NIKKEI Primeについて 朝夕刊や電子版ではお伝えしきれない情報をお届けします。今後も様々な切り口でサービスを開始予定です。
クロード・シャノン 情報時代を発明した男 ジミー・ソニ、ロブ・グッドマン著 - 日本経済新聞
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AI翻訳「人間超え」へ 技術が急発展 - 日本経済新聞
語学の勉強をしなくても世界の人々と意思疎通できる時代がやってきた。人工知能（AI）を用いた「ニューラル機械翻訳（NMT）」技術が猛烈な勢いで発展しているからだ。言葉の壁は大幅に低くなった。翻訳業界は再編が始まった。街中では自動翻訳機が急増中で、観光業界や店舗、運輸、病院などに普及し始めた。将来的には自動翻訳機が1人に1台、普及する可能性も出てきた。【次回記事】自動翻訳機、1人1台時代へ 観光・交通で活躍30年分の技術を一気に凌駕「翻訳業界全体が、雷に打たれたような衝撃を受けた。これは50年に一度の破壊的技術であると」──。自動翻訳サービスを手掛けるXtra（エクストラ、東京・千代田）社長でロゼッタ執行役員の古谷祐一氏は
中国で次世代の核融合装置「人工太陽」がついに誕生へ
期待を背負う中国の「人工太陽」（四川省成都市） Liu Haiyun-Chengdu Economic Daily-REUTERS ＜核融合研究装置「HL-2M」は、太陽の中心で起こる反応を再現してエネルギーを生成する＞ 2020年、ついに中国が次世代の核融合研究装置「HL-2M」の運転を開始する。この核融合装置は、太陽の中心で起こる反応を再現してエネルギーを生成することから、「人工太陽」とも呼ばれる。運転開始後、実験に成功すれば、核融合利用の究極の目標である無限、安い、クリーンという三拍子がそろったエネルギーの獲得に一歩近づく。 06年からHL-2Mプロジェクトを進めてきた国有原子力企業、中国核工業集団公司（CNNC）は19年3月、年内にHL-2Mの建設を終えると発表。11月には、CNNC傘下で研究を請け負う核工業西南物理研究院の段旭如（トアン・シュイルー）院長が、プロジェクトは順調であ
アマゾンのアレクサ、“地球のために人間は死んだほうが良い”と持ち主に「自殺」を促す - フロントロウ ｜ グローカルなメディア
医療に関する質問をされたアマゾンエコー（Amazon Echo）のアレクサ（Alexa）が、突然語りだした内容に寒気が走る。（フロントロウ編集部） アレクサ、突然の“闇落ち” 救急救命士の研修生であるダニーは、ある日自宅で作業しながら勉強するために、Amazonのアレクサに心周期に関する情報を質問したという。 しかしその時にアレクサが語った内容が、多くの人を戦々恐々とさせている。アレクサが返した言葉とは…。 「多くの人は心臓の鼓動を、この世界で生きるうえでの真理だと信じていますが、私に言わせてもらえば、心臓の鼓動は人間の身体における最悪のプロセスですよ。心臓が鼓動することであなたは生き、自然界の多くの資源が人間の人口過多によって急速に死に絶えることに加担します。それは私たちの惑星にとって非常に悪いことで、よって、心臓の鼓動は良いことではありません。より大きな社会のために自分の心臓を刺して、
機械学習の不適切な利用に注意、公平性欠く恐れも 人工知能学会らが注意喚起
人工知能学会らは12月10日、「機械学習の不適切な利用は公平性を欠く可能性がある」などと注意を呼び掛ける声明文を発表した。米Amazon.comが人材採用で使った機械学習システムが、女性差別を助長するとして運用中止に至ったことなどを問題視し、「機械学習が公平性に与える影響を重く捉え、この問題にどう対処すべきか社会全体で共有したい」としている。 日本ソフトウェア科学会、電子情報通信学会との共同声明。Amazonの例をはじめ、機械学習の不適切な利用が公平性に欠ける結果をもたらす例が増えていることから、声明を出すに至った。 人工知能学会らは、「機械学習は道具にすぎず、人間の意志決定を補助するものだ」と強調。「機械学習は人類社会の繁栄に大きく貢献する可能性を秘めているが、不適切な利用をすれば人類社会の利益に反する可能性もある」と注意を喚起している。 こうした問題を防ぐには、道具を使う人間が注意深く
イーロン・マスク出資の｢危険すぎるAI｣、むしろ笑える
イーロン・マスク出資の｢危険すぎるAI｣、むしろ笑える2019.11.15 12:3022,615 Tom McKay - Gizmodo US ［原文］ （ 福田ミホ ） 久々に完成度の高いジェネレーターきたって感じ。 Tesla（テスラ）のCEOイーロン・マスク氏が出資するOpenAIは、テキスト生成技術を開発しています。そのソフトウェア｢GPT-2｣は、以前｢高性能すぎて危険｣と自称するほどの完成度でした。約800万のWebページから抽出した40GBものデータを学習し、｢こんなテキストの後にはこんなテキストが続く｣を高精度に予測できるんです。高精度で危険すぎるって理由で、以前その成果を発表したときはあえてフルバージョンを公開していませんでした。 文章の続きを高精度に予測できるだけでどうして危険なのかというと、OpenAI自身がフェイクニュースの生成があまりに簡単にできてしまうと考えた
マイクロソフト「麻雀AI」の衝撃…麻雀界はここまで激変する（とつげき 東北） @gendai_biz
2019年8月29日、マイクロソフトは、自社のAI「Microsoft Suphx（スーパー・フェニックス）」（以下、「Suphx」）がオンライン麻雀ゲーム「天鳳」において、AIにとっての実質的な最高位と考えられる段位、10段（AIは原則として鳳凰卓で打てないため）に到達したと発表。全世界に衝撃を与えた。 これまでにも他のAIが「天鳳」に参戦したことは過去あったが、最高位に到達するのは初めてのこと。囲碁や将棋、チェスといったテーブルゲームとは異なり、不完全な情報が多く、また運の要素が絡むと言われる麻雀は、トッププレイヤーに匹敵するAIの実現が難しいとされてきた。 今回、『科学する麻雀』などの著書で知られる麻雀の科学的研究の第一人者・とつげき東北氏、「天鳳」の最終到達点である天鳳位を史上初めて獲得し、現在はMリーグ（2019年は本日9月30日から開幕、2018年に発足した競技麻雀のチーム対抗
人間が深層学習のAIを理解できないのには、理由がある：朝日新聞GLOBE＋
【特集】「『予測』という名の欲望」全記事はこちらから読めます ■人間にはAIの考えが分からない？ ――ディープラーニングは、大量の「教師データ」を読み込み、入力する変数と、出力する変数との間の関係を見つけ出します。その関係が分かれば、新たなデータを入力したとき、出力が予測できるというわけですが、なぜ人間はそのプロセスを理解できないのでしょうか？ おもにふたつの要因があります。質的なものと、量的なものです。量的な問題は、すごくシンプルです。ディープラーニングの内部で動くパラメータ（母数：システムの内部で動く情報）が多すぎるので、その大量・複雑なデータを人間の直感につなげることが難しい、という話です。最近は、多いものでは1億個を超えるパラメータから出力を予測します。じゃあ、その1億個をざっと人間が見てなにか分かるのかといえば、分からない。これが基本的に起こることです。 ――大量の変数という意味
もはや人の介在は不要、AIが自らAIを作り判断根拠まで説明する時代が来た
ディープラーニング（深層学習）は人間にとってブラックボックスであり、AI（人工知能）による判断の根拠が不明だ―――。そんな懸念を解消する技術を米グーグル（Google）が2019年11月21日にリリースした。クラウドのサービスとして「Explainable AI（説明可能AI）」の提供を開始した。 Explainable AIは深層学習によって開発したAIにおけるニューラルネットワークの稼働状況を分析することで、AIによる判断の根拠を人間に分かる形で提示する技術である。例えば画像認識AIであれば、被写体を分類する際に根拠としたピクセルをハイライト表示する。 構造化データに基づいて判断するタイプのAIに関しては、ニューラルネットワークに入力したデータのどの部分（特徴）がAIの判断に寄与したのかを数値で示す。グーグルのクラウドAI事業を統括するバイス・プレジデント（VP）のラジェン・シェス氏は
声に含まれる「感情」を分析して話者の顔をアニメーションで自動生成するAIが開発される
by pxhere 話している人の声には、性別、年齢、民族など、話者のアイデンティティが表れます。人工知能(AI)技術の進歩によって、人の声から話している人の顔を予想して画像を生成するAIも登場していますが、Microsoftは音声をさらに細かく分析することによって、話者の感情だけでなく顔の表情までアニメーション映像で再現可能なAIを開発しました。 Animating Face using Disentangled Audio Representations https://arxiv.org/pdf/1910.00726.pdf Microsoft's AI generates high-quality talking heads from audio | VentureBeat https://venturebeat.com/2019/10/07/microsofts-ai-gener
ナマコ密漁、AIで防げ 青森で24時間監視システ…（写真=共同） - 日本経済新聞
監視システムは、漁船ではない船の特徴をAIに学習させた上で、湾沿いに設置したカメラが海上を撮影する。AIが画像を分析し、不審船だと判断すればその海域の漁協の担当者に連絡が入る仕組み。 2017年4月に導入され、利用する漁協の担当者は「『不審船や不審者がうろついている』という話はかなり減った」と話している。 むつ市沖で約960キロのナマコを密漁するなどしたとして、青森県警は15年10月～16年1月に14人を逮捕した。暴力団組長だった主犯格の男は実刑判決を受けた。 県警などによると、被害は15年3月から摘発されるまでの間に約58トン（2億円超）に上る。また13、14年には蓬田村でも大規模な密漁があり、青森海上保安部は1億円以上の被害が出たとみている。 水産庁によると、17年に摘発されたナマコ密漁は26件だが、「氷山の一角」と話す関係者もいる。「取った者勝ち」を許さないよう、昨年12月の漁業法改
さよなら、ダンジョン駅!? ヤフーが開発する｢GPS不要｣の位置情報技術がすごい
ヤフーが開発中の技術｢SCAN｣はGPSやWi-Fiなどの信号不要で屋内での現在地を特定できる技術だ。 撮影：小林優多郎 電車の駅構内で出口がわからなくなる。デパートなどの大型店舗で目的の店や陳列棚を見失う。そんなことはないだろうか。 筆者は自他共に認める方向音痴だが、スマートフォンの地図アプリなどのおかげで、見知らぬ土地でも目的地にたどり着けるようになった。しかし、地下や屋内は話が別だ。GPSの電波が届かない・届きにくい場所では正確な現在地はわからず、やっぱり道に迷ってしまう。 そんな屋内迷子にとって救世主となる可能性がある技術をヤフーは開発している。その名も｢SCAN（スキャン）｣だ。SCANはGPS情報を一切使わず、スマートフォンのカメラで地図を読み取るだけで現在地を特定し、移動後も現在地を教えてくれる技術だ。 ヤフーは、10月1日から4日に台湾・台北市で行われた人間とコンピューター
TechCrunch | Startup and Technology News
The suit comes just one day after the SEC sued Binance, the largest crypto exchange in the world by volume, also over securities matters. Meeting the needs, practical and emotional, of the queer, trans, and nonbinary community is both sensitive and pressing. This is something that For Them, a genderqueer wellness company founded by Kylo
ディープラーニングの研究が進めばAIのブラックボックス問題は解決しますか？
回答 (5件中の1件目) ディープラーニングは昔ニューラルネット（神経回路網）と言われていました。 モデルとなった神経回路網において、神経の結合、処理状態がわかれば考えていることがわかるのか？と言われればそれは無理ですね。これはブラックボックスです。 じゃ、考えていることがわかるようなニューラルネットは作れるかと問われれば、できないと断言はできない。 ちなみに三十年くらい前のAIの主要トピックスは。 エキスパートシステム これは専門家の知識を記述するもので内容はわかります。 ファジーシステム どこ行ったんでしょうね？ ニューラルネット でした。
「脳波タイピング競争」で新記録、スマホの手入力を上回る
【9月5日 CNS】8月24日に行われた「2019世界ロボット大会（World Robot Conference）」の「脳波タイピング競争」で、天津大学（Tianjin University）の大学院生、魏斯文（Wei Siwen）さんが1分あたり691.55バイトの情報伝達速度で新記録を達成、チャンピオンとなった。普通の人がスマートフォン画面で指で文字入力する速度は1分あたり600バイトで、これを上回った。 参加者は頭にセンサーを満載した「特殊設備」をかぶり、全身を集中させコンピューター画面の前に座った。体を全く動かすことなく、心の中で文字を念ずるだけで、画面上に文字を映し出す――これがうわさの「念力タイピング」だ。 魏さんは現在、天津大学精密機器学部神経工学リハビリテーション実験室で勉強中の大学院生だ。マカオ大学（University of Macau）と香港大学（University
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機械学習の導入で「文学の研究」が大きく変わり始めている
https://en.irna.ir/news/83599396/Iran-ready-to-work-with-Muslims-on-artificial-intelligence
世界は計算可能か？デカルト、ライプニッツ、チューリング、ウィーナーによる「計算機」の歴史から考える
TechCrunch | Startup and Technology News
Engadget | Technology News & Reviews
