人間を理解し、人工知能をさらに先へ。 情報処理学で多大な功績を残した長尾真氏と 「ロボットは東大に入れるか」プロジェクトで人間の能力に注目するようになった 国立情報学研究所の新井紀子教授が、 AI技術の発展にはこれから何が必要になるのか、徹底討論しました。 人間の知能を支えるもの新井　私が「ロボットは東大に入れるか」というプロジェクト(※1)を始めたときに人工知能学、特に言語処理の方面から「何でこんな役に立たないことをするのか」という批判的なご意見を受けました。そんな中、長尾先生が「それは今やるのはなかなか面白かろう」と、言語処理学会の記念大会などに私を講師として呼んでくださったのが印象に残っています。 長尾　でも、それから4～5年のうちに東ロボをおやめになった。「もうちょっとやったら面白いところまで展開するのでは」と思っていたので、それが残念です。 新井　いえ、まだプロジェクトはやめてい

今夏の全国高校野球選手権記念西兵庫大会決勝。神戸新聞社はツイッターで、記事を発信した。 「明石商は同点の７回、二死二塁から３番田渕翔のセンターヒット、なおも二死二塁から４番右田治信のレフト二塁打などで計３点を挙げ、逆転した」 ＡＩを活用して記事をつくる「ロボットくん」が書いたものだ。地方大会のデータや、過去に記者が書いた同種の記事などを「学習」。試合データを読み込ませると１秒あまりで「執筆」する。 準々決勝から実験的に配信を始めた。デジタル事業局メディアプロモート室の川上隆宏さん（４４）によると、社内では「そつなくまとまっていた」という評価の一方、「試合の熱量や雰囲気が伝わらない」という声も。今後の活用方法は検討中だが、開発の現場では「記者が行けない試合のデータをもらい、ＡＩで記事化してはどうか」という意見もあがっているという。 ＮＨＫは、野球の解説で「ＺＵＮＯ（ズノ）さん」を電通と開発し

はじめに 2018年8月19日から23日にかけてロンドンで行われたKDD2018（データマイニングの世界的なカンファレンス）に採択されていた『Customized Regression Model for Airbnb Dynamic Pricing』なる論文を読みました。 Airbnbで実装されている価格推薦モデルについての論文で、 ビジネス・ユーザー視点を取り入れており、 「価格を下げれば予約されていた」と、「もっと価格を上げていてもよかった」というニーズ それをうまくモデル化していて、 上記を損失関数として定量化 さらにシンプルな構造で理解しやすい ①予約確率の予測→②最適価格の提案→③パーソナライズと、マクロ→ミクロに落ちていく構造 という点において優れたデータサイエンスの応用例であると感じたため、主要な論点を要約しつつ解説に取り組んでみようかと思います。 はじめに 論文の要旨 最

Googleがクラウドサービスとして提供している「Google Cloud Platform」の中に、「Cloud Speech-to-Text」というサービスがあります。このサービスは音声ファイルをAIが認識して文字にしてくれるというものなのですが、一体AIはどれくらい正確に文字起こししてくれるものなのか実際に使って試してみました。 Cloud Speech-to-Text - Speech Recognition  |  Cloud Speech-to-Text API  |  Google Cloud https://cloud.google.com/speech-to-text/ まず、GoogleのクラウドサービスであるGoogle Cloud Platformの登録を済ませておきます。まだ登録していないという人は以下の記事の冒頭部分を参考に登録しておいてください。 無料でGoo

東京都と都の教育委員会が教育政策の意見を交わす総合教育会議が開かれ、ＡＩ＝人工知能の研究者がＡＩに仕事を奪われないため、中学校の卒業時に少なくとも教科書を読めるようにすることが、これからの公教育の最重要課題だと訴えました。 会議では、東京大学への合格を目指す人工知能の開発に携わった国立情報学研究所の新井紀子教授が意見を述べ、「人は意味を理解するというＡＩにない能力がある。しかし、読解力が低くて教科書を読めない子どもは、学習の方法もわからず、結果として、ＡＩに仕事を奪われかねない」と指摘しました。 そのうえで新井教授は、中学校の卒業時に少なくとも教科書を読めるようにすることが、これからの公教育の最重要課題だと訴えました。 これを裏付けるように出席した都立高校の教員も、テストの問題文を理解できず、数学の問題に正解できないケースや、知っている単語の数が不足しているため、問題文の一部を読み飛ばすな

はじめに 機械学習の勉強をしていると，次のようなベクトルや行列を使った公式達を使わなければならない場面が出てくると思います．機械学習の本の巻末に書いてあることが多いと思います．(これらはPattern Recognition and Machine Learning (Bishop著, 2006)の巻末に載っている公式です) \frac{\partial}{\partial\boldsymbol{x}}(\boldsymbol{x}^\mathrm{T}\boldsymbol{a}) =\boldsymbol{a} \\ \frac{\partial}{\partial\boldsymbol{A}}\mathrm{Tr}(\boldsymbol{A}\boldsymbol{B})=\boldsymbol{B}^\mathrm{T} \\ \frac{\partial}{\partial\b

研究者やグーグル、Apple、CYBERDYNEなど名だたる企業から人材が集まる（画像をタップすると高解像度版を表示します）。 取材をもとにBusiness Insider Japanが作成 メルカリが上場し、日本で有数のユニコーン（未上場で企業価値10億ドル以上の企業）とされるプリファード・ネットワークス（以下、PFN）。 トヨタやファナック、日立製作所など日本を代表する技術系大手企業から資金を調達し、事業面でも連携を進める、いま日本でもっとも注目を集めるスタートアップの1社だ。 PFNが開発したオープンソースの深層学習フレームワーク｢Chainer｣は、世界中の企業や開発者に利用され、AIの研究開発の最前線に食い込んでいる。 そのPFNは、プリファード・インフラストラクチャー（PFI）から分社する形で2014年3月に創業、現在の社員数は150人を超えた。そして、いまなお優秀な技術者が集

こんにちは。 コンピュータビジョン(『ロボットの眼』開発)が専門の”はやぶさ”@Cpp_Learningです。 最近は、PythonとOpenCVを使った画像処理にハマっています！ OpenCV便利ですよね～画像処理に関する知識があまりなくても、関数をレゴブロックのように繋げるだけで目的の処理ができますからね～ ただ、OpenCVが便利すぎるせいで『画像処理の基礎』を学ぶ機会を失っている人が多いような気がしています。。

【書誌データ】 書名：Text Mining Maniax Advance――R, KH Coder, Excelによる計量テキスト分析の拡張 発行日：2018（平成29）年8月12日（コミックマーケット94） 著者：後藤和智（後藤和智事務所OffLine http://www45.atwiki.jp/kazugoto/） サイズ：A5 ページ数：40ページ 価格：即売会…600円／書店委託…800円（税抜） 通販取扱：メロンブックス https://www.melonbooks.co.jp/detail/detail.php?product_id=390206 COMIC ZIN（予定） 国立国会図書館登録情報：納本予定 サンプル： www.pixiv.net 電子書籍：メロンブックスDL、BOOK☆WALKER 【目次】 目次 はじめに 0.1 まえがき 0.2 RとKH Coderの

1. 本Part概要 前PartではB'zの歌詞を「TF-IDF」を用いた分析を行いました。 本Partではトピックモデルの一つである「LDA」を用いた分析についてお話しします。 pira-nino.hatenablog.com 2. LDAとは 2.1 LDAのイメージ 先に簡単な説明をしてしまいます。 LDAは「たくさんの文書データから単語のグルーピングを行う」モデルです。 このグループ1つ1つを「トピック」と呼びます。 例えば、大量のニュース記事にLDAを適用する例を考えます。 ニュース記事データにLDAを適用した例 LDAでは「各トピック（トピック数は予め指定）における各単語の所属確率」が算出されます。 理論的なことはさておき、文書データから単語をいくつかのグループに自動で分けてくれる手法 との理解で大丈夫です。 よく勘違いされることとして以下の2点を示します。 トピック数（いくつ

CVPR2018にて超解像分野において極めて重要そうだなと感じた論文がありました。Yochai Blauらによる下記の論文です。 [1711.06077] The Perception-Distortion Tradeoff この内容を踏まえて最近の超解像研究の流れをまとめたいと思います。 超解像とは？ 超解像について振り返ります。多くの方がwaifu2xというソフトウェアで一度は目にしたことがあるかもしれません。下記イメージのように低解像の画像を高解像の画像に変換する方法を 超解像（Super Resolution）と呼ばれます。 （参照元：二次元画像を拡大したいと思ったことはありませんか？ - デー） このwaifu2xがざっくりどのように超解像を行っているかというと、ベースはSRCNNというConvolutional Neural Netoworkを使った超解像手法であり、下記のよう

この記事の対象者 音響処理の基礎を概観したい ディープラーニングを用いた音響処理に興味がある 太鼓の達人が好きだ つまり初心者向けってことです。プロの方のツッコミもお待ちしています。 結果 見て（聴いて？）もらうと早いと思います。これは今回作ったモデルで生成した譜面を太鼓さん次郎2で演奏したものです。 米津玄師さんの「ピースサイン」： 「音楽から全自動で太鼓の達人の譜面を作るAI」を作りました またいつか解説記事書きます pic.twitter.com/IW6qrd9knS — うっでぃ (@woodyOutOfABase) July 16, 2018 UndertaleよりToby Foxさんの"Your Best Nightmare" @no_TL pic.twitter.com/UW5ntQg0KC — うっでぃ (@woodyOutOfABase) July 20, 2018 ki

高校野球の一打席速報の内容を、機械学習を使った人工知能（AI）で解析し、戦評を自動作成するプログラム「経過戦評ロボットくん」を、神戸新聞社が開発した。7月23日（夏の東・西兵庫大会・準々決勝）以降の全試合で運用しており、試合終了後わずか1秒あまりで戦評を執筆。Twitterに配信中だ。「AIや機械学習に関心をもつ社員が開発した」という。 ロボットくんは、各打席の結果をリアルタイムで配信する一打席速報をリアルタイムで監視。終了した試合を見つけるとページの内容を読み込み、打席結果を解析して経過戦評をまとめる。 具体的には、試合の中で起きたひとつひとつの打席結果を分析し、それぞれの得点シーンについて勝敗への影響度を算出。高い点数がついた得点シーンを複数組み合わせてテキストにまとめるという手順だ。どのようなシーンを重要と判断するかは、あらかじめ機械学習作成した点数表をもとに計算。人間の記者が書いた

伊藤氏は、気持ちや考えを適切に言葉にするのに苦手意識があり、起業するきっかけになったという。「どういった言葉を選べば自分の言いたいことを適切に伝えられるのか、日々考えている。Langsmithの活動を通じてより円滑なコミュニケーションが実現できればと思う」（伊藤氏） 栗林氏は「慣れない場面や外国語で文を書く際は、自分が作った文が適切なのか、もっと魅力的な表現はないのか、というフィードバックを手軽に得たいと感じる。大量のデータに基づいて、言葉選びに対してフィードバックを与えてくれるシステムが実現できると面白いのではないか」としている。 関連記事 AIが小説執筆、電子出版ベンチャーが大学と連携　「商業出版目指す」 電子出版ベンチャーのBooks＆Companyが、AIによる小説執筆プロジェクトでカンボジアのキリロム工科大学と提携。商業出版できるレベルの小説の完成を目指す。 総務省がSF小説創作