AIマネジメントシステムの国際規格が発行されました （METI/経済産業省）
人工知能（AI）を利用した製品やサービス（AIシステム）の普及が急速に進む中、AIシステムを安全・安心に利活用するためには、リスクベースアプローチ等を通じて、AIシステムを適切に開発・提供・使用することが必要です。 今回発行されたAIマネジメントシステムの国際規格により、AIに関するリスクを回避するための要件やリスクが生じた場合の対応を含む信頼性の高いマネジメントシステムが構築可能となり、より安全・安心なAIシステムの普及拡大への貢献が期待されます。 1．背景 近年、AIの開発が活発化しており、一般にも、AIシステムとして日常生活の様々な場面で使用されるなど普及が急速に進みつつあります。その普及に当たっては、安全・安心なAIシステムとして適切に開発・提供・使用することが必要であることから、よりどころとなるマネジメントシステムのニーズが高まっていました。 そのため、国際標準化機構（ISO）及
Google DeepMind、LLM採用AIシステム「FunSearch」で数学的難問を解決
米Google傘下のGoogle DeepMindは12月14日（現地時間）、LLM（大規模言語モデル）とLLMによる幻覚（ハルシネーション）を防止する“評価器”を組み合わせた新たなシステム「FunSearch」を発表した。長年解決不可能な数学問題とされてきた「Cap set問題」を解き、実社会でも役立つ「ビンパッキング問題」のための効果的なアルゴリズムを発見したという。 FunSearch（funは「楽しい」ではなく、「関数」に由来する）は、GoogleのLLM「PaLM 2」をコンピュータコードで微調整したバージョンの「Codey」を使っている。LLMは不正確な情報を幻覚させることが分かっているため、LLMの出力から不正確だったり無意味だったりする部分を拒否する“評価器”アルゴリズムを組み合わせているという。 FunSearchはLLMと評価器による出力と評価を反復させていくことで、自
脳オルガノイドをコンピューターに接続、日本語の音声認識に成功
ヒト「脳オルガノイド」をコンピューター・チップに接続し、単純な計算タスクを実行できるシステムが開発された。新しいバイオ・コンピューターの可能性を示している。 by Abdullahi Tsanni2023.12.12 24 10 米研究チームが、シャーレの中で培養されたヒトの脳細胞の塊である「脳オルガノイド」を電子チップに接続し、簡単な計算タスクを実行することに成功。新たな研究成果として発表した。 発表したのは、インディアナ大学ブルーミントン校のフェン・グオ准教授らの研究チーム。幹細胞から作製した脳オルガノイドをコンピューター・チップに取り付けた「ブレイノウェア（Brainoware）」と呼ばれるセットアップを構築。人工知能（AI）ツールに接続した。研究チームは、このハイブリッド・システムが、情報を処理、学習、記憶できることを明らかにした。初歩的な音声認識の実行にも成功したという。12月1
サーバーレスでAIシステム開発をはじめよう！ サーバーレスの概要とAIシステムにおける活用方法
本連載では、AIシステム開発の始め方が分からないという方に向けて、サーバーレス技術を活用したAIシステム開発の進め方を紹介します。第1回では、サーバーレスとは何か、AIシステム開発への応用例と、主要なサーバーレス技術であるAWS Lambda活用のはじめの一歩をご紹介します。 はじめに 近年、ChatGPTやDALL-E3などの生成系AI分野の発展が目覚ましいですが、実際にこれらのAIモデルを活用したシステムを構築した経験がある人はどの程度いるでしょうか？ ビジネスシーンでの課題解決や趣味でAIを活用したいと考えている人など、最初に直面するであろう問題として、「AIを活用したいが、始め方が分からない」「費用や工数はどの程度かかるのだろう」という疑問があります。この連載では、サーバーレスを活用したAIシステムのプロトタイプ開発を通じて、これらの問題を解決する方法を提供します。また、AI開発を
生成AI時代に向けたCOBOL資産の展開とは--マイクロフォーカスのマクギルCTO
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます COBOLアプリケーションの開発・実行環境を提供するMicro Focusは、日本で4年ぶりに年次イベントをリアル開催し、最高技術責任者（CTO）のStuart McGill氏がCOBOL資産の展望などを語った。生成AIも台頭する中で企業は、COBOLの資産をどうしていくのか――McGill氏に聞いた。 まずMcGill氏は、前回のリアル開催だったイベント当時の2019年と現在（2023年）の顧客やパートナーの意識の変化をこう説明する。「われわれは、COBOLの資産をクラウドに展開しようと呼び掛けていた。現在は、顧客やパートナーから『クラウドに展開したい』と言われる。われわれにとって、これがコロナ禍の前と後での大きな変化だ」 COBOL
実験結果を電子ノートに記録、AIで解析 紙を使わず「DX化」 早稲田大
早稲田大学は8月24日、実験や研究の記録を、紙ではなく電子ノートに記載し、AIで自動解析するシステムを構築し、同システムを使った研究成果を出したと発表した。 従来は、実験ノートを紙に記録し、それを読み解いて解析用のデータベースを構築する必要があったが、新システムならこの手間を省くことができ、実験系研究室のDXを一気に促進できるとしている。 日々の材料実験の様子を、情報の関係性を点と線で繋いだデータ「グラフ構造」と呼ばれるデータ形式で記録。実験操作や結果、実施日や気温、装置や試料の状態なども記録でき、AIで処理しやすいという。 同システムを高分子固体電解質の実験研究で運用したところ、失敗も含めて500回以上の実験データをグラフ構造として記録でき、新材料の性能を規定しうる重要な構造・実験因子を抽出できたという。 研究成果は、2022年8月17日付けのNature系雑誌『npj Computat
「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
基幹系とRPAとAI、ブラックボックス三段重ねの末路 | 日経 xTECH（クロステック）
どんな企業でもITを導入すると、ある程度のブラックボックス化は避けられない。業務の一部を機械に置き換えるわけだから当然だ。だから一般には、ブラックボックス化のリスクをきちんと把握し、システム障害などいざという時の対策を準備しておく。ところが、そんな配慮を一切せず、ITによる業務のブラックボックス化に猛進している愚かな企業の一群がある。言うまでもなく日本の大企業である。 日本企業における最も旬なブラックボックス化の試みは、RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）の導入だ。このRPAブームは随分息が長い。IT系雑誌でRPAを特集すると多くの読者に読まれ、セミナーを開けばどこも大入り満員――。そんな状況が2年近く続いている。人手不足の深刻化もあり、特に大企業は人手による事務作業を機械に置き換えたいようで、せっせとRPAによる事務作業のブラックボックス化にいそしんでいる。 RAPによるブ
機械学習案件は本運用乗せきってからが本当の勝負、みたいなところあるので気をつけて - Qiita
『機械学習案件を納品するのは、そんなに簡単な話じゃないから気をつけて』を読みました。 つまづきから得られた知見の共有は貴重だと思います 実際、機械学習とか最適化とか自律的なシステムの開発は、罠が多いです。 研究や試作では成功していても、様々な事情により実用化できず消えていくものを沢山見てきました。 そのため、本運用に乗せてユーザの受け入れも上々というところまで辿りつければ、それはそれは本当に喜ばしいことなのですが、そこから始まる試練も色々とあったりします ということで、運用後に体験したり見聞きしたことをいくつか、私も共有してみたいと思います。 ちなみに私の開発経験は、研究用シミュレータの受託とWebバックエンドの内製です いつの間にか、精度が落ちてるみたいなんですけど？ 入力に無効値や不正値が紛れこんでいた。 データは生き物です。クレンジングやバリデーションを作りこんでも、いずれ予期せぬこ
「人工知能のRed Hat」目指す、JVMで動く商用の深層学習フレームワーク「DL4J」
人工知能（AI）やビッグデータ分析などで大きな注目を集めるディープラーニング（深層学習）。「Caffe」や「Torch」、「Chainer」など、同分野の研究者らが開発したオープンソースソフト（OSS）のフレームワークが既に利用可能となっているが（日経エレクトロニクス関連記事）、ここに一石を投じるのが米Skymind社だ。 既存のフレームワークの多くがPythonベースであるのに対し、Skymind社が手掛けるディープラーニングフレームワーク「DL4J（Deeplearning4j）」は、Java仮想マシン（JVM）上で動作するのが特徴だ。エンタープライズ向けのアプリケーションサーバーで動作させることができ、企業が持つ既存の情報システムと組み合わせて運用しやすい。 Skymind社創業者のAdam Gibson氏は「研究開発用途ではなく、エンタープライズで使える商用レベルのディープラーニン
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AIの反乱を避けるため、自己不信を植えこむべきと研究者（米研究） : カラパイア