれない」と思うようになった。なぜ私が、駒村先生の記事と真逆の考えを持つに至ったかについて、イベントで聞いた話の内容を紹介しつつ、駄弁を弄してみたい。 なお以下では、医療行為（特に診断）と自動車運転を比較しながら、人工知能（AI）の可能性について論じていく。もし「医療を自動車の運転なんぞと比べるとは、けしからん！」とお
世界初！ コンピュータプログラムがチューリングテストに合格
技術的特異点は近い？ コンピュータプログラムが｢ウクライナ在住の13歳の少年｣になりすまして見事に人間を騙し、世界で初めてチューリングテストに合格しました。合格したのはロシア人のVladimir Veselovさんとウクライナ人のEugene Demchenkoさんが率いるエンジニアチームにより開発された、Eugene Goostmanくんという設定のプログラム。先週の土曜日、レディング大学主催によりロンドンで行われた｢Turing Test 2014｣にて、合格点である33%の審査員に人間だと思わせることに成功したんです。 チューリングテストはコンピュータの基礎を築いたことで知られるアラン・チューリングさんの名前から取られました。テストはスクリーン越しに文字だけのチャットで行われ、5分以内に30%以上の人間に｢これはコンピュータプログラムではない｣と思わせることができれば合格なのですが、
タイラー・コーエン「自動運転車の挙動の理由は理解できる？」
[Tyler Cowen, “Will we understand why driverless cars do what they do?” Marginal Revolution, July 9, 2016] ニューラルネットワークは，物事をあれこれの範疇にわける方法を自力で提供するように設計できる．だが，その分類にかかわる数学的計算は複雑なので，ネットワークそのものをとりあげてどうやってその決定にいたったのかを理解しようとしても，一筋縄でいかない．そのため，意図せざる行動が予測しにくくなる．それに，もし過誤が生じても，そうなったワケを説明するのは困難かもしれない．たとえば，写真にうつってる物体をシステムが誤認識しても，その画像のどんな特徴のせいでエラーが起こったのかを知るのは（不可能ではないにしても）難しいかもしれない． この一節は，ウィル・ナイトから引用した．これを読んで，ぼくはコ
Googleの人工知能「DQN」が人間より上手にプレイできるゲームとできないゲームの境界線
Googleが開発中のゲーム専用人工知能「DQN(deep Q-network)」は、人工知能自身がゲームをプレイしながら学び、人間以上に腕前を上達していくことが可能です。そんなDQNがさまざまなゲームをプレイした結果、人間以上にうまくプレイできるゲームとそうではないゲームが存在することが明らかになりました。 Google DeepMind Blog Deep Reinforcement Learning https://deepmind.com/blog 人間は、体の運動制御などの簡単なタスクから、ハイレベルな認知的タスクまで、幅広いレベルのタスクを解決することができます。Googleの人工知能開発会社「DeepMind」では、人間と同レベルのパフォーマンスや普遍性を備えた人工知能の開発を目標としています。DeepMindが開発しているゲーム専用人工知能の「DQN」は、ゲームプレイ中に何
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長文日記
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ソニーがディープラーニング用“コアライブラリ”をオープンソース化
Google、人間のように学習を積み上げるAIを開発
グーグル傘下のDeepMind、「人間のように記憶する」次世代AIを発表 （WIRED.jp） - Yahoo!ニュース
深層学習でドット絵のような荒い写真を高画質化できるプログラムがGitHubに公開
https://jp.techcrunch.com/2016/08/19/20160818facebooks-artificial-intelligence-research-lab-releases-open-source-fasttext-on-github/
グーグルの人工知能、今度はコミックをスマホで読みやすくする
【やじうまPC Watch】 GoogleのDQNさんがTASさんを超える日も近い? ～すでに人間レベルのゲームプレイが可能になったGoogleのAI
