統数研の物理乱数発生装置が「情報処理技術遺産」に認定
大学共同利用機関法人 情報・システム研究機構 統計数理研究所（統数研）は3月14日、歴代の物理乱数発生装置が情報処理技術遺産として認定されたと発表した。 情報処理技術遺産は、情報処理学会が日本におけるコンピューターの歴史や研究成果を後世に残す（いくつかは破棄されて実物が存在しない）ための認定制度。 統数研の物理乱数発生装置は、コンピューター内で数学的に作り出す乱数は真のランダムになりえないため物理的な現象から乱数を取り出す装置。放射性物質の崩壊、熱雑音などによって乱数を出力し、統計モデルのシミュレーションなどに用いる。 今回、情報処理技術遺産として認定されたのは、1950年頃から2010年までの9台の装置「物理乱数発生装置群」。また同時に、物理乱数発生装置群を展示する「統計数理研究所 計算機展示室」も情報処理学会「分散コンピュータ博物館」として認定された。今後一般にも公開されるという。
ビッグデータ - Wikipedia
この項目は内容が専門的であり、一般の閲覧者にはわかりにくくなっているおそれがあります。専門用語をわかりやすい表現にするための修正をして下さる協力者を求めています。（2015年4月） IBMによるWikipediaの可視化イメージ 大きさはテラバイトでビッグデータの典型的な例である。 ビッグデータ [1][2]（英: big data）とは、組織が非常に大きなデータセットとそれらが保存されている施設を作成、操作、および管理できるようにするすべての技術を指す[3]。一般的なデータ管理・処理ソフトウエアで扱うことが困難なほど巨大で複雑なデータの集合を表す用語である。組織が非常に大きなデータセット[注釈 1]を作成、操作、および管理できるようにするすべてのものと、これらが格納されている機能を指す[4]。 ビッグデータを取り巻く課題の範囲は、情報の収集、取捨選択、保管[5]、検索、共有、転送、解析[
グーグルがAI倫理委員会を設置!? ～AI暴走の信ぴょう性を、ニューラルネットの中身に踏み込んで解説 【前編】（小林 雅一） @gendai_biz
米グーグルが先日、謎のAI開発企業、英ディープマインド（DeepMind）社を推定5億ドル（約500億円）で買収することを決め、世界的な話題となった。同社はニューラルネットの最新型である「ディープラーニング（Deep Learning）」を専門に開発する新興企業だ。 一部メディアの報道によれば、ディープマインドはグーグルに吸収合併される交換条件として、ディープラーニングのように強力なAI（人工知能）技術が暴走したり悪用されたりしないよう、グーグル社内に「AI倫理委員会（AI ethics board）」なるものを設けるよう要求。グーグルもこれに応じて、そうした委員会の設置を決めたという。 ●"Google Beat Facebook for DeepMind, Creates Ethics Board" The Information, Jan.26.2014 HALのような「AIの暴走」
今、話題の自動運転車は、なぜ自動で運転できるのか? その基本メカニズムを「ベイズ理論」にまで遡って解説（小林 雅一） @gendai_biz
今、話題の自動運転車は、なぜ自動で運転できるのか? その基本メカニズムを「ベイズ理論」にまで遡って解説 今週、幕張メッセで開催中のCEATECでは、日産の自動運転車が一際大きな注目を浴びている。そのデモを見た多くの人たちは「なんでクルマが自力で運転できるのか?」と改めて不思議に思ったのではなかろうか。そこで今回は、そうした疑問に答えるべく、自動運転車の原理を分かり易く解説してみたい。 ハードとソフトに分けて考える 自動運転車の動作メカニズムは、大きくハード（各種センサー）とソフト（AI:人工知能）の2つに分けられる。まず各種センサーとしては、GPS（グローバル･ポジショニング･システム）、ミリ波レーダー、ビデオ･カメラ、レーザー･レーダー（Lidarとも呼ばれる）などが多数、自動車のボディ各部に装備されている。 このうちGPSの位置情報が特に重要かとも思われるが、実はそうではない。GPSは
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