人間の命を救うはずだったAIが政治と無知によって無視されてしまった話｜Kan
優れた料理人はお客さんが育てると言うことばがあります。料理を食べるお客さんが、それがほんとにうまいかどうかわからないと、料理人のレベルも上がらないということです。 実はAIにもそれと同じような面があります。 AIがわからない人にAIを渡しても、AIの真価は発揮できないということです。 今回は、汚染された水道管を発見することができるAI（機械学習による予測モデル）をせっかく開発したにもかかわらず、結局使われなくなってしまい、そのせいで問題の水道管が今でも取り替えられず、多くの人の命が危険にさらされていると言う、アメリカのミシガン州のフリントという町で起こった話を紹介したいと思います。 以下、要約。 --- How a Feel-Good AI Story Went Wrong in Flint - Link アメリカのミシガン州にフリントという、かつてはアメリカの自動車産業の繁栄とともに栄え
優良AIスタートアップの見分け方 - 随所に主と作れば、立処皆真なり
ある方にAIスタートアップの評価方法について聞かれ、いろいろ考えてたら面白くなってきたのでここにまとめて記しておく。手短に言えば、秘密主義は良いサインとはいえないし、AIで何でも出来るはウソだし、応用と顧客に寄り添う堅実さがが第一ということだ。まったくの個人的な意見であり、基本的に余計なお世話だとは思うが、笑い飛ばしてもらえれば幸いである。 なおここでのAIスタートアップの意味は、分野や規模は問わず、人工知能・AIという言葉を前面に出している新興テック企業とする。 「秘密の独自AI技術（特許出願中）」を第一にアピールして"いない" ビジネス自体に新規性がない場合、テック企業としては技術力をアピールしなければならないが、言葉にすると「世界最高レベルの自社技術」など情報量のない表現の羅列になりがちだ。 サンフランシスコ界隈で数多くのAIスタートアップを取材している記者の話では、技術のコアについ
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
カスタマーサポートでチャットボットの普及が見込まれる理由
＜メッセンジャー上で会話しながら相手のニーズを解決する「人工知能対話ロボット」のチャットボットが大きく注目されている。特に、カスタマーサポートの分野では相性がよさそうだ＞ Facebookは2016年のF8カンファレンスでFacebook Messenger ボットを大々的に発表しました。Facebook Messenger ボットの他にも、Skype、Line、Kik、Telegramが同様のボットを発表しており、ボットへの注目度が急速に高まっています。 先日の記事、なぜ「ボット」は最も注目すべきトレンドなのか？でもご紹介したように、レストラン推薦、Eコマース、パーソナルアシスタントなどの様々なチャットボットが注目されています。ただ、まだまだチャットボットを使っている人は一部で、普及には時間がかかるでしょう。 チャットボットの中で、比較的早い段階で普及が見込まれるものの1つがカスタマーサ
人工知能アプリケーションの開発を簡単にはじめる8つの方法 - 648 blog
従来は人工知能の開発というと、高度なスキルがないと手が届かないイメージがあった。 しかし現在では、多少のプログラミングの知識があれば、人工知能を使ったアプリケーションやシステムを開発できるようになった。 そこで今回は、手軽にはじめられる人工知能を使ったアプリケーションの開発方法をまとめてみた。 「言語処理AI」「音声処理AI」「画像処理AI」など様々な種類の技術を、入門者向けに広くピックアップした。興味のある分野について、それぞれ掘り下げてみることをおすすめする。 ※2016.07.23「Amazon ML」を追記 目次 目次 関連記事 開発方法1．ユーザーローカル社の「全自動会話API」 タイプ 難易度 特徴 開発方法2．Locl Interactive Incの「Meya」 タイプ 難易度 特徴 開発方法3．ユーザーローカル社の「形態素解析API」 タイプ 難易度 特徴 開発方法4．P
TechCrunch | Startup and Technology News
Holy procrastination, startup founders! Tomorrow’s your last chance to apply to the Startup Battlefield 200 at TechCrunch Disrupt 2024. Your last chance for a shot to stand on the Disrupt…
「bot」の何が面白いのか、まだわかっていない人へ。ヒントを与えましょう。｜まだ仮想通貨持ってないの？
企業の宣伝広告であふれかえり、スパムだらけになった電子メールの二の舞になるのではという指摘。たしかに。／Facebook Messengerへのチャットボット投入は成功するのだろうか? https://t.co/qd84iyGAXb — 佐々木俊尚 (@sasakitoshinao) 2016年5月8日 有益なchatbotはこれからどんどん導入されていくでしょうね。ぼくが作りたいのは、「パートナーとの喧嘩を予防してくれるbot」。夫婦のLINEトークにそのbotを入れておけば、めざましく喧嘩が減る…みたいな。 — イケダハヤト (@IHayato) 2016年5月9日 「日常に介入する」のがbot、人工知能の本質的な面白さだと思う。それは新しいメディア空間になる。 — イケダハヤト (@IHayato) 2016年5月9日 これ本気で作りたいし、やったら売れるんですが、「夫婦喧嘩を防止す
「人工知能」ブームに乗り遅れた！という方々に捧げる人工知能（機械学習）まとめ記事 - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ
(Photo credit: A Health Blog via Visual Hunt / CC BY-SA) 「人工知能」ブームが本格化してまだほんの数ヶ月だと思うんですが、気がついたらTV含む大手メディアが皆こぞって毎日のように「人工知能」を取り上げ、あまつさえ政府や与党の諮問会議でまで「人工知能」の語が飛び交う有様で、一体何をどうしたらこうなるのか僕には全く分かりません（汗）。 とは言え、実際にビジネスの現場でも「人工知能」への期待感が日に日に高まり続けているのは事実で、例えば友人知人の経営者との酒席でも「最近人工知能ってめっちゃくちゃ流行ってるじゃん、あれって実際どうなの？本当に役に立つの？今からでも人工知能事業に参入すべきなのかな？それとも俺たちあいつらに滅ぼされちゃうの？」みたいなことを聞かれることが多いんですよね。 ということで、そういう「人工知能」ブームに乗り遅れたけれど
そろそろニューラルネットやディープラーニングを「人間の脳を模倣してる」というのをやめませんか？ - 病みつきエンジニアブログ
最近(？)ニューラルネット(Neural Network)やらディープラーニング(Deep Learning; 深層学習)やらが流行ってきて、人工知能やらシンギュラリティやら言われるようになって、その中でよく言われるのが「ディープラーニングは人間の脳を模倣してる」とか「特徴量を選ばずに学習できる」とか、そんなことが言われるわけです。 けど、そういったキーワードが一人歩きして、「人工知能は危険だ」論とか、人工知能に対する過剰な期待論がはびこってしまっている気がする。そこで言いたいのが「ディープラーニングは人間の脳を模倣している」と言ってしまうのをやめましょう、という話。 ニューラルネットワークが「人間の脳を模倣」してる話 まず最初に、「ニューラルネットワークが人間の脳を模倣してる」論が、あながち間違ってないよ、ということを話しておきたい。あながち間違ってないんだけど、それでもやめたほうが良い
期待される韓国の人工知能スタートアップ5選 - BRIDGE（ブリッジ）テクノロジー＆スタートアップ情報
出典：Google DeepMind 人工知能代表 の AlphaGo が、人間代表のイ・セドル氏に勝つ イ・セドル（李世乭／이세돌）九段のアルファとの対決が話題になった。対局中にはイ・セドル九段の勝利を予想した専門家たちも多かったが、結果は最初の3戦を相次いで勝った AlphaGo の勝利となった。 3月13日に行われた4局目のイ・セドル九段の勝利で雰囲気がやや好転したものの、予期せぬ AlphaGo の勝利に多くの人が当惑し、中には人工知能やコンピュータが支配する未来への不安を訴える人もいる。 果たして公正なゲームだったのか? 純粋に、人間的な観点から、今回のゲームをもう一度振り返ってみよう。AlphaGo とイ・セドル氏の勝負を分けた最大の違いは何だったのか。もし両方の「能力」が同じか、イ・セドル九段の能力が一枚上だったとしても、勝負で十分 AlphaGo が勝つことができるだろう。
誰でも簡単に人工知能を使えるサービスがヤバすぎる！ | プログラミング教育ナビ
ここ数年、人工知能(AI)や音声認識を使ったサービスが急速に広まっています。「siri」、「OK,Google」など、あなたが呼ぶだけでインターネットにアクセスし用事をこなしてくれるパーソナルアシスタントはますます一般的になってきています。さらには、FacebookはMessengerアプリに「M」という名のパーソナルアシスタントを入れようとしています。世界中では、次々と最新のテクノロジーを活用したサービスが登場しているのです。もし、人工知能を搭載したサービスやIoTデバイスを使ったアプリなどを自分でプログラミングして作れたら・・と考えてる方も少なくないのではないでしょうか。 今回は、そんなあなたのためにアプリやIoTデバイス上で音声認識や人工知能を簡単に使えるようになるサービスをご紹介します。 また人工知能を勉強できるおすすめの書籍を紹介しています。 興味を持たれた方は下記からご覧くださ
落合陽一さんインタビュー：コンピューターも人間も大差ない。人工知能の時代の知性とは？
落合陽一さんインタビュー：コンピューターも人間も大差ない。人工知能の時代の知性とは？2016.03.21 12:008,988 ここ数年、世の中を大きく変える技術として人工知能が注目を集めています。なかでも昨年は人間の神経回路の仕組みを真似た多層ニューラルネットワークによる機械学習システム｢ディープラーニング｣が話題になりました。 人工知能がさまざまな分野で実用化され、その能力が人間を超えてしまう可能性が現実味を増すと、今度は人工知能が人間にとって脅威になると本気で考える人たちが出てきます。2015年の秋には、国連で多くの専門家が｢人工知能が、やがては人類を滅ぼしかねない｣と警鐘を鳴らしました。 その一方で、｢SF映画のような人工知能の反乱はない｣｢仕事を奪うのではなく、我々が楽になるだけ｣という反論もあります。 議論は今も続いています。ですが、これらの二項対立の外から人工知能を俯瞰すれば
囲碁チャンピオンを打ち破ったGoogleの人工知能「AlphaGo」を作った天才デミス・ハサビスが人工知能を語る
Googleが500億円以上で買収した謎のスタートアップ「DeepMind」。当時、無名の人工知能(AI)開発ベンチャーのDeepMindをGoogleが買収した目的は、天才デミス・ハサビス氏を手中に収めたいからと噂されていました。Googleの期待通りDeepMindはAI技術を磨き上げ、学習してゲームの腕をメキメキ上げるアルゴリズム「DQN」を発表して一躍有名になり、人工知能ソフト「AlphaGo」を開発してこれまで難攻不落と考えられてきた囲碁の世界最強棋士を破るのに成功するなど、世間をあっと驚かせています。 そのDeepMindを率いるハサビス氏にThe Vergeが、AlphaGo VS 囲碁界の魔王イ・セドル(李世乭)九段の世紀の対決の第1戦が終了した翌日の第2戦が始まる前にインタビューしています。 DeepMind founder Demis Hassabis on how A
グーグルのストリートビューがAIを使ってものすごい進化をしていた
｢あ！ ぶつかる｣って、思わず叫んでしまいそう。 グーグルの開発チームはDeep Stereoという新しいアルゴリズムを開発していると発表しました。これを使えば、ストリートビューの映像をまるでそこにいるかのように見ることができます。これも、先日悪夢のような不思議な画像で話題になったDeep Dreamと同じニューラルネットワークを使っています。 まずは、ストリートビューから作られた動画をご覧ください。 これまで私たちが見ていたストリートビューの映像は、撮影したカメラの視野角に制限されていたので、見る角度などを動かすことはできても、実際にその場で見ているようには見えませんでした。 Deep Stereoは、動画に表示されている景色に隣接するビューから｢そちらを向けば見えるはずの画像｣を自動生成します。それをカメラで撮影した動画に差し込むことで、直接視野に入らない景色の視覚的な影響も視聴者に見
New 'deep learning' technique enables robot mastery of skills via trial and error - Berkeley News
New ‘deep learning’ technique enables robot mastery of skills via trial and error UC Berkeley researchers have developed algorithms that enable robots to learn motor tasks through trial and error using a process that more closely approximates the way humans learn, marking a major milestone in the field of artificial intelligence. By Sarah Yang This team of UC Berkeley researchers has developed alg
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