NEON
We see light and colors Our human senses connect us to our world. We hear sounds and silences We smell scents and fragrances We feel textures and sensations These physical portals to our brain help us Process information Learn new things Can the human-machine interface feel seamless? NEON, Artificial Humans, are here. Feel connections We taste richness and flavors NEON at the 101st anniversary of
「日本の英語学習は非効率」 アイスランド人が日本向け英語学習システムを作ったワケ
「日本の英語学習は非効率」 アイスランド人が日本向け英語学習システムを作ったワケ：これからのAIの話をしよう（教育編）（1/3 ページ） さまざまな領域で進むAI活用の波が、教育業界にも押し寄せている。日本ではatama plusやCOMPASSなどのスタートアップがAIを活用し、ユーザーの学習状況に合わせて学習をパーソナライズするサービスを手掛け、注目を集めている。 しかし教育業界には古くからの慣習なども残っており、本格的な普及には至っていないのが現状だ。 こうした中、日本のビジネスパーソンになじみ深い「TOEIC」（国際コミュニケーション英語能力テスト）に目を付けたのが、AI搭載の英語学習システム「cooori」（コーリ）を提供するコーリジャパンだ。 創業者のアルナ・イェンソンCTOは、日本語の学習に苦労した自身の経験を基に、語学学習にAIを活用しようと決断。日本でAIを研究するうちに
外来問診時間を約3分の1に短縮の実績も。医療現場の業務効率化を図るAI問診プロダクト「AI問診 Ubie」大規模病院6施設で導入・試験導入・共同研究開始
Ubie株式会社（共同代表取締役：阿部 吉倫・久保 恒太、以下 当社）は、医療現場の業務効率化を図るためのAI問診プロダクト「AI問診Ubie」を⻲⽥総合病院糖尿病内分泌内科（以下、亀田総合病院）・慶應義塾大学病院・社会医療法人財団 董仙会 恵寿総合病院（以下、恵寿総合病院）・順天堂大学医学部附属順天堂医院（以下、順天堂医院）・東京大学医学部附属病院（研究分担者：老年病科 小川純人 准教授、以下、東大病院）・長野中央病院の大病院(※1)・6機関にて、2019年7月より業務効率化に向け導入・試験導入・共同研究を開始します。 【AI問診Ubieとは】 患者様の待ち時間や医療従事者の事務作業等の負担を減らし、医師がより患者様と向き合える医療を目指すべく開発された、“問診”に特化したAI問診プロダクトです。現役の医師が開発しており、エビデンスに基づいた約5万件の論文から抽出されたデータで構築されて
高精度でテキスト分類を行えるAIの環境を用意しました【BERT】 - ニートの言葉
こんにちは、あんどう（@t_andou）です。 最近、自然言語処理のAIの一種であるBERTをよく触っています。 今回はBERTのソースを読まなくてもサクッと試せる環境を用意しましたので、メモとして残しておきます。 BERTとはどういうものか 画像引用：https://arxiv.org/pdf/1810.04805.pdf 凄くざっくりと説明すると、BERTとは2018年末にGoogleの人たちが開発した自然言語処理において汎用的に使えて精度の良いAIです。 自然言語処理において精度を測るためにいくつかのタスクがあるのですが、発表された時点ではダントツの成績でした。 仕組みなどの詳細については論文を読むか解説記事をググってください。 2019/09/22時点で既により精度の良い手法がどんどん発表されていますが、BERTの情報量と比べるとまだ少ないため、入門としてはBERTを触ってみるのが
VAAK
①必須のクッキーは、ウェブサイトを正常に機能させるために不可欠なものとしてブラウザに保存され、②必須ではないクッキーは、お客様の同意を得た場合にのみブラウザに保存されます（オプトアウトが可能です）。オプトアウトすると、お客様のブラウジング体験に影響を与える可能性があります。 Read More
脳と機械をつないでいいのか？ ～「BMIの倫理」の議論をもう一度始める～ - 重ね描き日記（rmaruy_blogあらため）
先月、イーロン・マスク氏が率いるNeuralink社の発表が話題を呼びました。 これは、同社が開発した脳とコンピュータをつなぐ技術、いわゆるブレイン・マシン・インターフェース（BMI）の最新の成果に関するものでした。細いファイバー状の電極を、ロボット技術を駆使して脳に何本も刺し、数千か所からの脳活動の記録、および脳細胞への刺激が可能になった、そして、来年には人間での臨床試験を目指すといいます。 この発表の概要と科学的なインパクトについては、紺野大地（@Daichi__Konno）さんによる記事にまとめられています。 イーロン・マスクとNeuralinkは脳科学をどう変えるのか｜Daichi Konno｜note そんなことしていいの？ 「人間の脳に電極を刺して、コンピュータとつなぐ」。こう聞いて、どう思われたでしょうか。「医療行為としてならありかも…」といったあたりが常識的かもしれません。
授業AIアシスタント「JOSYU」
【重要なお知らせ】 α版として公開しておりました 授業AIアシスタント「Josyu（ジョシュ）」は、2021年6月7日を持ちまして公開を終了しました。これまで、Josyu（ジョシュ）をご体験いただきまして誠にありがとうございました。 お問い合わせはこちら 学校の授業では毎日「声」という「データ」が発せられています。その「声」を収集して、教材にすれば、これからの授業が変わるかもしれない。 「声」から得られる「データ」は、リアルタイムに人工知能で解析され、ある時は、子供たちと授業の振り返りをしたり、ある時は知らない街の先生からノウハウをもらい、またある時は、世界と繋がるきっかけになるかもしれない。 今まで見過ごしていたものを残していくことで、それがみんなの財産となる。そんな思いからジョシュは生まれました。
【公式】スペクティ（株式会社Spectee）
Spectee Proは 危機情報の収集・可視化・ 予測ができます Spectee Pro（スペクティ・プロ）は、「危機」発生すぐに信頼性の高い情報を収集可能。 SNSや気象データなど、様々な情報をリアルタイムに収集し、「リスク」を可視化します。
AlphaGoが誇大広告ぎみな件 - Ａ級リーグ指し手１号
Googleが開発した囲碁ソフトのAlphaGoが、世界で初めてプロ棋士に勝ったコンピュータとして大きなニュースになっています。Nature誌に論文が掲載されたのですが、仔細に読むといくつか不可解な点がありましたので、調査・考察してみました。 AlphaGoの論文はこちらから見えます。プロ棋士に勝ったこともありますが、何よりコンピュータ囲碁開発者（及び隣の分野のコンピュータ将棋開発者）を驚かせたのは、「既存の他の囲碁プログラムと対戦させた結果、495戦494勝だった」との報告でした。この報告は衝撃的で、これを読んだ他のコンピュータ囲碁開発者たちからは「俺の今までの努力が否定された」「目標を見失ってしまった」などの悲嘆の発言が相次ぐ始末でした。 論文から、AlphaGo、対戦相手のプロ棋士、及び他のソフトのレーティングを示したグラフを引用します。 CrazyStoneとZenはこれまでは最強
Introducing OpenAI
OpenAI is a non-profit artificial intelligence research company. Our goal is to advance digital intelligence in the way that is most likely to benefit humanity as a whole, unconstrained by a need to generate financial return. Since our research is free from financial obligations, we can better focus on a positive human impact. OpenAI is a non-profit artificial intelligence research company. Our go
ビル・ゲイツ氏、人工知能の脅威を恐れる | スラド
ビル・ゲイツ氏は将来の人工知能テクノロジについて、楽観的な見方と不吉な予測の半々の考えを持っているようだ（Washington Post）。 Redditの「Ask Me Anything」でビル・ゲイツ氏が答えたところによると、これから30年間はテクノロジーが急速に発展し、「果物の収穫や病院内の患者の移動などの仕事をロボットが行うようになる。コンピューターやロボットが、見たり動いたりするのが簡単に行えるレベルに達したならば、様々な用途に使われるようになるだとう」とのこと。 いっぽう超知能機械が人間に及ぼす脅威については、「警戒するべきである」との意見を述べている。「私は、超知能に対して懸念する人達と同感である。最初機械は、超知能的でなくとも、私達のために沢山の仕事をこなすことになるだろう。私達がうまくやれば、これは良いことであるはずだ。だが、何十年か後には、懸念に値するほど知能が高くなっ
人工知能「Google DeepMind」の学習力が驚異的 同時にAIへの危機感も高まる？
技術 タグ：人工知能google学習ゲームAIDeepMindブロックチェス Googleは世界で最先端の人工知能技術を有し、音声検索などで活用している。 そのGoogleが人工知能ベンチャー「DeepMind」を買収し、技術強化を加速している。 DeepMindに関する情報は限られているが、ビデオや論文などから、その輪郭が見えてきた。 DeepMindは驚異的なスピードで学習する人工知能で、Googleは自動運転車などへの適用を視野に入れている。 同時に、米国では人工知能が人間を凌駕するとの脅威論が浮上し、安全性に関する議論が活発になってきた。 DeepMindはロンドンに拠点を置くベンチャー企業で、2010年にDemis Hassabisらが創業した。DeepMindは ビデオゲームを見るだけで、驚異的な速度でプレーの仕方を学習し、世界を驚かせた。 Googleが2014年1月に買収し
モバイルエージェント - Wikipedia
モバイルエージェント(Mobile Agent)は、ネットワークを介した分散処理技術の一種であって、ネットワークに接続されたコンピュータ間をエージェントと称されるプログラムが移動しながら処理を行う。 エージェントは自律的なプログラムであり、自律的に移動先を選択可能であり、コードと状態を移動先に移動することにより、移動先では移動前の状態からの処理を継続可能である。エージェントが実行されるコンピュータでは、モバイルエージェントの実行環境が備えられている必要がある。実行環境が備えられていれば、パソコンや携帯電話、PDAなどあらゆる機器上で、エージェントは動作可能である。 ネットワークやCPUといった資源の効率的な利用や、障害時における柔軟な処理変更に対応するといった目的で開発されている。 また、エージェントのデータに対して盗聴・改竄するといったセキュリティ問題が発生しやすい。 主な製品としては東
マルチエージェントシステム - Wikipedia
マルチエージェントシステム（Multi-Agent System、MAS）とは、複数のエージェントから構成されるシステムであり、個々のエージェントやモノリシックなシステムでは困難な課題をシステム全体として達成する。 それぞれ異なった判定アルゴリズムなどの特徴（キャラクタリスティック）を持ったエージェントモデルを用い（よってマルチエージェントと呼ばれる）、複数かつある一定以上のエージェントを多数設定し、人工社会を構成しそれぞれ特徴の異なったエージェントの相互作用をシミュレーションするシステムである。MAS提唱までの歴史に関しては一般システム理論が詳しい。 特徴[編集] 同じ特徴を持った複数のノードの相互作用によるシミュレーションとは異なり、例えばさまざまな個性を持った人間社会など一見予測不可能な事象をモデル化し、できるだけ実際に起こりうる状況を再現しようとすることを目的としたシステム。 適用
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