著者のアルベルト・ロメロ（Alberto Romero）氏はスペイン在住のAI技術批評家で、AINOWでは同氏の記事を多数紹介して来ました。同氏がMediumに投稿した記事『明らかになったGPT-4の秘密』では、OpenAIがGPT-4のアーキテクチャおよび詳細を非公開にしたビジネス上のメリットが解説されています。 「競争と安全上の理由から」学習データやアーキテクチャが非公開だったGPT-4について、2023年6月になってリークがありました。そのリーク内容とは、同モデルは2,200億パラメータの専門家モデルが8つ連結された「専門家混合モデル」だったというものです。このアーキテクチャ自体は、Googleが2021年に発表している何ら革新性のないものです。 実際には既存技術を活用して開発していたGPT-4の詳細を非公開としたOpenAIのビジネス戦略について、ロメロ氏は以下のような3つのメリッ

AIツールは多くの種類があって何を選んだら良いのかわからない方も多いのではないでしょうか。AIはデータの傾向から未来や現在を分析することができます。ツールの中でも何ができるのか、何を基準に選べば良いのかがはっきりすると選びやすいですよね。今回は、AI分... プログラミングが不要でAIを構築する機会が誰にでも提供される今、ディープラーニングの面白さをより手軽に感じることができるようになっています。 今回の記事では、ギリア株式会社 代表取締役社長兼CEOの清水亮氏の取材を通し、ディープラーニングの本来の面白さについて迫ります。 ノーコードのGUIツールが普及　ーわざわざ毎回プログラムを書くのは効率が悪い かつてAIを作るためにはプログラミング技術が必須でした。 AIベンチャーの多くは設立者がプログラミングの知見を持ちCEOとCTOを兼任しているケースが多いことが特徴です。まさにこのプログラミ

著者のBrandon Walker氏はIBMに所属するデータサイエンティストであり、テキサス A＆M大学で統計学と経済学の教鞭も執っています（同氏の詳しい業績はこちらを参照）。同氏がMediumに投稿した記事『いかにしてわたしの学部生のチームがデータサイエンスコンペで修士生と博士生に勝利したか』では、同氏が指導した学部生から成るデータサイエンスチームがデータサイエンスのコンペで修士生と博士生のチームに勝利した要因が解説されています。 テキサス A＆M大学が主催したデータサイエンスコンペでは、ロサンゼルスで実際に運用されている自転車シェアサービスに関するデータにもとづいてデータサイエンスプロジェクトを立ち上げ、プロジェクトでの取り組みをプレゼンするという課題が出題されました。 コンペに参加した多数のチームはデータサイエンス専攻の修士生と博士生から成り、対して同氏が指導していたチームは学部生か

著者のGleb Chuvpilo氏はAIとロボットのスタートアップに投資するベンチャーキャピタルThundermarkCapitalでマネージングパートナーを務めており、MITのコンピュータサイエンスと人工知能ラボで修士号を取得しています。 同氏がMediumに投稿した記事「AI研究ランキング2019：世界を主導するAIカンファレンスであるNeurIPSとICMLの考察から」では、AIに関する世界的カンファレンスであるNeurIPSとICMLで採択された論文にもとづいて、AI研究の動向がランキング形式で考察されています。 同氏はNeurIPSとICMLにおける2,200本の採択論文を、科学論文の動向を考察する際に用いられる指標Nature Indexをヒントにして発案した独自指標「パブリケーション・インデックス」にもとづいて考察しました。その考察結果は、以下のようにまとめることができます。

著者のIan Xiao氏は、顧客企業に機械学習ソリューションを提供するカナダの企業DESSAにおいて「契約リード（Engagement Lead）」という肩書で機械学習プロジェクトを指揮管理しています。同氏がMediumに投稿した記事「データサイエンスはつまらない（パート1）」では、データサイエンス職におけるつまらない側面が解説されています。 同氏の甥はコンピュータサイエンスの修士課程で勉強しており、卒業後はデータサイエンス職に就きたいと考えていると聞いて、同氏は甥が正しい判断を下せるようにデータサイエンス職における「つまらない」側面をあえて伝えようと決意しました。 データサイエンス職を志望する若者は、仕事に就けば機械学習モデルの構築のような知的にエキサイティングな業務に携われると思い込んでいます。しかし、現実には業務時間のほとんどを退屈でつまらない仕事に関わることになる、と同氏は指摘しま

※実際記事で紹介する書籍は12冊ですが、メンバーが借りてオフィスになかったため、上記画像内に3冊ないものがあります。 はじめに AI Academyを開発・運営しています、サイバーブレイン株式会社代表の谷です。 6ヶ月ほど前に書いた下記記事は約1200のいいねと7万viewsを超える記事になりました。 【保存版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメの勉強方法 お読み頂いた方々、またいいねして頂いた方々ありがとうございました！ あれから6ヶ月ほど経ちまして、さらにPythonや機械学習の書籍が増えて参りましたので、改めて初心者向けにPythonと機械学習の良書12選を紹介し、初学者が独学でも機械学習プログラミングの基礎スキルUPに貢献できたらと思います。 また、AIプログラミングを作りながら学べるプログラミング学習サービスAI Academyを無料でご利用頂けますので、

著者のThomas Nield氏は、アメリカ大手航空会社サウスウエスト航空のビジネスコンサルタントを務めているとともに、SQLやRxJavaに関する入門書をオライリーから出版しています。同氏が長文英文記事メディアMediumに投稿した記事では、第3次AIブームともいわれるディープラーニングの流行に関して警鐘を鳴らしています。 AIの歴史を振り返ると、推論や検索に基づいた第1次AIブーム、エキスパートシステムの開発が流行した第2次AIブームがありましたが、これらのブームが終息した原因は共通していると同氏は考えます。その原因とは、AIに対する過度な期待とその期待に便乗したAIの誇張です。つまり、AIで実現可能なことを実際より大きく見せることで期待を煽りますが、その期待に応えられない度にブームが終息してきた、というわけです。そして、同氏は今日のディープラーニングの流行によって火がついた第3次AI

現在、AI・人工知能は定義は定まっていません。 人工知能という言葉は広義であるため、ゲーム領域では人間の生命メカニズムを利用したものに使われていたり、人間のように振る舞うもの対して使われたりしています。 近年のAI領域で話題となっているニューラルネットワーク、ディープラーニングは、人間の脳のメカニズムを応用したモデルですが、ゲームにおけるAI、すなわちゲームAIは学問としてのAIとは異なる独自の文脈を持っているので注意が必要です。 ゲームAIは、ゲームを開発する上で使われている言葉で、もともとの目的としてユーザーがゲームをプレイしていて、人の知性を持っているかのように振る舞う対象に対して古くから使われていました。 しかし、現在ではゲームのシナリオなどもゲームAIが管理してユーザーを楽しめるようになってきています。 ゲームAIは、NPC(ノンプレイヤーキャラクター)として自律的に動くキャラク

「Tokyo AI Map」は、人工知能(AI)に関連する企業の所在地がすぐ分かるように、イラスト風の東京都の地図の上に企業のロゴを掲載しました。 東京都内にあるAIに関連する企業の169社をピックアップしています。(2018年9月12日現在) Tokyo AI Map 最新版 ※引用・転載をしたい場合はこちら AI企業が密集している地域は？ 本郷 東京大学のキャンパスがあることもあり、研究活動も盛んな本郷。東京大学構内にある「アントレプレナープラザ」の中にもAI関連のベンチャー企業が入ってます。先日はDEEP COREによるAI特化型のインキュベーション施設がオープンしたり、汎用人工知能の研究施設があるなど幅の広い地域になってます。特に角川本郷ビルにはドワンゴの人工知能研究所やトヨタ自動車、オムロンサイニックエックス株式会社などが入居していて、AIに特化したビルになっています。 47%は

最終更新日： 2019年7月10日 第2回AI・人工知能EXPOが東京ビッグサイトにて、4月4日(水)〜6日(金)の3日間開催されています。 第2回AI・人工知能EXPOの初日レポートをお届けします！ 会場の様子 昨年は3日間で4万人程の来場したAI・人工知能EXPO。 今年も、多くのビジネスマンで会場は賑わっていました。 基調講演の様子 まずは基調講演の様子です。 Amazon.com Inc, Alexa マシーンラーニングプラットフォーム　バイスプレジデントのラヴィ・ジェイン氏による基調講演の模様です。基調講演の会場には3,000人程集まり、座りきれず立ち見の人もいるぐらい大盛況でした。 スマートスピーカーからAI開発プラットフォームの提供まで、AI業界でも大きく活躍しているAmazon。 「AmazonによるAIの民主化」をテーマに、Alexaを通じてユーザー体験をいかに向上させる

最終更新日： 2017年10月4日 人間が抱く全ての感情を数えたら、いくつになると思う？文字に起こせば、嬉しい・悲しい・疲れたなど一言で終わってしまうけれど、簡単に言葉にできない感情の方が、きっと多い。嬉しいのなかに、＜切ない＞が混じっていることもあるし、悲しいのなかに＜怖い＞が混じっていることもある。全ての感情を、言葉に当てはめるのは難しい。従来の心理学では、人間の感情は＜喜び・嫌悪・驚き・悲しみ・怒り・恐れ＞の6つが基本とされていました。全ての感情が、この6つのどこかしらから生まれている、という考えだ。ところが今月、それをひっくり返す論文が発表された。感情を研究しつづけた男性が、「2,185」の数字を出す。2017年9月にその論文を公表したのは、カルフォルニア大学のAlan S.Cowenさん。神経科学の分野で、機械学習を学んでいる大学院生だ。彼は男女800人以上を対象にした調査で、感

HOME/ AINOW編集部 /【すべてのAI開発者へ】学問を超えて人工知能開発を本気で考えた「人工知能」+「認知科学」+「神経科学」異分野交流会レポート 最終更新日： 2019年7月10日 こんにちは。 AINOW編集長の亀田です。 今回は全脳アーキテクチャ若手の会主催の人工知能 + 認知科学 + 神経科学　異分野交流会レポートをお届けします。 このイベントは、人工知能について、各学問の権威の方をお呼びして、知能を作るにはどうすればよいのか？様々な角度から意見を交換する場でした。人工知能というと工学や機械分野でのイメージが強いですが、自律した知能なくして人工知能とは呼べません。自律した知能をどうやって作ればよいか、各学問の意見を一緒に聞いて、考える貴重イベントをレポートしていきたいと思います！ 会場はYahoo!のLODGE とてもキレイで、こういったイベントにはピッタリのスペースでした

最終更新日： 2019年7月10日 ずっと「数式」を避けてきた。けど、もう向き合わないといけない気がする。 そう感じているAI活用ご担当の方も多いのではないでしょうか。 こんにちは。AINOW編集部のくぼちです。 今回は、2日間でAIに必要な「数学」と「プログラミング」の土台をつくる「機械学習・人工知能『脱ブラックボックス』セミナー」を運営するキカガクの吉﨑さんにお話を伺いました。

こんにちは、AINOWの亀田です。 2016年は、産学連携プロジェクトが盛んになり、AIを研究している研究室の名前を目にすることが増えたと感じた方も多いはず。そこで、AINOWでは、日本のAI関連の研究をされている研究室をまとめてみました。 （まだまだあると思いますので、Ver1.0ということで出します…!） 「私の出身研究室がない」、「あの有名な先生が抜けている」とのご指摘、大歓迎です！ どんどん追記・修正いたします。 ※追記：2/1 Ver1.0.2に更新いたしました。 ※追記：2/6 Ver1.0.3に更新。50名を追記しました。 ※追記：2/10 Ver1.0.4に更新。6名を追記しました。 この研究室マップから、各企業と研究室が繋がり、企業からは、AIに関わる事業の推進、研究室側からは、AIを研究する学生の就職活動の役に立つを願っています。