【記事更新】私のブックマーク「第一言語獲得から考える人工知能」 | 人工知能学会 (The Japanese Society for Artificial Intelligence)
折田 奈甫（早稲田大学理工学術院） 1．はじめに 深層学習の発展は素晴らしいが，第一言語獲得を研究する言語学者としては「ちょっと待った！」と言いたくなる瞬間がある．例えば，以下のような発言や記述を研究発表や論文などで見聞きすることが増えた． 深層学習のように人間も大量のデータから統計的に学習しているのではないか．刺激の貧困は存在せず，生得的知識など必要ない．子供は白紙の状態から，あるいは最小限の非言語的知識・能力を使って，言葉を大量に聞いて覚えて話せるようになる．脳についてはわかっていないことが多いので，深層学習を使ったリバースエンジニアリング的な認知科学の研究があってもいいのでは．ニューラルネットワークは神経科学的に妥当なモデルである．そのうえ，人間が行うような情報処理タスクにおいて高い汎用性と学習能力を示している．ニューラルネットワークは人間の認知メカニズムとして妥当な仮説なのではない
ツイッターでもう見飽きた話題の一つなんですが、話題自体としてはそこそこ議論の余地があるものなので見解をまとめておきます。 ざっとツイッターを見る限り、算数・数学の試験を 算数・数学をわかっているかのチェック 課程を理解しているかのチェック と捉える2通りの視点があって、これによって論争が生じている気がします。 ぼくは後者派です。したがって、りんごが6個入っているパックを3パック買ったときのりんごの個数は小学校の試験では(後述するような例外を除いて)と答えたほうのみを正解とする立場です。 これだけを言うと一気にクソリプが飛んできそうなので、予め立場をざっくり紹介しておきます。 もちろん整数の乗算が可換であることは重要な性質 しかし、教科書を読むと、掛け算の説明には絶対意味論付きで教わるし、先生も授業中にそう説明しているはず 教科書をちゃんと読むか、先生の話を聞いていれば、パターン認識的な解き
探索的データ分析とは | IBM
データ・セットの分析と要約に使用される探索的データ分析という手法について、理解する上で必要な内容をすべてご紹介します データ・セットの分析と要約に使用される探索的データ分析という手法について、理解する上で必要な内容をすべてご紹介します。 探索的データ分析（EDA）は、データ・サイエンティストがデータ・セットを分析および調査して、主な特性を要約するために使用する手法で、データ可視化の手法が活用されることが多くあります。 それは、データ・サイエンティストがパターンを見つけ出すことや、異常に気付き、仮説を検証し、仮定を確認することを容易にするため、データ・ソースをどのように操作すれば必要な答えが得られるかについて、判断を行う際に役立ちます。 EDAは主に、形式モデリングまたは仮説検定のタスクにとどまらず、データから何を読み取れるかを見出すのに用いられ、データ・セットの変数および変数間の関連をより
ChatGPT以前のAIが、人間のように言葉を操れなかったわけ
1963年、群馬県生まれ。作家・ジャーナリスト、KDDI総合研究所・リサーチフェロー、情報セキュリティ大学院大学客員准教授。東京大学理学部物理学科卒業。同大学院理学系研究科を修了後、雑誌記者などを経てボストン大学に留学、マスコミ論を専攻。ニューヨークで新聞社勤務、慶應義塾大学メディア・コミュニケーション研究所などで教鞭を執った後、現職。著書に『ゼロからわかる量子コンピュータ』『仕事の未来～「ジョブ・オートメーション」の罠と「ギグ・エコノミー」の現実』『AIの衝撃～人工知能は人類の敵か』『ゲノム編集とは何か～「DNAのメス」クリスパーの衝撃』（いずれも講談社現代新書）、『「スパコン富岳」後の日本～科学技術立国は復活できるか』（中公新書ラクレ）、『ゲノム編集から始まる新世界～超先端バイオ技術がヒトとビジネスを変える』（朝日新聞出版）、『AIが人間を殺す日～車、医療、兵器に組み込まれる人工知能』
初学者の分かりやすさを優先するため，多少正確でない表現が混在することがあります。もし致命的な間違いがあればご指摘いただけると助かります。 はじめに 機械学習を勉強したことのある方であれば，EMアルゴリズムの難しさには辟易したことがあるでしょう。私自身，学部生時代に意気揚々と機械学習のバイブルと言われている「パターン認識と機械学習（通称PRML）」を手に取って中身をペラペラめくってみたのですが，あまりの難しさから途方に暮れてしまったのを覚えています。多くの書籍やWeb上の資料では式変形の行間が詰まっていないことがあるため，ほとんどの初学者はEMアルゴリズムで躓くと言っても過言ではありません。 この問題を解決するため，本稿ではEMアルゴリズムをはじめからていねいに説明していきます。具体的には「この解説を読んだだけでEMアルゴリズムの概要と実際の応用方法が理解できる」状態を目指します。多少記事が
普段の直観を変えていく為の問題意識が、人生を変える大きな役割を果たす
同じニュースや記事を見ていたとしても、そこで感じられることが違ってくるのは、その人の持つ問題意識からやってきます。 これまでには重要だと思っていなかったことに、急に意義を感じられるようになるのは、その問題が自分にとって大きな意義を持つものだと感じられているから。 そこで重要性を変えていくためには、理想やゴールといった想いが変われば、必然的に見えてくるものが変わってくることになります。 そんな人生を変えるきっかけとなる、目の前にあるチャンスにどのように気がついていくのか。 まずは、直感に任せて行動してみることも、その１つです。 偶然のチャンスは、結果的に手にすることでもあるからこそ、フットワークの軽さも大切です。 いきなり全てが上手くいくわけではないからこそ、そこにたどり着くまでの準備のプロセスを充実させていくことですね。 直感やヒラメキから得られたと思っていることも、その導線を導くための思
先日、郵便局をＦＩＲＥしたMさん。 そんなMさんが中心となって開発した、チャートパターン検出インジケーターがTrading viewにて公開されました。 jp.tradingview.com 今流行のチャットGPTを使用しての開発です。 その一部一例を挙げますと… 「ピボットを用いた平均偏差を取引するEA(エキスパートアドバイザー)をMQL4で出力して」 とChatGPTに聞いた例。 // ピボットを計算する関数 double CalculatePivot(int period) { double high = iHigh(NULL, period, 1); double low = iLow(NULL, period, 1); double close = iClose(NULL, period, 1); return (high + low + close) / 3; } // サポー
LINEのコンピュータビジョン技術の現状と将来 栄藤稔氏（以下、栄藤）：ここからは、LINEのコンピュータビジョン技術の現状と将来について、パネルディスカッションのかたちでトークしたいと思います。みなさん40分間、どうぞお付き合いをよろしくお願いします。 まず自己紹介から始めます。私、大昔に実はコンピュータビジョンで学位を取りまして。今は大阪大学の教員やっていますが、LINEのAIカンパニーの技術アドバイザリーとして、いろいろとコンピュータビジョン関係、AIに関する技術についてのディスカッションをやっています。今日はモデレーターを務めますので、よろしくお願いいたします。 7月1日に、LINEではコンピュータビジョンラボ（Computer Vision Lab）という組織が、AIカンパニーの中で立ち上がりました。コンピュータビジョンを得意とする専門家が集まってこれからの技術開発をやっていこう
EC・Fintech統合後は物販より決済のほう大きくなる―、海外ファンドが日本のスタートアップに投資するワケ（2） | Coral Capital
月間10万人が読んでいるCoral Insightsのニュースレターにご登録いただくと、Coral Capitalメンバーによる国内外のスタートアップ業界の最新動向に関するブログや、特別イベントの情報等について、定期的にお送りさせていただきます。ぜひ、ご登録ください！ 海外投資家から日本のスタートアップの現状はどう見えているのでしょうか？ 2011年と早い時期からスタートトゥデイ（現ZOZO）やモノタロウに出資してきて、最近ではBASE、freee、SmartHRへのシリーズDでの出資などでも知られるLight Street CapitalパートナーのGaurav Gupta氏をゲストに、Coral Capitalではポッドキャストのインタビューを行いました。Light Street Capitalは上場・未上場企業の両方に投資するグローバルなクロスオーバーファンドで、現在の運用資産残高は
2022年11月の登場以降、革新的なAIとして一世を風靡しているChatGPT。まるで人間のような会話が可能な自動生成型AIは、人間の仕事を代替しうる存在として、大きな注目を浴びている。「ぜひ仕事に活かしてみたい」という読者も多いだろう。 一方で、どうすればこれを使いこなせるのか、わからないという方もいるはずだ。そこでここでは「ChatGPT、70点の回答を100点に育てあげるプロンプトマネジメント講座」と題し、日々の仕事に活かすために必要な知識や使い方を連載でお届けする。解説は、大手企業の新規事業創出をサポートするフィラメントの代表取締役、角勝氏。角氏は、新規事業やそれに適した人材育成のためのアイデアを練るための相棒として、日常的にChatGPTを使用している。 前回はChatGPTとは何者なのか、その正体について解説した。第2回となる今回は、プロンプトマネジメントの具体的な方法について
画像認識とは？AIを使った仕組みと最新の活用事例
近年は、さまざまな分野でAI・人工知能が積極的に導入され始めています。その中には「AIを用いなければ実現できない技術」も多く、もはや私たちにとってAIは欠かせない存在と言っても過言ではありません。 そんな中、AIを活用したサービスとして「画像認識」に注目が集まっているのをご存知でしょうか。今回は、この「画像認識」の仕組みについて詳しく解説していくとともに、活用事例もご紹介していきますので、ぜひ参考にしてみてください。 画像認識のサービス比較と企業一覧 画像認識とは？ 「画像認識（Image Recognition）」とは、画像に映る人やモノを認識する技術です。「画像に何が写っているのか」を解析します。画像認識はパターン認識の一種で、近年は深層学習（ディープラーニング）という手法によってさらに精度が向上してきており、多様な分野での導入が進んでいます。 人間の場合であれば、過去の経験をもとに「
自閉スペクトラム症とはなにか｜精神神経学雑感
ネット上に、自閉スペクトラム症の説明は多いから、それにまたひとつ教科書的な話を付け加えることはあまり役に立たないかも知れない。しかし、自閉スペクトラム症を認知神経心理学の側面から臨床的に解説しているネット上のテキストはあまり見かけないので、その話をしてみよう。 自閉スペクトラム症の認知神経心理学研究と言えば、なんと言ってもウタ・フリスである。日本語に翻訳されている著書では、「自閉症の謎を解き明かす」と「自閉症とアスペルガー症候群」が有名だが、どちらも版元品切れなので入手が難しいかも知れない。”Autism: A Very Short Introduction ” はコンパクトにまとまっていて、英語版なら容易に手に入るので、英語があまり苦にならない読者はぜひ読んでみて欲しい。(日本語版は「ウタ・フリスの自閉症入門」神尾・華園訳 中央法規出版（版元品切）） フリスは、神経心理学の立場から、自閉
AIが絵画の真贋を巡る戦いに参戦、現状と課題は？
人工知能(AI)は美術の世界にもその足跡を刻みつつあり、オールド・マスターのような気難しい分野にもその影響力を伸ばしつつあり、スイスを拠点に活動するAI企業のArt Recognitionは、AIを用いた真贋(がん)鑑定に取り組んでいます。 AI meets Old Masters in the fight to authenticate paintings https://www.ft.com/content/101f6fde-0817-4fc6-9fe8-2b8d4b0f2c65 2019年に設立されたArt Recognitionは、「正確で客観的な絵画の真贋鑑定」を実行できるAIシステムを提供する企業です。同社はこれまで500件以上の真贋鑑定を行っており、オスロ国立美術館に収蔵されているフィンセント・ファン・ゴッホの自画像など、これまで真贋について論争を巻き起こしてきた美術品の検証
致命的な誤解。リベラルアーツとは「教養を広げること」ではありません
埼玉県さいたま市出身。日本航空に勤務し、同社を留学のため退職後、イェール大学大学院にて美術史学博士号取得。在学中にニューヨーク・メトロポリタン美術館でキュレーターアシスタントを務める。その後、ハーバード大学ポストドクトラルフェロー、ボストン大学講師を経て、ボストン美術館研究員となる。国際美術史学会誌『The Art Bulletin』でのリード記事を含め、多数の研究論文を発表。 現在は法人向け教育コンサルタントとして、ビジュアルIQ®アセスメントを考案。絵画をツールとしながら知覚力・思考力・コミュニケーション力を向上させるトレーニングを、企業・大学・病院に提供している。熱心な絵画コレクターでもある。 知覚力を磨く 目のつけどころがいい人は世界をどう観ているか？ データ予測、意思決定、創造的思考……あらゆる知的生産の土台となる「見えないもの」を観る力――。メトロポリタン美術館、ボストン美術館
今日話すこと ハードに働くのではなく、スマートに働く なぜスマートではないハードな働き方をしてしまうのか 睡眠 食べ物 運動 マインド マインドフード マインドソフトウェア マインドハック リーダーシップ キーガンの成人発達理論 利己的・道具主義的段階 他者依存・慣習的段階 自己主導・自己著述段階 自己変容・相互発達段階 どのように発達するか 最後に Q&A ジェットコースターのような感情の浮き沈みに対処する方法 オンラインで居続けなければいけない問題への対処 マントラがあるか コミュニティの見つけ方 反証について ピボットの間にすること プレッシャーから抜け出る方法、リスクを管理する方法 共同創業者との意見の相違 Geoff Ralston 次のスピーカー、Daniel Grossは、元YC創業者、およびYCのパートナーです。彼はみなさんがスタートアップの創業者をやりながらも、同時に心身
（出所：論文「Can ChatGPT Detect DeepFakes？A Study of Using Multimodal Large Language Models for Media Forensics」） インターネットではディープフェイクによる犯罪が相次いでいる。例えばSNSアカウントを作成し、そのプロフィル画像にAIで生成した人物の顔写真を使用する。そしてそのアカウントを使って詐欺を働く。 実在する人物の画像を使うと詐欺がばれやすい。Googleの画像検索などを利用されると、画像の流用に気づかれる可能性が高い。だが、AIが生成した顔写真を使えばその心配はない。 このような悪用を防ぐべく、AIが生成した顔写真を検出する方法がいろいろ提案されている。だがその多くは機械学習に基づいており、専用のプログラミング言語やツールを使用する必要がある。しかも既存の方法のほとんどは、顔写真が本
掛け算の順序問題の話 - ロスジェネ勤務医の資産形成ブログ
こんにちは、ロスジェネ勤務医(@losgenedoctor)です。 ちょっとしたネタなのですが、この間なんとなく目に止まったツイートに対してこんなツイートをしたんですよね。 これはどっちでもいいことではないだろう https://t.co/ImkDlYEW8t — ロスジェネ勤務医 (@losgenedoctor) November 24, 2022 僕はこれは完全に「６×５」にしなくてはいけないと思っていて、小学校の指導要領ではそのように指導するように書かれているから先生が式に✗をつけるのは当たり前だと感じました。 指導要領がおかしいのか？ということも思っていなくて、５×６は正確ではなくて６×５が正しいことにしましょう、という決まりもそれなりに理にかなっていると思っています。 掛け算はそもそも何かと考えたときに、５個の饅頭が入った箱が１０箱あった場合に全部で何個饅頭があるか？というところ
◇ 本邦初訳の作品多数 ◇ 既訳のある作品も、すべて読みやすい新訳に！ ◇ 各作品に要約・解説となる導入文を付記 ◇ 監修者によるイントロダクションで、収録作品を学史に位置付けて概観 ■ 内容案内ＰＤＦはこちら 『人工知能 チューリング／ブルックス／ヒントン』 開 一夫・中島秀之 監修 2020年4月14日刊行 物理記号仮説派 VS アンチ記号派。知能の本質は記号処理にあるとする物理記号仮説派の代表としてチューリングを取り上げ、パターン認識あるいはアンチ記号派として、ロボット用の新しいアーキテクチャーを提案したブルックス、人工生命という研究分野を立ち上げたラングトン、深層学習のヒントンの三人を取り上げる。現代日本の関連分野研究者による座談会も併録。 〈以下続刊〉 『言 語 フンボルト／チョムスキー／レネバーグ』 福井直樹・渡辺 明 監修 『無意識と記憶 ゼーモン／ゴールトン／シャクター』
マイクロサービスアーキテクチャに効く！テスト技法 サービス間インターフェースのテスト CDCテスト 概要編 | オブジェクトの広場
近年、ITシステムの開発においてマイクロサービスアーキテクチャを採用するケースが増えています。James Lewis / Martin Fowlerが提唱している通り、疎結合なサービスの組み合わせでシステムを構成することで様々なメリットをもたらします。一方で、従来のモノリシックアプリケーションの開発にはなかった難しさがあり、プロジェクトを円滑に推進するためには相応のノウハウが必要です。特にテストについては「やり方」を事前整備しておかないと、品質不良やスケジュール遅延につながりかねません。この不定期連載では、マイクロサービスアーキテクチャを高精度・高生産性で実現するテスト技法をご紹介します。 第1回目の今回は、サービス間のインターフェース仕様をテストする「CDCテスト」の概要をご紹介します。 マイクロサービスアーキテクチャとインターフェース仕様の課題 従来のモノリシックアプリケーションに比べ
抽象思考は点ではなく、立体的にみえることが大切！
抽象度を高めることのメリットの１つには 現状の視点からもう１つ上の視点に持っていくことによって これまでに見えてこなかった認識が浮かび上がってくることがあります。 思考を整理していくときにも、効果的な方法として 抽象度を高めるアプローチがあって そこで思考をシンプルにするのは 抽象的なところから個別具体の事例を 捉えなおすことが出来るところにその秘訣があります。 抽象度が高めるという点では、自分視点で見ているところに 相手の視点を包摂していくことによって その視点の高さを広げていくところにあります。 抽象度が低くなっているときには、思考が自分中心になっていることが多く 物事を点で捉えてしまう傾向にあります。 自分視点となっているところで、いかにして違った視点を持たせることが出来ることによって 問題解決にも使えるアイデアに結びつく機会も多くなるものです。 抽象度の捉え方の１つとして、これまで
異常検知とは？AI・機械学習手法や活用事例を紹介
AI・人工知能の技術が進歩したことにより、近年は多くの企業が業務にAIを導入するなどして、商品やサービスの向上を図っている状況です。特にAIは大量のデータを分析し、予測することを得意としているため、そのような業務をすべてAIに置き換えている企業も決して少なくありません。 そんな、大量のデータを扱う現代だからこそ、データの異常を検出する技術にも注目が集まっています。扱うデータの量が増えていけば、当然その中に異常なデータが含まれる可能性も増していくからです。今回は、そんな異常データの検出を行う「異常検知」について詳しくご紹介していきますので、ぜひ参考にしてみてください。 AIソリューションについて詳しく知りたい方は以下の記事もご覧ください。 AIソリューションの種類と事例を一覧に比較・紹介！ 異常検知とは 異常検知とは、大量のデータから通常とは異なるもの（異常）を検出することをいいます。大量の
情報系学科OB生が教える学習ロードマップとおすすめ本 ~其ノ二~ はじめに 前回の記事では「情報系学科OB生が教える学習ロードマップ」として基礎的な学問についての学び順とおすすめ教材をまとめました。まだ見ていない方はこの記事の前に以下の記事に目を通していただけると幸いです。なお、今回の内容だけでも有益なようには書くつもりです。 情報系学科OB生が教える学習ロードマップ 前回の記事ではコンピュータ通信技術までの学び方を執筆しました。実際に情報系の学生も学んでいる順番通りかと思います。(しょぼい図ですみません^^;) 今回はついに応用学問です。コンピュータグラフィックス以降を説明していこうと思います。 「コンピュータグラフィックス・コンピュータビジョン」 まず有名なCG/CVについてです。情報系学生であれば一度は学ぶのではないでしょうか？ コンピュータグラフィックス プレステ世代でしたので、情
【会誌発行】人工知能学会誌 Vol.36 No.5 (2021/9) – 人工知能学会 (The Japanese Society for Artificial Intelligence)
巻頭言 JSAI 2021 を終えて …………………………………………………………………………………………………………………… 松下 光範 541 アーティクル 長尾 真先生を追悼する ─研究者，そして研究コミュニティの鑑として─ ………………………………………………………………………… 野田 五十樹 542 長尾 真先生を偲ぶ ………………………………………………………………………………………………………………… 安西 祐一郎 543 ふあっと包み込む知性の人 ………………………………………………………………………………………………………… 金出 武雄 544 長尾先生と言語処理 ………………………………………………………………………………………………………………… 辻井 潤一 545 人工知能の未来を見通していたパイオニアとしての長尾先生 ……………………………………………………………
【ファイナンス機械学習 解説】著者の解説スライドを日本語でまとめてみる（1/10） | Quant College
Quant College フォロワー4万人超えの管理人による金融工学解説サイト。デリバティブの仕組みとプライシング(時価評価、価格計算)の方法、金融工学・数理ファイナンス、機械学習をできる限り数式なしで簡単にわかりやすく説明。デリバティブや仕組債の商品性についてメリット・デメリットやリスクを数式なしで直観的に説明。おすすめの本やUdemy講座を感想とともに紹介・レビュー。クオンツの新卒採用・就活や中途採用・転職活動に関する記事まで網羅。 あわせて読みたい 【感想あり】おすすめのUdemy動画講座：機械学習・データサイエンスに必要な数学とPythonの入門編【随時更新】 | Quant College 【感想あり】おすすめのUdemy動画講座：機械学習編【随時更新】 | Quant College 金融工学関連でおすすめの本：まとめ（目次） | Quant College LIBOR廃止と
購入した講座類および読破した講座類を一覧にし、体系分析の網羅性の方法を描写する。 現在、92冊分のURLを示している。 文学、数学など含め、購入した本で200冊あまり、図書館で借りて拝読した本で200冊あまりあり、400冊くらいの一覧にする予定です。 ご意見、ご感想、訂正などありましたら、コメント欄でお願いします。 岩波講座 情報科学 1 情報科学の歩み 1983/5/10 高橋 秀俊 (著) 情報技術の歴史の一端を記録している貴重な書籍。写真の出典はあるが、参考文献がないのが悲しい。 情報系では、情報工学の方が主導すべきことと、理論的な情報科学が主導するとよいことがある。本シリーズで、そこが明確に区分していない点が、弱点かもしれない。 情報科学の歩みを、工学との関係で立体的に議論できるとよいかもしえない。 2 電子計算機への手引き 1982/12/10 森口 繁一 (著), 筧 捷彦 (
ディープラーニングとは、人工知能技術の中の機械学習技術の一つです。人間の手を使わず、コンピューターが自動的に大量のデータの中から希望する特徴を発見する技術を指します。 この記事では、ディープラーニングの意味や活用方法、導入方法などについてわかりやすく解説します。ディープラーニングを利用してより業務を改善したい場合の参考にしてください。 ソニーのNeural Network Consoleなら、ドラッグ＆ドロップで簡単にディープラーニングを用いた高度なAI開発が実現できます。 ディープラーニングの開発基盤をお探しの方は、無料体験もございますのでお気軽にお試しください。 ディープラーニングとは ディープラーニングとは、コンピューターが自動で大量のデータを解析して、データの特徴を抽出する技術です。深層学習、またはDLと呼ばれることもあります。人工知能技術の中には機械学習が含まれており、ディープラ
何から手をつけて良いのか、を見えなくさせている重荷をいったん外してみる
あなたがやりたいことがたくさんある、という状態にあるときには、本当に自分のやりたいことが見えていないときなのかもしれません。 あなたが１日に使える時間は有限なものであるからこそ、やりたいことに対して、均等に時間を分けていくとしたら、その１つ１つに使える時間が少なくなってしまいます。 そこに自分がかける時間の長さが全てとは言えませんが、そこにかける情熱は少なくとも均等にしているうちには、目に見える結果を手にするのは難しいでしょう。 やりたいことが多くて、どこから手をつけていけば良いのか？が見えてこない、といったときにこそ、重荷を手放すことに意識を向けてみたいところです。 やりたいことがたくさんあって、その為にたくさんインプットもしている。そんな積極性が逆に大切なものを見えなくさせていることもあります。 インプットが足りないのではなく、逆に多すぎるという問題もあります。 あなたの目の前に選択肢
｢仕事ができる人｣か一発で見抜ける"説明の仕方"
仕事ができる人は「抽象化と具体化」ができる 私はこれまでの経営コンサルの経験から、仕事ができる人ほど思考する際の「抽象化と具体化の行き来のスピードが速い」という感覚を持っています。 「抽象化」とは、個々の事象から共通点や法則性を見つけ出したり、その共通の本質を見つけ出したりすることです。「具体化」とは、抽象化によって得られた共通点や法則性をもとに具体的な解決策を考えたり、成果を生み出したりすることです。 どちらか一方が欠けていても圧倒的な成果は期待できません。抽象化力に欠ける人は、パターン認識や、何が本当の問題かを考えることがあまり得意ではない傾向があります。一方で、具体性に欠ける人は、あいまいなアイデアの提案に留まりがちです。 では、具体と抽象の思考法ができるようになるためにはどうしたらいいか。それを説明する前に、まず前提としてお伝えしたいのが、この思考法を使う「タイミング」についてです
サマリー長期的には人口が頭打ちになる可能性が高い状況下においては、いわゆる「生産」を限りなく自律制御的なシステムのもとで行い、タスクから解放された人間のリソースをいわゆる「消費」に寄せる分業体制を構築しないかぎり、資本主義は維持できない可能性が高い。 生産プロセスにおける知覚的・運動的タスクを自律制御にて処理し、人間を制御ループから解放するというコンセプトのソリューション群（Bots, Generative AI, Roboticsなど）を「AIサーバント」と呼ぶ。2020年代に入り、技術的にも社会的にも、本格的に普及する前提条件が整いつつある。AIサーバントは上記の分業体制を推進する重要な役割を担うものであり、また、21世紀後半においては「資本」そのものに匹敵する存在になる可能性がある。 Narrowであり、かつ、エッジケースへの対応がまだ未熟な現時点において、AIサーバントを有効活用す
2022年11月の登場以降、革新的なAIとして一世を風靡しているChatGPT。まるで人間のような会話が可能な自動生成型AIは、人間の仕事を代替しうる存在として、大きな注目を浴びている。「ぜひ仕事に活かしてみたい」という読者も多いだろう。 一方で、どうすればこれを使いこなせるのか、わからないという方もいるはずだ。そこでここでは「ChatGPT、70点の回答を100点に育てあげるプロンプトマネジメント講座」と題し、日々の仕事に活かすために必要な知識や使い方を連載でお届けする。解説は、大手企業の新規事業創出をサポートするフィラメント 代表取締役の角勝氏。角氏は、新規事業やそれに適した人材育成のためのアイデアを練るための相棒として、日常的にChatGPTを使用している。 今回は前回に引き続き、ChatGPTを活用して新規事業の企画を立案していく。前回では、ChatGPTが提案してくれたアイデアか
「どんな人が活躍できる？」「Kaggle経験は必須？」新卒入社のデータサイエンティストに聞いてみました | フルスイング by DeNA
DeNAには優秀なデータサイエンティストがそろっていると言われています。先日も世界最大級のAIコンペティション「Kaggle（カグル）（※1）」にて開催されたゲームAIの国際コンペティション「Hungry Geese」で、弊社所属の田中一樹とquantum社の大渡勝己（DeNAでも強化学習の研究開発に従事）のチームHandyRLが優勝（※2）いたしました。 新卒でDeNAを選んだデータサイエンティストは、どこでDeNAに興味を持ち、どんな経緯を経て入社に至ったのか。そしてDeNAにどんな期待をし、実際入社してみて仕事内容、働き方はどうだったのか……。 そこで入社3年以内の新卒データサイエンティスト３名に、入社前〜就職活動中〜入社後のストーリーについて聞きました。 ※1……主催者がデータと課題を提供し、参加者は3ヶ月程度の期間内でもっとも性能の高いAIをつくることを競い合う、世界最大のコンペ
はじめに キャリアアップは戦略的に行えば確実にできる こんにちは。Watanabe Jin(@Sicut_study)です。 私はプログラミングコーチングJISOUというサービスを運営しており、未経験やキャリアアップしたいエンジニアを支援してきました。 今回は私が実際に考えてきたエンジニアとしてのキャリアアップ戦略について詳しく紹介していきます。 「人生をいい方向に変えていきたい」 そう考えるのであればこの記事はかなり参考になるかと思います。 この記事に出会ったことであなたの人生が良い方向に動き出すことを願っております。 底辺からの下剋上 今回紹介する内容は私自身が経験して言語化してきたものです。 私もすべて実行してきましたし、いまも実行しているものです。 まずは私の新卒エンジニアとして入社したときの話をしていきます。 私は新卒で自社開発(時々受託)の会社に入社しました。 ほぼプログラミン
「コロナワクチンが危険な理由２」(荒川央著)p67 コロナワクチン接種後に帯状疱疹を発症する人が増えています。帯状疱疹の原因は潜伏感染しているヘルペスウィルスの再活性化ですが、ウィルスが再活性化するのはコロナワクチン接種によって一時的に免疫不全が起こるからではないかと考えられています。(引用はここまで) きょうこさんのコメントから ＞インフルエンザの流行サイクルの早さや、2度も続けてかかる 前掲書p59-61 獲得免疫と自然免疫 狭義の「免疫」という概念はB細胞(抗体産生細胞)、T細胞からなる獲得免疫を指します。より広い意味の免疫は、抗体やT細胞に頼らない、貪食細胞などによる免疫なども指します。これが自然免疫です。さらに広い意味では、細胞内に感染した病原体を迎撃する細胞内免疫も免疫の一種です。免疫系を備えているのは高等生物に限りません。広義の免疫は植物やバクテリア(細菌)などを含めてほとん
本ページはアフィリエイトプログラムによる収益を得ています。 これまで読んだ機械学習関連の本をまとめていきます。理論系・実装系・ファイナンス系・読み物系と分類してまとめることにします。 理論系 瀧、『これならわかる深層学習入門』、講談社 元素粒子論を研究していた瀧さんが分野転向して書いた深層学習の教科書。素粒子論の人は割とこの本を読んだのではなかろうか。2018年くらいに読んだので、詳しいことは覚えてないが、読みやすかった印象はある。 斎藤、『ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装』、オライリージャパン 機械学習や深層学習の実装系の本を読む前は「一回Deep Learningをいじったことがある人が、理論的な面を知るのにいい本なのかな？あまりコードがなかったので、瀧さんの本の方が詳しかったような気がした。」という感想だった。しかし、実装系の
国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構の平野俊夫理事長が、国立大学法人北海道大学遺伝子病制御研究所の村上正晃教授と共同で、これまでの長年の研究成果を基に個人的な活動として新型コロナウイルスに関する論文を発表いたしました。 - 量子科学技術研究開発機構
国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構の平野俊夫理事長が、国立大学法人北海道大学遺伝子病制御研究所の村上正晃教授と共同で、これまでの長年の研究成果を基に個人的な活動として新型コロナウイルスに関する論文を発表いたしました。 お知らせ 国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構の平野俊夫理事長が、国立大学法人北海道大学遺伝子病制御研究所の村上正晃教授と共同で、これまでの長年の研究成果を基に個人的な活動として新型コロナウイルスに関する論文を発表いたしましたので、お知らせいたします。 （以下論文概要） 論文のポイント 新型コロナウイルスSARS-CoV-2感染症であるCOVID-19に伴う致死的な急性呼吸器不全症候群は、免疫系の過剰な生体防御反応であるサイトカインストームが原因であると考えられる。 サイトカインストームは、遺伝子の転写因子であるNF-kBとSTAT3の協調作用により、免疫関連タン
日本でも一斉を風靡した脳トレゲーム、任天堂DSの脳を鍛えるシリーズは、日本だけでもおよそ900万本、世界では3000万本以上売れたとか。脳を鍛えるシリーズに限らず、スマホアプリ等でもこの手のゲームは今でも多く、根強い人気がある。 しかし、やはり疑問が常にある。はたして本当に知能向上効果はあるのだろうか？もちろんこの手のジャンルは、一種のパズルゲーム的な面白さがあり、知能向上効果がなくても、一定層の需要は常にあるだろうが、とはいえミニゲーム集である。やはり、知能向上という謳い文句がなければこれほど一大ジャンルにはならないだろう。 ということで、"また"研究報告があったので紹介する。この問題については、何度も何度も肯定否定それぞれの研究報告がなされている。意見の分かれるものはしょうがない。気持ちの良いほうを選んでほしい。 ゲームとして楽しければ良いんじゃないかな「研究チームは、被験者8,563
AIで異常検知！製造業や物流での事例を紹介
AI・人工知能の技術が進歩したことにより、近年は多くの企業が業務にAIを導入するなどして、「商品・サービスの向上」や「業務効率化」につなげています。特にAIは大量のデータを分析し、予測することを得意としているため、そのような業務をすべてAIに置き換えている企業も決して少なくありません。 そんな、大量のデータを扱う現代だからこそ、データの異常を検出する技術にも注目が集まっています。扱うデータの量が増えていけば、当然その中に異常なデータが含まれる可能性も増していくからです。 今回は、そんな異常データの検出を行う「異常検知」について詳しく解説するとともに、製造業や物流といった業界における異常検知の活用事例をご紹介していきますので、ぜひ参考にしてみてください。 異常検知について詳しく知りたい方は以下の記事もご覧ください。 異常検知とは？機械学習の手法や活用事例を紹介 異常検知・予知保全のサービス比
月間10万人が読んでいるCoral Insightsのニュースレターにご登録いただくと、Coral Capitalメンバーによる国内外のスタートアップ業界の最新動向に関するブログや、特別イベントの情報等について、定期的にお送りさせていただきます。ぜひ、ご登録ください！ 本記事は豊田菜保子さんによる寄稿です。豊田さんは、楽天をはじめ、国内外の企業で人材育成やダイバーシティ推進を専門としてきました。現在は、スタートアップや起業家人材の支援プログラムを主に自治体と協力して企画・運営する傍ら、スタートアップやテック企業向けに「人」「チーム」「コミュニケーション」に注目した研修やアドバイザリーを提供しています。 豊田菜保子さんによる他の記事の一覧は、こちら。 投資家とのコミュニケーションに向けたメンタル準備 資金調達を目指すスタートアップCEOであれば、投資家に対して「何を」「どんなフォーマット」で
世界がコロナ禍になってからというもの、あまり新しい人との出会いがないのでMeetyという面談サービスで誰かの話し相手になるということをはじめた。 (僕のこと知らない人でも誰でもOKです、どうぞお気軽に) そこでよく出るのは「フジイさんって何者なんですか」という質問。 というか、よくよく考えると一緒に働いている人からすらも「フジイさん何してる人なの」と聞かれたことが今年になってから何回もある。何回もだ。 自分が何者かなんて僕が一番知りたいよ いや、しかし確かにブログやTwitter、SNSの投稿を見ているだけだと僕が何をやっている人なのか、まったく分からないかもしれない。インターネットサービスやテクノロジー、マーケティングやら組織論、プロダクト開発とかロジスティクスの話ばかりしているぐるぐる模様。 かなり前から、Twitterのbioやセミナー登壇の自己紹介で「いんたーねっつになりたい」と書
はじめに こんにちは。Dfinity JP（非公式コミュニティ）の @hoosan16 です。Dfinity の開発している Internet Computerと Bitcoin ネットワークの統合について、自分が調べた範囲の内容をできるだけ噛み砕いてまとめたいと思います。説明が足りていなかったり、分かりにくい部分もあるかと思いますが、どなたかの理解の助けになれば嬉しく思います。間違いがありましたらご指摘いただけますと幸いです。 用語（注）：この記事では「Dfinity」は「Dfinity Foundation（組織）」を指し、Internet Computer は「Dfinityの開発する分散型クラウドコンピューティングプラットフォーム」を指します。 クロスチェーンブリッジの課題：カストディアンの存在 現在 Bitcoin とEthereum（任意の既存チェーンに対して同様ですが、ここで
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