Research indicates that carbon dioxide removal plans will not be enough to meet Paris treaty goals
機械学習ツール群のマネージドサービス「Amazon SageMaker」が東京リージョンで利用可能に。Chainerのサポートも追加 Amazon Web Servicesの日本法人であるアマゾンウェブサービスジャパン は、5月30日から6月1日までの3日間、日本での年次イベント「AWS Summit Tokyo 2018」を開催しました。 AWS Summit Tokyo 2018での主な発表 NFSでマウント可能な「Amazon Elastic File System」(Amazon EFS)、AWS東京リージョンで利用可能に 機械学習ツール群のマネージドサービス「Amazon SageMaker」が東京リージョンで利用可能に。Chainerのサポートも追加 AWSでコンテナやクラスタのマネージドサービスを提供する「AWS Fargate」、東京リージョンでも対応と発表 Amazon
[速報]AIが人間と自然な会話をし、電話で美容院やレストランを予約。Googleがデモを公開。Google I/O 2018 Googleは、サンフランシスコで開催中のイベント「Google I/O 2018」において、人間のように自然に会話をするAIによって電話で美容院やレストランを予約するデモを公開しました。 Google I/O初日の基調講演でもっとも会場が盛り上がったのは、Googleが「Google Duplex」と呼ぶAIの技術を用いて、AIが実際に美容院やレストランに電話をかけ、予約を行う音声を公開した場面でした。 シナリオとしては、ユーザーがGoogle Assistantに「来週の火曜日、10時から12時のあいだで美容院を予約して」と依頼。 するとGoogle Assistantは依頼を受けてGoogle Duplexの機能を用い、バックグラウンドで美容院を予約すべく電話
[速報]AIがコードのレコメンドやバグの指摘など開発を支援してくれる「Visual Studio IntelliCode」発表。Build 2018 マイクロソフトは、米国シアトルで開催中のイベント「Microsoft Build 2018」で、AIを用いてプログラマの開発を支援する「Visual Studio IntelliCode」を発表しました。 Announcing Visual Studio IntelliCode - Enhancing everyday software development with the power of #AI across the entire development lifecycle. See what’s coming: https://t.co/k5eaYWcfnM #VS2017 #VSIntelliCode pic.twitter.co
イベント「CNET Japan Live 2018 AI時代の新ビジネスコミュニケーション」では、弁護士で知的財産権問題に詳しい福井健策氏(骨董通り法律事務所 代表パートナー)が講演。「AI・ビッグデータの知的財産権」と題し、人ではなくAI自体が直接コンテンツを生成する時代とどう向き合っていくべきか、さまざまな視点で解説した。 星新一もビートルズもレンブラントも、AIにおまかせ!? 福井氏は、「AIの進化は進んでいるが、創作や発明といった分野は人間の最後の砦。人工知能では簡単に代替できない。ほんの数年前まではそう言われてきた。だが現実は予想をはるかに超える。AIが自動で創出したコンテンツはどんどん増え、普及してきている」 ──こう切り出し、AIによるコンテンツ生成はすでに珍しくないと説明した。 創作の分野は多岐に渡る。福井氏が「一次創作系」に分類したものの中では著名なのは、公立はこだて未来
2016年、Google DeepMind社から恐ろしい論文が出された、AlphaGoその名を冠した囲碁プログラムが既存の囲碁ソフトに勝率99%を叩き出したのだ。AlphaGoは強化学習とDeep Learningを組み合わせた囲碁プログラムで、その年に最強の囲碁棋士の一人である李世ドルさんに4勝1負で勝利した。その後も進歩を続けて今のAlphaGoの強さは人類が体感できるレベルを超えるほど強くなったと予想される。 2017年も終わりのころ、Google DeepMind社からまた途方もない論文が発表された。囲碁とほぼ同じ手法で最強レベルのチェスや将棋プログラムを超えたということだった。実際のところ正確に超えたのかどうかちょっとだけ疑問もあるのだが、まず前提として彼らの新手法が途方もない成果をあげたこと素直に祝福したい。彼らは自分たちのプログラムをAlpha Zeroと名付けた。 コンピュ
英語版はこちら。 TensorFlowの登場以降、OSSベースの機械学習の盛り上がりは加速しています。Kerasの作者のFrançois Cholletさんの言葉が、この状況を非常に端的に表しています。これだけでも十分だとは思いますが、この記事では、なぜオープンソースの機械学習が強いのか、最近のどういった流れがあるのかを整理したいと思います。 tl;dr機械学習やDeep Learningのフレームワークが充実してきた論文が査読前に公開され、他社も簡単にアルゴリズムの検証ができるようになった多くのプレーヤーの参戦により、アカデミアでの機械学習の研究がレッドオーシャン化した他社にないアルゴリズムで一発勝負、実装は秘密、というアプローチが厳しい牧歌的な時代5年前10年前の世界では、先端の機械学習に取り組んでいるのは大学などの研究室、大企業の研究所や一部の先進的な企業がほとんどでした。特に、ラベ
コンパイルエラーの問題点 DeepFix Iterative Repair まとめ 参考文献 プログラミング言語のコンパイルエラーを自動で検知して修復することができたら、プログラマの作業時間を減らせる可能性があります。もしくは、テキストエディタがプログラムを書いている最中に、エラーだろうと思われる構文を見つけたときにさり気なく教えてくれたら生産性が著しく向上することも考えられます。 “Software is eating the world.“という言葉は、マーク・アンドリーセンの提唱した言葉です。まだまだ「食い尽くす」ほどではないものの、徐々にその影響力は高まっていると感じます。ソフトウェアを開発する必要性が増すにつれて、ソフトウェアエンジニアも次第に求められていくことでしょう。そして、そのプログラマの仕事の大部分はデバッグに費やされます。 バグや構文エラーを自動検知するシステムがテキス
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