鉄道の復旧ダイヤをわずか数分で作成、AIで「スジ屋」の勘と経験を実現
「遅れてすみません。電車が止まってしまいまして……」。こうした経験はないだろうか。事故や災害で鉄道ダイヤ（列車の運行計画）が乱れることはしばしばある。乗客としては嫌みの一つも言いたくなるだろうが、その裏ではダイヤの正常化（復旧） に向けて関係者が奔走している。具体的には、列車の折り返し運転や停止時間などを調整して通常のダイヤに復旧させる。そのための一時的なダイヤを復旧ダイヤと呼ぶ。 復旧ダイヤの作成は自動化が難しく、これまで「スジ屋」と呼ばれる職員の高度な知識やノウハウに頼ってきた。だが今後は、AI（人工知能）で作成するのが一般的になるかもしれない。NECが2023年6月下旬、復旧ダイヤを短時間で作成するシステムを開発したからだ。 今までもAIによる復旧ダイヤの作成は試みられてきたが実用化のめどは立たなかった。だが今回のシステムでは実証実験に成功したという。どうやって実現したのだろうか。
論文解説 Attention Is All You Need (Transformer) - ディープラーニングブログ
こんにちは Ryobot (りょぼっと) です． 本紙は RNN や CNN を使わず Attention のみ使用したニューラル機械翻訳 Transformer を提案している． わずかな訓練で圧倒的な State-of-the-Art を達成し，華麗にタイトル回収した． また注意を非常にシンプルな数式に一般化したうえで，加法注意・内積注意・ソースターゲット注意・自己注意に分類した．このうち自己注意はかなり汎用的かつ強力な手法であり他のあらゆるニューラルネットに転用できる． WMT'14 の BLEU スコアは英仏: 41.0, 英独: 28.4 で第 1 位 Attention Is All You Need [Łukasz Kaiser et al., arXiv, 2017/06] Transformer: A Novel Neural Network Architecture f
源氏物語が好きすぎてAIくずし字認識に挑戦でグーグル入社 タイ出身女性が語る「前人未到の人生」 | Ledge.ai
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TechCrunch
Microsoft, it seems, is hedging its bets when it comes to general-purpose robotics AI. At the end of February, the Windows maker spearheaded a massive $675 million Series B in Bay Area-based Figure. T Substack is launching the ability for writers to paywall their entire Chat or specific threads to paid or founding members only, the company announced on Wednesday. The rollout of the new feature com
AIのバイアスのほんとうの問題は人間が気づかないバイアスだ - Qiita
これまでにも何度か紹介してきた、シリコンバレーのA16Zというトップクラスのベンチャーキャピタルの気鋭のアナリスト、ベネディクト・エバンスが、「AIのバイアス」についての考察をまとめていました。 いわゆる「AIのバイアス」といえば、例えば、白人の方が黒人より多い画像データで作ったAIシステムは白人を認識するのは得意だが黒人はそうでない、といったもののように、私達にとって想像つきやすいものについつい目が行ってしまいがちです。しかし実は、私達人間には認識すらできないもの、例えば光の当たり加減や、音の領域などがバイアスとしてデータに入ってきてしまった場合におきるAIのバイアスこそが、難しい問題なのではないかとベネディクトは言います。 いつものように、鋭い考察でいろいろな角度からAIのバイアスに切り込んでいきますが、彼のエッセイがおもしろいのは、もちろん彼の分析力、クリティカル・シンキング能力が素
LINE、日本語特化の汎用言語モデルを開発へ--NAVERと共同で
LINEは11月25日、NAVERと共同で日本語に特化した超巨大言語モデル（膨大なデータから生成された汎用言語モデル）の開発を発表した。日本語に特化した超巨大言語モデル開発は、世界でも初めての試みになるとしている。 特化型言語モデルなど、従来の言語モデルでは、各ユースケース（Q＆A、対話など）に対して自然言語処理エンジニアが個別に学習する必要があった一方、汎用言語モデルは、AIでより自然な言語処理・言語表が可能。同モデルは、OpenAIが開発した「GPT」やGoogleの「T5」などが代表例となる。 新聞記事や百科事典、小説、コーディングなどといった膨大な言語データを学習させた言語モデルを構築し、コンテキストを設定するFew-Shot learning（ブログの書き出しやプログラミングコードの一部などを与えること）を実行すると、対話、翻訳、入力補完、文書生成、プログラミングコードといったさ
言語モデル：朝日新聞社メディア研究開発センター 人工知能研究の取り組み
概要 言語モデルとは、人間が話したり書いたりする「言葉」を、単語の出現確率でモデル化したものです。昨今ではニューラルネットワークによる言語モデル (ニューラル言語モデル) が広く使われています。言語モデルには、左から右に順々に単語を予測するCausal Language Model (CLM) と、文中の単語を一部隠して「穴埋めクイズ」を解くMasked Language Model (MLM) があります。大規模な言語データを用いて、CLMやMLMのような方式で学習することで、高品質な言語モデルの構築が可能になります。 最近では、MLMのBERTやCLMのGPT-3などがメディアに取り上げられることも多くなってきました。メディア研究開発センターでは、過去30年にわたって蓄積してきた記事データを用いて言語モデルの構築と、自動要約や文書分類などのタスクへの応用研究を行っています。 各言語モデ
#この記事は実在しません GPT-2 Text Generation Demo：朝日新聞社メディア研究開発センター 人工知能研究の取り組み
この記事は弊社の機械学習モデル（GPT-2言語モデル）が自動で生成したものをそのまま掲示したフィクションであり、実在の人物・団体・商品等とは何ら関係ありません。 GPT-2言語モデルは、朝日新聞記事で事前訓練した後に、日本語Wikipedia記事を用いてfine-tuningしています。詳細はこちらまで。 この記事はあらかじめ弊社の言語モデルに生成させた結果を蓄積し、スクリプトにより表示したもので、リアルタイムに生成させているものではありません。リロード、もしくはこちらをクリックすると、新しい記事が出てきます。 HOME PRODUCTS ABOUT PUBLICATIONS API利用停止 サイトポリシー プライバシーポリシー CONTACT 当サイトに掲載された内容は、日本の著作権法並びに国際条約により保護されています。掲載記事・写真・データ等の無断転載を禁じます。 Copyright
「モザイク画像の解像度を64倍にする研究」が人種差別の議論に発展、非難を集めた研究者はアカウントを停止
計算機科学の分野において功績を収めた人物に贈られるチューリング賞を2018年に受賞した、Facebookの人工知能部門におけるチーフ研究者、ヤン・ルカン氏は、人工知能および機械学習における人種差別の議論で多くの非難を受け、Twitterアカウントを停止することを発表しました。 Yann LeCun Quits Twitter Amid Acrimonious Exchanges on AI Bias | Synced https://syncedreview.com/2020/06/30/yann-lecun-quits-twitter-amid-acrimonious-exchanges-on-ai-bias/ きっかけは2020年6月20日に、デューク大学が人工知能アルゴリズムを用いた高品質の画像生成に関する研究結果をTwitter上で公表したことから始まりました。 Face Depi
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トップニュース IBM News Twitter IBM News YouTube IBM News Facebook 理研、IBMの次世代量子システムをスーパーコンピュータ「富岳」に連携IBM、2024年度第1四半期の連結決算を発表日本IBM、港区虎ノ門の新本社に移設したIBM Innovation Studioを拡充し、さらなる共創を推進IBM、気候変動適応策に最大4,500万ドルを拠出し、レジリエントな都市を支援する新たなプロジェクトの募集を開始 ‹ › 最新ニュース latest news 2024年05月20日 セキュリティー Palo Alto Networks社とIBM、AIを活用したセキュリティー・オファリングを共同提供：IBMは、Palo Alto Networks社のセキュリティー・プラットフォームにセキュリティー・コンサルティング・サービスを提供 2024年05月17
料理写真の自動整理や、音声によるレシピ提案--「クックパッド」研究開発部の挑戦
料理レシピで知られるクックパッドが近年、技術開発に力を入れている。2016年にはスマートフォンで撮影した写真の中から機械学習によって料理画像だけを抽出して食事の履歴として記録する「料理きろく」をクックパッドの新機能として実装したほか、2017年にはスマートスピーカに使いたい食材を伝えるとレシピを調べてレコメンドする、Amazon Echo向けAlexaスキルを発表するなど、テキストレシピ以外の分野でさまざまなサービスを拡充している。 これらの新機能が生まれた背景には、2016年7月に設立された研究開発部による先端技術の研究があるのだという。クックパッドのテクノロジをリードするR&D部門は、どのような体制や方針で日々の研究開発を行っているのだろうか。クックパッド研究開発部の部長で情報学博士である原島純氏に話を聞いた。 “非公式”な活動から生まれた研究開発部 ――まずは、研究開発部が生まれた背
テスラのAI部門長が語る「Software 2.0」。ディープラーニングは従来のプログラミング領域を侵食し、プログラマの仕事は機械の教師やデータのキュレーションになる
テスラのAI部門長が語る「Software 2.0」。ディープラーニングは従来のプログラミング領域を侵食し、プログラマの仕事は機械の教師やデータのキュレーションになる プログラミング言語を用いて開発が行われる従来のソフトウェアを「Software 1.0」とすると、その次にやってくる「Software 2.0」はニューラルネットワークで構成され、プログラマの仕事はニューラルネットワークの学習に使うデータの収集などになっていくだろう。 テスラのAI部門長（Director of AI at Tesla）を務めるAndrej Karpathy氏が自身のブログのエントリ「Software 2.0」でそうした意見を記し、海外で話題になっています。 Andrej Karpathy氏は、スタンフォード大学で機械学習を学び（教師は現在GoogleでAIと機械学習のチーフサイエンティストであるFei-Fe
機械学習をやると、AIより人間の方が詳しくなる現象 - bohemia日記
こんにちは。ぼへみあです。 機械学習がすっかりブームになって、仕事や趣味でディープラーニングを使ったことがある人が増えていると思います。 特に画像分野でディープラーニングは成果を上げているので、特定のものを判別・識別するといった事例が多いかと思います。 そうした画像系のディープラーニング経験者なら経験する現象があります。 それは、 「その分野について、作ったAIよりも自分が詳しくなる」 という現象です。 おそ松さん見分けの第一人者になってしまった 以前取り組んだおそ松さんの6つ子をディープラーニングで見分けるネタでは、学習用データセットの作成のために、自力で5000枚以上のおそ松さんたちを見分ける作業を行いました。その結果、アニメを見ても、これは何松だ、と判断できるようになってしまいました。当時はおそ松さんを見分ける能力は誰にも負けない自信がありました。 なぜか学会でおそ松さんの話をする機
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