グーグルが発見した、機械学習が現実世界で使い物にならない理由
研究室ではうまく機能する人工知能（AI）システムが、現実世界でうまく機能しないことはしばしばある。主な原因としてこれまで、AIを訓練・テストする際に使うデータと現実のデータの不一致が指摘されていたが、グーグルの研究チームは別の原因を突き止めた。 by Will Douglas Heaven2020.11.24 391 308 72 55 研究室で完璧に近い性能を発揮できるように調整された機械学習モデルが、現実世界では良い結果を出せないことがしばしばあるというのはよく知られている。通常これは、人工知能（AI）を訓練およびテストする際のデータと、現実世界で遭遇するデータの間に不一致が起こることが要因となって起こる問題であり、「データシフト」と呼ばれている。例えば、高品質な医用画像から疾病の兆候を発見するよう訓練されたAIが、忙しい病院の安価なカメラで撮影された、ぼけや切れ目がある画像に対して能
機械学習で古代文字を解読、「線文字B」を自動翻訳
マサチューセッツ工科大学（MIT）などの研究者が、古代文字を解読できる機械学習システムを開発し、クレタ島の古代文字である線文字Bを解読させることで、システムの能力を実証した。大規模データベースに頼らずに言語を翻訳する手法を採用しており、今までに解読されていない古代言語を翻訳できるかもしれない。 by Emerging Technology from the arXiv2019.07.04 1229 482 21 0 1886年、英国の考古学者であるアーサー・エヴァンズは、見慣れぬ文字で奇妙な碑文が刻まれた古代の石に出くわした。その石は地中海にあるクレタ島で見つかったもので、エヴァンズはさらなる証拠を探しに、すぐさま島へと向かった。間もなく、似たような文字が記された多数の石と粘土板を発見し、紀元前1400年頃のものであると推定した。 紀元前1400年頃と時代が推定されたことにより、この文字は
AIはバブル、汎用人工知能はまだ先——MIT教授らが指摘
人工知能（AI）分野において近年、多くの飛躍的な進歩があったにもかかわらず、現在のAIの知能は依然として人間レベルにはほど遠い。マサチューセッツ工科大学（MIT）やスタンフォード大学の研究者たちが、現在のAIの状況を定量化して評価し、問題点を指摘する報告書を作成した。 by Will Knight2017.12.04 186 57 12 0 人工知能（AI）の進歩に世間が盛り上がっているにもかかわらず、知能を持った機械が普段の生活にいまだに使われていないことを疑問に思う人もいるだろう。 人間レベルの知能がすぐにでも実現するのではないかという期待感を、大衆や政治家、投資家に抱かせるほどの重要な進展があったのは確かだ。しかし実際の進歩の評価を試みた新たな報告書で、人間レベルの知能の実現はまだ遠い先の話であることが判明した。今後数年でAIが経済や仕事にどう影響するかという議論の参考資料として、こ
グーグル・ディープマインド、大量データ不要の深層学習システムを開発
アルゴリズムの学習には通常何千ものサンプルが必要とされる。グーグル・ディープマインドの研究者はその手間の回避方法を見つけた。 by Will Knight2016.11.04 1468 830 111 0 人間は一、二度見ればそれが何かを認識できる。しかし、コンピュータービジョンや音声認識のアルゴリズムは、画像や言葉の習熟に何千ものサンプルが必要だ。 グーグル・ディープマインドの研究者がこの手間を回避する方法を発見した。研究者は深層学習アルゴリズムを巧妙に微調整することで、画像内の物体等をひとつのサンプルだけで認識（分類）する「ワンショット学習」を可能にした。研究チームはタグ付き画像や筆跡、言語を収録した大型データベースで、新方式を実証した。 高精度のアルゴリズムの認識力は信頼できるが、アルゴリズムの構築には多くのデータが必要で、時間もお金もかかる。たとえば、無人自動車が、確実に道路上の個
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