誰でも参加可能なAIエンジニアコミュニティ「AI Automation Lab」設立 | Techable(テッカブル)
AIオートメーション技術を軸にグローバルで事業展開を行う株式会社バベル。 同社は、東京大学齊藤研究室・齊藤英治教授と協力し、AIエンジニアコミュニティ「AI Automation Lab（AIオートメーション・ラボ）」を設立。 オープンソース化を前提とした、日本語音声書き起こし及び会話の解析技術の共同研究を開始しました。 日本におけるAI技術活用の課題近年「音声書き起こし」に関する技術は全世界で発展しているといいます。英語や中国語を中心とした各国の言語では、最新の学習済みAIモデルがオープンソースで公開され、それらを活用した最新のAIプロダクトが数多く開発されています。 一方で、日本は言語の壁の影響により関連するAI技術発展に乗り遅れ、最新のAI技術の恩恵を享受できていないという課題があるとのこと。 今後、最新のディープラーニング・モデルを日本語で扱うためには、莫大なGPUコストと時間のか
人間の知識を利用するAI多様な情報から知識グラフを自動構築 - NII SEEDs / 国立情報学研究所
人間の知識を利用するAI 多様な情報から知識グラフを自動構築 市瀬 龍太郎情報学プリンシプル研究系 准教授 研究分野人工知能／セマンティックウェブ／機械学習 人工知能では、人間が持っている知識をうまく活用する必要があります。テキスト、表、半構造データ、データベースなどから、知識グラフと呼ばれる、人工知能システムで広く使われている形式の知識を、自動的に生成する技術を研究しています。 研究背景・目的 人工知能（AI）で使われるシステムには、人間が持っているような知識が必要となります。例えば、「日本で２番目に人口の多い都市は？」という質問に答えるためには、各都市の人口を知識として持っていなければなりません。また、このような知識があれば、売り上げデータに基づき、次の出店に適した場所を機械学習を使って探す際に、都市の人口データを入れることができ、より精密な意思決定ができます。このように知識は重要な役
OpenAIが入力した自然言語から自動でコードを出力するAIシステム「Codex」をリリース
テスラやSpaceXの創業者と知られるイーロン・マスク氏が設立した人工知能(AI)研究機関であるOpenAIが、自然言語をコードに変換するAIシステム「Codex」のプライベートベータ版APIをリリースしました。 OpenAI Codex https://openai.com/blog/openai-codex/ OpenAI launches Codex, an API for translating natural language into code | VentureBeat https://venturebeat.com/2021/08/10/openai-launches-codex-an-api-for-translating-natural-language-into-code/ OpenAI can translate English into code with its
ついに解放された最強自然言語AI、GPT-3を味見する。
ついに解放された最強自然言語AI、GPT-3を味見する。 2021.04.22 Updated by Ryo Shimizu on April 22, 2021, 14:34 pm JST 恐るべき巧みなマーケティングにより、前評判は世界最強と名高いGPT-3のオープンベータテストのアカウントがついに筆者にも解放されたので試してみた結果をここで共有したい。 ただし、GPT-3の利用にあたってはかなり厳しい利用規約があるので、それを踏まえて記事を執筆したい。 パッとみたところ、GPT-3のAPIの利用方法は非常に簡単だ。 わずか数行で試せてしまう。 サンプルも、単純なチャットものから、要約、翻訳、映画のタイトルから絵文字を出力するなんていうものまである。 スタートレックとスターウォーズが完全に同じものになってしまうのはなんだか釈然としない。 こんなふうに、ブラウザだけでGPT-3の成果を確か
言語モデル：朝日新聞社メディア研究開発センター 人工知能研究の取り組み
概要 言語モデルとは、人間が話したり書いたりする「言葉」を、単語の出現確率でモデル化したものです。昨今ではニューラルネットワークによる言語モデル (ニューラル言語モデル) が広く使われています。言語モデルには、左から右に順々に単語を予測するCausal Language Model (CLM) と、文中の単語を一部隠して「穴埋めクイズ」を解くMasked Language Model (MLM) があります。大規模な言語データを用いて、CLMやMLMのような方式で学習することで、高品質な言語モデルの構築が可能になります。 最近では、MLMのBERTやCLMのGPT-3などがメディアに取り上げられることも多くなってきました。メディア研究開発センターでは、過去30年にわたって蓄積してきた記事データを用いて言語モデルの構築と、自動要約や文書分類などのタスクへの応用研究を行っています。 各言語モデ
【RPA】AI-OCR適用業務選定をする際の注意点 - 精度100%の壁 - Qiita
RPA適用業務は半分近くがOCRと絡むともいわれており、帳票を読み取って電子化して自動化をしたいというニーズは多い。RPAソフトウェアの多くもOCR機能を標準で内蔵して、これに応えている。しかし、OCR関連のプロジェクトでPoCを実施する際には「はまりポイント」が存在し、検証段階で頓挫してしまうプロジェクトも結構あるという。筆者もいくつかのプロジェクトを見てきたが、このはまりポイントの事を「精度100%の壁」と仮に呼ぶことにした。OCRプロジェクトがはまってしまう理由を、OCRエンジンの現状を踏まえながら見ていき、対応策を考えてみることにする。 主なAI-OCRエンジンの種類とその精度 まず、日本市場でRPAソフトウェアと一緒に使われることが多い主なOCRを見てみよう。AI-OCRというのは、最近のOCRエンジンは従来の技術に加えてディープラーニングの技術を使って文字の認識や帳票レイアウト
自動運転AI、常識破りの「教師なし学習」による超進化
■AIのトレーニング方法とは？現在AI開発の多くは、機械学習（マシンラーニング）をベースにしている。機械学習は、与えられた大量のデータからルールやパターンなどを見つけ出す技術で、データから見出された特徴や法則などを新しいデータに適用することで、新しいデータの予測や分析などが可能になる仕組みだ。 強化学習や教師あり学習、教師なし学習はそれぞれ機械学習における一手法に位置付けられている。つまり、これらはすべて機械学習に含まれる技術だ。 強化学習は、AIが何かを判断する際、各選択肢にあらかじめ付与されたリワード（報酬）を最大化する行動を試行錯誤しながら学習していく手法だ。 一方、深層学習は、数理モデルに人間の脳神経回路を模した多層のニューラルネットワークを適用した手法で、アルゴリズムを多層構造化させることで学習能力を飛躍的に高めている。強化学習や教師あり学習、教師なし学習と組み合わせて活用するこ
Four Artificial Intelligence (AI) trends in 2020
Artificial Intelligence (AI) is one of the most talked about technologies in the business landscape. So what does 2020 hold for artificial intelligence? John Gikopoulos, Global Head of Artificial Intelligence & Automation at Infosys Consulting, reflects on four main developments. Last year, artificial intelligence reached the ranks of cloud and Internet of Things (IoT), as people began name-droppi
効果は従来の2.6倍！サイバーエージェントが広告効果予測AI「極予測AI」をローンチ | AI専門ニュースメディア AINOW
株式会社サイバーエージェントは、同社のAI事業本部において事前に広告配信効果を予測する「効果予測AI」を開発したと発表しました。AIを活用した革新的な制作プロセスで広告クリエイティブを制作し、広告効果がでた時のみクリエイティブ制作費を成功報酬とする「極予測AI（キワミヨソクエーアイ）」として提供開始します。 近年、デジタル広告において活用が進む運用型広告では、広告効果を維持するために短期間で多種多様かつ大量な広告クリエイティブの制作と、迅速なクリエイティブ運用が必要とされています。さらに、既存の広告クリエイティブよりも広告効果の向上が期待できる「勝てる広告クリエイティブ」を高確率で作り出すことがますます期待されている中、効果を維持・向上するために必要なクリエイティブのアイディアは属人的な能力に依存し、大量のアイディアを継続的に生み出し続けることは限界があります。 これまでの広告の効果予測：
「AI開発ミステリー ～そして誰も作らなかった～」 とある大手製造業の怖いハナシ (4/5) - ITmedia NEWS
「AI開発ミステリー ～そして誰も作らなかった～」 とある大手製造業の怖いハナシ：マスクド・アナライズのAIベンチャー場外乱闘！（4/5 ページ） 第5章：“自称AIベンチャー”の甘いワナ AIエンジニアが不足する（そもそも最初からいないような……）昨今ですが、次々とAIベンチャーが誕生しています。ベンチャーキャピタルによる出資、大学の協力、企業の独立支援など、活発な動きが見られます。 AIベンチャーは、今回のように他のSIerにパシr……協力して開発する場合もあります。ここで選択肢に「答え4：AIベンチャーに依頼して解決」が登場して、万事解決でしょうか？ 私は自己紹介で、"自称"AIベンチャーと申し上げました。AIベンチャーを名乗るには、師匠による特訓もなければ、ライセンスに合格する必要もありません。雨後の筍のごとく増え続け、さながら戦国時代の様相を呈すなか、各社は実績作りに必死です。
日本のクリエイターと共に歩んだPhotoshopの30年#PsILoveYou30 | Adobe Blog
Happy Birthday to Photoshop！ 2月19日、Photoshopは誕生から30周年を迎えました。日本では「平成」の時代とほぼ重なるその歩みは、多くのクリエイターのみなさんに支えられてきました。 30年前の今日、アドビはPhotoshopの「バージョン 1.0」を発売しました（※）。1993年発行の「アドビ・フォトショップ日本語版A to Z」の著者で、Photoshopの黎明期を知るグラフィックデザイナーの遠藤悦郎さんは、1990年の春、あるイベントで初めてデモを目にしたときの衝撃を今でもはっきり覚えているそうです。 （※）日本での発売開始は翌1991年4月 「当時のフォトレタッチは、何億円もするような高価なシステムを使い、専用のオペレーターに依頼しなければできない、時間もお金もかかる大変な作業でした。それがMacでできる。これはとんでもないものが出てきたと思いまし
AIカンパニーCEO、LINE社執行役員就任にあたり｜shin135
LINEにきて３年あまり、これまでMessaging APIの普及啓蒙にはじまりDeveloper Relations活動全般、その後LINE BRAIN事業を担当して参りましたが、2月15日付でAIカンパニーCEOを拝命することになりました。それに伴い、LINE株式会社のAI事業統括担当の執行役員に就任しております。 LINEではカンパニー制をとっており、各事業の意思決定スピードをより一層早めるとともに、該当領域でWOWなプロダクト・サービスを作り上げていくことを目指し、実践しています。AIカンパニーは、LINE/NAVERがもつAI技術を世の中に提供することで、AI Solution Companyとしての方向性をリードする役割を担っています。これまで舛田さんがいくつかの兼任のひとつとして広範囲にカンパニーCEOを担当してきましたが、新型コロナウィルス対応を支えているLINEヘルスケア
データ分析からAIアプリ開発まで優しく解説した書籍 - mojiru【もじをもじる】
Nuxt.jsとPythonで作る！ぬるさくAIアプリ開発入門 「Nuxt.jsとPythonで作る！ぬるさくAIアプリ開発入門」発行主旨・内容紹介 「Nuxt.jsとPythonで作る！ぬるさくAIアプリ開発入門」目次 「Nuxt.jsとPythonで作る！ぬるさくAIアプリ開発入門」Amazonでの購入はこちら 「Nuxt.jsとPythonで作る！ぬるさくAIアプリ開発入門」楽天市場での購入はこちら※電子書籍版です。 Nuxt.jsとPythonで作る！ぬるさくAIアプリ開発入門 インプレスグループで電子出版事業を手がけるインプレスR&Dは、技術書典や技術書同人誌博覧会をはじめとした各種即売会や、勉強会・LT会などで頒布された技術同人誌を底本とした商業書籍を刊行し、技術同人誌の普及と発展に貢献することを目指し、最新の知見を発信する「技術の泉シリーズ」から2020年1月の新刊として、デ
Google AI Impact Challenge, 2018
Google AI conducts research that advances the state-of-the-art in the field, applying AI to products and to new domains, and developing tools to ensure that everyone can access AI. Google.org partnered with Google AI to issue an open call to organizations around the world to submit their ideas for how they could use AI to help address societal challenges. We received applications from 119 countrie
「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
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エンジニアにとって大いに参考になる記事が集まった。投稿者の属性についても「ゴリゴリの文系」や「おじさんSE」「中
「雑用扱いで名前もない」 データ分析の土台を支える“SQLを叩く人”の重要性を問い直す
「雑用扱いで名前もない」 データ分析の土台を支える“SQLを叩く人”の重要性を問い直す：これからのAIの話をしよう（データ整備人編）（1/3 ページ） 多くの企業がデータの分析・活用に取り組んでいますが、その中で抜け落ちがちなのが、データ整備の視点です。データベースからデータを抽出・集計して分析者に渡す作業は地味に見えますが、データ分析の土台を支える極めて重要な仕事です。 この役割は、戦争でいうところの「兵站」（へいたん）に当たるほど重要なのではないか――データ分析に関する情報発信を続けるしんゆうさんが、自身のブログでこう問いかけた所、予想以上の反響があったといいます。 ※兵站：戦場で、前線の部隊のために軍需品や食料などの供給・補充を行う機関 しんゆうさんは、データを抽出・集計して分析者に渡す人を「データ整備人」「データアーキテクト」と呼び、データ分析に関する勉強会を開催するなどの啓蒙活動
AI開発最前線、産学で「方向性の違い」が強まる
「NEDO AI＆ROBO NEXTシンポジウム〜人を見守る人工知能、人と協働するロボットの実現に向けて〜」が、2020年1月16日と17日に、新宿ルミネゼロで開催された。 初日は、オープニングの挨拶のあと、三菱ケミカルホールディングス Chief Digital Technology Scientistで日本人工知能学会会長でもある浦本直彦氏による基調講演「人工知能技術の現状と未来」で幕を開けた。 AIを使って何をするかを明確にする 浦本氏は、人工知能の技術について、「AIが何かをする」のではなく「AIを使って何かをする」のだと強調する。AIといえば、機械学習、データ分析を思い浮かべる人も多いが、イメージされるものと、現実にはギャップがあるという。目的や利用者が不明確なままデータだけ集めて分析しても、実際の業務に組み込めないものが出来上がってしまうこともある。そのようなことを少なくするた
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