AI美空ひばりは冒涜？山下達郎発言、研究者と考えた：朝日新聞デジタル
","naka5":"<!-- BFF501 PC記事下（中⑤企画）パーツ＝1541 -->","naka6":"<!-- BFF486 PC記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 --><!-- /news/esi/ichikiji/c6/default.htm -->","naka6Sp":"<!-- BFF3053 SP記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 -->","adcreative72":"<!-- BFF920 広告枠）ADCREATIVE-72 こんな特集も -->\n<!-- Ad BGN -->\n<!-- dfptag ＰＣ誘導枠５行 ★ここから -->\n<div class=\"p_infeed_list_wrapper\" id=\"p_infeed_list1\">\n <div class=\"p_infeed_list\">\n <div class=\"
全国初 自動運転サービス開始 秋田 上小阿仁村 | NHKニュース
このサービスは国の事業の一環として地元のＮＰＯが運営します。７人乗りの自動運転車が村内３つの集落や役場、診療所などを結ぶ３つの路線を走り、運賃は200円となっています。 最も長い路線は往復５キロあり、一部の区間ではほかの車両や歩行者が通らないようにしたうえで、運転席にドライバーが座らない「レベル４」の自動運転を行います。それ以外の区間は、ドライバーが運転席に座るもののハンドルから手を離して自動運転を監視します。 初日の30日は試乗会が行われ、多くの人が車に乗って安全性などを確認していました。 秋田市の51歳の男性は「予想以上に快適でした。今後、高齢者の多い地域で普及していくことを期待しています」と話していました。 国は、無人の自動運転車による移動サービスを2030年までに全国100か所以上に展開することを目指しています。
もはや人の介在は不要、AIが自らAIを作り判断根拠まで説明する時代が来た
ディープラーニング（深層学習）は人間にとってブラックボックスであり、AI（人工知能）による判断の根拠が不明だ―――。そんな懸念を解消する技術を米グーグル（Google）が2019年11月21日にリリースした。クラウドのサービスとして「Explainable AI（説明可能AI）」の提供を開始した。 Explainable AIは深層学習によって開発したAIにおけるニューラルネットワークの稼働状況を分析することで、AIによる判断の根拠を人間に分かる形で提示する技術である。例えば画像認識AIであれば、被写体を分類する際に根拠としたピクセルをハイライト表示する。 構造化データに基づいて判断するタイプのAIに関しては、ニューラルネットワークに入力したデータのどの部分（特徴）がAIの判断に寄与したのかを数値で示す。グーグルのクラウドAI事業を統括するバイス・プレジデント（VP）のラジェン・シェス氏は
「スマート」ガラスを用いた画像認識技術――電源も電子回路も不要 - fabcross for エンジニア
「スマート」ガラスを通過する光線が、後方面（右端）で光エネルギー集中スポット・パターンを生成し、ディープラーニングにより手書き数字の識別が可能になる。 IMAGE COURTESY ZONGFU YU ウィスコンシン大学の研究チームが、電源や電子回路、センサーなどを必要としない「スマート」なガラスを用いた画像認識技術を考案した。サブ波長サイズの気泡や異相が多数配置されたガラス材料において、画像から発射された光が反射や回折、吸収を繰り返した後、ガラス後方面で一定の光エネルギー集中スポットを生じることを利用し、ディープラーニングを通じて画像認識を実現するというもので、研究成果は、2019年7月8日発行の『Photonics Research』誌8月号に掲載されている。 顔認識をはじめとして、人工知能ニューラルネットワークによる画像認識は、様々な分野で開発されている。画像認識におけるひとつの問題
ディープラーニングはすでに限界に達しているのではないか？【前編】 | AI専門ニュースメディア AINOW
著者のThomas Nield氏は、アメリカ大手航空会社サウスウエスト航空のビジネスコンサルタントを務めているとともに、SQLやRxJavaに関する入門書をオライリーから出版しています。同氏が長文英文記事メディアMediumに投稿した記事では、第3次AIブームともいわれるディープラーニングの流行に関して警鐘を鳴らしています。 AIの歴史を振り返ると、推論や検索に基づいた第1次AIブーム、エキスパートシステムの開発が流行した第2次AIブームがありましたが、これらのブームが終息した原因は共通していると同氏は考えます。その原因とは、AIに対する過度な期待とその期待に便乗したAIの誇張です。つまり、AIで実現可能なことを実際より大きく見せることで期待を煽りますが、その期待に応えられない度にブームが終息してきた、というわけです。そして、同氏は今日のディープラーニングの流行によって火がついた第3次AI
機械学習を使って東京23区のお買い得賃貸物件を探してみた - データで見る世界
さて、改めて今回の目的を確認しておくと、機械学習を使って東京都23区のお買い得賃貸物件を発見しよう、というものです。前回までの記事で、お買い得賃貸物件を発見するためのデータを収集し、分析にかけられるよう前処理してきました。 www.analyze-world.com www.analyze-world.com 今回の記事では、いよいよ機械学習を使って分析していきましょう。前回まではPythonを使っていましたが、この分析ではRを用いています。なお、コードはGitHub（https://github.com/ShoKosaka/Suumo）に上げておきますので興味ある方は参照ください。 最初に、データの中身をざっくり見ていきます。具体的には、分析のキーになるポイントをグラフにしながら、賃貸物件の現状や変数同士の関係性を把握していきます。 データ探索 まず、23区の中でどこが物件数が多いのかを
「AIでデータサイエンティスト要らず」、SalesforceのAI戦略
AI（人工知能）プラットフォームの「Einstein」があれば、企業はデータサイエンティストを雇わなくても、高度なデータ分析の恩恵を得られるようになる――。米Salesforce.comのMarc Benioff会長兼CEO（最高経営責任者）は2016年10月5日（米国時間）、「Dreamforce '16」の基調講演でこのような見通しを示した（写真1）。 DreamforceはSalesforceが毎年米サンフランシスコで開催しているイベントで、2016年は17万人を超える事前登録者があったという。ホテルの料金は普段の2～3倍に高騰し、サンフランシスコの街中の交通がまひ状態になる超巨大イベントだ。 ただし目玉となるAIプラットフォームのEinstein自体は、イベントに先立つ9月19日（米国時間）に発表済み（関連記事：米Salesforceが機械学習プラットフォーム「Einstein」を
アクセンチュアが金融機関向けAIなどの専門組織、作業時間40％減の効果も
アクセンチュアは2016年10月6日、国内の金融機関向けに人工知能（AI）や業務自動化のRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）を活用したソリューションを提供する専門組織を10月1日に設立したと発表した。約15人で構成し、コンサルティングなどの社内組織を横断的に支援する。システム導入前の企画立案から、導入、効果測定、運用などを手掛ける。 RPAは、主にオフィスで働く管理職や現場の担当者向けの作業自動化のこと。一定のルールに従った単純作業を、ソフトウエアなどを使って代替させる。対象となるのは、伝票の入力業務や定型的なメールの送信などだ。 「AIやRPAなどに対する需要が特に強いのが金融機関である」。アクセンチュア 執行役員 金融サービス本部 統括本部長 中野将志氏は会見でこう話した（写真）。金融機関の管理職や現場の担当者の業務を自動化して、コスト削減を狙う。これまで同社が手掛けてき
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
『「銀行消滅」は、こんな順番でジワジワ進行する (現代ビジネス[講談社] | 最新記事)』へのコメント![『「銀行消滅」は、こんな順番でジワジワ進行する (現代ビジネス[講談社] | 最新記事)』へのコメント](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/f150a6cbd2bbbe59a11c9c3011d54447f18de5bd/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcontents.newspicks.com%2Fimages%2Fnews%2F2635391%3FupdatedAt%3D20171118044153)
AIがあればデータサイエンティストは要らない