聴講メモ：機械学習と公平性に関するシンポジウム - 重ね描き日記（rmaruy_blogあらため）
「機械学習と公平性に関するシンポジウム」に参加してきた。大ホールが半分以上（？）埋まるほどの盛況ぶりで、平日夜の開催だったとはいえ、ここまで関心が高いとは意外だった。メディア関係者も多く来ていたようなので、しっかりとしたレポートはそのうち読めると思う。ここでは、あくまで個人的な印象を、備忘録として残しておく。 企画趣旨、機械学習の公平性とは このシンポジウムは、AI系の三つの研究団体が共同で主催したもの。「機械学習と公平性」について、研究者側からの情報発信と、議論の呼びかけを意図している。直接のきっかけとなったのは、昨年11月ごろ、東京大学に籍を置くAI研究者が自身の差別的発言を「AIの判断」であるかのごとく弁明した事案だという（シンポジウムの冒頭でそのように説明された）。 ここで問題にされている「公平性」とは、厳密ではないかもしれないが、私はひとまず 機械学習を使うことが何らかの差別を生
DeepMind: First major AI patent filings revealed
DeepMind, a leading artificial intelligence (AI) research company, has filed a series of international patent applications, which have now been published for the first time. The applications relate to a number of the fundamental aspects of modern day machine learning, and are therefore of potential significance to anyone operating in the commercial AI sector. Background to DeepMind DeepMind is a L
電王・Ponanza開発者が語る、理由がわからないけどスゴイ“怠惰な並列化”
皆さんこんにちは。 私は将棋プログラム「Ponanza」の作者、山本一成と申します。Ponanzaは初めてプロ棋士を破った将棋プログラムで、近年最も強い将棋プログラムと言えると思われます。また、2017年もトッププロ棋士の方と対局することが予定されています。Ponazaの改良のための機械学習に現在ジサトライッペイさんのPC「大紅蓮丸」の計算リソースを借りているのですが、その関係で原稿を書いてとお願いされたので、3回に渡って将棋プログラムの今について、書いていきたいと思います。 フリーランチの終焉、並列化の効率問題 アスキー読者の方々には言うまでもないのですが、まずは近年のCPU事情について解説していきたいと思います。ちょっと昔まではCPUはシングルコアが当たり前で18ヶ月経過すればCPUのトランジスター数は倍になり、性能が向上するという流れが続いていました。ソフトウェアはその性能向上に伴い
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https://www.bloomberg.com/amp/news/articles/2018-07-25/inside-google-s-shadow-workforce
グーグルの画像認識システムは、まだ「ゴリラ問題」を解決できていない──見えてきた「機械学習の課題」
負の影響も直視し議論を深めよ - 日本経済新聞
