AIツールがパンデミックで「役立たず」に終わった理由
今回のパンデミックでは、現場の医師を支援することを目指したAIツールが数多く作られた。しかし、役に立つツールがどれ一つとしてなかっただけでなく、中には誤診やリスクの過小評価によって有害になり得るツールすらあった。 by Will Douglas Heaven2021.08.04 1081 34 27 2020年3月、当時まだ情報の乏しかった新型コロナウイルス感染症（COVID-19）が欧州を襲い、多くの病院が医療崩壊に陥った。「医師たちは患者をどう治療すればいいか、見当もつきませんでした」と、オランダのマーストリヒト大学で予測ツールを研究する疫学者のローレ・ワイナンツ助教授は言う。 しかし、その4カ月前からパンデミックと戦ってきた中国のデータはあった。このデータをもとに機械学習アルゴリズムの訓練をすれば、医師たちが目の前の症例を理解し、医学的判断を下し、命を救うのに役立つかもしれない。「人
新型コロナ、免疫が持続しない可能性も＝「風邪」にヒント
パンデミックの収束に関する多くの議論では、新型コロナウイルス感染症にかかって獲得する免疫がある程度長く持続することを前提としている。しかし、一般的な風邪の症状を引き起こす別のいくつかのコロナウイルスについての研究で、免疫が持続する期間はさほど長くないことが分かった。 by Antonio Regalado2020.05.05 1731 316 368 15 2016年秋から2018年にかけて、マンハッタンにあるコロンビア大学の研究者は、191人の子ども、教師、救急隊員を対象に、鼻腔を拭った綿棒を収集し、くしゃみや喉の痛みがあったらそのことを記録してほしいと依頼した。一般的な呼吸器系ウイルスとそのウイルスが引き起こす症状、回復した人のそれぞれのウイルスに対する免疫の持続期間を把握することが目的だった。 研究対象のウイルスには、HCoV-HKU1、HCoV-NL63、HCoV-OC43、および
MIT Tech Review: ハーバード大、600万件超の判例DBを無償公開
5年間に及ぶ作業の末、米国の判例およそ650万件弱が、オンラインで無料で閲覧できるようになった。 ハーバード・ロー・スクール図書館の「図書館イノベーション研究室（Library Innovation Lab）」は 「判例法アクセス・プロジェクト（Caselaw Access Project）」を完了させた。このプロジェクトは、1600年代から2018年夏までに公表された州と連邦の全訴訟事例（4000万ページ超）をスキャンし、デジタル化する取り組みだ。 判例をデジタル化する理由は何だろうか。法律業務用の人工知能（AI）を開発する際に立ちはだかる最大の障壁の1つに、データの入手が困難なことが挙げられる。法律業務用AIを開発する企業は、ソフトウェアを訓練するために、独自のデータベースを構築する必要があった。データベース構築にあたっては、情報を公開しているあらゆるWebサイトをかき集めたり、非公開
「初期パスワード」禁止 カリフォルニア州で初の IoTセキュリティ法が成立
California wants to stop hackers from taking control of smart gadgets 「初期パスワード」禁止 カリフォルニア州で初の IoTセキュリティ法が成立 米カリフォルニア州で、Web接続機器のセキュリティ強化を図る法案が成立した。メーカーに対して共通の初期パスワードの設定を禁じ、機器ごとに異なるパスワードを設定するか、利用者による変更を義務付ける。IoT（モノのインターネット）セキュリティへの取り組みが広がることが期待される。 by Martin Giles2018.10.01 302 266 137 0 カリフォルニア州は気候変動から消費者のプライバシーまで、こと政策形成に関して先駆者であり続けてきた。そして今回、また別の分野で先導しようとしている。オンライン・ガジェットを保護するサイバー・セキュリティである。 カリフォルニア
グーグル・ディープマインド、大量データ不要の深層学習システムを開発
アルゴリズムの学習には通常何千ものサンプルが必要とされる。グーグル・ディープマインドの研究者はその手間の回避方法を見つけた。 by Will Knight2016.11.04 1468 830 111 0 人間は一、二度見ればそれが何かを認識できる。しかし、コンピュータービジョンや音声認識のアルゴリズムは、画像や言葉の習熟に何千ものサンプルが必要だ。 グーグル・ディープマインドの研究者がこの手間を回避する方法を発見した。研究者は深層学習アルゴリズムを巧妙に微調整することで、画像内の物体等をひとつのサンプルだけで認識（分類）する「ワンショット学習」を可能にした。研究チームはタグ付き画像や筆跡、言語を収録した大型データベースで、新方式を実証した。 高精度のアルゴリズムの認識力は信頼できるが、アルゴリズムの構築には多くのデータが必要で、時間もお金もかかる。たとえば、無人自動車が、確実に道路上の個
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