ＡＩが高校野球の戦評記事を即時作成 朝日新聞社が開発：朝日新聞デジタル
スコアブックを読み込んで、勝敗を分けたポイントを読み解く戦評記事をすばやく書く――。そんなＡＩ記者「おーとりぃ」が、朝日新聞社に誕生しました。いま、阪神甲子園球場で行われている第１００回全国高校野球選手権記念大会の３回戦から、本格デビューします。 ＡＩ記者「おーとりぃ」を開発したのは、朝日新聞社内の様々なシステムを構築する情報技術本部の研究開発チーム（ＩＣＴＲＡＤ）。今回は、昨夏まで米スタンフォード大に留学してプログラミングを学んだ４０歳の開発リーダーが中心になったチームが取り組みました。この開発リーダーは「大相撲の力士の顔認識アプリ」など、「遊び心」を持ったシステム開発にもチャレンジしていて、今年に入って研究に乗り出したのが、高校野球の戦評記事を書くＡＩ記者でした。 まず、過去にスポーツ面、地域面に載った約８万の高校野球の戦評記事とイニングを組み合わせたデータをＡＩ（人工知能）に覚えさせ
ヤフー、膨大な選択肢から適切な解を予測するAI「AnnexML」--オープンソースで公開
ヤフーは11月15日、数十万の選択肢の中から、適切な解を世界最速かつ高精度に予測するAI技術「AnnexML（アネックスエムエル）」を開発し、オープンソースソフトウェアとして公開したと発表した。 AnnexMLは、ユーザーの膨大なサービス利用データと「そのユーザーがクリックした広告」など、数十万の選択肢との組み合わせを効率的に学習し、サービス利用情報のあるユーザーに対して、どの広告がクリックされやすいかといった有力な候補の組み合わせを予測する。同社では、ECや広告のパーソナライズ機能の精度向上に有効と考え、今後サービスへの応用を検討するという。 なお、同種のビッグデータ分類技術とAnnexMLを比較検証したところ、既存技術の中でさまざまな研究に引用されている「SLEEC（Microsoft Research, India、Indian Institute of Technologyの研究者
「2つのAIが“独自言語”で会話」の真相--FacebookのAI研究開発者が明かす
2017年夏、Facebookの人工知能（AI）研究組織である「Facebook AI Research（Facebook人工知能研究所）」が行ったある実験が世界中で大きな話題になった。2つのAIで会話実験をしたところ、人間が理解できない言語で会話をしはじめ、実験が強制終了されたという内容で、世界中のメディアが「ついにAIが意思を持ち人間を脅かすのでは」とセンセーショナルに報じたのだ。 このSFのような事態は本当に起きたのだろうか。Facebook AI Researchのエンジニアリング・マネージャーで、実際にこの実験に関わったアレクサンドル・ルブリュン氏がインタビューの中で質問に答えた。同氏は、報道内容の真偽について「半分は本当で、半分はクレイジーな狂言だ」と回答。そして、研究内容の詳細を明かしてくれた。 ルブリュン氏が手がけた研究では、2つのAIエージェントに「価格を交渉して合意しろ
大脳基底核のモデルとみなせるDQN
前回はこちら 今回取り上げるのは、大脳基底核（basal ganglia）のモデル化です。大脳基底核は、古くは運動制御に関わると考えられていましたが、今では運動制御はもちろん、感情、学習など幅広い部分で主要な働きをしていることが分かっています。 一般に、知能・思考の中枢といえば大脳新皮質が挙げられますが、汎用人工知能（AGI：Artificial General Intelligence）を実現する上では、大脳基底核と次回に触れる小脳の方が、むしろ注目すべき存在だといえそうです。大脳新皮質の構造や大きさには、動物の種によってかなりの差があるのに対して、大脳基底核と小脳（特に小脳）は、外観こそ大きく異なるものの、哺乳類だけでなく爬虫類や鳥類でも同じような構造と役割を持つと考えられているからです。種に関係なく同じような構造であることは、これらが普遍的な処理を実行していることを示唆します。 なお
AlphaGo Zeroの論文の要約 : ブログ
AlphaGo Zeroが自己学習のみで過去最強になったというニュースが出たのでその元論文を読み、要約をしました。 まず感想を述べると、過去数千年にわたって蓄積してきた知識をAIが数時間で発見することに対する気持ち良さがありました。人間などクソ食らえと思っておりますので、こう言うニュースはとてもスッキリします。そして人間の発見していない打ち筋の発見にも感動しました。これこそがAIの真髄だと信じています。人間が見えていないものをAIが見つける、僕もいつかそんなことをしてみたいと思いながら生きています。 あともう一つ重要だと思ったのは、とてもネットワーク構造および学習過程が簡素化されたことです。マシンパワーも過去に比べて非常に少なく済み、個人でもすぐに再現実験ができそうなくらいです。AIが強くなることと、構造および学習のsimplerが同時に達成できていることが本質的だと思います。 一応、下記
人工知能に「仕事を奪われる」ことの何がいけないのか？
日本における第3次人工知能ブームのキッカケの1つは、2013年9月に発表されたマイケル・A・オズボーン博士の「THE FUTURE OF EMPLOYMENT」という論文だと私は思っています。“10年後になくなる職業について分析した論文”といえば、覚えのある方もいるのではないでしょうか。 この論文には「米国労働省が定めた702の職業のうち、自動化される可能性が高い仕事は47％ある」という衝撃的な結果がまとめられています。中には自動化は無理だと思われるバーテンダーなどの職業も含まれており、「なぜロボットが代替可能なのか？」と誰もが疑問に口にしました。 その答えとして、日本で広まったのが「機械に人工知能が組み込まれているから」「人工知能は私たちの仕事を奪う脅威だ」という誤解でした。 人工知能は人間を上回るほど「賢い」のか？ 人間の仕事を奪うほど人工知能は「賢い（スマート）」のでしょうか。例えば
マイクロソフト、AIでソフトウェアのバグや脆弱性を探る「Microsoft Security Risk Detection」を発表
マイクロソフト、AIでソフトウェアのバグや脆弱性を探る「Microsoft Security Risk Detection」を発表 バグや脆弱性を発見する有名な手法のひとつに「Fuzzing Test」があります。Fuzzing Testとは、検査対象のソフトウェアに問題を引き起こしそうなデータ（これが「Fuzz」と呼ばれる）を大量に送り込み、その応答や挙動を監視する、というものです。 これまでFuzzing Testは一般にセキュリティテストの専門家などがテストデータを作成し、実行し、その挙動を監視する作業を行ってきました。また、すでに一部のリスク検出サービスではこうした作業にAIの利用も始まっているとのこと。 Microsoft Security Risk Detectionは、AIを使ってこうした作業を自動化し、クラウドによって大量に実行すると、マイクロソフトリサーチのDavid M
AIを使ってSNSの投稿を警備に活用--隅田川花火大会とSpecteeが協力
隅田川花火大会実行委員会とSpecteeは7月21日、7月29日開催予定の「第40回 隅田川花火大会」において、AIを用いた画像解析技術および自然言語解析技術を活用し、花火大会周辺の事故、トラブル、交通、気象などSNSに投稿された情報をリアルタイムに抽出し、花火大会の警備に役立てる取り組みで協力すると発表した。 花火大会は地域を代表するイベントとして多くの観衆を集めているが、短時間に極端に多くの人が集まるため、交通渋滞や駅の混雑、喧嘩、ゴミの散乱などさまざまな問題が発生し、警備コストの負担が重くなっている。また、テロなどの大規模な事件が各国で発生するなど、観客の安全を確保する取り組みが重要視されているとSpecteeでは指摘している。 今回の取り組みは、SNSに投稿される情報をリアルタイムに収集し、報道機関向けに配信するサービス「Spectee」の技術を活用。警備の隙間を埋める手段を模索し
診療報酬の審査、ＡＩでほぼ自動化へ 職員は２割削減：朝日新聞デジタル
厚生労働省は４日、診療報酬の請求を審査する特別民間法人「社会保険診療報酬支払基金」（支払基金）の業務合理化策を発表した。２０２２年度までに審査の９割をコンピューターに担わせ、国民が払う健康保険料から賄っている年８００億円の運営費を減らす。 支払基金はいま、医療機関から診療報酬の請求を受けると、コンピューターによる事前チェックを経て、職員や医師らが明細書（レセプト）を審査している。これを、人工知能（ＡＩ）を活用して大半をコンピューターだけの審査にする。 コンピューターだけで対応しきれない一部審査は職員らが担うが、２４年度末までに新規採用の抑制などで現在の職員数の２割にあたる約８００人を減らす。どれだけ運営費を減らせるかは明らかにしていない。 また、支払基金などに集まる…
バイドゥが自動運転「50社連合」始動 NVIDIAやボッシュも参加 | Forbes JAPAN 公式サイト（フォーブス ジャパン）
中国バイドゥ（百度）は今年4月に自動運転関連のソフトウェア開発をオープンソース化する「アポロ」プロジェクトを始動した。そして今回、そのアポロに十数社に及ぶ中国企業と海外の自動車部品メーカーやテック系企業が参加すすることが分かった。 この発表は7月5日、北京で開催されたバイドゥ主催のAI開発者会議「Baidu Create」の場で行われた。アポロに参加する海外企業はドイツの自動車部品メーカーのボッシュやコンチネンタル、ZFら。また、半導体メーカーのエヌビディア（Nvidia）やLiDARメーカーのベロダイン（Velodyne）も参加し自動運転における頭脳や視覚的役割を提供する。 中国からはチェリー自動車（奇瑞汽車）やFAW Group（第一汽車）、Changan Automobile Group（長安汽車）、Great Wall Motors（長城汽車）らが参加する。 合計で50社を超える参
機械学習プロジェクトの始め方--人材と体制における3つの役割
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます これまで、機械学習プロジェクトの企画から実装までの流れと、活用するデータの集め方や特徴について説明しました。今回は、機械学習プロジェクトを進めるために必要な人材や体制について説明します。 機械学習などAIを活用した機能やサービスを作るためには、複数のスキルや強みを保有するチーム作りが必要です。おのおのの分野で専門的な知識を持った人たちが協働して取り組む形を目指します。 機械学習プロジェクトでは複数のスペシャリストが活躍 社内で初めての機械学習プロジェクトを計画する場合、要求される知見や経験は複数分野にまたがるため、メンバーの人選が重要です。 機械学習プロジェクトの円滑な遂行には、「ビジネスサイドから企画を作るスキル」「分析を活用して物事
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AI研究と中産階級と移民とベーシックインカムについて──2017年のアシロマから
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