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2016年12月15日のブックマーク (6件)

  • 株式会社リクルート

    Services まだ出会ったことのない情報を、 より早く、より近くに届けるために 株式会社リクルートは人と情報をつなぐ メディア&ソリューションカンパニーです。 サービスを見る

    株式会社リクルート
    konjack
    konjack 2016/12/15
  • 人工知能が「悪魔に変わった時」に彼らは地球と人類に何をするのか、あるいは何もしないのか - In Deep

    ブログ記事の引用・転載はすべて自由です。その際、ページのリンクを示していただけると嬉しいです。以下でキーワード記事検索ができます。 科学系メディア「ニューサイエンティスト」の記事より ・New Scientist 少し前の記事、 ・イギリス政府機関の推計資料 : これからの地球は「億単位」の人命の消滅と共に、文明に対しての多くの脅威を経験していく 2016/05/02 では、科学者を中心とした財団とイギリス政府が作成した報告書にある「人類を大きな危険に導く、予測し得る12の大惨事」のことなどについて書きました。 その予測し得る12の大惨事とは、 ・超巨大火山の噴火 ・巨大小惑星や彗星の地球への衝突 ・人為的な天候制御 ・パンデミック ・核戦争 ・テロ攻撃の拡大 ・太陽フレアや核戦争による電気インフラの崩壊 ・サイバー戦争 ・経済のメルトダウン ・壊滅的な地震 ・人造生物とナノテクノロジー

  • 人工知能の脅威論を語る前に考えておくべきこと〜ドミニク・チェン | ライフハッカー・ジャパン

    社会生活になかに浸透しつつある最先端の情報技術「ビッグデータ」「人工知能」の今を、起業家で情報学研究者のドミニク・チェンさんに、わかりやすくナビゲートしてもらう連載。 今回は、社会生活でさまざまな恩恵を受けている「ビッグデータ」「人工知能」を語るなかで取り沙汰されている、人間の知能を超えてしまう脅威論の真相について聞いてみました。 ドミニク・チェン/起業家・情報学研究者 1981年、東京都出身(フランス国籍)。カリフォルニア大学ロサンゼルス校(UCLA)卒業、東京大学大学院学際情報学博士号取得。メディアアートのキュレーター・リサーチャーとして活動した後、NPO法人コモンスフィア理事として新しい著作権の仕組みの普及に努める。また、株式会社ディヴィデュアルの共同創業者として「いきるためのメディア」をモットーにアプリやウェブサービスの開発・運営なども行っている。2015年度NHK「NEWS W

    人工知能の脅威論を語る前に考えておくべきこと〜ドミニク・チェン | ライフハッカー・ジャパン
  • NHK出版が『シンギュラリティは近い』を発刊

    NHK出版は26日、人工知能が人間の知能を超えた後の世界を予測した世界的名著『ポスト・ヒューマン誕生』(2007年/レイ・カーツワイル著)をコンパクトに再編集した『シンギュラリティは近い[エッセンス版]』を刊行した。価格は、税込1620円。 シンギュラリティとは「人工知能が人間の知能を追い越し、以前とは全く異なる世界が到来すること。技術的特異点」。 書のもとになった親『ポスト・ヒューマン誕生~コンピュータが人類の知性を超えるとき』(2007年NHK出版刊)は600ページを超える大著。 今回刊行した『シンギュラリティは近い[エッセンス版]人類が生命を超越するとき』は、親から最重要部分を抽出して再編集し、編集部の「あとがき」を新たに付け加えたもの(全256ページ)。 <レイ・カーツワイル Ray Kurzweil> 1948年ニューヨーク生まれ。発明家、思想家、フューチャリスト。人工知能

    NHK出版が『シンギュラリティは近い』を発刊
    konjack
    konjack 2016/12/15
  • 清水 亮(しみず・りょう) - WirelessWire News(ワイヤレスワイヤーニュース)

    清水 亮(しみず・りょう) 新潟県長岡市生まれ。1990年代よりプログラマーとしてゲーム業界、モバイル業界などで数社の立ち上げに関わる。現在も現役のプログラマーとして日夜AI開発に情熱を捧げている。

  • 【第四回】今、最も熱いディープラーニングを体験してみよう

    1.ディープラーニングが今熱い! ディープラーニングとは? ディープラーニングとは機械学習の一種で、ニューラルネットを何層も重ねたものを用いてクラス分類や回帰を行うための手法です。私たちが人を識別する時の脳におけるパターン認識と酷似しています。人を認識する際、人間は視覚や聴覚などを総動員して人を識別します。つまり複数の入力値(視覚や聴覚)を元に、階層的に人の全体像(身長や体格)を見て細部(目つきや声)を認識し、細部を見てはまた全体を認識しなおすというような、階層的で深いパターン認識のアプローチを採用している点が、従来の直列的解析手法と極めて異なるといえるでしょう。 これにはビックデータの3V(Volume:量, Velocity:速度, Variety:種類)も大きく関係があると言えるでしょう。つまりセンサーデータの多様化やストレージの廉価化が、小規模単一データにおける旧来型の直接的な解析

    【第四回】今、最も熱いディープラーニングを体験してみよう