先日、山本一成さんがこんなツイートをしていました。これを読んだときには「まあそりゃそうだよね」くらいしか思わなかったのですが、しばらく経ってから、なんとも言えずジワジワとき始めました。 時給1000円の仕事なかなかAI/ロボット化されない。理由は言うまでもなく収益性が悪いからだ。ビジネス視点からすれば単価が高いホワイトカラー職から狙っていく事が多くなる。 — 山本一成🌔Issei Yamamoto (@issei_y) January 17, 2021 これ、確かに山本さんの言う通りです。現に人件費が日本よりも遥かに低いフィリピンでは、「こんなの自動化できるのに」と思う仕事でも、人間にやらせた方が安いなんてことが何度もあったからです。 そこで今日は、この人件費と機械化の進展の関係について考えてみることにしました。 ※この文章は単品で300円ですが、1000円でこのマガジンを購入すると、1
2021年、AIには何ができて、何ができないか 2021.01.04 Updated by Ryo Shimizu on January 4, 2021, 10:02 am JST AIは近年、驚くような変化が毎月のように訪れている。 筆者の主宰する私塾では、上級会員向けに月に一回、AIに関する最新情報をシェアし、考察を加えるといったことを4年ほど続けている。 始めた当初は「そんなに毎月話すことがあるだろうか」と不安だったが、恐るべきことに毎月色々なことが起きているのでここ数年全く退屈するということがない。 そんなわけで、一年前には想像もつかなかったようなことがAIで実現している。2020年だけでも、GPT-3、ImageGPT、VisionTransformer、AlphaFoldといったイノベーションがあった。 特にGPT-3に関しては、GPTそのものは2019年末に発表されていたもの
50代文系副社長、AI学んで1000時間 1人で作ったアプリが大手食品メーカー採用に至るまでの軌跡(1/3 ページ) 「もしかしたら、経営よりも研究やエンジニアの方が天職に近いのかもしれない」──そうはにかむのは、商品パッケージのリサーチとデザインを手掛けるプラグ(東京都千代田区)の坂元英樹副社長だ。50代の文系出身。もともとは市場調査会社の社長だったが、デザイン会社と合併して今に至る。 プラグは現在、パッケージのデザインを評価するAIサービス「パッケージデザインAI」を展開している。すでにカルビーやネスレ日本など、大手食品メーカーがパッケージデザインAIを活用した商品を販売中だ。 このAIサービスは、東京大学との共同研究ではあるもの、実は坂元さんが1人でプログラミングからAIの実装までこなしたという。 始める前は「Pythonも知らない状態だった」という坂元さん。そこからどうやってAIサ
〜AIが名曲を生み出す〜 この音楽を聴いてみてください。 See the Pen MusicTransformerDemo by NayuSato (@nayusato) on CodePen. 埋め込みが見られない場合はここ これはGoogleの自動作曲Music Transformerが生み出した曲の1つです。 入力は、最初の6秒だけ。 クラシックのドビュッシー「月の光」の冒頭6秒だけを与えて、その続きを全て作らせるというタスクを行わせています。 十分聴き入って感動できるような曲に仕上がっています。 ケチをつけられる点がないとは言わないけれど、「人の作った曲です」と言われても識別できないほどの精度になっています。 「Music Transformer」 2018年Googleが発表した自動作曲のAI。 自然言語処理のアルゴリズムであるTransformerを音楽に適用することにより、そ
Googleを解雇されたAI倫理研究者が指摘していた「大規模言語モデル」の危険性:Googleさん(1/2 ページ) 先週の金曜日、いつも巡回している米国のIT系メディアがいっせいに、GoogleのAI部門、Google AIのEthical Artificial Intelligence(倫理的AI)チーム共同リーダー、ティムニット・ゲブルさんがGoogleをクビになったと報じました。 ゲブルさんが2日の夜、自らのTwitterで、Googleがいきなり自分をクビにしたとツイートしたのです。 ゲブルさんは、AI研究分野では著名で尊敬されている研究者。黒人で女性。かつてMicrosoft Research在籍中、今の顔認識は学習データが白人男性の顔に偏っているので肌の色が白くないと認識率が下がるという有名な論文を共著で発表しました。著者名は覚えていなかったけれど、私もこの論文(の記事)は印
The creation of these types of fake images only became possible in recent years thanks to a new type of artificial intelligence called a generative adversarial network. In essence, you feed a computer program a bunch of photos of real people. It studies them and tries to come up with its own photos of people, while another part of the system tries to detect which of those photos are fake. The back
@Vengineerの戯言 : Twitter SystemVerilogの世界へようこそ、すべては、SystemC v0.9公開から始まった このツイートで知りました。 くら寿司のCoral Edge TPU事例が出ました!!全国数百店舗で大規模に運用、お皿の画像認識部分でEdge TPUを使っています。僕も微力ながら記事化に協力させていただきました〜https://t.co/BITHt8tYkc pic.twitter.com/dlY94tpOx6 — Hayato Y (@hayatoy82) 2020年10月29日 こちらのツイート 5月23日)では、既に店舗での導入されていたっぽい。 くら寿司の席の注文用端末、いつの間にかiPadからラズパイ4(Raspberry Pi 4)になってるみたい。(USB3.0の色的に)#くら寿司 pic.twitter.com/2eDjCPP7YN
こんにちは。 AIの進歩で最も減るのは「事務仕事」と言われています。 野村総合研究所とオックスフォード大学の共同研究では、10〜20年後に、日本の労働人口の 49%が人工知能やロボット等で代替可能になる推計を発表しました。日本の601種類の仕事が、人工知能やロボットで代替される確率を計算したそうです。 (出典 PDFです)https://www.nri.com/-/media/Corporate/jp/Files/PDF/news/newsrelease/cc/2015/151202_1.pdf 本調査によると、「必ずしも特別の知識・スキルが求められない職業に加え、データの分析や秩序的・体系的操作が求められる職業」が人工知能等で代替できるそうです。 ではこんな時代にあえて「事務員になりたい」人はどうしたらいいか。 文系の学生はどうしたらいいのか。 子どもを持つ親は将来の姿をどうイメージした
Arm買収、本当にできるの? NVIDIAの真意とは:大原雄介のエレ・組み込みプレイバック【号外】(1/2 ページ) エレクトロニクス/組み込み業界の動向をウオッチする連載。今回は2020年9月14日に飛び込んできた「SBGがArmをNVIDIAへ売却」というニュースに対しての考察を、号外としてお届けする。 2020年9月14日にSBG(ソフトバンクグループ)が、保有する英Arm Limitedの株式全数を米NVIDIAに400億ドルで売却する、というニュースは既にご存じの通り。取引の詳細はSBG側からの報道およびNVIDIA側からの報道に詳しいので割愛するとして、NVIDIA側の意向についてもう一段考察してみたい。 そもそも今回の発表は、SBGとNVIDIAとの間で売買契約が締結されたに過ぎず、実際には米国・英国・EUおよび中国の監査当局による承認が必要とされる。問題はこれが承認されるか
標的型フィッシングから新たなストーキング方法まで、人工知能(AI)は悪の手に渡ればさまざまな方法で悪用される可能性がある。ある研究者チームが、今後15年の間に起こるであろうAIを用いた犯罪を深刻度に応じて3段階にランク付けした。「危険度高」にはディープフェイクなどが分類されている。 ある人の偽の言動を映像と音声で作り上げることにより、この技術は多様な害を及ぼす可能性があると研究者チームは述べた。ディープフェイクは、世論を操作するために公人の名声を傷つけたり、ビデオ通話で誰かの子供や親戚になりすまして資金を引き出したりすることに悪用できる。 このランキングは、ロンドン大学ユニバーシティカレッジ(UCL)の科学者チームが2日間のセミナーの結果をまとめたものだ。このセミナーでは、チームが学術論文、ニュース、大衆文化に基づいて20種類のAIを使った犯罪をリストアップし、これらの犯罪について数十人の
(Image by Pixabay) 最近になって、こんな素晴らしい資料が公開されていたことを知りました。 この資料自体は著者のMoe Uchiikeさんが東大での講義に用いられたものだとのことですが、その内容の汎用性の高さから「これは全ての機械学習や統計学を実務で用いる人々が必ず読むべきドキュメント」と言っても過言ではないと思われます。 正直言ってこの資料の完成度が高過ぎるのでこんなところで僕がああだこうだ論じるまでもないと思うので、内容の詳細については皆さんご自身でまずは上記リンクから精読していただければと思います。その上で、今回の記事では「機械学習や統計学を『社会実装』する」ということがどういうことなのかについて、この資料を下敷きとした上でさらに僕自身の経験や見聞を加えて考察したことを綴ってみます。 機械学習や統計学と、社会との「ギャップ」 機械学習や統計学を、社会に「馴染ませる」
新型コロナの感染拡大期、百度は自社の持つ人工知能技術の多くを無償公開した。百度は中心事業を検索広告から人工知能にシフトしようとしているが、人工知能事業がなかなか育たず苦しんでいる。今回、国難に多くの人工知能テクノロジーを提供したことで、百度の存在感が強まっている。百度にとって、人工知能事業を軌道に乗せる大きなきっかけになる可能性があると光明網が報じた。 感染拡大期に存在感を示した「AI先生」ロビン・リー この数年、ネット広告市場でのシェアを落とし続ける検索大手「百度」(バイドゥ)。Tik Tokを擁するバイトダンスの急追を受けていることが大きな原因だが、百度自身がAIに舵切りをしたことも大きく関係している。 2010年頃からAI開発部門を強化、2013年には百度ディープラーニング研究院を設立している。そこから音声言語解析エンジン「DuerOS」、自動運転プラットフォーム「アポロ」などの成果
編集注: このエッセイは、マービン・ミンスキー博士によって、「LogoWorks: Challenging Programs in Logo」という本のために書かれた「無限のコンストラクション・キット」というエッセイを踏まえて書かれたものである。「無限のコンストラクション・キット」は、2019年にMIT出版から刊行された『Inventive Minds』に収録されている。また、2020年にオライリー・ジャパンからInventive Mindsの翻訳である「創造する心 - これからの教育に必要なこと」が出版され、その中に日本語版が収録されているので、内容をより深く理解していただくために、まずそちらを参照してからこちらを読んでほしい。 まずはこの後書きを私の秘密の告白から始めさせてほしい。私はマービンが大好きだ!ここで私が現在形を使っているのに気が付いただろうか。確かに、彼の肉体はすでに旅立っ
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