インテル、AI向け新プロセッサ「Nervana Neural Network Processor」を発表
Intelは米国時間10月17日、これまで「Lake Crest」という開発コード名で呼ばれていた新プロセッサ「Nervana Neural Network Processor（Nervana NNP）」を発表した。人工知能（AI）とディープラーニング（深層学習）を明確な目的に据え、開発に3年をかけたチップだ。Intelは、Nervana NNPの独特のアーキテクチャを説明するとともに、同プロセッサの市場投入準備を進める過程でFacebookと緊密に協力してきたことを明らかにした。Intelはさらに、製品ロードマップの始まりも示した。 IntelのArtificial Intelligence Products Groupでコーポレートバイスプレジデントを務めるNaveen Rao氏は、米ZDNetの取材に応じ、ディープラーニング用アプリケーションには各種のプラットフォームが提供されている
マイクロソフトの音声認識システム、「人と同等」レベルに到達
Microsoftの研究員が開発した音声認識システムが、人間の速記者と同レベルとされる単語誤り率を達成した。 Microsoftは米国時間8月21日、同社の音声認識システムが、プロの速記者に匹敵するとされる5.1％の単語誤り率に達したと発表した。 Microsoftは2016年、5.9％の単語誤り率で「ヒューマンパリティ（人間と同程度）」に到達したと考えたが、IBMの研究員らは、そこまでのレベルに達したとするには、IBMの最高記録である5.5％をやや上回る5.1％に達する必要があると主張した。 IBMが実施した速記者に関する研究では、数人に会話を何回か聞いてもらい、もっとも優秀な速記者の結果が選ばれた。 Microsoftのシステムは、2016年のテストと同様に、データセット「Switchboard」コーパスを使って測定された。Switchboardコーパスは、見知らぬ者同士が電話越しに米
グーグル、目から顔の表情を推測するVRゴーグル--アバターをリアルタイム生成
仮想現実（Virtual Reality：VR）用のゴーグルを装着すると、顔の相当部分が隠されてしまい、対面コミュニケーション時に重要な役割を担う表情がほとんど見えない。これに対し、GoogleはVRゴーグルに装着者の表情を合成する複合現実（MR）技術を開発して、問題の解決を図った。 また、クラウドファンディングサービス「Kickstarter」で支援を募っていた取り組みでは、2つの赤外線カメラで目と目の周囲、口、あごの動きをとらえ、その情報にもとづいてアバターの表情を変えるVRゴーグル「Veeso」といったものも存在した。 今回は、Veesoと同様の機能をよりシンプルな方法で実現するGoogleの新たな人工知能（AI）技術「Eyemotion」を紹介しよう。 この技術は、VRゴーグルの内部に組み込んだ赤外線（IR）視線トラッキングカメラからのデータを利用し、AIが顔の表情を推測する。推測
ソニー、ディープラーニングのコアライブラリを無償公開
ソニーは6月27日、ディープラーニングのプログラム生成に利用するフレームワーク「コアライブラリ：Neural Network Libraries」をオープンソース化したと発表した。 ディープラーニングは、人間の脳を模倣した「ニューラルネットワーク」を用いた機械学習手法のひとつ。従来の機械学習と比べて性能向上しやすく、画像認識や音声認識、機械翻訳、信号処理のほか、ロボット制御など広範囲で利用できる汎用性の高さも特徴となる。 ディープラーニングを使ったプログラム開発には、ニューラルネットワークの設計が重要。画像認識や音声認識などに応じて最適なニューラルネットワークを構築し、試行錯誤を繰り返してニューラルネットワークを最適化することで製品・サービスに搭載できる。 今回、オープンソース化したコアライブラリは、一連の開発工程を効率化するソフトウェアであり、「汎用的な実行環境」「高効率な開発環境」「多
NVIDIA、深層学習やAIの開発者10万人の教育プログラムを発表
NVIDIAは、Deep Learning Institute（DLI）を通じて10万人の開発者を教育する計画を発表した。 NVIDIAにとって、機械学習と人工知能（AI）の分野で開発者をトレーニングする取り組みであるDLIは、これらの専門家を養成する手段であり、いずれはGPUの売り上げ増加につながる可能性がある。 NVIDIAが賭けに出る背景には、調査会社IDCの推計がある。IDCによると、2020年までに、あらゆるアプリケーションのうち80％がAIをコンポーネントとして組み込むようになるという。 NVIDIAのDLIは1年前に設立された組織で、学術機関、企業、政府機関でトレーニングイベントを開催している。DLIはこれまで、Amazon Web Services（AWS）のGPUインスタンス「Amazon Elastic Compute Cloud（Amazon EC2）P2」を利用して
世界最速クラスの学習処理能力を実現した富士通のAI「Zinrai」。 常に最先端であり続ける、そのテクノロジーに迫る
世界最速クラスの学習処理能力を実現した富士通のAI「Zinrai」。 常に最先端であり続ける、そのテクノロジーに迫る 富士通は、30年以上にわたるAIに関する知見や技術を体系化した、「Human Centric AI Zinrai（ジンライ）」を2015年11月に発表している。そして今回、AIに対する市場の関心が高まる中で、ユーザー企業がZinraiをより活用しやくするための「Zinraiプラットフォームサービス」をはじめとするZinrai関連サービスの提供を順次開始する。Zinraiプラットフォームサービスには、スーパーコンピュータからスマートフォンまで開発を手掛ける富士通の技術が結集されている。それを支えるテクノロジーについて、富士通 執行役員 アドバンストシステム開発本部長の野田 敬人氏に話を聞いた。 技術の粋を結集した富士通のAI Zinraiプラットフォームサービスは、AIを実際
三日坊主を卒業できる「Google カレンダー」新機能--“人の生き方”を機械学習が改善する
――もう一つの機能である「時間を探す」について教えてください。 これまでのカレンダーの課題は、ミーティングとミーティングの間に空きがあった場合、他の人からは「空いている時間」だと見えてしまうことでした。 しかし、当人としてはミーティング外の空いている時間を使い、別の作業を済ませたい、記事を書きたい、コードを書きたいといったことのためにキープしてある隙間時間の可能性もあります。当人も、予定は空いていないと言いづらいものですが、「時間を探す」によって自分自身では守りにくい隙間時間を保護してくれるのです。 ――確かに、別の作業に当てようと思っていた時間も「今空いてる？」と聞かれたら断れません。 我々のチームでもいろいろと検討しました。ミーティングなど、すでに決まっている予定のほかに、「緩やかだけどやらなければいけないこと」の部分にこの新機能を活用できます。人間側が言い出しにくいことを補うために、
グーグルの「物のつかみ方」を自ら相互学習するロボット--人間の介在なしで上達
Googleは、物をつかむ機能を備えるロボットに深層畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network：CNN）を応用し、上手なつかみ方を自律的に学習していく実験を実施した。人間が介在せずロボットに試行錯誤させることで、当初34％あった失敗率を18％まで“ロボット自ら”下げることができた。 ロボットの性能は以前と比べ飛躍的に進歩しているが、センサとモーターを組み合わせて物をつかむ簡単な動作でさえ、人間の技能レベルにはまだまだ到達できないという。このレベル差を縮める手法として、Googleはフィードバックと制御を連続的に実行させ、それを機械学習と連携させる取り組みを試験した。 Googleは、カメラの画像データを見て物をつかむようにプログラムしたロボットを用意し、つかむことに失敗しても人間が動作を正すのではなく、試行結果に応じて動きを自動修正するよう設定
グーグル、創立15周年--新検索アルゴリズム「Hummingbird」を導入
カリフォルニア州メンローパーク発--Googleは創立15周年記念日の前日、同社が最初に本社を構えたサンタマルガリータアベニュー232番地のSusan Wojcicki氏のガレージがあった場所を訪れた。暖かい激励を受けたGoogleは、同社の検索機能の背景にあるエンジンを変更したことを明かした。 新エンジンは「Hummingbird」という名称で、Googleがコアとなるアルゴリズムを変更するのは、2010年に「Caffeine」を導入して以来今回が初めてである。Googleのシニアバイスプレジデントで最も古い社員の1人であるAmit Singhal氏によると、Hummingbirdは世界中のGoogle検索の90％に影響を与えるという。 「私がGoogleに入社したとき、ウェブサイトに対して簡単な検索ができるようになっただけで人々は喜んだ。その後、その状態に慣れてくると、人々はさらに複雑
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