米人工知能学会の年次国際会議「AAAI-20」が2020年2月上旬、米ニューヨークで開催された。「深層学習のゴッドファーザー」と呼ばれるヤン・ルカン氏、ジェフリー・ヒントン氏、ヨシュア・ベンジオ氏の3人が招待講演でそろって登壇し、次に解決すべき「課題」を示してみせた。 深層学習を含む現在のAIが、人間並みの論理的思考を可能にする「人間級のAI（Human-level AI）」へ進化するために必要なピースとは何か。現地で交わされた議論の中身を明らかにする。 「考えを改めた」というルカン氏の気づき 「ジェフ（ジェフリー・ヒントン氏）は数十年にわたり『教師なし学習』の重要性について議論していた。私はこれまで気に留めていなかったが、考えを改めた――」 米フェイスブックのチーフAIサイエンティストを務める米ニューヨーク大学のヤン・ルカン教授は講演でこのように語った。 2010年代にいわゆる「第3次A

人工知能学会は2018年6月5日、同学会が主催した画像認識コンペティション「JSAI Cup 2018」の結果を発表し、入賞者5人を表彰した。1位～5位の入賞者が実施したプレゼンテーションを通じ、深層学習（多層のニューラルネットを使った機械学習）で画像認識AIの精度を高める最新のテクニックを紹介しよう。 今回のコンペのテーマは「食材の分類」。食材の画像データから、タマネギ、きゅうりなど55種類の材料を分類する画像分類器を設計し、正解率の高さを競う。 「タマネギ」「きゅうり」などの正解ラベルが付与された学習用の画像データは1万1995枚、正解ラベルを付与していない評価用のテストデータは3937枚 主催者が提示した学習用の画像データは、協賛のクックパッドが提供した1カテゴリ約290枚×55カテゴリの1万5932枚である。コンペの開催期間は2018年1月22日～3月29日。応募者は121人で、う

「人工意識」を手掛けるアラヤのCEOが語る連載の最終回。開発した人工知能に本当に意識があることを証明する手段を述べる。Giulio Tononi氏が提唱する意識の理論「統合情報理論」に基づき、既にサルの意識のコアを確認できたという。米Google社傘下の英DeepMind社など海外の強豪と渡り合っていくためには、多くの研究者の知恵を結集することが重要と説く。（聞き手＝今井拓司） 意識を測定できる理論 以上が、意識の機能を人工的に再現するために取り組んでいる研究です。これらが目指すものは分りやすいかと思いますが、他社も手掛ける強化学習やニューラルネットの研究と比べて、もしかするとそこまで驚きはないかもしれません。意外と役に立つものはできると思っていますが。 ただし、我々の意識についての研究は、動くものを開発して終わりではありません。さらに進んで取り組む、もう1つの大きな研究分野があります。作

米IBMは現地時間2016年6月22日、コグニティブコンピューティング技術「Watson」を活用した医療分野における協業を発表した。医療システムや大学病院、画像処理技術企業などが参加し、より迅速な疾病の特定や治療法の判断といった医療向上を支援する。 同協業では、Watsonの能力を利用して、非構造化画像データから実行可能な洞察を抽出し、他の様々なソースによる多様なデータと組み合わせられるようにする。肺がんや乳がん、心臓病、糖尿病、脳疾患などの疾病において従来は見過ごされがちな早期発見が実現できるようWatsonをトレーニングする。 これにより医師は個々の患者に適した治療法を判断し、一方で患者全体にとって利益となるナレッジの構築が可能になる。医療におけるコストおよび運用面での効率化、医師のワークフローの向上にもつながるとしている。 同協業の立ち上げメンバーには、IBMが昨年買収した医療向け画

電子カルテと治療計画のデータから、がん患者の治療後生存期間を予測する――。機械学習（machine learning）の手法を使って、そんなことが可能になる日が遠からずやってきそうだ。 その最前線に立つ領域の1つが、がんの放射線治療。数理モデルを駆使する治療法である放射線治療と、機械学習の親和性は高い。両者を融合する取り組みが今、始まろうとしている。 東京大学 医学部附属病院 放射線科の馬込大貴氏は、医学物理士/診療放射線技師の立場からそうした研究を精力的に進めている。同氏は2016年2月10日に東京都内で開催された「第38回がんプロ合同セミナー ～医療ビッグデータの将来像～」（主催：東京大学）に登壇。「機械学習・パターン認識技術に基づく予後予測研究」と題し、放射線治療後の患者の生存期間を、機械学習のアプローチで予測する試みなどを紹介した。