AIの一生を擬人化するとこうなる - bohemia日記
こんにちは。ぼへみあです。 巷では、AIに話せば色々してくれる、AIがデータを分析して売り上げを伸ばしてくれる、AIが仕事を奪う、AIが運転してくれるなど、AIを擬人化しすぎていると感じています。擬人化のおかげで人はAIに親しみを持ち「気軽に導入してみるか」というポジティブな面もありますが、擬人化しすぎて誤解している部分がかなり多いかと思います。 そこで、AIをエンジニアが生み出して運用するまでの過程を、徹底的に擬人化したらどうなるのかを書いてみました。 機械学習では学習モデルをエンジニア生み出し学習させることから、親=エンジニア、子=AI、という想定です。 本当に子供が必要なのか？ まずはAIにする子供を作ります、と言いたいところですが、本当に子供が必要なのかよく考えます。 後述しますが、子供を作るととても大変です。育てるのも時間とお金がたくさんかかります。親もハイスペックでないと賢く育
渋谷の牛タン屋で横にいたカップルとAI開発における演繹と帰納について｜知的財産・IT・人工知能・ベンチャービジネスの法律相談なら【STORIA法律事務所】
ある日のお昼時、渋谷の牛タン屋さんで、メニュー写真よりずいぶん小さい牛タンを食べていたところ、横にいた若い男女の会話が聞くともなく聞こえてきた。 「ねえ、どんな芸能人が好きなの？」 と女性。 言葉遣いや雰囲気からして同じ会社の同僚同士のようだ。 特に興味を引かれるやりとりではなかったので、私は景表法違反のことなどを考えながら牛タンを食べていた。 男女はその後もとりとめのない話を続けている。 最近見たドラマの話や、メルカリで買った洋服が気に入ったことなどなど。 ふと思い出したように女性が 「私さ、友達からよく言われることがあって。」 「どんなこと？」 「自分がこれまで好きになった芸能人って、自分では分からないんだけど、友達からは『・・ちゃんの好きな芸能人って、みんな唇が肉厚だよね』って言われるんだよね～。で、たしかにそう言われて考えてみると、確かにそうだなって思って。」 「ふうん、そうなんだ
データ分析は「強者の武器」、駆け出しのうちはデータが貯まるまでの間に他にやるべきことがある - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pixabay) こんな面白い記事が出回っているのを先日見かけたのですが。 この6年弱のデータ分析業界での個人的な経験や業界内で見聞してきた知見の範囲で言うと、そもそも「データ分析は『強者の武器』であって小さな組織が使っても強い武器にはならない」というのがあると思っています。言い換えると「スタートアップと呼ばれているうちはデータ分析以外のところに注力すべき」ということかと。ということで、その辺の話をざっくり書いてみようかと思います。 データ分析の効果は「掛け算」なので、元手が多くないと意味がない これまで色々な場で色々なデータ分析の専門家によって言い古されてきた言葉*1とされるのが「データ分析の効果は『掛け算』」だということ。 つまり、データ分析の効果というのは一般には「売上プラス1億円」とかではなく「売上1%アップ」という感じになりやすい、ということです。すると当然な
ゆるい世界の旅を終えて、30歳になりました | 上杉周作
2017年2月から2018年1月のあいだ、30歳になる3日前まで、シリコンバレーでエンジニアとして働いていた会社を辞め、ゆるく世界を放浪していました。 マチュピチュにて仕事中。 ゆるくというのは、11ヶ月間のうち実際に旅をしていたのは7ヶ月だけで、残りの4ヶ月は諸事情により日本とアメリカにいたから。また世界を「一周」したわけではなく、アメリカと世界各地、日本と世界各地を往復する形をとりました。日本の国内旅行も少しだけしましたよ。 というわけで今回は、「世界を旅していた」と言うとよく聞かれる質問と答えを書きたいと思います。 何ヶ国/何都市を訪れたのか? 35ヶ国75都市です。訪れた順に挙げます。 🇧🇷 ブラジル: リオデジャネイロ / サンパウロ 🇧🇴 ボリビア: ラパス / ウユニ 🇵🇪 ペルー: クスコ / マチュピチュ / リマ 🇨🇱 チリ: サンティアゴ / プエルト
コールセンターを手伝う人工知能（仕事を奪うのは未だ未だ先のようです）：成迫剛志の『ICT幸福論』：オルタナティブ・ブログ
某所で某社のコールセンター業務の人工知能の活用事例について話を伺う機会があった。 人工知能に奪われる職業の上位にランクインしているコールセンター業務であるが、詳細を聴いたことがなかったし、詳細の資料をネット上でも見かけたことがなかったので非常に参考となった。 ただ、資料が共有されなかったので、僕の記憶を元に書き出したメモを共有したい。 てっきり、既存のコールセンターシステムを人工知能に置き換えているのか？ と思っていたのですが、全く違いました。 既存システムはそのままに、人工知能の端末を追加して、コールセンターオペレーター1人につき２台の端末を使っているとのこと。更にこの２台の端末及びシステムは連動していないそうです。 今まではどうしていたのかと言うと、洗練されたコールセンターシステムが導入されているとは言え、マニュアルは紙で、それぞれのオペレーターさんの机の上にバインダーが並べられていた
あなたの会社は本当に機械学習を導入すべきなのか？ - bohemia日記
こんにちは。ぼへみあです。 こんな記事を読みました。 japan.zdnet.com よくあることだと思いますが、上から降ってきた機械学習プロジェクトは99%失敗し、導入したとしても技術的負債という形でエンジニアを苦しめることになるので、やらないほうがいいと思います。 僕は普段から、ディープラーニング面白しれー、機械学習サイコーと世に広めてしまっているのですが、 こちらの講演を聞き、機械学習をシステムに組み込んで運用する際に、普通のシステム以上に技術的負債が発生しやすく、どの企業でも気軽に導入を進めるべきでないと思いましたので、今の考えをまとめてみました。 ディープラーニング、実サービスへの導入の実際 〜niconicoにおけるレコメンド、コメント解析、画像解析〜 | Peatix 機械学習は技術的負債の高利子クレジットカード 近年高い成果を上げ、ブームになっている機械学習を導入したいと考
AIの得意分野は「人探し」
2017年、急速に増加するAI（人工知能）を取り込んだ業務パッケージやSaaSが、実現しようとしている機能は二つある。一つは、AIを利用しないと実現できない機能の提供、もう一つがこれまでの業務パッケージやSaaSが持つ機能をAIで改善しようというものだ。 AIがないと実現できない代表的な機能が、業務パッケージやSaaSに蓄積したデータを活用した「人を探す」の機能だ。日立ソリューションズの人事パッケージ「リシテア/AI分析」の「組織ストレス予測サービス」や、米ワークデイのERP（統合基幹業務システム）の機能「Retention Risk」、ワークスアプリケーションズのERP「HUE」のタレントサーチ機能などが該当する。
ガートナー プレス・リリース
ガートナーのエキスパートから提供する、確かな知見、戦略的アドバイス、実践的ツールにより、ミッション・クリティカルなビジネス課題の解決を支援します。
AI研究者が問う ロボットは文章を読めない では子どもたちは「読めて」いるのか？（湯浅誠） - エキスパート - Yahoo!ニュース
「ロボットは東大に入れるか」プロジェクトでぶつかった「ある疑問」国立情報学研究所（NII）の社会共有知研究センター。 「ロボットは東大に入れるか（東ロボ）」プロジェクトで知られる人工知能（AI）の研究チームが、子どもたちの読解力テストに着手した。 なぜ、AI研究者が「読解力」に関心をもつのか。 そこには、AIの限界を探る研究の過程でぶつかった、ある疑問が関係している。 センター長の数学者・新井紀子さんに話を聞いた。 今日（11月14日）の「東ロボ 2016成果報告会」で冒頭あいさつする新井紀子教授。東ロボプロジェクトは2011年にスタートしたAIは国語が苦手――なぜ、AI研究者が「読解力」に関心を？ 東ロボは、問題を解き、正解も出すが、読んで理解しているわけではない。 現段階のAIにとって、文章の意味を理解することは、不可能に近い。 そうすると、特に難しいのが国語と英語だ。 国語では、20
ついに明かされる「りんな」の“脳内” マイクロソフト、「女子高生AI」の自然言語処理アルゴリズムを公開
日本マイクロソフトは都内で開いた開発者向けイベント「de:code 2016」で、同社が独自に開発する“女子高生AI”「りんな」の自然言語処理アルゴリズムの詳細を語った。りんなのアルゴリズムのキモは「ランク付け」だという。自然な“女子高生らしさ”を生み出している秘密とは？ りんなは2015年7月にLINEアカウントとして登場し、同年12月にはTwitterアカウントも開設。「マジで？！やば！」など“日本の女子高生”をイメージした受け答えができるのが特徴で、現在LINEとTwitterを合わせて340万人以上のユーザーと会話しているという。 Microsoftが開発しているAIとして「Cortana」がよく引き合いに出されるが、Cortanaのコンセプトが「Productivity」（生産性向上）であるのに対し、りんなのコンセプトは「Emotional」（感情的）。例えば、「明日晴れるかなぁ
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ビッグデータを盲信する時代に終止符を
AI搭載「ハロ」'18年発売。ガンダムの話ができ、BTスピーカーにも