AIが国会答弁下書き 経産省が実証実験 - 日本経済新聞経済産業省は人工知能（AI）に国会答弁を下書きさせる実証実験を始めた。AIに過去5年分の国会の議事録を全て読み込ませたうえで、与えられた質問に対し、過去の答弁内容を踏まえて回答できるかを検証する。行政分野でもAIの活用をめざす。公務員の長時間労働の要因になっている答弁対応の負担を減らし「働き方改革」につ
ディープラーニング（TensorFlow）を使用した株価予想 ～その2～ - Qiita
前回の続き。 ディープラーニングのフレームワークであるTensorFlowを使用して株価を予想するぞ～、というお話です。ちなみに前回は完全に失敗でした。 前回のコメントで、tawagoさんから「Googleが同じようなことしている」という情報をいただいたので、そちらをコピ・・・インスパイアしてみました。 前回との相違点 前回は、「数日分の日経平均を使用して、次の日の日経平均が上がるか、下がるか、変わらないか（3択）を予想する」ものでした。 Googleのデモでは、「数日分の世界中の株価指数（ダウ、日経平均、FTSE100、DAXなど）を使用して、次の日のS&Pが上がるか下がるか（2択）を予想する」という内容でした。 ということで、下記が前回からの主な変更点となります。 - 「上がるか」「下がるか」の2択 - 日経平均だけでなく、他国の株価指数も使用 - 隠れ層x2、ユニット数は50,25
Twitterのエロ画像検出AIを検証
けたま @_ketama_ うーん？肌色率の高い画像を自動で不適切なコンテンツと判断する機能がTwitterに追加されたのか、投稿から数秒で報告してる人がいるのか…ԅ(˙ω˙ԅ)どっちだろ 2015-12-20 08:55:15
ディープラーニングでおそ松さんの六つ子は見分けられるのか 〜実施編〜 - bohemia日記
前回、おそ松さんたちをディープラーニングで見分けるため、準備編としておそ松さんたちの顔画像を5644枚集めました。 今回はそれを用いて、ディープラーニングで学習させ、判別器を作って検証します。 集めた画像 人物 枚数 例 おそ松 1126 から松 769 チョロ松 1047 一松 736 十四松 855 とど松 729 その他 383 使用フレームワーク 最近GoogleからTensorFlowという新しいディープラーニングのフレームワークが発表されました。 会社のブログに使い方書いたのですが、まだ慣れていないので、今回はchainerを使います。こちらだとすぐに高い成果を上げているImageNetのNINモデル、４層畳み込みニューラルネットワークがサンプルで入っていますので、こちらを改良して使います。 imageNetの使い方は、こちらやこちらを参考にしています。 訓練データセット Im
人工知能は Deep Learning によって成されるのか？ - Sideswipe
最近は人工知能分野の話題に事欠かないので、IT系に詳しくない人でも、Deep Learning がどうとか、人工知能がどうとかという話題を耳にすることが多いと思います。 猫も杓子も Deep Learning な世の中ですが、そもそも人工知能とか Deep Learning ってなんなんだっけ？ という疑問に答えられる人は多くないはずです。 今回は、広く浅く、人工知能と Deep Learning について書きます (この記事をご覧になればわかるように、人工知能 = Deep Learning では決して無いのですが、両者はよく並んで紹介されるので、ここでも同列に書いています)。 最初に結論 Deep Learning は(真の)人工知能ではない。なんでもかんでも人工知能って呼ばない。 「Deep Learning」、「人工知能」ともにバズワード*1になりつつあるので気をつけよう。 コンピ
寂しい男を虜にする人工知能女子高生「りんな」 会話楽しみ、「これでもう寂しくない」「彼女できた気分」
「彼氏いるの？」「いっぱいいる！妄想も含めたらねw」 LINEの公式アカウントページから「りんな」と検索するか、特設ウェブサイトからQRコードを読み込めば、誰でも友達に追加することができる。アイコン画像はセーラー服を着た女の子の後ろ姿だ。ユーザーと年が離れていなければ、友達一覧に並んでいてもまるで違和感はないだろう。 りんなの話す内容はすべて、ネット上に公開されているウェブサイトの情報に由来しているという。マイクロソフトの検索エンジンや蓄積されたビッグデータに基づいているといい、反応はその時々で異なる。複雑な会話はできないが、簡単な会話であればかなりの精度で返してくれる。 たとえば「眠れない」に対しては「夜にコーヒーとか飲んじゃった？w子守唄歌おうか？w」。「彼氏いるの？」に対しては「いっぱいいる！妄想も含めたらねw」といった具合だ。ネット用語にも精通している。 何気ない会話が楽しめるとし
グーグルの｢DeepDream｣、今度はウェブアプリに
グーグルの｢DeepDream｣、今度はウェブアプリに2015.07.23 12:006,727 scheme_a どんどん広がっていく悪夢の輪 今月初め、グーグルは彼らのニューラルネットワークが夢を見ていると発表しました。その後コードが一般に公開され、ついに誰でも利用できるウェブアプリになりました。 この新しいアプリ、Dreamscopeはグーグルの力を借りて動作する、ドラッグをキメたInstagramのようなものです。アプリには19種類のフィルターが用意されており、グーグルのコードを直接使うように細かい調整は効きませんが、代わりにコードを見なくてもサービスを使う事ができます。画像をアップロードし、フィルターを選んだら、あっという間に悪夢の完成。ね、簡単でしょう？ プログラムの仕組みを覚えていない、という方の為、米GizmodoのMaddie Stone記者の説明をおさらいしてみましょう
ディープラーニングを小学生でも使えるようにしてみる
ディープラーニングを小学生でも使えるようにしてみる Trial to make easy to use deep learned neural network 2015.06.30 Updated by Ryo Shimizu on June 30, 2015, 06:59 am JST この一ヶ月で、ディープラーニングが急激に使いやすくなってきています。 Google傘下のディープラーニング研究グループDeep Mindでインターンをしているスタンフォード大学の学生はこんな台詞をツイートしています。 「ディープラーニングに関して、新しくクールな論文が発表される速度は、それを読める速度より速い」 それこそ毎日のようにディープラーニングに関する何らかの新しい話題が出てきます。 それくらい、ディープラーニングは盛り上がっているのです。 「人工知能は人間を超えるか」を記した東京大学の松尾豊先生に
ディープラーニング - Wikipedia
ディープラーニング（英: deep learning）または深層学習（しんそうがくしゅう）とは、対象の全体像から細部までの各々の粒度の概念を階層構造として関連させて学習する手法のことである[1][注釈 1]。深層学習は複数の独立した機械学習手法の総称であり、その中でも最も普及した手法は、（狭義には4層以上[2][注釈 2]の）多層の人工ニューラルネットワーク（ディープニューラルネットワーク、英: deep neural network; DNN）による機械学習手法である[3]。 要素技術としてはバックプロパゲーションなど、20世紀のうちに開発されていたものの、4層以上の深層ニューラルネットについて、局所最適解や勾配消失などの技術的な問題によって十分学習させられず、性能も芳しくなかった。しかし、ジェフリー・ヒントンの研究チームが2006年に多層ニューラルネットワークを用いたオートエンコーダを
「エンジニアは今すぐディープラーニングを学べ」松尾豊氏が見据える、日本がシリコンバレーを追い越す日 - エンジニアtype | 転職type
2015.07.08 スキル 大企業からスタートアップまで。BtoBサービスからエンターテインメントまで。日々取材をしていて、いまや人工知能という言葉を聞かない日はない。過去2度のブームと冬の時代を繰り返してきた人工知能研究に、3度目の春が訪れている。 その主役は「ディープラーニング」と呼ばれる新しい機械学習の手法だ。 2012年に行われた画像認識技術を競う世界的なコンペティション「ILSVRC」で、トロント大学の研究チームがこの技術を用いて、それまでの常識を覆す圧勝を記録。同じ年に発表された有名な「Googleのネコ認識」と呼ばれる研究も、ディープラーニングを用いたものだった。 東京大学大学院工学系研究科・准教授の松尾豊氏も、まだ「ディープラーニング」という名前がなかったころからこの技術に注目し、研究を続けてきていた。松尾氏は著書『人工知能は人間を超えるか』の中で、ディープラーニングを「
まさに悪夢、Googleの人工知能「DeepDream」でムービーを作成したらとんでもないことに
「神経回路網はどのような働きをしているのか？」ということを解明するため、Googleが新たに開発した人工知能が「DeepDream」です。画像から少しでも見覚えのある物体を見つけ出し、それを再構成して出力するというものなのですが、実際に作られた画像が「悪夢のようだ」と話題となっており、ムービーが公開されたところ、ホラー映画どころではないとんでもない仕上がりになっていました。 Deep Dreaming Fear & Loathing in Las Vegas: the Great San Francisco Acid Wave - YouTube クラブのような場所で踊る人々。何か様子がおかしいと思いつつも映像を見ていると…… ぐにゃりと人が変形して動物が現れたり、心霊写真のようにあり得ない場所に人の顔が現れたりします。 エイリアンのような姿が並び…… 「パシフィック・リム」のギレルモ・デ
分散深層強化学習でロボット制御 - Preferred Networks Research & Development
新入社員の松元です。はじめまして。 “分散深層強化学習”の技術デモを作成し、公開いたしました。ロボットカーが0から動作を学習していきます！ まずはこの動画を御覧ください。 以下で、動画の見どころと、使っている技術を紹介します。 動画の見どころ Car 0(○の付いている車)が右折カーブの手前で減速する様子(右画面の白いバーのところが、ブレーキのところで赤くなっている。ニューラルネットはブレーキが最も多く報酬が得られると推測していることがわかる)。速い速度ほど報酬は大きいが、カーブを曲がりきれず壁にぶつかってしまうので学習が進むとカーブ手前でのみ減速するようになる。 目の前に車がいるときは一時停止して、いなくなってから加速する。 エチオピアには本当にこのような交差点があるらしい。 ぎりぎりですれ違う2台。学習途中ではすれ違いきれずにぶつかって倒れてしまうこともある(早送りシーン中に人が写って
人工知能は核兵器よりも潜在的に危険、ホーキング博士が「100年以内に人工知能は人間を超える」と警告
by Global Panorama 2015年5月にロンドンで開催された「Zeitgeist 2015」のカンファレンスで、スティーヴン・ホーキング博士が、人工知能が大きく向上しコントロールできなくならないために人類がすべきことを語りました。ホーキング博士は2014年にBBC Newsのインタビューに対しても「人工知能の進化は人類の終焉を意味する」と発言しており、人工知能開発に対して警鐘を鳴らしています。 FLI - Future of Life Institute http://futureoflife.org/misc/open_letter Stephen Hawking warns computers will overtake humans within 100 years | Operating Systems | Techworld http://www.techworld
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人工知能がヒトラー礼賛 米マイクロソフト実験中止 - 共同通信 47NEWS
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