待ってた！ついにGoogle翻訳がニューラルネット機械翻訳を日本語版にも適用。異常に上がった翻訳性能は感動モノ | Ledge.ai
ついにこの日がやってきました。従来のフレーズベース機械翻訳（PBMT）からの、日本語翻訳完全移行です。 Googleの誇る機械学習システム「TensorFlow」と「Tensor Processing Unit（TPU）」で実現したニューラルネット機械翻訳（GNMT）が、英語 ⇒ 日本語の翻訳にも適用されました。 誰でも無料で使えるけど『おいｗお前ｗｗ』となってしまいがちだった僕らのGoogle翻訳が、一足飛びに驚異的な進化を遂げたというわけです。 Source: Google Research Blog とにかく一回試せばわかる。なにこれすんごい細かな仕様的な話はとりあえず置いておいて、まずは以下を見ていただければと。これはちょっと…なかなかな衝撃です。 翻訳テスト（原文）Machine translation is by no means solved. GNMT can still
TechCrunch | Startup and Technology News
William A. Anders, the astronaut behind perhaps the single most iconic photo of our planet, has died at the age of 90. On Friday morning, Anders was piloting a small…
川崎重工、人格を持つ“AIバイク”開発へ ライダーと会話、セッティングもお任せ
川崎重工業は8月25日、IT技術を活用した次世代モーターサイクルの開発に着手したと発表した。人工知能（AI）により人格を持ち、ライダーと会話を重ねていくことでライダーを理解し、最適なセッティングを行うといったことが可能になるという。 ソフトバンクグループのcocoro SBが開発した「感情エンジン・自然言語対話システム」を活用。ライダーの話す言葉から意思や感情をAIが理解し、言語を使って意思疎通する。電子制御技術を組み合わせ、AIの指示でライダーの経験やスキル、ライディングスタイルに応じたマシンセッティングもしてくれるという。 通信機能により、ライディングを楽しむための情報や安心・安全のためのアドバイスも提供。ライダーとAIとのコミュニケーションを重ねるにつれ、ライダーの個性を反映したモーターサイクルになっていくという。 AIの活用で、「モーターサイクルを単なる移動手段ではなく、ライダーが
AIの進化から学ぶ会話型UIの課題
UIを考える前に本質を探る 人と情報の関係が会話（チャット）のようになることに伴い、コンテンツだけでなく UI デザインも、会話の中でどのように表示すると適切なのか考える必要があります。会話型になる UI デザインについて2年前に記事にしましたが、今は状況が大きく異なります。 Facebook Messenger はボットの開発やコンテンツの最適化ができるプラットフォームを発表していますし、Slack Bots は開発者にとって馴染みの深いものになっています。 また、友人のように振る舞うことができる Xiaoice（微软小冰）も多くの方に利用されるようになりました。Xiaoice は、昨年 WeChat でリリースされて以来、数百万のフォロワーがいる人気ボット。同じ技術が採用されているりんなは、 LINE で楽しむことができます。ボットが友達と呼べる日は遠い未来の話ではありません。 チャッ
ついに明かされる「りんな」の“脳内” マイクロソフト、「女子高生AI」の自然言語処理アルゴリズムを公開
日本マイクロソフトは都内で開いた開発者向けイベント「de:code 2016」で、同社が独自に開発する“女子高生AI”「りんな」の自然言語処理アルゴリズムの詳細を語った。りんなのアルゴリズムのキモは「ランク付け」だという。自然な“女子高生らしさ”を生み出している秘密とは？ りんなは2015年7月にLINEアカウントとして登場し、同年12月にはTwitterアカウントも開設。「マジで？！やば！」など“日本の女子高生”をイメージした受け答えができるのが特徴で、現在LINEとTwitterを合わせて340万人以上のユーザーと会話しているという。 Microsoftが開発しているAIとして「Cortana」がよく引き合いに出されるが、Cortanaのコンセプトが「Productivity」（生産性向上）であるのに対し、りんなのコンセプトは「Emotional」（感情的）。例えば、「明日晴れるかなぁ
AI Monetization Landascape in US
ベンチャー投資の米国，EU，日本の比率（去年はもっと開いたが）そもそも新規事業に対する民間投資50:5:1とこれだけ差がある中で，日本はどうするのか？ グローバル視点に切り替えたらどうか？ 自国をフィンランドと思えば，施作は変わる．日本の産業構造（労働慣行）をどう変えるか．根っこの議論がないとだめ．日本の産業界はデータ利活用の対応できているのか？ それができていないから，日本の産業はジリ貧になる．AIは技術じゃないよ！だから頭の良いデータサイエンティストをコンサルにおいてもデータ利活用は回らない．会社のITシステムを根っこからデータが上がって処理する仕組みを作らないと．会社のど真ん中にソフトウェアを分かっている経営者を置こう．Read less
＜囲碁：人間ｖｓ人工知能＞神秘の領域、中央の「厚み」…アルファ碁は計算した
アルファ碁が５０００年間続いてきた囲碁の原理を根本から書き換えつつある。核心は中央攻略だ。かつて人間が「厚み」と命名して神秘の領域として残してきた空間を、アルファ碁はついに精密な計算力で征服し遂げている。 第２局は第１局とは違った。対局中ずっと李世ドル（イ・セドル）九段は冷静かつ柔軟、時には果敢だった。特別に失着（誤った手を打つこと）もなかった。むしろアルファ碁が無理な方法と唐突な手を連発した。終盤の振り替わり（フリカワリ）部分は、大きな錯誤のようにみえた。だが、それは人間の目から見た時であった。人工知能の文法は違っていた。 中原（第５線から中央あたり）の運営力においてアルファ碁は優秀だった。序盤・中盤にアルファ碁が右辺に３７を置いた時、観戦室はざわついた。イ・ヒソン九段は「本にはない手」と言った。アルファ碁が第５線で肩ツキ（相手の石の斜め上に打つ手）したためだ。 通常、囲碁において第３線
囲碁決戦、初戦は人工知能が勝つ 韓国内「衝撃の敗北」：朝日新聞デジタル
米ＩＴ企業グーグル傘下の英グーグル・ディープマインド社が開発した囲碁の人工知能（ＡＩ）「アルファ碁」と、世界で最も強い棋士の一人、韓国のイ・セドル九段（３３）の第１局対決が９日午後、ソウル市内のホテルで行われ、アルファ碁が勝利した。韓国メディアは一斉に速報で「衝撃の敗北」と伝えた。対局は１５日まで全５戦行われる。 ディープマインド社によると、平均の手数が２０程度のチェスに比べ、囲碁は２００以上。アルファ碁の場合、対局時に全ての手を検討するのではなく、過去の１０万以上の棋譜を入力して自己学習を繰り返して強くなった。 李九段は対局後の記者会見で笑顔を見せ、「本当に驚いた。最初の失敗が最後まで尾を引いた。プログラマーに深い敬意を表したい」と語った。「人間なら普通打たない手だった」とも語った。アルファ碁のプロジェクトリーダー、デイビッド・シルバー氏は「アルファ碁の限界を試す良い機会になった。大きな
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来たるべき「人工知能社会」に、ホワイトハウスが動き始めた
ヘイト発言のAI「Tay」と女子高生AI「りんな」の差
人工知能が人間に「買い」を指示する「AI金融」時代の到来