コンピューターで人間の頭脳を代替する人工知能（ＡＩ）の研究競争が世界で 熾烈 ( しれつ ) さを増してきた。中でも中国の伸長が著しく、ＡＩで東京大学合格をめざす日本のプロジェクトを模倣した中国版「難関大学突破プロジェクト」も始まった。産業応用を狙うと言い、技術交流を日本側に持ちかけてきた。中国側の狙いはどこにあるのか。日本側のプロジェクト・ディレクターである新井紀子・国立情報学研究所（ＮＩＩ）教授に寄稿してもらった。 ＊新井教授の横顔は こちら １９８０年代初頭に茨城県つくば市を訪れたことがある。研究機関らしい巨大なビルが点在する広大な空き地の上を、建設作業車が土埃(ぼこり)を上げて雑草をなぎ倒して行く。あの頃のつくば市によく似ている。それが私の中国・合肥の第一印象である。 私は２０１５年７月、合肥にある「ｉＦＬＹＴＥＫ」（アイフライテック；科大迅飛）という新興ＩＴ企業で開催される“中国

将棋のトップ棋士に勝つことを目的に、コンピューター将棋の開発に取り組んできた学会のプロジェクトが「目的を達した」として、終了宣言を出すことが分かりました。羽生善治四冠などのタイトルホルダーとの公式の対戦は実現していませんが、学会は、ここ数年のプロ棋士との対局データを元に分析した結果、「トップ棋士に統計的に勝ち越す可能性が高い」としています。 そして、その年の１０月に行われた対局で、当時の清水市代女流王将を破ったほか、その後、プロジェクトのメンバーらも参加して３年前から行われているプロ棋士とコンピューターソフトが対戦する「電王戦」でも、これまでコンピューターが通算１０勝５敗と互角以上の成績を残しています。 さらに学会では、ここ数年の対局データをもとに、独自に「レーティング」という実力の指標になる数値を算出したところ、最強のコンピューターソフトの実力は、去年７月の段階で、プロのＡ級１０人の平均

人工知能が進化すれば、人類に「働き過ぎです。違う仕事を探してください。たとえばこんな働き方はどうですか？」なんて提案をする日も来るのかもしれない。

文部科学省は人工知能（AI）の研究開発に、今後10年間で1000億円を投じる方針だ。2016年度中に研究拠点を東京都内に設け、国内外の大学や企業の研究者が数百人規模で連携できる体制を整える。10年後に人工知能を活用して高度な医療や工場の生産革命の実現を目指す。文科省は関連する費用約100億円を来年度予算案の概算要求に盛り込む。総事業費は1000億円を見込んでいる。政府は6月に閣議決定した新た

ソフトバンクの法人向けイベント「SoftBank World 2015」が7月30～31日の2日間にわたり開催中だ。今年も数多くの企業が講演しているが、ひときわ存在感を放っていたのが、IBMが開発を進める人工知能「Watson（ワトソン）」。両日のほとんどの時間帯に、Watsonのセッションが設けられているほどだ。 Watsonは、ウェブサイトの情報やSNSへの投稿、IoT端末のセンサ情報など、膨大なデータを分析することで、自然言語で投げかけられた質問の内容を解釈し、根拠に基づいた回答を提示する質問応答システム。人と同じように情報から学び、経験から成長することが特徴で、IBMではWatsonを“コグニティブ・コンピューティング”と呼んでいる。 たとえば、「38℃以上の高熱が数日続き、首のリンパ節が腫れている」と質問されたとする。すると、Watsonは「高熱が続く症状としては『インフルエンザ

AI（人工知能）を使った人材紹介サービスを提供するベンチャー企業が増えている。 ●"Can an Algorithm Hire Better Than a Human?" The New York Times, JUNE 25, 2015 上のNYT記事によれば、米国では、この種のサービスを提供する業者として、Gild、Entelo、Textio、Doxa, GapJumpersといった新興企業がよく知られているという。日本でも、ビッグデータ解析を手掛けるブレインパッドと求人情報サイトを運営するアトラエが共同で、今年3月から同様のサービス「TalentBase」を提供している。 機械学習でマッチング これらのサービス（サイト）はいずれも、AIの一種である「機械学習」という技術に基づいている。つまり求人（企業）側と求職（人材）側のデータを大量に集め、それらを機械学習で解析することにより、企業

cakesは2022年8月31日に終了いたしました。 10年間の長きにわたり、ご愛読ありがとうございました。 2022年9月1日

とは、二歩先の未来を読み、新しい時代を積極的に切り開いていこうとする人たちのコミュニティであり、プラットフォームです。 TheWaveとは、二歩先の未来を読み、新しい時代を積極的に切り開いていこうとする人たちのコミュニティであり、プラットフォームです。核になっているのは、TechWave塾改めTheWave湯川塾の塾長である湯川鶴章と、同塾の塾生OB・OGたち。ただ湯川鶴章と塾生に限定されるわけではなく、同じように二歩先の未来を読み、新しい時代を積極的に切り開いていこうとする人たちをも取り込んだ大きなコミュニティを目指します。 またプラットフォームとしているのは、このブログTheWave.jp上で同じような志を持った人たちの活動を記事として取り上げることで、そうした人たちの活動を支援したり、新しいプロジェクトの立ち上げを推進することを目指しているからです。

【衝撃】Googleの人工知能が描いた絵が凄すぎる！ 絵を見た人「ぎゃあああああ怖すぎる!!」「芸術的だ!!」 Googleが研究と開発に取り組んでいる、ニューラルネットワーク(人間の脳をシミュレートする技術)。その人工知能（Artificial Intelligence)を駆使し、コンピュータに写真を参考にして絵を描かせてみたところ、人間では理解不能な芸術作品が完成した。 ・夢に出てきそうなほど怖い!? 自然、動物、人間、あらゆるものが融合した世界のようにも思える。人によっては芸術的な作品として評価されているが、「ぎゃあああああ！ 怖すぎる!!」と、夢に出てきそうなほど恐怖を感じているケースもあるようだ。 ・独自の世界を作り上げる 今までも一定のアルゴリズムでコンピュータに絵を描かせる技術はあったが、こうして独自の世界を作り上げるほどの作品を描きあげるとは、さすがGoogleといったとこ

前編で人工知能の発展の歴史や成果について話しましたが、後編では技術の進展が社会にどんな影響を与えるかを考えてみます。 図１は技術の発展と社会への影響を図式化したものです。横軸の（１）から（６）は前編でも触れた、ディープラーニングの発展のステップです。 2030年ごろには人工知能が秘書を務めるか （１）の段階だと画像の認識精度が上がるので、例えば医療現場でより正確な画像診断ができるようになったり、広告の分野でもターゲティングの精度が上がったりすることが期待できます。 （２）でマルチモーダルな（複数の感覚の）認識ができるようになると、Pepperのように人の感情を認識できる、防犯で怪しい人を見つけられる、ビッグデータから購買行動のおかしな人を見つけたり典型的な行動パターンを抽出したりといったことができるようになります。 次の（３）の段階で行動とプランニングができるようになると、自動運転や農業の

このところ「人工知能を使ったシステム」や「人工知能を搭載した電化製品」が登場し、世間の注目を集めています。 将棋の世界では人工知能がプロ棋士と互角に戦い、元名人を負かしたりもしています。2011年にＩＢＭが開発した人工知能「ワトソン」はクイズ番組で人間のチャンピオンを破って優勝、今後その技術は医療分野に応用されて、膨大な蓄積データから患者の治療方針を示すのに使われるといいます。三井住友銀行とみずほ銀行は2014年11月に、コールセンターへの問い合わせで適切な回答を抽出するためにワトソンを利用すると発表しました。 ソフトバンクはフランスの企業と共同で人工知能搭載のロボット「Pepper」を発表しました。人の感情を読み取ることができると話題になりましたよね。アップルはiPhoneに人工知能を使った音声対話システム「Siri」を搭載していますし、グーグルは自動車を自動で運転する技術を開発中です。

阿部 「高値が続く株式市場。 世界では、その担い手が変わろうとしています。」 歴史的な株高にわくアメリカ。 ダウ平均株価は、今月（５月）最高値を更新しました。 その最先端の取り引きは今、人工知能が主役になろうとしています。 投資ファンドは、次々に高い利回りを実現。

──近年のAIの「爆発的発達」とは何だったのですか？ それは2006年、ニューラルネット（脳を構成する神経細胞ネットワークを工学的に再現したAI）が巻き起こしたブレークスルーです。それまで動作が遅く応用範囲も限定的で、単に"数学の産物"にすぎなかったAIに脳科学の最新成果が応用され、汎用性とスピードが飛躍的進化を遂げました。音声や画像を自動的に認識する能力が向上して、進化形AIの扉を開いたのです。 これを機に米大手IT企業が開発競争を加速、2012年ごろに多くの画期的成果が出現しました。スマホに向かって「カナダの首相は誰？」と聞くと、「スティーブン・ハーパーです」と答えるおなじみの機能は、2006年の技術革命に端を発してるわけです。 AI研究の歴史は脳の仕組みに接近しては離れるで山谷を繰り返し、現在は1950年代、80年代に次ぐ第3次ピークの真っただ中。スマホ以外でも掃除ロボットやドローン

これまで一貫して、人と機械が各々得意な能力を組み合わせて豊かな生産、生活が実現するという楽観論を展開してまいりました。膨大なデータに基づくランキング、判断や、超高速に力ずくですべての可能性を計算できる能力では、機械はほぼヒトを凌駕してしまうことでしょう。しかし、前回記事で触れたフレーム問題や、将棋で王手をかけられたら回避すべしといった基本原理の理解不足の類により、人がまだまだ優位な点が向こう数十年は残ると思います。 将来、量子コンピュータなどの仕組み(アーキテクチャ)が飛躍的に進化するまでは、人間が未知の事態等に世界知識・教養を駆使して対応し、「適当に」計算を打ち切って妥当な判断を下す能力によって、高速に大量のデータ、パターンと照合するという力技では解決でき難い問題を解く役割が続く、ということであります。 最適化の計算や、チェスや将棋の如き知的、論理的判断、シミュレーションのような課題です

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

日本郵政は米アップル、米IBMの2社と高齢者向けサービスの開発などで業務提携する。米2社がもつ人工知能（AI）などの最新技術を傘下の日本郵便やかんぽ生命が活用。高齢者の安否を確認するサービスや保険金支払業務で、精度が高く効率的な仕組みをつくる。今秋に郵政グループ3社の株式上場を控え、グループが提供するサービスの拡充をめざす。30日に西室泰三社長が米ニューヨーク市内で記者会見して発表する。会見に

Amazonクラウドはクラウド上で機械学習を提供するサービス「Amazon Machine Learning」を発表しました。 これはAmazon社内でデータサイエンティスト達が使っているのと同じものと説明されており、既存のデータ群から適切な機械学習モデルを作りだし（データからパターンを学習し）、そのモデルを新しいデータに適用して予測などを行っていくというもの。 高いスケーラビリティで日々何十億もの予測を行う能力を備え、リアルタイムに予測を生成できるとされています。 簡単に学習させられ、大規模処理も可能 Amazon Machine Learningのページでは、特長として5つの要素が示されています。 1つ目は、既存データをAmazon S3やRedshift、Amazon RDSなどから簡単に読み込んで学習させることができること。2つ目は、数秒でモデルを作成し、予測までできること。 3つ