「みんなでつくるAIマップ」公開！ | Miraikanフォーカス | 発信・普及 | 日本科学未来館 (Miraikan)
2020年2月3日（月）～2月24日（月）に実施したアンケート 「ハロー！AI社会～人工知能で何したい？」 にご協力いただき、ありがとうございました。アンケートの結果を一望できるようにまとめた「マップ」が出来上がりました！ 人工知能（AI）に対する皆さんの多様な声を可視化しました。ぜひご覧ください。 みんなでつくるAIマップ（マップをクリックするとPDFファイルで拡大表示します/920KB） アンケートでは、AIについてみなさんがどう思っているか、率直な気持ちや声を寄せていただきました。それを集めて、どんな傾向があるのか、どのような期待と不安があるのかを一望できる形にしたのが「みんなでつくるAIマップ」です。 このマップを見ながら、自分の意見と他の人の意見を見比べ、これからますます深まっていくであろうAIと私たちの関係について考えてみてください。 たくさんの情報が入っていますので、おすすめ
「AI開発ミステリー ～そして誰も作らなかった～」 とある大手製造業の怖いハナシ (1/5) - ITmedia NEWS
「AI開発ミステリー ～そして誰も作らなかった～」 とある大手製造業の怖いハナシ：マスクド・アナライズのAIベンチャー場外乱闘！（1/5 ページ） ITmedia NEWS読者の皆さん、はじめまして。マスクド・アナライズと申します。自称“AI（人工知能）ベンチャーで働きながら、情報発信するマスクマン”です。 日々、さまざまな企業から相談を受ける立場として、記事を通じてAI開発のリアルな現状をお伝えしたいと思います。AIやIoT、データ分析における華々しい成功事例やプレスリリースとは一線を画し、道理の通らぬ世の中にあえて挑戦する“シュートスタイル”を目指しております。 口火を切ったITmedia NEWSによる取材記事もご参照ください。 「開発の丸投げやめて」 疲弊するAIベンダーの静かな怒りと、依頼主に“最低限”望むこと 今回は「AI開発ミステリー ～そして誰も作らなかった～」と題し、AI
Facebookのバグ自動修正ツール "SapFix" とは何ぞや？ - bonotakeの日記
前回の記事↓で国内ソフトウェア工学事情を勢いに任せて書いたら思いのほか炎じょ……バズってしまい、しかも身内のソフトウェア工学の先生方に火をつけまくってしまいまして、いやはや。関係者の皆様すみませんでした*1。 フォローの記事も書こうと思ってたんですが、少々タイミングを逸してしまった感。でも少し誤解を与えたところもあるんで、また時間ができれば書こうかと思います。 bonotake.hatenablog.com しかし、それから一週間くらい経ちまして、今度はソフトウェア工学に関わる人間としてはなかなか嬉しいニュースが。 それで、つい以下のようなツイートをしたところ、これも軽く話題になってるようで、今もまだ通知が止まらない感じです。 automatic repair、ついに来たか これはガチで近年のソフトウェア工学の成果 Facebook、バグを自動で修正する新ツール「SapFix」開発 htt
RasPiとディープラーニングで我が家のトイレ問題を解決する - Qiita
おしっこセンサーできました ウチの小学生の息子が家のトイレでたびたびおしっこをこぼしてしまう。俺がくどくど注意してもあんまり効果ない。そこで、代わりにAIに怒ってもらうことにした。こんな感じである。 おしっこセンサーのデモ（動画）。水を数滴床にたらすとブザーが鳴り、床を拭くと止まる。 ディープラーニングの画像認識を使い、床の上に落ちた水滴をカメラで検出してブザーが鳴る仕組みだ。夏休みの自由工作に過ぎないので精度は期待していなかったけど、意外にきちんと動いてくれて、カメラに映る範囲に水滴を数滴たらすとピッピと鳴り、床を拭くとブザーも止まる。「お父さんだってAIくらい作れるぞ」と息子に自慢したいがための工作なのだ。 でも、これ作るのはそんなに難しくなくて、休み中の3日くらいで完成した。かかったお金は、RasPiやカメラ、周辺デバイスが2万円弱、画像認識のモデル作成に使ったクラウドの料金が数10
高精度人工知能は帰納と演繹をまとめて「サボる」 - SmartNews Engineering Blog
スマートニュースの高橋力矢です。去る3月5日(日)に、電気通信大学で開催されたゲーム理論ワークショップに出席しました。そこで機械学習とゲーム理論とのつながりについて経済学者や生物学者の方々と話してきましたので、当日議論したことをここでも紹介したいと思います。当日のプログラムはこちらで見られます。今回の講演に当たっては電気通信大学の岩崎敦先生に大変にお世話になりました。この場を借りまして改めて御礼申し上げます。以下にプレゼンテーション資料も添付しましたので、数式や参考文献等の技術的詳細に興味ある人はご覧ください。 要旨とスライド 複数のプレイヤーが利害を持つ環境における社会現象や最適戦略の分析にはゲーム理論が役立つ ゲーム理論的分析には利得表が必要であり、その具体的数値の取得にはデータ分析が有効である しかしデータ分析による利得表には誤差が伴い、誤差の水準によっては結論が変わりえる データ分
人工知能が作った創作物、現行の法律ではどうなる？
この記事は、「STORIA法律事務所」のブログに掲載された「人工知能（AI）が作ったコンテンツの著作権は誰のものになるのか？」（2016年6月1日掲載）を、ITmedia NEWS編集部で一部編集し、転載したものです。 前回の体を張った記事で書いたように、今後、人工知能（AI）によって爆発的な量のコンテンツが生み出されることはほぼ確実です。例えば昨年の4月に、「AIがレンブラントの『新作』を描いた」というニュースが話題になりました。 17世紀のオランダ画家・レンブラントの画風を機械学習や顔認識で分析し、3Dプリンタを使って“新作”を描く――そんなプロジェクト「The Next Rembrandt」を、米Microsoft、オランダのデルフト工科大学などの共同チームが実現した。約1年半をかけ、レンブラントの作風をまねた新しい作品が完成した。 レンブラントが描いた全346作品を3Dスキャンし、
人工知能活用で浮き彫りになる日米の違い
国内の”知の最前線”から、変革の先の起こり得る未来を伝えるアスキーエキスパート。KDDI総合研究所の帆足啓一郎氏による人工知能についての最新動向をお届けします。 人工知能関連の新しい技術の研究開発では、Google・Apple・Microsoftなど、米国の巨大IT企業が依然として世界の最先端を突っ走っている。その一方、人工知能を構築するための基盤となる技術は、研究レベルから徐々に広まってきており、一般企業でも利用可能なビジネスソリューションの提供が本格的に始まっている。とくに米国は、人工知能の研究開発では世界をリードしているが、果たしてビジネスでも同じだろうか？ 昨年、奇しくもほぼ同じ時期に日米で行なわれた人工知能関連ビジネスイベントを通じて把握した動向を元に、日本と米国における差について考察する。 人工知能は研究室からビジネスの現場へ 2016年は、AlphaGoの出現など、画期的な人
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
【PR】【パソコン実験工房PC Watch出張所 - Supported by パソコン工房】ディープラーニング向けPC構成をじっくり吟味してみた - PC Watch
Deep Learning
TechCrunch | Startup and Technology News
ヤマト運輸、自動運転配達に向けた「ロボネコヤマト」の実用実験 