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Lyft is introducing a “more affordable sort of higher-end ride” in an attempt to offer ride-hail products that customers actually want, CEO David Risher said Wednesday during the company&# While the idea of owning rental properties is appealing to many Americans, the ability to vet and afford such investments in single-family homes is out of reach for a large part of the population. mog
AIの力を借りた新人タクシードライバー、売り上げはいくら増えた？
AIの力を借りた新人タクシードライバー、売り上げはいくら増えた？：第2回 AI・人工知能 EXPO（1/2 ページ） 人口統計情報やタクシーの運行データなどの情報を解析し、タクシーの乗車需要を予測するNTTドコモの「AIタクシー」がAI・人工知能 EXPOで展示されていた。サービスリリース前の実証実験では、AIタクシーを使った新人ドライバーの売り上げが実際に上がったのだという。 携帯電話ネットワークを使った人口統計情報やタクシーの運行データ、気象データなどをかけ合わせ、現在から30分後までのタクシー乗車需要を予測する、NTTドコモの「AIタクシー」。2018年2月にスタートした本サービスは、4月4日～4月6日に東京ビッグサイトで行われた「第2回 AI・人工知能 EXPO」でも展示を行っており、来場者の注目を浴びていた。 リアルタイムな需要予測データを配信することで、ドライバーごとの実車率（
1万人の「働き方改革」に47億円を投資――熊本市が本気で進めるシステム更改プロジェクト
1万人の「働き方改革」に47億円を投資――熊本市が本気で進めるシステム更改プロジェクト：震災でクラウドのメリット実感（1/2 ページ） 2016年に発生した地震からの復興が続く熊本市。同市は日本マイクロソフトと連携し、働き方改革を推進していくことを発表した。その裏には「震災時にクラウドの利便性を実感した」という、市長の強い思いがあるようだ。 2016年4月に起きた熊本地震で甚大な被害を受けた熊本市。その熊本市が4月3日、市の職員や教職員約1万2500人に向け、働き方改革を推進する大規模プロジェクトを進めると発表した。5年間で、総額約47億円の投資を行うという。 本プロジェクトでは、庁内の無線LANを整備するほか、「Windows 10」「Office 365」などをまとめたクラウドベースのソリューション「Microsoft 365」を導入する。市民からの問い合わせ対応に「Skype for
データサイエンティストもしくは機械学習エンジニアになるためのスキル要件とは（2017年夏版） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
この記事は2年前の以下の記事のアップデートです。 前回はとりあえずデータサイエンティストというかデータ分析職一般としてのスキル要件として、「みどりぼん程度の統計学の知識」「はじパタ程度の機械学習の知識」「RかPythonでコードが組める」「SQLが書ける」という4点を挙げたのでした。 で、2年経ったらいよいよ統計分析メインのデータサイエンティスト（本物：及びその他の統計分析職）vs. 機械学習システム実装メインの機械学習エンジニアというキャリアの分岐が如実になってきた上に、各方面で技術革新・普及が進んで来たので、上記の過去記事のスキル要件のままでは対応できない状況になってきたように見受けられます。 そこで、今回の記事では「データサイエンティスト」*1「機械学習エンジニア」のそれぞれについて、現段階で僕が個人的に考える「最低限のスキル要件」をさっくり書いてみようかと思います。最初にそれらを書
中国・深センでは不適切に道路を横断すると、近隣に設置されたスクリーンに名前と顔が即座に表示される | スラド YRO
中国の深圳（深セン）市では、人工知能と顔認識を使った信号無視や不適切な道路横断の取り締まりが行われているという（Slashdot）。 中国の深セン市は1200万人の人口を持つ大都市で、その南部を管轄する交通警察はシステムを使った徹底的な監視と処罰を行っていることで知られているという。たとえば交通違反者に対しては、即座にインスタントメッセージ経由で不正行為を行った旨と罰金が通知されるという。さらに、交差点に設置されたスクリーンに違反者の氏名や顔なども表示されるそうだ。サウスチャイナ・モーニング・ポストの記事にはこのスクリーンの写真が掲載されている。 この技術はIntellifusion社によって提供されており、同社によると現在のシステムでは700万画素の解像度を持つカメラで交差点などの歩行者を撮影しているという。顔認識技術を使ってデータベースからその人物を識別し、犯行時の写真と氏名、個人識別
機械学習で核融合発電を実現？SFじみてきたグーグルの野望
「機械学習を活用して核融合発電の商用化を実現する」「量子コンピュータによる化学シミュレーションでバッテリー電極の劣化を防ぐ方法を発見する」――。これらはSF（サイエンスフィクション）ではない。米グーグル（Google）が実際に打ち出している野望である。 創業時から「世界中の情報を整理し、世界中の人々がアクセスできて使えるようにすること」を会社の使命として掲げ、自動運転車、血糖値を測れるコンタクトレンズ、へき地通信用の気球など様々な突飛なプロジェクトを明らかにしてきたグーグル。最近はこのSFぶりにますます磨きがかかってきた。 直近で発表したのは、グーグルが開発を進める量子コンピュータの使い道に関する研究成果だ。グーグルの量子人工知能研究所（Quantum AI Team）は2018年3月22日、量子ゲート方式の量子コンピュータで化学シミュレーションを実行するための新しい効率的なアルゴリズムを
自然な音声作る「WaveNet」の衝撃 なぜ機械は人と話せるようになったのか
自然な音声作る「WaveNet」の衝撃 なぜ機械は人と話せるようになったのか：特集・音声言語インタフェース最前線（1/2 ページ） 流ちょうな日本語を発声するスマートスピーカー。「こんな音声合成ができるにはあと10年かかると思っていた」と研究者は衝撃を受けている。これを実現したWaveNetとは何か。スマートスピーカーを作る技術がどんなものかを研究者に聞く。 2017年、米Googleや米Amazonなどの「スマートスピーカー」と呼ばれるデバイスの普及が日本で始まった。例えば、「ねえGoogle、今日の予定は？」と話しかけると、カレンダーアプリに入力していた予定を流ちょうな日本語で読み上げてくれる。中に人がいるわけではない。デバイスが人の声を認識し、応答となる声を合成しているのだ。 このデバイスが音声で応答するために使用しているコアの技術は、「音声認識」と「音声合成」という2つの技術だ。音
人工知能は「出版不況」を救うか？AIによる書籍需要予測という試み（現代ビジネス編集部） @gendai_biz
AI〈人工知能〉による書籍の需給予測システムの開発――。先日、国内最大の印刷会社・大日本印刷株式会社が発表した新しい取り組みは、最近のAIへの関心の高さもあって新聞各社が報じるなど、注目された。 書籍の出版点数は1年に8万点近くあり、それぞれが多様な個性を持つ。単なる消費財、とは言えない文化的な側面がある商品の売り上げを、AIがどれだけ予測できるのか疑問の声もある。 はたして、AIは長引く出版不況の打開策になるのか？ 担当者に話を聞いた。 取材・文／伊藤達也 本の売れ方には「サイクル」がある 「現状ではここ5年分、数万冊分の売り上げデータを学習したAIが、当該の書籍がどのような売り上げの経過をたどるかを予測しています。すでに実用化のレベルにあり、グループの出版社はもちろん、グループ外の出版社数社でも導入し、成果が確認できています」 AI予測についての責任者である、大日本印刷の若林尚樹氏はそ
タクシー需要をAI予測、94％の正解率 売り上げにも成果
トヨタ自動車、JapanTaxi、KDDI、アクセンチュアの4社は3月9日、人工知能（AI)などを活用して予測したタクシー需要を配信する「配車支援システム」を共同で開発し、東京都内で試験導入を始めたと発表した。2018年度の実用化を目指す。 トヨタ自動車、JapanTaxi、KDDI、アクセンチュアの4社は3月9日、人工知能（AI)などを活用して予測したタクシー需要を配信する「配車支援システム」を共同で開発し、東京都内で試験導入を始めたと発表した。2018年度の実用化を目指す。 東京都内の500メートルメッシュ毎のタクシー乗車数を30分単位で予測する。タクシー運行実績や人口動態予測だけではなく、気象や公共交通機関の運行状況、大規模なイベント情報などをAIに組み込み、タクシー需要の大小に応じた学習モデルを適用。検証の結果、94.1％という高精度で需要を予測できたという。 空車タクシーが少ない
哲学と科学の間。文系がハマる脳科学本 『脳の意識 機械の意識』 - HONZ
物質と電気的・化学的反応の集合体にすぎない脳から、なぜ意識は生まれるのか。本書は、この謎に気鋭の脳神経科学者が迫った一冊だ。現代科学の最前線の知見を手がかりに、「人工知能」ならぬ「人工意識」の可能性に切り込む。「幼少期が終わり、大きな転換点を迎えている」この分野の現状をまとめ、これからを見通した非常にエキサイティングな本だ。 私は近ごろ、女性を見て、オンナを意識することが少なくなった。妻への愛が深いからなのか、歳をとったからなのか、はたまた悪い病気でも潜んでいるのだろうか。でも本書を読んで、「女性を見る」ことができるだけでも、スゴイことなんじゃないかと思うようになった。この本の「意識」とは、物質にすぎない脳が「何かを見る」という感覚意識体験のことである。 「見える」「聴こえる」などの感覚意識体験、いわゆる「クオリア」。我々一般人には当たり前過ぎて、それが「意識」だという認識すらないかもしれ
『AI vs. 教科書が読めない子どもたち』 AI研究が明らかにした人間の弱点 - HONZ
書店で、テレビで、ツイッターで、AIの二文字が踊っている。創造性あふれる小説の執筆や複雑なビジネスオペレーションの効率化など、これまで人間にしかできないと思われていた知的活動を、最新のAIが軽々と成し遂げたことを伝えるニュースは引きも切らない。 特に、将棋や囲碁のトッププロをAIが打ち破ったニュースは驚きとともに世界に伝えられた。ウサイン・ボルトより早く走る車やそろばん名人を凌駕する計算能力を示すコンピュータは当たり前のものとなったけれど、将棋や囲碁のように複雑でクリエイティビティが要求されるゲームは、大きな脳を持つホモ・サピエンスの専売特許のはずだった。そんな得意分野における人類最高峰がAIに敗れてしまったのだ。 AIブームは過熱するばかり。今後もAIは成長を続けることで人間の知能を追い越すというシンギュラリティ理論や、AIが人間に牙をむくことになるというAI脅威論も広まっている。果たし
採用選考に「AI」を導入しようとしたが、断念した会社の話が面白かった。
最近とある企業の採用担当者と会い、大変興味深い話をうかがった。その方の会社は中々に革新的で、昨今話題のAIによる採用判定を書類選考に絞って導入してみたのだという。 結果はなかなかに上々だったとの事だけど、最終的には採用におけるAIの導入は断念した。 AIの採用を見送った理由はAIの判断が悪かったからではない。結果だけみれば、AIの判断はプロの採用担当者と比較して、そう悪いものではなかったようだ。 問題となったのは、AIが「なぜこの人を選んだのか。なぜこの人を選ばなかったのか」を説明してくれなかったところにあったという。 これは実に大変興味深い指摘で、今後AIが導入される社会を生きる私達にとって非常に有益な知見が詰まっている。今日はこれを掘り下げて、僕なりのAIが導入された後の社会の行方についてみていく事にしよう。 AIの思考回路は人間と随分違う AIは囲碁の世界チャンピオンを打ち倒したり、
中国警察がサイバーグラスを導入、顔認識で指名手配犯を逮捕
群衆の中の人々を識別する人工知能（AI）は、すでに中国で普及している。そして今では警官による監視の目も増やしている。 ウォール・ストリート・ジャーナル紙によると、 LLビジョン（LLVision）製のハードウェアは、眼鏡に取り付けたカメラで撮影した画像データを携帯デバイスに送信。AIソフトウェアが容疑者の写真1万枚を格納したオフライン・データベースを約100ミリ秒で検索し、犯罪者を見つけ出す手助けをするという。ただし、精度については不明だ。 このスマートグラスは、大勢の人々が移動する中国の旧正月の時期に、混雑した人混みを監視するために使われる。人民日報によれば、鄭州市の鉄道駅ではすでに試用されており、指名手配犯7人と、偽の身分証明書を所持していた旅行者26人を捕らえたという。 LLビジョンによると、このシステムの大きな利点は、固定監視カメラに限らず、警察官が見るあらゆる場所で顔認識が可能に
AIスタートアップ「GAUSS」、AIの画像解析を活用したファッションEC販売向けのタグ付け業務効率化システムのサービス提供に向けた先行予約を開始します。
株式会社GAUSS（本社：東京都渋谷区、代表取締役：宇都宮 綱紀、以下「GAUSS」）は、画像および自然言語を人工知能（AI）活用して解析し、類似の商品画像から自動的に最適なタグを抽出および付与するシステム「ATS」(Auto Tagging System)の販売を2018年４月より開始いたします。 当システムは2017年10月末より共同開発先の株式会社ANAP及びANAPの子会社である株式会社ATLAB(以下、「ANAP」と「ATLAB」を総称して「ANAP」)が運営する「ＡＮＡＰオンラインショップ」で試験運用を開始しています。 [開発したサービスについて] https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000002.000027358.html (PRTIMES) [開発した技術の詳細] 当社が新たに開発した、Convolutional Neural Net
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