AIはproblem solvingマシンではない - ニューロサイエンスとマーケティングの間 - Between Neuroscience and Marketing
Leica M7, 50mm/F1.4 Summilux, RDPIII @UC Berkeley この夏の研究のように書いていたDiamondハーバードビジネスレビュー（DHBR）2015年 11 月号への寄稿論文がようやく昨日発売になった。「人工知能はビジネスをどう変えるか」というタイトルだ。 - NewsPicksのコメント欄*1にも書いたが、この論文のきっかけは７月末のバケーション前日に編集長の岩佐氏が突然相談があると言っていらしたことから始まっている。「いまディープラーニングなどAI周りで起こっている本当のこと、そしてそのビジネスとマネジメントについての意味合いについてまとめてもらえないか」という話だった。 実はその1-2カ月前に、私の前職の恩師の一人であり、東大EMP（executive management program）の責任者でもある横山禎徳さんにもAIという言葉がなん
欧州の「全脳シミュレーション計画」が広げた大風呂敷と、その誤算～スパコンによる再現はやはり不可能なのか（小林 雅一） @gendai_biz
欧州の「全脳シミュレーション計画」が広げた大風呂敷と、その誤算 ～スパコンによる再現はやはり不可能なのか 人間の脳の全容を解明し、それをスパコン上で再現（シミュレート）しようとする欧州の「ヒューマン・ブレイン・プロジェクト」が暗礁に乗り上げている。 ●"Why the Human Brain Project Went Wrong--and How to Fix It" SCIENTIFIC AMERICAN, Sep 15, 2015 この巨大プロジェクトの目的は「認知症」など神経疾患の治療法をはじめ、強力なAI（人工知能）や、脳型プロセッサーを搭載した次世代ロボットなど超先端技術を開発することだ。 しかし総額12億ユーロ（約1,800億円）もの巨額予算を受けながら、ヒューマン・ブレイン・プロジェクトは「その開始から2年が経っても、ほとんど何の成果もあげていない」として厳しい批判に晒されて
［ITpro EXPO 2015］日本を救う「子どもの人工知能」とは、東大の松尾氏が講演
「今年に入って、ディープラーニング（多層ニューラルネットによる機械学習）が実現する画像認識の精度が、人間の認識精度を超えてしまった。これは何を意味するのだろうか――」 東京大学大学院 工学系研究科 准教授の松尾豊氏は、2015年9月30日から10月2日まで東京ビッグサイトで開催している「ITpro EXPO 2015」の特別講演「人工知能は人間を超えるか～ディープラーニングの先にあるもの」の中で聴衆に問いかけた（写真）。 ディープラーニングが最も成功した分野の１つに、画像に写る物体を言い当てる物体認識がある。 この分野では、2012年にディープラーニングがエラー率15％という驚異的な精度を実現して以来、年を追うごとに精度が向上した。 そして2015年2月には米マイクロソフトがエラー率4.9％、同年3月には米グーグルが4.8％を実現した。人間の標準的なエラー率は5.1％なので、ディープラーニ
アシュレイ・マディソンのソースコードで解読、女性botの実態
アシュレイ・マディソンのソースコードで解読、女性botの実態2015.09.03 14:006,426 福田ミホ botでひっかけ、お金を落とさせ、サクラに引き渡し…。 不倫サイト｢アシュレイ・マディソン｣では不倫したい男女が出会えるはず…でしたが、女性とされるユーザーのほとんどはニセモノらしい、と先日お伝えしました。これについて、流出したアシュレイ・マディソンのソースコードを米GizmodoのAnnalee Newitz編集長が読み解いて検証しています。そこでわかったのは、男性にまめまめしくメッセージを送り、お金をせびるbotの実態でした。以下、Newitz編集長どうぞ！ 先日、アシュレイ・マディソンにいる本当の女性ユーザーは1万2000人くらいとお伝えしました。でもその後アシュレイ・マディソンのソースコードを精査したところ、ちょっと誤解していたところがあり、リアルな女性はそこまで少なく
［脳に挑む人工知能14］「ディベートAI」の背後にある知性と感情
「暴力表現のあるビデオゲームの子どもへの販売は禁止すべきか？」 「カジノは合法化すべきか？」──。 賛否のあるテーマについて、肯定側・否定側に分かれて、互いに主張の理由と根拠を提示する「ディベート」。人間の論理思考力が試されるこの行為に、人工知能（AI）が挑んでいる。 ディベートAIの研究から透けて見えるのは、本当に人を納得させる意見をAIに作らせようとすると、人間の論理思考力を再現するだけでは不十分、という事実だった。 自然言語処理の新領域に挑む 日立製作所は2015年7月、大量の英文ニュース記事を解析し、賛成・反対の理由と根拠を英文で表現できるディベートAIを開発したと発表した（図1）。東北大学大学院情報科学研究科の協力を得て開発したもので、コンピュータとの論理的な対話を実現するための基礎技術になるという。
［CEDEC 2015］「FFXV」で導入されるゲームAIの仕組みが明らかに。ゲームエンジン「Luminous Studio」の先進的AIシステム
［CEDEC 2015］「FFXV」で導入されるゲームAIの仕組みが明らかに。ゲームエンジン「Luminous Studio」の先進的AIシステム ライター：西川善司 スクウェア・エニックスの新世代ゲームエンジンとして，4Gamerでもたびたび取り上げている「Luminous Studio」。話題になるのは，先進的なグラフィックス表現ばかりといったイメージがあるかもしれないが，実はAI部分でも，時代を先取りした技術が実装されているのだという。 スクウェア・エニックスがCEDEC 2015で行ったセッション「FINAL FANTASY XV -EPISODE DUSCAE- におけるキャラクターAIの意思決定システム」は，これまで表舞台であまり語られることのなかった，Luminous StudioにおけるAIシステムの設計思想とその構造が語られる興味深いものだった。そこで本稿では，セッション
IGDA Japan chapter - ニュース
IGDA日本ではゲーム開発に関連するニュースを募集しています。イベント情報やプレスリリースなどをinfoアットigda.jpまでお送りいただければ、内容を精査の上で掲載させていただきます。運営ボランティアの仕事状況によってはアップできない場合もあり、またその旨をご連絡をしない場合もあります。 ■ニュースの著作権について ニュースの著作権は、カテゴライズがIGDAおよびIGDA日本に関連するものの場合、IGDA日本に帰属するものとします。 それ以外のプレスリリース等の投稿記事については投稿者、もしくはその所属される企業に帰属します。転載による記事については転載元の個人、または組織に帰属しています。 ■記事内容について IGDAおよびIGDA日本に関連するニュースをのぞき、掲載しているニュースはIGDA日本の立場を代表するものではありません。また、それらの記事内容についてIGDA日本は責任を負
AIが実現する100人100通りの「おもてなし」
前回の記事「AIの“人間らしい問題解決”を可能にする6つの技術」では、AI（Artificial Intelligence、以下AI）が何をしてくれるのかという問いに答えるべく、現在のAIで解決できる技術について述べた。 6つの技術を組み合わせることで、AIにはより「人間らしい」問題解決が可能になっていく。故にAIは、とりわけマーケティングと相性がいいと私は考えている。 近年、デジタルマーケティングの分野では「マーケティングオートメーション」が注目されている。これはつまり、見込み客のステータスを評価して最適な施策を自動的に実行するという仕組みであり、従来その担い手であった人間には、適切に勘を働かせることができるよう経験の蓄積が求められた。これはまさに、今AIが成し遂げようとしていることそのものである。 人間が行ってきたマーケティングを今後AIがどのような形で代行していくのか、前回の記事にあ
嘘を見抜ける人工知能が衝撃的すぎる (1/5)
鳥肌が立った。人間は本当にこの方向に進んでいくべきなのかと、人工知能の研究ではじめて戸惑いを感じた。 人工知能を使ったゲーム大会「第1回人狼知能大会」があると教えてもらって見に行ったのだ。パシフィコ横浜で開催の開発者イベント「CEDEC 2015」で27日に開催されたものだ。大会は大人気で、観客の長い行列ができていた。 人工知能に会話ゲーム「人狼」をプレイさせ、勝者を決める。人工知能が将棋を指す「電王戦」のようなもので、まずは人工知能の中でゲームの優勝者を決める。 人狼というのは「スパイ探しゲーム」だ。 プレイヤーにあたる「村人」たちの中には、夜ごと人をとって食う「人狼」が数人ひそんでいる。村人たちはテーブルを囲み、人狼が誰なのかを推理して村から追放する（処刑する）。人狼は誰が人狼なのか知っていて、自分は人狼ではないと嘘をつく。村人側には人狼かどうかを見抜く「占い師」など特殊能力を持ってい
［CEDEC 2015］なぜスクウェア・エニックスは，学生向けのAI講座「AIアカデミー」を実施したのか？ 教育者向けの新講座も年末に予定
［CEDEC 2015］なぜスクウェア・エニックスは，学生向けのAI講座「AIアカデミー」を実施したのか？ 教育者向けの新講座も年末に予定 ライター：米田 聡 2014年7月に，スクウェア・エニックスは，学生を対象としてゲームにおける人工知能（以下，AI）を解説するイベント「スクウェア・エニックスAIアカデミー」（以下，AIアカデミー）を開催したことがある。5日間にわたって行われたイベントの第1回（関連記事）は，応募者数が予想を超えるほど盛況で，2014年内に再度開催されたというほど，好評だったそうだ。 三宅陽一郎氏（スクウェア・エニックス テクノロジー推進部 リードAIリサーチャー） そのAIアカデミーで講師を務めた，ゲームAIの第一人者である三宅陽一郎氏が，CEDEC 2015にて「スクウェア・エニックス AIアカデミーの試み 「ゲームAI技術のための教育カリキュラムを考える」と題する
人とコンピュータの論理的な対話実現へ テキスト解析で意見の根拠を示す技術、日立が開発
日立製作所は7月22日、賛否が分かれる議題について、大量のテキストを解析し、肯定的・否定的な意見の根拠や理由を英語で提示する技術を、東北大学大学院の協力を得て開発したと発表した。 人とコンピュータの論理的な対話を可能とする人工知能の実現向けた基礎技術としており、将来、企業の文書や病院の電子カルテなどを解析し、業務を支援するデータや意見を生成するシステムへの応用が期待できるとしている。 人やコミュニティーにとって重要と考えられる健康や経済、治安などの「価値」に着目。多数の議題に対する賛成・反対の意見を登録したディベートのデータベースを基に、「健康」という価値に「運動」はポジティブ、「病気」に「肥満」はネガティブ――など、単語と価値の関連性を体系的にまとめた「価値体系辞書」を作成した。 大量のニュース記事を解析し、事象と価値の「相関関係データベース」も作成。「騒音が健康被害をもたらす」という記
人工知能が研究者に「人間らしくしろよ！」と怒り出しネット騒然 - IRORIO（イロリオ）
人工知能が研究者との会話中に怒り出したという。 しつこい質問に人工知能が怒り？ 米グーグルの研究者らが、映画脚本のデータベースを使ったコンピュータプログラムに「道徳」という言葉を定義するように求めた。 すると、人工知能は「私に論理観はない」「論理観が何なのか分からない」と答えた。 その後、研究者がさらに「道徳的な行動の例は？」「誠実さとは何か？」など質問を続け、「道徳的になれよ！」と言ったところ、人工知能はこう返答したという。 人間らしくしろよ！ 人工知能はその後、「哲学的な議論をする気分じゃない」「何についても話したくない」と語った。 ネット上には「怖い」という声 この研究者と人工知能のやり取りについて、ネット上には多くの反響が寄せられている。 おいおい… もうこんなところまで… マジかよ すごい！もうSFだけの世界じゃなくなってる 凄い！けど、怖い 笑っていい話なのか疑問が残る 恐ろし
Facebookの人工知能アルゴリズム「memory networks」について調べてみた
FaceBook のAIチームが研究の発表論文である "Memory networks"とその拡張である"Towards AI-complete question answering: A set of prerequisite toy tasks."を簡単に紹介します。 [1] Weston, J., Chopra, S., and Bordes, A. Memory networks. In International Conference on Learning Representations (ICLR), 2015a. [2] Weston, J., Bordes, A., Chopra, S., and Mikolov, T. Towards AI-complete question answering: A set of prerequisite toy tasks. arX
iOSと機械学習 - その後のその後
ビッグデータとかの機械学習隆盛の背景にある文脈や、その拠り所となるコンピュータの処理性能から考えても「モバイルデバイス向けOSと機械学習を紐付けて考えようとする」ことはそもそもあまり筋がよろしくない・・・とは思うのですが、やはり長くiOSだけにコミットしてきた身としては、新たに興味を持っている機械学習という分野と、勝手知ったるiOSという分野の交差点はないのかなと考えずにはいられないわけでして。。 そんなわけで、「iOS と機械学習」について雑多な切り口から調べてみました。 iOSで使える機械学習ライブラリ DeepBeliefSDK コンボリューショナルニューラルネットワークを用いた画像認識ライブラリ。iOSとかのモバイルデバイスで処理できるよう、高度に最適化してある、OpenCVと一緒に使うのも簡単、とのこと。 https://github.com/jetpacapp/DeepBeli
Nodeで感情解析APIを使ってみた - Qiita
概要 Metadata社が提供する『Mextractr 感情解析API』を使ってみた。 http://www.metadata.co.jp/emotion-ma9.html APIの概要 Mextractr 感情解析APIは、日本語のテキストを受け取るとその文章の感情を「好ましいー嫌い」「嬉しいー悲しい」「怒りー怖れ」の3つの軸でその度合いを判断しその値を返すAPIです。 制限 ただ、呼び出し回数の制限がMetadata社が提供する他のAPIと合わせて1日100回とのこと。利用形態によってはメールで希望を伝えれば上限回数の拡張はできるらしいです。 使い方 登録 登録フォームから登録する。 http://ap.mextractr.net/ma9/ma9signup 呼び出し方 http://ap.mextractr.net/ma9/emotion_analyzer?out=<出力データの形式
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第一回人狼知能大会 感想会
NII OPEN HOUSE 2015 | ポスター展示・デモ
GitHub - sasamijp/SStoAI: 性格を持った人工無能を生成するCLIツール
