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長尾真（情報工学者）新井紀子（数学者）｜INFORIUM｜NTTデータ
人間を理解し、人工知能をさらに先へ。 情報処理学で多大な功績を残した長尾真氏と 「ロボットは東大に入れるか」プロジェクトで人間の能力に注目するようになった 国立情報学研究所の新井紀子教授が、 AI技術の発展にはこれから何が必要になるのか、徹底討論しました。 人間の知能を支えるもの新井 私が「ロボットは東大に入れるか」というプロジェクト(※1)を始めたときに人工知能学、特に言語処理の方面から「何でこんな役に立たないことをするのか」という批判的なご意見を受けました。そんな中、長尾先生が「それは今やるのはなかなか面白かろう」と、言語処理学会の記念大会などに私を講師として呼んでくださったのが印象に残っています。 長尾 でも、それから4～5年のうちに東ロボをおやめになった。「もうちょっとやったら面白いところまで展開するのでは」と思っていたので、それが残念です。 新井 いえ、まだプロジェクトはやめてい
川上量生カドカワ社長「数学を諦めることは人生を諦めることと同じ」
『週刊ダイヤモンド』特別レポート ダイヤモンド編集部による取材レポートと編集部厳選の特別寄稿を掲載。『週刊ダイヤモンド』と連動した様々なテーマで、経済・世相の「いま」を掘り下げていきます。 バックナンバー一覧 未来を先取りしたい企業たちが今、数学の世界にどっと押し寄せている。ポケットマネーで数学のイベントを開き、社内で数学の勉強会を開催。さらに家庭教師を雇って学ぶほど数学にのめり込んでいるカドカワの川上量生社長に『週刊ダイヤモンド』6月30日号の第1特集「必修 使える！数学」に合わせて、なぜ数学を学ぶのか、直撃して聞いた。（『週刊ダイヤモンド』編集部 大矢博之、ライター・奥田由意） ──数学の勉強を今も続けている理由は何でしょうか。 単純に面白いから、というとそれまでですが、「この世とは何か」という、世界の秘密を知りたいという欲求からです。 例えば、「時間・空間とは何か」という問いに、僕は
すべてのプログラマが機械学習を受け入れる準備をする時代になった - mizchi's blog
という予感がしたので書く。正確に言うと機械学習の成果としての訓練モデルを。 まず事前に前置きしておくと、僕は機械学習をほとんど抑えていない。トレンドだけ追ってる。 大学生の時にニューラルネットワークを実装してみてフ～ンって言ってた程度に知識しかなくて、ディープラーニングが流行る前だから、「バックプロパゲーションってややこしかったけど、今は自動でモデルの最適化いい感じにやってくれるんでしょ？」ぐらいの雑な理解しかない。(この時点で怪しい) で、今はフロントエンドやってて、ここは機械学習は縁遠いように思えるかもしれないだろうけど、最近のGoogleはなんとブラウザで tensorflow を動かすのに情熱を注いでいる。 で、こんなのが Hacker News で流れてきた。 medium.com とりあえず試した。デモをそのままデプロイした。 PoseNet - Camera Feed Dem
私の会社の機械学習経験ゼロの「ディープラーニングおじさん」が会社のAI戦略を動かすまで - karaage. [からあげ]
ディープラーニングおじさん 私の会社には「ディープラーニングおじさん」がいます。「います」といっても私が勝手に一人で心の中でそう呼んでいるだけですが…ともかく、今日はその「ディープラーニングおじさん」が、機械学習経験ゼロから、最終的に会社を動かすまでの華麗なる軌跡を紹介したいと思います。 なお、会社に関する情報は、私の都合である程度、虚実入り混じった情報になることご了承ください。今回の話で伝えたいことに関しては、影響は無い範囲とは思っています。 ディープラーニングおじさんの華麗なる軌跡 自分のツイートを「ディープラーニングおじさん」で検索したら、最初に引っかかったのが2016年10月ころでした。もう1年半くらい前ですね。 自分も個人で少しだけディープラーニング試したりしてるので、ディープラーニングおじさんに少しだけ自分の知ってる情報を提供してみたけど、おじさん何も聞かずに特攻しててワロタw
![私の会社の機械学習経験ゼロの「ディープラーニングおじさん」が会社のAI戦略を動かすまで - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/71762e78be72331ac96492b2337551ed398703d4/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20180426%2F20180426235611.jpg)
全ての社会人が｢今すぐAIプログラミングを学ぶべき｣と言える深い理由
今年、中国・深センを訪ねたとき、現地の会計事務所に勤務する女性から興味深い話を聞いた。 イケてる男性たちの多くはエンジニア職を目指しており、レガシーな業界からIT業界への転職が後を絶たないという。給料が高く、出社時間は自由度が高いこともあって、求人市場のみならず、恋愛市場においても、エンジニアの｢一人勝ち｣状態になっているとか。なかでも人工知能（AI）エンジニアは別格とのこと。 日本でも特定の技能をもつエンジニアの年収は上昇しつつある。｢10秒ではじめる人工知能プログラミング学習サービス｣を謳い、リリースからわずか3カ月ほどで1万人超の会員を獲得した｢Aidemy（アイデミー）｣の石川聡彦代表はこう話す。 ｢女性にモテて仕方がないとか、日本ではそこまでの状況はありません。これからなんでしょうか（笑）。でも、パソコンでプログラミングが得意、とか言うとオタクのイメージが付きまとう時代は、ついに
Nonreligious Questions
We aren’t exactly sure how you stumbled upon this page today, but we sure are glad you’re here. Whether you’ve been turned off by religion in the past, have a question about one of the world’s religions or are simply looking for content we no longer have, we hope you’ll stay and see what Patheos has to offer. At Patheos, we believe faith is a force for good in the world, but we also know it’s hard
翻訳：シンギュラリティが宗教である10個の理由 - シンギュラリティ教徒への論駁の書
以下は、ウィリアム・パターソン大学哲学教授のエリック・スタインハート氏の記事 "The Singularity as Religion" の翻訳です。 宗教としてのシンギュラリティ シンギュラリティにまつわる文化と言説のほとんどは、宗教的であると思う。この考えは、部分的には、デイヴィド・ノーブルの本『The Religion of Technology』とロバート・ゲラチの『Apocalyptic AI』を読んだことに基づいている。どちらも素晴しい本である。また、私はテクノロジーと宗教に関する書籍や記事のリストを編集して、ウェブサイトに掲載している。 宗教としてのシンギュラリティは、完全に悪いものではないかもしれない。宗教はいろいろな形でポジティブな力となりうる。少なくとも、シンギュラリタリアニズムは新たなタイプの興味深い宗教運動となりうるだろう。 なぜシンギュラリティは宗教であると考える
Picat言語の将来性
また新しいプログラム言語かと思い少しうんざりしていた、今日この頃ですが、どうやらそうも言っていられないかも知れません。 この言語の特徴をあげると（本家サイトの情報から） 1.マルチパラダイムプログラム、PythonとPrologの側面 2.ルールベース言語 3.記述が非常にシンプル 4.制約論理を実装している 5.テーブリング、メモ化して最適化計算 6.仮想マシンで動作し、スケーラブル 7.SATのアルゴリズムでも賞を最近とっている 8.アクター（イベントハンドリング） この他、基本的な情報はウィキを参照してください。 これだけの理想的な特徴を持っている言語は他にはないような気がする。 Haskellは殆どが満たしているが、コードが読みにくい。 試しにサイトのコードやライブラリを眺めて見ると、びっくりするほどシンプルに記述されている。 本家サイトには大量のサンプルプログラムがあり、使う上で
未来の世界がどうなってるのか予想がつかない事への困惑
皆は、どうやって現在の世界をとらえているんだろう。 「世界は『今がすべて』」とそういう風に感じているんだろうか？ 俺は、困惑している。 １０年前まで、ネットをスマホでするなんて考えられなかった。 テレビ電話すらカクカクで、そういう感じで戸惑っていた時代だったわけだ。 １０年前には、まだ３０年くらい前の価値観を持っていた。俺が生まれる前の時代から続いてきた世界が少しずつ変わっている、その速度で覚悟をしていた。 しかし、その速度はモットもっと激しい。 学問を志していたが、僕の志した学問は完全に情報化の波にのまれた。 具体的には医学だし、医者にもなったけど、まさかこんなに製薬会社の言いなりに統計を出すだけなんて。 科学が学問ではなく、統計結果に対して理屈付けする学問ではない何かになった。 将棋では、AIが出した答えを人間がどうにか解釈するというものになりかけているらしい。 昔は人間が考えて学問の
paoの麻雀AI研究
麻雀AIというと、「爆打」が有名だけど、 将棋や囲碁のAIに比べると進んでいなくて、まだ人間のほうが強い。 なんで麻雀AIは進んでいないんだろう？って思う人もいると思うので 個人的な見解を書いておく。 1.ゲームとしての知名度が低い 日本のテーブルゲームとしては割とメジャーだけど、世界的に見ると、 オセロやチェス、囲碁、将棋などと比べるとまだまだメジャー度合は低い。 世界大会みたいなものも最近では開かれているので徐々にメジャーにはなってると思うけど。 2.ルールが統一されていない フリー雀荘やプロの大会、ネット麻雀など色んなところで麻雀はやられてるが 赤ドラや食いタン・後付け、ウマ・チップなど、ルールが統一されていない。 また国際的にも、AI先進国の一つである中国が、かなり異なるルールであるのも、大きな理由だと思う。 Googleなどの企業がゲームAIを進める主な目的の一つとして技術力アピ
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『東大 山口利恵氏の2030年予測：IT人材“80万人不足”はなぜ人工知能で乗り切れないのか』へのコメント
東大 山口利恵氏の2030年予測：IT人材“80万人不足”はなぜ人工知能で乗り切れないのか
『川上量生カドカワ社長「数学を諦めることは人生を諦めることと同じ」』へのコメント
『すべてのプログラマが機械学習を受け入れる準備をする時代になった - mizchi's blog』へのコメント
『私の会社の機械学習経験ゼロの「ディープラーニングおじさん」が会社のAI戦略を動かすまで - karaage. [からあげ]』へのコメント
『全ての社会人が｢今すぐAIプログラミングを学ぶべき｣と言える深い理由』へのコメント
『翻訳：シンギュラリティが宗教である10個の理由 - シンギュラリティ教徒への論駁の書』へのコメント
車の安全性の人工知能