ぼくらはなぜ「AIの遺電子」にこんなにも惹かれるのか
元ITニュース記者の漫画家・山田胡瓜さんの「AIの遺電子」第1巻（Amazon.co.jpへのリンク）が4月8日に発売された。ITmediaの読者のみなさんならPC USERの連載「バイナリ畑でつかまえて」でとっくにご存知のことだろうが、「AIの遺電子」は週刊少年チャンピオンで連載されているSFマンガだ。その魅力を改めて紹介しておきたい。 近未来版ブラック・ジャック？ 紙版の単行本の帯には「これぞ近未来版ブラック・ジャック！ 人工知能を治療する新医者！」とある。 漫画の神様の作品と並べるなど「おこがましいとは思わんかね」と怒られそうだが、期待を裏切ることはない。この帯はブラック・ジャックを連載していた少年チャンピオンだからできる力技ではあるが、その特徴を正しく言い当てている。 AI（人工知能・人工知性）を備えた人間そっくりのヒューマノイドを治療する、人間を診る医者とは別の「新医者」須堂。彼
人工知能 病名突き止め患者の命救う 国内初か | NHKニュース
東京大学医科学研究所が導入した２０００万件もの医学論文を学習した人工知能が、専門の医師でも診断が難しい特殊な白血病を僅か１０分ほどで見抜き、治療法を変えるよう提案した結果、６０代の女性患者の命が救われたことが分かりました。人工知能は、このほかにも医師では診断が難しかった２人のがん患者の病名を突き止めるなど合わせて４１人の患者の治療に役立つ情報を提供していて、専門家は「人工知能が人の命を救った国内初のケースだと思う」と話しています。 このうち６０代の女性患者は当初、医師から「急性骨髄性白血病」と診断されこの白血病に効果がある２種類の抗がん剤の治療を数か月間、受けましたが、意識障害を起こすなど容体が悪化し、その原因も分かりませんでした。このため、女性患者の１５００に上る遺伝子の変化のデータを人工知能に入力し分析したところ、人工知能は１０分ほどで女性が「二次性白血病」という別のがんにかかっている
人工知能によるコンテンツ生成と著作権 - 人工知能に関する断創録
今朝の読売新聞に面白い記事があったのでご紹介。 AI芸術著作権は？ 人工知能（AI）が自動的に作った楽曲や小説は「誰の作品」になるのか。政府は「AIアート」が将来、本格的に普及するとみて、 年明けから著作権のあり方について議論を始める。 そもそも著作権を認めるべきなのか、「これはこのAIの作品だ」ということをどう証明するのかなど、 整備すべきルールは多岐にわたる。 読売新聞 2015年12月30日 この記事では人工知能芸術の事例として 短編小説生成システム「きまぐれ人工知能プロジェクト 作家ですのよ」 自動作曲システム「Orpheus」 の2つが取り上げられている。このような人工知能システムで作ったコンテンツの著作権はどうなるのか？というお話だった。著作権は作者の死後50年間とされているが、人工知能は死なないので保護期間が問題になるそうだ。システム（サービス）停止から50年でいいのでは？と
人工知能のカレンダー | Advent Calendar 2015 - Qiita
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『人工知能 人類最悪にして最後の発明』 - HONZ
2014年、『トランセンデンス』という映画が公開された。ジョニー・デップ演じる科学者の脳がコンピュータへアップロードされ、人間にはコントロールしようのない恐ろしい代物へと進化する ― そんな内容だ。 このように、強力なコンピュータ知能が人間に牙を剝くという筋書の映画は、かなり以前からいくつも作られている。古くは『2001年宇宙の旅』や『ターミネーター』、もっと最近になると『バイオハザード』や『アイ、ロボット』など。映画ではたいてい、ヒロイックな主人公が運も味方につけてコンピュータを打ち負かす。それでストーリーは一件落着。映画のなかなら、どんなに恐ろしいことが起ころうが問題はない。むしろそのほうが楽しめる。 しかし、コンピュータの知能が我々の手に負えないほどに進化するというシナリオは、はたして映画のなかだけの絵空事なのだろうか？ 最近、日本でも人工知能（AI）が拓く未来に関する話題が盛んだ。
「人工知能に対する楽観的な妄想」はいつか来た道 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
こんな名文が話題になっていたようで。 非常に面白い文章で、特に以下の下りは痛快だなと感心しながら読んでました。 2006 年頃、「現在の人工知能研究の先には新興宗教にはまる計算機が出てくる」というネタを思いついたが、知人の反応が悪かったのでお蔵入りした。それから 10 年近くたったが状態に変化はない。人間を超える知能という楽観的な妄想がどこから来るのか不思議で仕方がない。 同じような光景を以前見たことがあるなぁと思い出したので、その時のことを回想しながら現在の「人工知能ブーム」ないし「人工知能に対する楽観的な妄想」についてちょっと思うところを書いてみました。 なお、僕自身は人工知能というか機械学習の専門家ではなくどちらかというとそれらのアルゴリズムのユーザーという立場なので、その立場から主に世論の動きについて論じてみましたという立ち位置です。 人工知能そしてsingularityという「夢
統計的声質変換 (2) ボイスチェンジャーを作ろう - 人工知能に関する断創録
統計的声質変換 (1) ロードマップ（2015/2/11）の続き。 統計的声質変換の第二回ということでまずは統計的じゃない声質変換の枠組みで簡単なボイスチェンジャーを作ってみたい。いきなり本題とずれているけれどここをしっかり理解できていないと統計的な方はまったく歯が立たないため整理しておきたい。 ソース・フィルタモデル 人間の音声は、ノドの声帯を振動させたブザー音が声道、口、唇を通過することで出てくる仕組みになっている。これを数学的にモデル化したのがソース・フィルタモデル。 http://www.kumikomi.net/archives/2010/08/ep30gose.php から引用 このモデルでは、音源にあたるブザー音を作り出し、ブザー音をディジタルフィルタに通すことで音声を作る。音源のパラメータとして声の高さを表すピッチ、声道のパラメータとしてメルケプストラムというのがよく使われ
【AI作曲】機械知性による非人類のための楽曲集【12選】
究極の異文化遭遇！ 人類は「ヒト以外の知性」との接触を求めてきましたが、その悲願は既に叶っていたのです。コンピュータプログラムによって生み出された音楽。我々とは微妙に異なる独特の作曲センスをお楽しみください。sm28310322 2016.02.27 新作動画「古代エジプト語で喋ってみた」sm28354102 2016.03.05 新作動画「古代シュメール語で喋ってみた」sm28742996 2016.04.30 新作動画「古代西夏語で喋ってみた」sm28889266 番外編「（アルトネリコ）ヒュムノス語で喋ってみた」←おすすめこれまで他に投稿した雑多なものsm22686045sm22700360sm24283218sm26537798おすすめのオンライン自動生成システム紹介短歌：http://www17.atpages.jp/sasakiarara/小説：http://hpcgi3.ni
人工脳「SOINN」を用いて、ネット上の画像から高速機械学習 | マイナビニュース
東京工業大学 長谷川修准教授のグループは、独自に開発した機械学習アルゴリズム「SOINN」を発展させ、オンライン学習の安定性を飛躍的に向上させることに成功しました。 "画像検索の技術はかなり実用化されておりますので、それと連動させることで、どれが大事な特徴なのかを自分で取り出してきて、この対象物といえばこういうものというのを覚える事ができます。" これらは、グループがインドで撮影した「リクシャー」の画像です。この画像の1つをロードすると、システムはまだリクシャーを学習していないので、すでに学習済みである「クルマ」と認識します。そこで、システムに「リクシャー」というキーワードを与えます。するとインターネットから「リクシャー」に関連した画像の主要な特徴を抽出して、リクシャーとはなにかを自ら学習します。学習後は、先程とは違うリクシャーの画像をロードしたとしても、その画像がリクシャーであるというこ
NHKスペシャル｜コンピューター革命最強×最速の頭脳誕生
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人工知能に関する断想録
Deep Learningの訓練終了など任意のメッセージを特定のSlackチャネルに投稿できるボットを作りました。 Yatta Kun プログラミングは不要で curl というコマンドラインツールから簡単に投稿できるので非常に便利です。可愛いくて便利なので作り方を紹介します。 職場などでみんなが使っているワークスペースで実験すると迷惑がかかる可能性があるので、最初は個人の実験用ワークスペースを作ってしまうのが良いと思います。無料でできます。 1. Incoming Webhookをインストール SlackアプリのページからIncoming Webhookをインストールします。Slackアプリページは、 https://[workspace name].slack.com/apps/ から行けます。 workspace name はワークスペース名です。 Incoming Webhook で
東京工業大学 長谷川研究室 (Hasegawa Lab.)
長谷川研究室は2002年5月に発足以来，一貫して所謂「強いAI」の実現に向けた独自技術の研究開発に拘り，これまでに自己増殖型ニューラルネットワーク（SOINN）を用いたパターンベース人工知能の提唱と， その技術的・学術的体系化を独力で進めてきました．そして2009年秋には，パターンベース人工知能の上位概念である汎用人工知能を提唱し，現在その基盤をなす全く新しい知能情報処理技術（ノイズに強く発達的学習が 可能な，視覚，聴覚，連想記憶，推論機能等）の確立と体系化を世界に先駆けて進めています． 今後の中期的な目標は，汎用人工知能の実現例として，人間や環境との相互作用を通じて知的に発達し，状況に応じた適切な問題解決ができ，人の役に立つ人型ロボットを構築することにあります． 長期的な目標は，人間の脳が持つ多面的な機能，すなわち，視聴覚機能，言語操作機能，身体運動制御機能，推論機能，創造性といった高度
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