世界大手企業が目をつけた！AI企業買収リスト【Apple、IBM、Google、Microsoft、Amazon、Facebook】 | AI専門ニュースメディア AINOW
Apple AI企業買収リスト 6社の中で最もAI企業の買収が多かったApple。 2016年8月に買収した「Turi」は、買収金額が2億ドルと大きく報道されました。「Turi」は機械学習のプラットフォームを持っていると共に、レコメンドするエンジンや、クリック率の予測ツール、不正特定システムなどを提供していました。Apple MusicやApple Storeのレコメンド強化に使われた可能性が高いです。 2015年10月に買収した「Perceptio」はスマートフォン内にある画像を分類する技術を持った企業です。現在iPhoneの写真フォルダでは自動的に人物を分類する「ピープル機能」がありますよね。ピープル機能は、2016年9月にリリースしたiOS10からついた機能です。 2016年1月にAR技術に強い「Flyby Media」、2017年6月にはVR/AR技術に強い「SensoMotori
AIで大腸がん見つけるシステム、国立がんセンターとNECが開発
国立がん研究センターと日本電気（NEC）は7月10日、内視鏡検査時に人工知能（AI）を用いて大腸がんや大腸腫瘍性ポリープ（前がん病変）を自動検知するシステムを開発したと発表した。検査時に撮影された画像から、リアルタイムに診断できるという。 狙いは、医師による見逃しを防ぐこと。肉眼での発見が困難な病変や発生部位、医師の技術格差による見逃しを防ぐのが目的だ。 同システムは、ディープラーニングを活用したAIで、独自のアルゴリズムで画像を高速処理。1台のPCで動作する。国立がん研究センター中央病院で診断した約5000例の内視鏡画像を学習させたという。 これを用いて約5000枚の新たな内視鏡画像を評価したところ、前がん病変としてのポリープと早期がんの発見率は98％に達したという。 現段階ではプロトタイプだが、今後はグローバルでの実用化も視野に。また、肉眼での認識が困難な平たん・陥凹病変の学習や精度の
キユーピー、機械学習を生かした原料不良検査は、「現場力を生かすためのAI」の第1章
「AIは使い物になるかどうか分からない、それなら試してみよう」 食品メーカーのキユーピーは、TensorFlowを使った機械学習によるベビーフードの原料検査を、2017年8月に稼働開始する。検査対象は「ダイスポテト」と呼ばれる、細かなサイコロ切りにしたポテトが中心。カット後に、皮が付着していたり、変色していたり、形状が異なったりしているものを取り除く。 形や色が多少異なるからといって、安全でないというわけではない。だが、「安全だからといって、必ずしも安心につながるわけではない」と、キユーピー生産本部次世代技術担当担当次長の荻野武氏はいう。ブランド価値を維持するためには欠かせない作業、ということになる。 とはいえ、微細なポテト片が多数、ベルトコンベヤー上を流れてくるなかで、色や形状が多少異なるものを見つけ排除するという作業は、製造業における検査で一般的に使われるマシンビジョンシステムなどでは
キユーピーがAI導入、1日100万個以上のポテトをさばく「ディープラーニング」の威力
1日100万個以上流れるダイス型のポテトを1つ1つ、人の目で見分け、異物混入や不良品がないか確認していた――にわかに信じにくい話かもしれないが、これは実際に、大手食品メーカー、キユーピーの工場で行われている原料検査の作業だ。 「画像処理技術などを使った機械化を長年検討してきましたが、精度やコストの面で現実的ではありませんでした」 こう話すのは、キユーピーの生産本部で次世代技術担当次長を務める荻野武さんだ。ベビーフードの品質と“安心”を支えるために行われている業務ではあるが、スタッフの人海戦術では限界が来ており、増産のボトルネックになっていたという。そんな状況が今、「ディープラーニング（深層学習）」で大きく変わろうとしている。 膨大な原料検査にブレイクスルーを起こす「ディープラーニング」 キユーピーは原料検査の基準を厳しく設定している。特にダイスポテト（さいの目状にカットされたジャガイモ）の
AIで複数の同時音声を分離、再現率は驚異の90％
三菱電機は研究成果披露会で、同社独自のAI技術「ディープクラスタリング」を用いた音声分離技術を発表した。この技術では、マイク1本で録音した複数話者の同時音声を分離し、きれいに再現できる。従来の技術では原音再現率が51％だったが、三菱電機の音声分離技術の場合90％以上となる。 答えではなく、解き方を学ぶ スマートフォンやカーナビなどの音声認識機能は、雑音や複数の人の声が混じると正しく機能しないことが多い。音を聞き分けて再現する技術自体は既に存在するが、精度の面でまだ十分とはいえない。マイク1本で取得した音声を分離し再現する技術の場合は特にだ。 三菱電機が同社独自のAI技術「ディープクラスタリング」を用い、音声分離技術を開発したのにはこのような背景がある。三菱電機は2017年5月24日の研究成果発表会で、マイク1本で録音した複数話者の同時音声を分離し、きれいに再現する様子を披露した。 ディープ
脳から深層ニューラルネットワークへの信号変換による脳内イメージ解読 －「脳－機械融合知能」の実現に向けて－
神谷之康 情報学研究科教授、堀川友慈 株式会社国際電気通信基礎技術研究所主任研究員の研究グループは、ヒトの脳活動パターンを深層ニューラルネットワーク（deep neural network model、以下DNN）等の人工知能モデルの信号に変換して利用することで、見ている画像に含まれる物体や想像している物体を脳から解読する技術の開発に成功しました。本研究成果は、人工知能の分野で進展が著しいDNNをヒトの脳と対応づけることで、脳からビッグ・データの利用を可能とする先進的技術です。 本研究成果は、2017年5月22日午後6時に英国の科学雑誌「Nature Communications」に掲載されました。 研究者からのコメント 本研究では、ブレイン・デコーディング、DNN、大規模画像データベースを組み合わせることで、脳活動パターンから、知覚・想起している任意の物体を解読する方法を開発しました。人
電子頭脳と人工知能 AIという言葉の整理
電子頭脳と人工知能 AIという言葉の整理 Electrical brain vs Artificial intelligence 2017.05.12 Updated by Ryo Shimizu on May 12, 2017, 06:45 am JST 今年も東京ビッグサイトでJapan IT Weekが開催されています。 昨年もそうでしたが、ちらほら目立つのは「AI」とか「人工知能」というバスワードです。 実はAIという言葉が生まれたのは、1956年のダートマス会議です。LISP言語の開発者としても知られるジョン・マッカーシーによって「Artificial Intelligence(人工知能)」と名付けられました。 コンピュータの直接の先祖が生まれたといえるのはこの会議のわずか10年ほど前ですから、人工知能という言葉はコンピュータの誕生とほぼ同時にあったと考えることが出来ます。 では
オープンAI、 強化学習を上回る 「進化的戦略」を発表
A New Direction for Artificial Intelligence? オープンAI、 強化学習を上回る 「進化的戦略」を発表 オープンAIが強化学習を上回る「進化的戦略」を発表した。ここ数年の人工知能ブームを継続するには、過去の手法を上回る新手法が多く登場する必要がある。それでも、汎用人工知能はまだ実現できない。 by Will Knight2017.03.29 202 58 13 0 独立系研究機関オープンAIのイリア・スツカバー所長は27日、MIT Technology Reviewがサンフランシスコで主催した「EmTech Digital（エムテク・デジタル）」カンファレンスで、人工知能の次の大躍進について講演した。 スツカバー所長は、最近大きな進展があった「強化学習」の手法よりもさらに優れた機械学習の手法を示し、研究成果を説明した。オープンAIの手法は、実験用の
ソニーと東大、「人間拡張学」本格化 AI・IoTで能力拡大
ソニーと東京大学は3月13日、“人間と一体化して能力を拡張させる”テクノロジーの開発に取り組む「ヒューマンオーグメンテーション（人間拡張）学」の講座を4月から3年間にわたって東大大学院情報学環で実施すると発表した。 ヒューマンオーグメンテーションは、暦本純一さん（東大大学院情報学環教授／ソニーコンピュータサイエンス研究所副所長）が提唱するコンセプト。 人間とテクノロジー、AI（人工知能）が一体化し、時間や空間の制約を超えて相互に能力を強化しあう「IoA」（Internet of Abilities：能力のインターネット）の研究を体系化、学問として講座を行うという。 拡張する能力は「知覚」「認知」「身体」「存在感」「身体システム（健康）」と幅広く、暦本さんはこれまでに視線を認識するウェアラブルコンピュータやドローン、ロボットによる体外離脱視点を活用した身体的なトレーニング、ウェアラブルセンサ
AI技術を使って顔写真を笑顔にするアプリ「FaceApp」が公開 真顔でも白い歯を見せる想像以上のいい笑顔に
AI技術を使って顔写真を笑顔にするアプリ「FaceApp」が公開されています。自分や友達の顔で遊んでみると楽しそうです。 AI技術で笑顔に 「FaceApp」は、アプリ内に「SMILE」や「OLD」などのフィルターが用意されており、読み込んだ顔写真を笑顔や老け顔に編集できるというアプリです。実際に使用してみると、真顔の写真も自然な笑顔になりました。「OLD」フィルターは老後の自分が見えてしまうようで、すこし悲しくなってしまうかもしれません……。 笑顔以外のフィルターもあります 「FaceApp」ではニューラル・ネットワークが活用されており、画像はクラウドに送信されて編集されています。「FaceApp」は無料で、現在iOS版のみの提供となっています。海外メディアの情報によると、Android版は現在α版で準備が進められており、近いうちに公開されるようです。今後のアップデートでフィルターの追加
TechCrunch
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グーグル、「Raspberry Pi」向けAIツールを提供へ
Googleは2017年内に、超小型コンピュータ「Raspberry Pi」向けに人工知能（AI）と機械学習ツールを提供する計画だ。 Raspberry Pi財団は、「2017年にはGoogleが颯爽と登場する予定だ。同社は開発者コミュニティーに対して素晴らしい計画を用意している」と発表した。 同財団によると、広告からクラウドコンピューティングまで幅広く手掛けるGoogleは、2017年に一連のスマートなツールを提供する予定だという。「Googleの一連のAIおよび機械学習技術によって、開発者はこれまで以上に強力なプロジェクトを構築できるようになるだろう」（同財団）。 Googleは、機械学習、モノのインターネット（IoT）、ウェアラブル、ロボティクス、ホームオートメーションといった多様な分野のツールを開発している。どのようなツールを提供すべきかを把握するため、Raspberry Piの愛
政府のAI関連予算、前年度比約17億円増へ 文科省が背景説明
「2年目のプロジェクトで予算が増えることは、霞が関の常識ではありえない」。文部科学省 研究振興局の栗原潔 情報担当専門官は、現在検討が進む2017年度の文部科学省予算案についてこう語る。人工知能（AI）関連プロジェクトの予算案が前年度の54億円から17億円増の71億円になる見通しという。政府は2016年4月に理化学研究所へ同プロジェクトの拠点である革新知能統合研究センターを新たに設立するなど、AI研究に大きく舵を切った。その背景には、米国などに比べて遅れる日本の情報技術研究の現状があるという。 栗原氏の発言は、エヌビディアが2017年1月17日に主催した「NVIDIA Deep Learning Institute 2017」の講演でのもの。同氏は講演で、国のAI研究の現状や政府の取り組みを紹介した。現在政府は「人工知能技術戦略会議」を通じて、文科省と総務省、経済産業省の3省を連携し、「人
謎の囲碁棋士「Master」の正体は「AlphaGo」 Googleが発表
※本記事はアフィリエイトプログラムによる収益を得ています Google DeepMindの共同創立者であるデミス・ハサビス氏が1月5日（日本時間）、Twitterを更新。年末年始に世界のトップ棋士を続々撃破していた謎の囲碁アカウント「Master」は、囲碁ソフト「AlphaGo」の新バージョンだと明らかにした。 声明によると、同社ではAlphaGoの改善作業に取り組んでおり、ここ数日はネット上で非公式のテストを行っていたという。「東洋囲碁と野狐囲碁で『Magister』『Master』と対戦した方、そして観戦して楽しんでもらった皆さんに感謝します」。テストが完了したことで、今後は囲碁の団体・専門家と協力して、2017年内に本格的な（持ち時間の多い）“公式戦”を実施するとしている。 無敗のMaster 囲碁アカウント「Master」の戦績は、「野狐囲碁」で30勝0敗、東洋囲碁を含めると60勝
AI研究者が問う ロボットは文章を読めない では子どもたちは「読めて」いるのか？（湯浅誠） - エキスパート - Yahoo!ニュース
「ロボットは東大に入れるか」プロジェクトでぶつかった「ある疑問」国立情報学研究所（NII）の社会共有知研究センター。 「ロボットは東大に入れるか（東ロボ）」プロジェクトで知られる人工知能（AI）の研究チームが、子どもたちの読解力テストに着手した。 なぜ、AI研究者が「読解力」に関心をもつのか。 そこには、AIの限界を探る研究の過程でぶつかった、ある疑問が関係している。 センター長の数学者・新井紀子さんに話を聞いた。 今日（11月14日）の「東ロボ 2016成果報告会」で冒頭あいさつする新井紀子教授。東ロボプロジェクトは2011年にスタートしたAIは国語が苦手――なぜ、AI研究者が「読解力」に関心を？ 東ロボは、問題を解き、正解も出すが、読んで理解しているわけではない。 現段階のAIにとって、文章の意味を理解することは、不可能に近い。 そうすると、特に難しいのが国語と英語だ。 国語では、20
電王・Ponanza開発者が語る、理由がわからないけどスゴイ“怠惰な並列化”
皆さんこんにちは。 私は将棋プログラム「Ponanza」の作者、山本一成と申します。Ponanzaは初めてプロ棋士を破った将棋プログラムで、近年最も強い将棋プログラムと言えると思われます。また、2017年もトッププロ棋士の方と対局することが予定されています。Ponazaの改良のための機械学習に現在ジサトライッペイさんのPC「大紅蓮丸」の計算リソースを借りているのですが、その関係で原稿を書いてとお願いされたので、3回に渡って将棋プログラムの今について、書いていきたいと思います。 フリーランチの終焉、並列化の効率問題 アスキー読者の方々には言うまでもないのですが、まずは近年のCPU事情について解説していきたいと思います。ちょっと昔まではCPUはシングルコアが当たり前で18ヶ月経過すればCPUのトランジスター数は倍になり、性能が向上するという流れが続いていました。ソフトウェアはその性能向上に伴い
いまのAIは15年前のインターネット（守安・川崎対談） | 株式会社ディー・エヌ・エー | DeNA
DeNAは今年7月、人工知能（AI）を使った事業を本格的に強化することを発表しました。 AI事業の強化で、DeNAは今後どう変化し、どんな未来を目指すのか？代表取締役社長兼CEOの守安功と取締役の川崎修平が社員に語った内容をお届けします。 （この対談はDeNA新卒採用サイトとの同時掲載です） AIに取り組む次の15年は「第二の創業期」 ーーAI事業強化で、DeNAとして5年後、10年後何をめざしていきますか？ 守安：DeNAで15年やってきて、あのタイミングでインターネット業界に入ったからこそ、いまがあると思っているのね。1999年はネットバブルではあったけど、まだ「インターネットって何やねん」とも言われていた。いまのAIとかディープラーニングは15年前当時のインターネットみたいな状況。そこに張っておくことで、15年後に振り返ったときに「あのタイミングでAIに参入したから、いまのDeNAが
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