松尾豊氏が語った「ディープラーニングは、インターネットに匹敵する数十年に1度の技術」である理由
2018年12月12日〜14日、東京ビックサイトにて「SEMICON Japan 2018」が開催されました。SEMICONは、世界を代表するエレクトロニクス製造サプライチェーンの国際展示会。およそ750社による最先端技術の展示に加え、国内外のリーディング企業や、研究機関のトップエグゼクティブ、技術エキスパートなどによるさまざまな講演が、3日間に渡るイベントを盛り上げました。本記事では、東京大学大学院 工学系研究科 特任准教授の松尾豊氏による「人工知能は人間を超えるか -- ディープラーニングの先にあるもの」の模様をお送りします。 コントロールできていれば、王様を突撃させてもいい？ 松尾豊氏：よろしくお願いします。25分ということですので、手短に話していきたいと思います。みなさんもご存知の通り、DeepMindが開発した囲碁のAI「AlphaGo」がプロ棋士を破ったというニュースがありまし
バッハの才能すら模倣！人工知能はあらゆる職業を脅かす
ＤＯＬ特別レポート 内外の政治や経済、産業、社会問題に及ぶ幅広いテーマを斬新な視点で分析する、取材レポートおよび識者・専門家による特別寄稿。 バックナンバー一覧 2016年は、人工知能（AI）が金字塔を打ち建てた年として科学史の教科書に大きく記載されるに違いない。人間の知性から生まれたAIが、生みの親を凌駕し、生みの親を支配しようとする物語は多くのSF作家によって紡がれてきた。だが、それはもう遠い未来の話ではないのかもしれない。AIが人間の知性を越えたとき、どのような世界が出現するのだろうか。 人工知能が人間を超える 「シンギュラリティ」はいつ起こる？ 今年3月、“天才”デミス・ハサビス率いるディープマインド社が開発した人工知能「アルファ碁」に、韓国籍の棋士イ・セドル九段が敗退した“事件”が起きた。「アルファ碁」の勝利は、AIが人類の知性を超越する瞬間＝“シンギュラリティ”の到来を強く予期
AIアプリ『mathpix』は微分積分・極限値とグラフを手書きから自動計算する | Ledge.ai
おはようございます、イイノです。 ディープラーニング技術を用いた画像認識や文字認識の話題って、毎日のように出てきますよね。いろいろな分野での応用が期待されていますし、既に実用化された事例も多い。 実例を調べていると、予想もしなかった分野・用途で使われていて、驚くことがあります。 この記事ではディープラーニングを数学の文字認識に応用した例を紹介してみます。 世界初の数学用文字認識ツール？？ mathpixは「数式をスマホで撮影すると答えを返してくれる」というアプリ。それだけ聞くとシンプルに思える仕様なんですが、他にも多くの機能があり 撮影した数式のグラフ解き方関連する微分値や積分値、極限値なども撮影しただけで同時に出力されちゃう。という、たまらない人にはたまらないアプリなんです。数学が苦手な人だけでなく、数式をよく使うって人にも嬉しい機能が詰まっていると言えそう。特に「微分値や積分値、極限値
アマゾン、ディープラーニングライブラリ「DSSTNE」をオープンソース化
Amazonが、自社のディープラーニングソフトウェアをオープンソース化した。GitHubに公開されたこの「Deep Scalable Sparse Tensor Network Engine（DSSTNE）」ライブラリは、「Apache 2.0」ライセンスの下で利用可能になっている。 Amazonは同ライブラリのFAQページで、DSSTNE（発音は「Destiny」と同じ）は、Amazonの多数の顧客のショッピングを支援するものだとした。「われわれは、顧客が膨大な製品カタログの中から、ふさわしい製品を見つけ出すのを手助けする」と同社は説明している。「ふさわしいおすすめ製品を提示するのに、ニューラルネットワークは不可欠だ」（Amazon） Amazonは、DSSTNEをオープンソースのソフトウェアとして公開したと述べた。「ディープラーニングの可能性を、言語の理解やオブジェクトの認識などの領域
ディープラーニング対応の機械学習ライブラリ「TensorFlow」、分散コンピューティングでスケールアウト可能に。ニューラルネットワークの内容を可視化するツールも公開
ディープラーニング対応の機械学習ライブラリ「TensorFlow」、分散コンピューティングでスケールアウト可能に。ニューラルネットワークの内容を可視化するツールも公開 Googleはディープラーニングに対応した機械学習ライブラリの最新バージョン「TensorFlow 0.8」を公開しました。 これまでTensorFlowは1台のマシンでしか実行できませんでしたが、新バージョンからは分散コンピューティングをサポートし、何百台ものコンピュータを使って並列実行することで学習処理を高速化できるようになりました。 このTensorFlow 0.8を用いて、Inceptionモデルに対応した機会学習を分散コンピューティングで実現するのが「Distributed TensorFlow」です。 分散コンピューティングを用いて100台のGPUを投入することで、学習の速度が56倍向上したとのこと。 また、Te
［機械学習革命3］機械が人間を超えた
かつてはデータを機械に学習する前に、人間がデータを様々な形で分類したり加工したりしていた。近年台頭する「ディープラーニング」を初めとする機械学習技術では、機械が人間に頼らずにデータを分籍する。驚くべき機械学習の最新事例を示そう。 人間の試行錯誤を排除 -未来予測- 未来予測に関しては、NECの「異種混合学習」を紹介しよう。これは収集したデータの中に複数の規則性が存在する場合に、それぞれのパターンごとに適したモデルを生成する手法だ。 例えばNECは、ビルの電力消費に関する時系列のデータを収集して、電力消費を予測するモデルを作った。ビルの電力消費は、当然ながら曜日や時間帯ごとにパターンが変化する。従来は、どのようなタイミングでパターンが切り替わるか、人間が専門知識を動員して場合分けを行い、それぞれの場合に適したモデルを作っていた。。 NECの異種混合学習では、パターンの切り替わり自体を機械学習
人工知能50年来の革命、ディープラーニングとは？ - 東京大学新聞オンライン
最先端のITは、私たちの社会を、ビジネスを、そして未来をどのように変えていくのか？ 初回となる今回のテーマは、いま最もホットな分野のひとつ、「人工知能（AI）」。Gunosy創業者も輩出した研究室を率いる、東京大学の松尾豊准教授に話を聞いた。 人工知能50年来の革命、ディープラーニングとは？ 「いま、人工知能はかなり面白い時を迎えている」。そう語るのは、東京大学大学院工学系研究科・松尾豊准教授だ。Web工学・人工知能を専門に研究を続け、2012年より人工知能学会の編集委員長・理事も務めている。 そもそも、人工知能は実現することができるのか？ これまで、完璧な人工知能を作ることは不可能であるとみなされてきた。ただこの考えは、端的に言って「間違いである」と、松尾教授は主張する。 「そもそも、人間の脳も電気信号と化学変化によって動いています。原理的に言って、コンピュータで再現できないわけがない」
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