成熟するAIコミュニティ NeurIPSで感じた変化
An AI conference once known for blowout parties is finally growing up 成熟するAIコミュニティ NeurIPSで感じた変化 もっとも有名なAI研究会議である「神経情報処理システム（NeurIPS）」がバンクーバーで開催された。 ここ数年のAIブームで「お祭り」化していたNeurIPSだが、参加者の多様化が進み、社会的なテーマへの関心が高まるなど、確かな変化が感じられた。 by Karen Hao2019.12.20 21 23 1 6 1年でもっともホットな人工知能（AI）研究カンファレンスである「神経情報処理システム（NeurIPS：Neural Information Processing Systems）」 が、学術的な意見交換よりも巨大なパーティーになっていると聞かされたのは、わずか2年前のことだった。最高の才能
AI/データサイエンスのプロジェクトが失敗する10の危険なサイン - Qiita
ここ数年日本でも会社の規模を問わずAI関連のプロジェクトに関する投資が大きな規模で連日行われているように思います。こうしたAIイニシアチブは多くの場合がトップダウン、つまり社長や重役からの指示ではじまり、それに見合った実行計画をマネージャーレベルが作成し、その部下が実行もしくは外部コンサルティング会社に外注というのが多いパターンではないでしょうか。 しかし、そうしてなんとなく慌てて始まったAIに関する投資も、思ったような成果が上がっていないということで、そろそろ失望と困惑が見られるようになってきたと、少なくともこちらアメリカでは聞き始めています。こういう時に、そもそもどういった成果を当初期待していたのかというと、かなり曖昧であったり、もしくは的はずれだったりというのが往々にしてあります。これは、現在のAIに対する過剰な期待がAIの限界によって打ち砕かれた、とも言えます。業界が煽りすぎたとい
AIによるスポーツ写真の人物特定機能を実現。セ・パ5球団で試用開始 | AMP[アンプ] - ビジネスインスピレーションメディア
日本マイクロソフトは2018年11月26日、富士フイルムイメージングシステムズが、同社のクラウドベースの大容量コンテンツの共有および管理サービス「IMAGE WORKS」において、AIを活用したスポーツ写真の人物特定機能を実現したと発表した。 この機能は、一般社団法人日本野球機構（NPB）が管理・管理運営するNPB CIC（Contents Images Center）上へ、プロ野球の試合写真に写っている選手について、AIを活用して画像に選手名を自動でタグ付けする「選手名情報自動タグ付け機能」として実装した。 2018年6月より広島東洋カープをはじめとする5球団で試用を開始しており、2019年にはNPB CICを導入している全球団が利用予定だという。 AIで「打撃」「投球」「守備」「走塁」の分類や選手名の推定が可能に 日本プロ野球のセントラル・リーグとパシフィック・リーグを統括するNPBで
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テニス | NHKスポーツオンライン -NHKスポーツ番組総合情報サイト-
ことしもやります「大谷翔平語録2024」！新天地ドジャースでどんな活躍を見せてくれるのか、その言葉から紐解いていきます。...記事を見る
世界を代表する8人の旬なトップ機械学習研究者たち (2017年上半期版) - Gunosyデータ分析ブログ
データ分析部の久保です。 最近行ったライブはAimerのAcoustic Live Tour 2017です。 早いもので2017年も3月になりましたが、機械学習分野は相変わらずとてもホットな分野です。 去年はAI、人工知能という言葉がディープラーニングとともにバズワードになり、その傾向は尚も続いています。 その流行の元となったのが機械学習なわけですが、今その最先端ではどういう人がどのような研究をしているのかをかなりざっくりと見ていきたいと思います。 調査方法は2013年に同様のことを行ったとき qiita.com と同じく、NIPSとICMLという機械学習の代表的国際会議の過去3年分を対象とし、1st authorの重要度をそれ以外の著者よりも重くしてスコアづけしました。具体的には複数人の著者がいる場合は1st authorを0.8として、残りの0.2を他の著者に分配、1人の場合は1として
現状のAIは人間の感情にどこまで踏み込めているのか
人工知能やビッグデータ解析やクラウドの技術進歩によって、ロボットや機械による人間らしいヒューマンインターフェースの研究は、盛んに研究されるようになりました。 ソフトバンクのPepperをはじめとして、日本でも商業レベルでロボットに人間らしい振る舞いをさせる取り組みは今後も注目を集めそうです。 一方で、ロボットが人間の感情を理解し、表現するためには、人間の行動や表現する感情を機械が理解し、自身の記憶や他者とのかかわり合いを考慮しながら複雑なコンテキストを自力で表現することが必要不可欠になってきます。人間ですら、自分の感情を理解することが出来ないのですから、非常に難しく終わりの見えない研究のようにも思えます。 本記事では、現在の感情に関する事例や進歩を感じられる研究を紹介していきます。 表情から人間の感情を推定する技術 ロボットやコンピュータは、カメラを通して人間の表情を解析することができます
「生きる力」は伸ばせるか。教育×AIの挑戦 ニュースイッチ by 日刊工業新聞社
公教育と人工知能（ＡＩ）が急接近している。小中高校の学校に眠るデータの潜在量は膨大だ。タブレット端末など教材のデジタル化に伴って、生成されるデータは増えつつある。ただ現状はデータと計算資源、ＡＩ技術者がそろっているのは民間企業に限られる。そこで注目されるのが産学連携だ。教育大学と企業の試行錯誤が始まっている。産学連携は教育ＡＩの突破口になるか。 「ポテンシャルは大きい。どうデータを集め、データ活用の理解を得るかが教育ＡＩの課題」と、文部科学省初等中等教育局の白井俊教育課程企画室長（前ＯＥＣＤ教育スキル局分析官）は説明する。 小学校の就学児童数は約６５０万人、中学校の生徒数は３４０万人で高校は３３０万人。少子化が進んでいるとはいえ毎年１００万人強が就学し授業を受ける。日本はＯＥＣＤの学習到達度調査（ＰＩＳＡ）で上位を維持し、初等中等教育は成功モデルの一つだ。世界の中でも高いレベルで均質な教育
Apple、AI企業Lattice Dataを2億ドルで買収か
米Appleが米AI企業Lattice Dataを約2億ドルで買収したと、米TechCrunchが5月13日（現地時間）、この件に詳しい筋の情報として報じた。 買収は数週間前に行われたもので、Latticeの約20人のエンジニアがApple入りしたという。 Lattice Dataは2015年創業の、カリフォルニア州メンロパークに拠点を置く非公開企業。スタンフォード大学コンピュータサイエンス学科の准教授であるクリストファー・リー氏らが立ち上げた。文章や音声、画像など、構造化されていない「ダークデータ」と呼ばれるデータを構造化データに変換する技術を開発している。 Appleは、Siriで収集するユーザーの音声データを解析するのにLatticeの技術を活用する狙いとみられる。 同社はこれまで、EmotientやTuriなどのAI関連企業を買収している。 関連記事 AppleがWorkflowを
21世紀に“洋ゲー”でゲームAIが遂げた驚異の進化史。その「敗戦」から日本のゲーム業界が再び立ち上がるには？【AI開発者・三宅陽一郎氏インタビュー】
鈴木裕氏： ただ、そうね……僕は全盛期に世界のトップシェアを取っていた日本が、こんなふうに海外に負けてしまったことが、やっぱり悔しいんですよ。だって、セガが全盛期の頃、僕たちは圧倒的な世界一のゲーム大国だったんです。（中略）ちゃんと新しい武器を製造しないとダメです。だって、良い武器があったら、色々なツールを工夫したりして、少人数でも勝てるんですよ。 そんな鈴木裕氏がインタビュー中、非常に強い興味を持って語っていたのがAI技術だった。そして先にズバリ言ってしまうと、この記事は、日本のゲーム産業が21世紀に世界市場で存在感を失い、今や新興国の国々までもが背後に迫ってきたシビアな状況に、実は「AI技術の軽視」という問題が一つあるのでは――という視点から強く光を当てるものだ。例えば、しばしば日本のゲーム業界の「敗因」として、グラフィックの人材不足や大規模マネジメントの失敗などの問題が挙げられる。だ
ボールの“キレ”の正体 科学が明かす「予測とのズレ」
スポーツ選手・指導者・研究者など、様々なバックグランドを持つ人たちがスポーツを独自の視点で語るカンファレンス「A.L.E.14(エイル・フォーティーン)」が、2016年11月30日に東京・恵比寿で開催された。同年8月31日の第1回に次ぐ、2回目の開催である。 「ボールの“キレ”とはいったい何か？」「ゴルフのボールは止まっているのに、なぜうまく打てないのか？」――。誰もが抱くスポーツ界の普遍的な疑問について、2人の体育学博士が科学的な見地からプレゼンした。 国学院大学人間開発学部健康体育学科 助教の神事努氏。1979年生まれ。バイオメカニクスを専攻し、中京大学大学院で博士号を取得。2007年から国立スポーツ科学センター（JISS）のスポーツ科学研究部研究員。2015年４月から現職 野球のボールのキレについて講演したのは、国学院大学人間開発学部健康体育学科 助教の神事努氏、ゴルフについて講演し
スポーツ×AI カギは「レジェンドの知」の実装
AI（人工知能）をどう活用すべきか――。これは産業界のみならず、スポーツ界にとっても重要なテーマである。既にテクノロジーを積極的に導入しているスポーツの現場では、AI活用のトライアルが始まっている。こうした中、日本スポーツアナリスト協会が主催したスポーツ産業に関するイベント「スポーツアナリティクスジャパン2016」（以下SAJ2016、開催は2016年12月17日）では、「AIはスポーツをどう変えるか」と題したパネルディスカッションが開かれた。 登壇したのは、LIGHTz（ライツ）社長の乙部信吾氏、日本スポーツアナリスト協会代表理事でリオデジャネイロ五輪でも全日本女子バレーボールチームのアナリストを務めた渡辺啓太氏、元・女子バレーボール日本代表の杉山祥子氏。モデレーターは、データスタジアム ベースボール事業部アナリストの金沢慧氏が担当した。 乙部氏はキヤノンのエンジニアを経て、製造業向けの
スポーツ×ＡＩの化学反応 大きな可能性と「理解力の壁」
今まさに「第3次ブーム」に沸く人工知能（AI）。スポーツの世界も例外ではない。米国マサチューセッツ州ボストンに4000名もの関係者が集結して開催された、世界最大のスポーツアナリティクス（解析）関連のカンファレンス「MIT Sloan Sports Analytics Conference」（MIT SSAC、2016年3月11日～12日開催）でも、AIの可能性が熱く議論された。SSACに参加したユーフォリアの橋口寛氏に、スポーツ分野におけるAIの可能性と課題を解説してもらう。 今回は、スポーツ×テクノロジーの「未来」について考えてみたい。それを語るうえで、どうしても外すことができないテーマがAIの活用である。既に一部では、活用もしくは実験が始まっている。 例えば、英国のトゥイッケナムに本拠を置くORECCOという会社は、米IBM社の人工知能「Watson（ワトソン）」を活用してトップアスリ
サービスをつくるエンジニアが機械学習を学ぶべき3つの理由 - freee Developers Hub
こんにちは。freee 共同創業者 CTO の横路です。 freeeは現在、「スモールビジネスに携わるすべての人が創造的な活動にフォーカスできるよう」というミッションのもと、テクノロジーによる中小ビジネスのバックオフィス効率化とデータドリブンな経営意思決定支援を実現すべく、スモールビジネスAIラボチームを立ち上げて活動しています。 その中で、サービス・プロダクトづくりをリードし顧客に価値を届けてきたソフトウェアエンジニアこそ機械学習を学び、顧客の課題解決のいちオプションとして身につけはじめるべきだという実感を得たので、エンジニアリング対象としての機械学習について紹介します。 サービスをつくるエンジニアが機械学習を学ぶべき3つの理由 サービス開発で顧客に価値を届けるソフトウェアエンジニアこそが機械学習を学ぶべきだと思う理由は、以下の3つです。 サービスが対象としているトピックについて 深いド
サンフランシスコ最大の「ディープラーニングサミット」現場レポート by Serend | TechWave（テックウェーブ）
セレンディピティでもって、アジア・北米を中心とした機会創出活動を展開中。サンフランシスコ・ベイエリア在住。 https://www.facebook.com/SerendUSJapan アメリカ・ベイエリアからSerend.Inc 大木さん登場です 今までTechWaveで記事を書いてもらってないのが不思議なくらいではあるのですが、アメリカ・カリフォルニア州サニベール（シリコンバレー地域の南の方）を拠点に、Tech企業に対する多様な支援活動を展開しているSerend.Incの大木美代子さんに寄稿して頂きました。彼女はベイエリア（シリコンバレーからサンフランシスコ）の大企業からスタートアップ支援まで多様な経験があり、日米横断プロジェクトやアジア進出支援などを展開しています。現地コミュニティに入り込んでいる数少ない日本人といえるでしょう。 「Deep Learning Summit」 @ Sa
わずか5年でAIのすべてを変えたグーグルで起こっていたこと | 集中連載「グーグルのAI開発最前線」第2回
技術、組織、アイディアという3つの物語 これから紹介するのは、グーグルの研究者と開発者チームが、はじめは1か2だったものを3や4に、そして最終的には数百という数の進歩に転換していった道のりだ。 それは私たちが親しんでいるシリコンバレーによくある話とは異なるもので、さまざまな意味で稀有な物語である。 ガレージのなかで絶え間なく実験ばかりするエンジニアのおかげで1日か2日ですべての物事が完全に変わるだろう、と考えるような人はこの物語には登場しない。テクノロジーがすべての問題を解決してくれると思っている人々も登場しないし、テクノロジーはこの世の終わりにつながると思っている人々も出てこない。 少なくともその言葉がいつも使われている意味でいえば、「混乱」や「分裂」の物語ではないのだ。 これから語られるのは、グーグル翻訳のAI（人工知能）への転換における成功のベースになった「技術」「組織」「アイディア
情報系の若手研究者にカネとポストができた！AIで追い風が吹く今こそ ニュースイッチ by 日刊工業新聞社
最近の産業界での人工知能（ＡＩ）やビッグデータ（大量データ）の活用などを背景に、情報系の若手研究者に追い風が吹いている。文部科学省の肝いりの若手向け研究支援事業が始まったほか、４日には日本最大級のＡＩ研究拠点の理化学研究所・革新知能統合研究センター（ＡＩＰセンター）が東京・日本橋に開設された。指導教員の研究の下請けではなく、若手が直接勝ち取れる予算とポストができたのだ。若くして新しい研究領域を創るチャンスが巡ってきた。 「霞が関を満足させる研究はおっさん世代がやる。ＡＩで追い風が吹く今こそ、若手は好きな研究に打ち込め」―。科学技術振興機構（ＪＳＴ）のプログラム、河原林ＥＲＡＴＯが２０１６年１２月に開いた情報系ウィンターフェスタで、筑波大学の佐久間淳教授（ＣＲＥＳＴ研究代表者）は若手を鼓舞した。 同フェスタには約２５０人の若手が集まった。大会場で研究者が３分間隔で研究概要を発表し、すぐにポス
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