福岡大学はコンピューターが時刻合わせに使う「公開NTPサービス」を廃止する。草分けとして26年間にわたり世界に向けて無償公開してきた。だがインターネットを介して世界中から時刻合わせのアクセスが殺到し、学内ネットワークがインターネットにアクセスできないトラブルに4回見舞われた。同サービスを利用する設定の機器も多く、海外技術者とも協力して廃止を目指す。 福岡大学は「近い将来」（福岡大学のWebサイト）、公開NTP（ネットワーク・タイム・プロトコル）サービスを取りやめる。パソコンやサーバー、ネットワーク機器からの問い合わせに、「正確な時刻」を無料で返すサービスだ。 あらゆるコンピューターがネットでつながる時代、公開NTPサービスの重要性は高まるばかりだ。コンピューター間でデータを処理した時刻がずれれば全体として正常な運用をしにくくなるからだ。 実は福岡大は今から26年前の1993年10月に日本で

回答 (5件中の1件目) ディープラーニングは昔ニューラルネット（神経回路網）と言われていました。 モデルとなった神経回路網において、神経の結合、処理状態がわかれば考えていることがわかるのか？と言われればそれは無理ですね。これはブラックボックスです。 じゃ、考えていることがわかるようなニューラルネットは作れるかと問われれば、できないと断言はできない。 ちなみに三十年くらい前のAIの主要トピックスは。 エキスパートシステム　これは専門家の知識を記述するもので内容はわかります。 ファジーシステム　どこ行ったんでしょうね？ ニューラルネット でした。

言葉で伝えた動きがアニメーションになったら動画制作はがぜん楽になるだろう。将来的にはAIがこれを実現してくれるかもしれない。 文章をアニメーションに変換する技術の第一歩として、このほどカーネギーメロン大学（CMU）の研究チームが、シンプルな文章で棒人間を動かすことに成功したようだ。 研究を積み重ねることで、脚本からアニメ映画ができる…というような複雑な変換も可能になるかもしれない。・注釈と動きの関連を学習研究チームは、動きを表す文章を単純なアニメーションに変換できるコンピューターモデルを開発した。 Joint Language-to-Pose（JL2P）というニューラルアーキテクチャを使用。JL2Pでは、言葉と動きを一緒に埋め込み、その関連を学習させられる。 たとえば、「人が走りながら障害物を飛び越える」という文章では、「走りながら」といった動きの速度を表す言葉が入っていたり、「障害物を」

一日でもいいから自宅に帰りたい。ふるさとをもう一度訪れたい－。終末期のがん患者の願いをかなえるため、兵庫県芦屋市朝日ケ丘町の市立芦屋病院の緩和ケア病棟で、仮想現実（ＶＲ）の装置が活用されている。患者は病室にいながら外出を疑似体験でき、気分の落ち込みが改善するなどの効果が表れているという。２０１７年度から大阪大大学院薬学研究科と共同で取り組み、５月末にはドイツで開かれたヨーロッパ緩和ケア学会で発表した。（中島摩子） 【写真】段差が巨大化、立ちくらみ…　認知症の世界、ＶＲで体験 中皮腫を患い、緩和ケア病棟で過ごす同県尼崎市の男性（６６）は５月末～６月初旬、ベッド上でＶＲヘッドセットを装着した。「自宅を見たい」という男性の願いを受け、妻（５９）と三女（２６）が、３６０度カメラで撮影したリビングや寝室、ヤマモモやモクレンが育つ庭、愛車などの映像が流れた。 妻と三女は「本人目線で、歩いているように撮

人工知能（ＡＩ）技術を社会に実装するにはデータ収集と技術投資の好循環を起こす必要がある。データと現場力がともに増加していく仕組み「サイバーフィジカルシステム」の構築が不可欠だ。まずはロボットやセンサーなどを配置しやすい工場、介護施設などの限られた空間から導入が進むと期待される。これを社会に広げるには社会制度との連結がカギになる。データの取得を前提とした制度設計が求められる。（文＝小寺貴之） 好循環起こす　データ収集・再学習を効率化 ＡＩにとってデータは燃料に例えられる。データが増えるとＡＩの精度が上がり、サービスが向上してユーザーが増える。ユーザーが増えるとより多彩なデータが集まり、ＡＩはさらに多様な仕事ができるようになる。この好循環が回り出すと、後発組はなかなか追いつけない。巨大ＩＴ企業はサービスで稼いだ利益をＡＩ技術の開発や計算資源の整備に投じてきた。だが好循環を実現したのはウェブサー

2018年にかけて実施されていた、東京大学松尾研究室が監修するエンジニア向け無償教育プログラム「DL4US」の、演習パートのコンテンツが無償公開された。 関連記事：松尾研監修のディープラーニング無償オンラインプログラム「DL4US」が募集を開始 「DL4US」とは？Deep Learningエンジニア育成講座「DL4US」の演習コンテンツを無償公開しました。実装に重きを置いてエンジニア向けに松尾研で作成したもので、画像認識や翻訳モデルから始まり、生成モデルや強化学習まで扱う実践的な内容になっています。ご興味ある方はぜひ。https://t.co/jLWlrk9UdK — 松尾 豊 (@ymatsuo) 2019年5月15日 DL4USは高度なディープラーニング技術者を育成することを目的とした、アプリケーション指向の無償オンライン教育プログラムだ。 東京大学ディープラーニング基礎講座、応用講

原文記事: [阿尔法狗再下一城 | 蛋白结构预测AlphaFold大胜传统人类模型] (2018/12/03公開) 「研究したいタンパク質があるのだが、その構造と機能がわからない」 — これは分子細胞生物学の研究者が日々直面する最大の難題の一つである*a。アミノ酸配列測定技術が発展する中で、多くのタンパク質の配列がハイスループット*1に解析されているが、この配列決定の段階から実際に3次元構造を決定するまでの間には、未だに大きな距離がある。 生物の基本単位が細胞だとして、細胞の基本的な機能単位こそが、複雑多岐なタンパク質の1つ1つである。そしてまさにタンパク質の機能の本質を決定しているのが、タンパク質の構造である。タンパク質の機能を研究したり、それをターゲットとする薬剤を開発したいというとき、タンパク質の構造はとても重要な要素の一つになる。だからこそ、生物学には、構造生物学という学問領域まで

「ネットを使うほど、人は極端になる」は本当か 「現代社会で進む分断の大きな原因は、インターネットやSNSである」というクリシェがある。しかし、そうした直感に真っ向から反する「ネットは社会を分断しない」という研究結果が話題だ1。 慶應義塾大学の田中辰雄氏らの実証研究によると、FacebookやTwitterなどのソーシャルメディア利用は、ユーザの「意見の極端化」に影響を与えていないという。一方で田中氏らは、「テレビニュースの視聴者は極端な意見を持つようになる」とも指摘しており、興味深い。 この研究では、それだけでなく、ネットユーザが自分と意見の異なるユーザも少なからずフォローする傾向にあることが分かった。具体的には、フォローしている人の3割以上は、自分と反対の主張をしている人で占められているとのことである。実は、このような研究結果は、海外の実証研究でも示されている2。 つまり、従来から言われ

人工知能で「ヒット曲」難しい理由　”良い音楽”は科学できるのか：これからのAIの話をしよう（音楽編）（1/5 ページ） 10月9日に、芸能人が“一流の音”を見極めるバラエティー番組「芸能人格付けチェック ミュージック 秋の3時間スペシャル」（テレビ朝日系）が放送されました。 目隠しをした状態で、バイオリンや声楽、和太鼓といった音色を2パターン聴き、どちらがアマチュアの演奏で、どちらがプロの演奏かを聴き分けるというものです。アーティストを含め、一流と呼ばれる芸能人の方々が自信満々のドヤ顔でプロとアマチュアの音を聴き間違えている姿を見ると、「芸能人だって人間だもの」と安心できました。 芸能人でも、アマチュアとプロの演奏の違いを聴き分けられないことが分かりました。それでは、これが人工知能が作った音楽と、人間が作った音楽の違いだった場合、私たちはこれを聴き分けられるのでしょうか。 2018年現在、

東京大学大学院人文社会系研究科の李琦助教と横沢一彦教授らは、人間が数十以上のものの数を数える際に、小分けにして表示すると数を早く数えられることを発見した。全体の数を推定する際も小分け表示では推定精度が高くなる。災害などの緊急時に、素早く数を把握する必要がある場面で有効になる。 実験では画面の丸の数を数えさせた。例えば４１個の丸をそのまま表示する場合と、丸の配置は同じまま十字の分割線を引いた４分割表示、さらに分割線を重ねた１６分割表示の場合を比較する。 丸が４１個の場合は分割なしで約１９秒かかっていたが、４分割で約１６秒、１６分割で約１２秒に短縮した。全体を見て数を推定する誤差も分割数が増えると小さくなった。早く効率的に数を把握する工夫として有効になる。

「学習機会がない」「社内にノウハウがたまらない」──。あるIT職場で実施した社員の満足度調査に寄せられた、若手からの辛辣なコメントである。 企業が実施する従業員満足度調査で、この2つを会社に対する不満として挙げる人は少なくない。IT職場も例外ではなく、名だたる大企業でもこんなネガティブな意見を頻繁に見かけるという。 「誰もが知っている有名企業のIT職場には、先人の知恵や洗練された業務プロセスが確立されていて、しかも大きな仕事や新しいチャレンジができる」。そう意気込んで入社してきた若手が目の当たりにする現実の景色は、想像とは全く違うものだった。例えば、こんなふうに。 属人化したノウハウや勘で業務を回している 誰に何を聞いたらいいのか分からない 毎回、自分でゼロから考えて走るしかない 最後に求められるのは気合と根性 入社前に抱いていたIT職場のイメージとの大きなギャップに、新人や中途入社の社員

なんかこのブログに記事書くの、ほんと久々だなと思うんですが。 最近ずっと思ってたことがあったので、つい勢いで書きなぐってしまいました。若干炎上商法かもしれませんが、まぁたまには？いいや。 長文ですがお付き合いください。特に、ソフトウェア工学の研究している皆さん。 昨日、とあるソフトウェア工学のシンポジウムにて、機械学習モデルをWebサービスにデプロイするためのハンズオン、という企画がありました。 僕が運営委員やってるMLSEとの共同企画で、僕は発案者の１人ですが、当日は1人の参加者として中に混じっていました。 4人グループに分かれての作業だったんですけども、僕以外の3人は、いずれもソフトウェア工学の研究をしている修士の学生さんでした。 で、ハンズオンも後半になって「Dockerの使い方」の演習になったのですが、その3人ともDockerに触ったことがなさそうな雰囲気でした。いちいち確認したわ

「人工知能は、いつ主観的世界を持ち始めるのか？」――ゲームAIの制作を通じて人工知能を成り立たせるための条件を哲学的に考察し、『人工知能のための哲学塾』『人工知能のための哲学塾　東洋哲学篇』などの著作で注目を集める三宅陽一郎氏が、「人間の条件」をめぐる新たな哲学の可能性を探る。 人工知能に必要な哲学 僕はもう17年ほど人工知能を作っています。私の作っている人工知能は、おそらく皆さんが一度は遊んだことのあるデジタルゲーム（TVゲーム）の人工知能です。敵キャラクターやゲーム全体を進行するシステムの中に組み込まれています。 人工知能について話すのですから、まず人工知能について定義をしないといけないわけですが、驚くべきことに人工知能について決まった定義はないのです。つまるところ「知能とは何か？」という問いに答えられる人はいないのですから、人工知能の定義は研究者や開発者それぞれにあって、かつ、それら

セキュリティ企業のESETは、キーボード入力されたパスワードの情報を、各キーに残る体温から推測する攻撃手法「Thermanator」を紹介した。 この攻撃方法は、カリフォルニア大学アーバイン校（UCI）が可能性を実証して論文で示したもの。入力を終えてからも、キーボードに残された熱で入力内容を推測するヒントが得られるという。 PC用のキーボードだけでなく、指で触れて操作するデバイスは、触れた位置が後から読み取られてしまう。パスワード以外にも、短い入力内容なら、どのような情報でも推測可能である。 研究チームは、一般的に使われる4種類のPC用キーボードを用意し、30人の被験者に10種類のパスワードを入力してもらった。そして、熱探知カメラで入力後のキーボードをとらえて各キーの温度を計測。その温度データを別の被験者8人に見せたところ、かなり高い確率で押されたキーを当てたそうだ。

日本周辺だけが網掛けになっている地図。そして「NO FORECAST（予報なし）」の文字。実はこれ、日本の研究機関が発表している雨の予測です。何か機密が隠されているのか？それともハッカーによるものか？取材を進めると、気象の予報技術が急速に進む一方で、昔からの規制が残っているため、その成果が一般に共有されにくいという皮肉な現実が見えてきました。（社会部記者・災害担当 島川英介） さきほどの画面は、理化学研究所計算科学研究センターの研究グループが運営する「理研天気予報研究」のホームページです。 現在、「世界の降水予報」と「関西の降水予報」の２つが一般に公開されています。 このうち「世界の降水予報」は、複数の人工衛星のデータから、世界全体で降っている雨の強さを確認。そのデータをもとに１２時間先までの世界の雨雲の動きを予測します。 一方、「関西の降水予報」は、予測が困難で、突如激しく降り始める局地

ＩＴ分野などで急速な技術革新が進む中、政府は新たな科学技術戦略の素案を取りまとめ、ＩＴ関連の人材を２０２５年まで毎年、数十万人規模で育成することや有力大学に占める４０歳未満の教員の割合を３割以上に増やすことを目標に掲げています。 また、若手研究者に重点的に研究費を配分するとともに、大学の給与体系を成果主義に改め、東京大学など１６の有力大学に占める４０歳未満の教員の割合を２０２３年度までに３割以上に増やすことを目指すとしています。 このほか、２０２５年までに、ほぼすべての農業者が気象や消費動向などの情報を利用できるようデータベースの構築を進めることや、２０２５年を目途に高速道路での自動運転を実現することも盛り込みました。 政府はこの戦略を今月中旬に閣議決定し、ことしの「骨太の方針」に反映させることにしています。

ハーバード・ビジネス・スクールのクレイトン・M・クリステンセン教授が書いた『ジョブ理論』（現訳は『Competing Against Luck』。日本語訳は2017年に刊行）には、私のような“ひよっこデータサイエンティスト”が仕事をする上で忘れてはならない教訓が記されています。 データは、顧客が「なぜ」ある選択をするのかについては、何も教えてくれない 教授は自身の身長や家族構成などのデモグラフィックを例に挙げ、「今朝、ニューヨーク・タイムズを買うという行動を私に選択させたのは、こうした特徴のせいではない」として、相関関係と因果関係を取り違えてはならないと強く訴えます。 この話を思い出すたびに、「手元にあるデータが世界の全て」だと思い込んで分析するとロクな結果にならないと、身につまされる思いでいっぱいになります。 苦労してたどり着いたダンジョンの奥にある宝箱には、絶対に強い武器や防具が入って

過去の津波被害を記録した全国各地の石碑や寺社の情報をまとめたデータベース（ＤＢ）が、ネット上で公開されている。東日本大震災後、被災地の文化財補修や郷土芸能の復興支援にあたる国立民族学博物館（大阪府吹田市）がつくった。新たな情報があれば一般の人も書き加えることができるのが特徴で、全国的に珍しい取り組みという。 【写真】大阪市の「大地震両川口津浪記石碑」の紹介画面（一部）＝国立民族学博物館のウェブサイトから 「怒濤（どとう）天空ヲ摩シ摧（くだ）ケテ地上ヲ濯（あら）フ」。太平洋に面した青森県階上（はしかみ）町に立つ記念碑は、昭和三陸地震（１９３３年）の津波襲来の様子をこう伝える。碑の正面には「地震海鳴りほら津浪（つなみ）」と、すぐの避難を訴える警句も刻まれている。 １１月６日に公開されたＤＢには、３日時点で計２９２件（１１道府県）を登録。江戸期の安政地震や昭和の南海地震、平成の北海道南西沖地震、