「生成AI」(3) 松尾豊・東京大学大学院教授 2024.3.15AI研究の第一人者である松尾豊・東京大学大学院教授が、AI研究の最新動向やAIが社会に与えるインパクトなどについて話した。 松尾教授は2017年に日本ディープラーニング協会を設立し理事長に就任した。 司会 倉澤治雄 日本記者クラブ企画委員
自民党AIの進化と実装に関するプロジェクトチーム｜衆議院議員 塩崎彰久（あきひさ）
GPTシリーズやお絵描きAIなど、ファウンデーションモデルの進化により再び大きな注目を集めるAI。自民党では2023年1月に「AIの進化と実装に関するプロジェクトチーム」（座長：平将明衆議院議員）を立ち上げ、日本のAI戦略のあり方や政策提言について検討を進めて参ります。こちらのページには、各回のテーマや公開可能な資料を順次アップロードしています。 第20回以降の資料については、後任の事務局長の尾崎正直代議士の以下のNoteからご確認ください。 https://note.com/masanao_ozaki/n/nbd4dd013a5cb 第32回以降の資料については、新事務局長の小森たくお代議士の以下のNoteからご確認ください。 https://note.com/komori_takuo/n/n8433de4720a0 2024年2月16日（金）8時〜9時 (＊25日英語版追加） テーマ
週刊文春（6/17）の報道について | 平井卓也[ひらいたくや] デジタル改革担当大臣 自民党 衆議院議員
昨日の週刊文春において、私が内部の会議において、事務方に特定の企業への発注を示唆したかのような記事がありましたが、記事の根幹に係る部分で事実と異なる点があるためお話しさせていただきたいと思います。会議の音声について、改めてIT室の音源を確認したところ、4月7日の会議のものだと分かりました。 【顔認証システムについて】 この会議では、入退出管理の顔認証システムの導入にあたって、いわゆる大手ベンダーのシステムに拘ることなく、ベンチャー企業を含めて新しいシステムについてもしっかり勉強していくように、との主旨で事務方に話をしたと記憶しています。 【企業名】 また、記事中にある「ACES（エーシーズ）」という事業者とは複数の企業の方々が参加する勉強会でご一緒したことがあるかもしれませんが、内部の会議の音声データを改めて確認しても、私がこの会議の中で、具体的な企業名を挙げたという事実はありません。 ま
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【新音声入手】親密企業の参入を指示 平井卓也デジタル相に官製談合防止法違反の疑い | 文春オンライン
9月に発足予定のデジタル庁。その舵取りを担うのが、担当大臣の平井氏だ。そうした中、4月7日に内閣官房IT総合戦略室でデジタル庁設置に関するオンライン会議が行われた。平井氏のほか、同室の向井治紀室長代理ら幹部2人が同席し、数十人の関係者がオンラインで視聴していたという。 会議の模様を収録した音声データには、以下のようなやり取りが記録されている。 平井「デジタル庁の入退室管理と、アクセスのね。それはさ、もう新しいシステムを実験的に入れてくれてもいい。松尾先生に言って一緒にやっちゃってもいいよ」 幹部「あっ」 平井「彼が抱えているベンチャー。ベンチャーでもないな、ACES（エーシーズ）。そこの顔認証、はっきり言ってNECより全然いい部分がある。だから聞いて。もうどこから撮ったっていけるし、速い。アルゴリズムがとっても優秀」 平井氏が絶賛するACES（同社のHPより） そして、この直後に朝日新聞が
全脳アーキテクチャ解明に向けて
ヒトの脳は大脳皮質、大脳基底核、海馬などの器官から構成される 汎用の機械学習装置です。 この脳全体のアーキテクチャの詳細が解明できれば、 人間のような知能を持ったロボットが実現可能になり、 人類に莫大な利益をもたらすでしょう。 今日ではそれは夢物語ではありません。 脳の各器官の計算論的モデルは不完全ながらすでに出そろっており、 それらがどう連携して脳全体の機能を実現しているのかを、 全力で解明すべき時期に来ています。 しかし、全脳アーキテクチャ解明を目指す研究者は、 その重要性に見合うだけの数がいるとは思えません。 このページでは、解明を目指す研究者が １人でも増えるように、微力ながら情報発信していきます。 ◆NEWS!◆ 2014-05-07 ・汎用人工知能研究会の Web サイトができました。 汎用人工知能と技術的特異点 この中に全脳アーキテクチャ勉強会のページもあります。 全脳アーキ
全脳アーキテクチャ勉強会 - 汎用人工知能研究会
人間の脳全体構造における知的情報処理をカバーできる全脳型ＡＩアーキテクチャを工学的に実現できれば、人間レベル、さらにそれ以上の人工知能が実現可能になります。これは人類社会に対して、莫大な富と利益をもたらすことが予見されます。例えば、検索や広告、自動翻訳や対話技術、自動運転やロボット、そして金融や経済、政治や社会など、幅広い分野に大きな影響を与えるでしょう。 私たちは、この目的のためには、神経科学や認知科学等の知見を参考としながら、機能的に分化した脳の各器官をできるだけ単純な機械学習器として解釈し、それら機械学習器を統合したアーキテクチャを構築することが近道であると考えています。 従来において、こうした試みは容易ではないと考えられてきましたが、状況は変わりつつあります。すでに、神経科学分野での知見の蓄積と、計算機速度の向上を背景に、様々な粒度により脳全体の情報処理を再現／理解しようとする動き
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人工知能・深層学習を学ぶためのロードマップ | 東京大学松尾・岩澤研究室（松尾研）- Matsuo Lab
[PDF]松尾豊：人工知能の未来 - ディープラーニングの先にあるもの
