総務省は企業が開発する人工知能(AI)に公的認証を与える制度を立ち上げる方針だ。安全性やセキュリティーなどを評価する。「認証済み」を使う企業や個人で事故が起きた場合の責任の範囲を抑えて利用しやすくする計画だ。AIは急速に進歩しているが、暴走して人間に危害を加える恐れがあり、認証制度を通じて安全性を高めて開発・普及を促す。公的認証の対象は米IBM「ワトソン」のようなコンピューターから、そうしたコ
この記事はAizu Advent Calendar 2016 8日目の記事です。 前の人は@0xShoneさん、次の人は@masapontoさんです。 パーセプトロンとは、1957年、ローゼンブラットというアメリカの研究者によって考案されたアルゴリズムのことですが、人工知能や機械学習、ディープラーニングなどのアルゴリズムの礎になっており、それらを理解する上では必須知識です。 そんなパーセプトロンを分かりやすく解説していきます。 パーセプトロンとは? パーセプトロンは、複数の入力に対して1つ出力する関数です。 出力は$1$か$0$の2値です。 それぞれの$x_1$,$x_2$は入力信号、$y$は出力信号、$w_1$,$w_2$は重みを表します。図の◯はニューロンと呼びます。 入力信号$x$に重み$w$が乗算され、その総和が一定のしきい値を超えたら$1$を出力します。それ以外は$0$を出力しま
――ネットを舞台に様々な事業を展開している川上さんにまずうかがいたいのは、ネットがここまで進んできた中での世論形成のありかたについてです。日本のネットユーザーが軟派な記事を好み、受動的にニュースに接しているというデータもありますし、どうも世論形成が偏っているのではないかという指摘もある。いったい今、ネットの中で何が起きているのか。そして、川上さんは『鈴木さんにも分かるネットの未来』(岩波新書)の中で大胆にネットの未来を語っていますが、本が出てわずか1年で早くもいろんな状況が変化している。改めて、ネットの未来像をお聞きしたいと思います。 日本でネットの政党支持率のアンケートを集計すれば一目瞭然なんですけれど、新聞を重要なニュース源と思っている人、テレビを重要なニュース源と思っている人、ネットを一番と思っている人とでは、政党支持率が全然違うんですよ。ネットだと自民党が増え、極端に民進党が減るん
東京大学医科学研究所が導入した2000万件もの医学論文を学習した人工知能が、専門の医師でも診断が難しい特殊な白血病を僅か10分ほどで見抜き、治療法を変えるよう提案した結果、60代の女性患者の命が救われたことが分かりました。人工知能は、このほかにも医師では診断が難しかった2人のがん患者の病名を突き止めるなど合わせて41人の患者の治療に役立つ情報を提供していて、専門家は「人工知能が人の命を救った国内初のケースだと思う」と話しています。 このうち60代の女性患者は当初、医師から「急性骨髄性白血病」と診断されこの白血病に効果がある2種類の抗がん剤の治療を数か月間、受けましたが、意識障害を起こすなど容体が悪化し、その原因も分かりませんでした。このため、女性患者の1500に上る遺伝子の変化のデータを人工知能に入力し分析したところ、人工知能は10分ほどで女性が「二次性白血病」という別のがんにかかっている
人工知能が書いた特許願を日本の特許庁が受理しました。ちゃんと出願番号もらえました。これは世界初だと思う。たぶん。 そのうち、人工知能が自動的に特許を書いて、自動的にIPDLにアクセスして重複特許かどうかチェックして、自動的に一日65536回くらいオンライン出願して、特許が人工知能で作ったものばかりになる日が来るのかもしれない。特許庁の職員と回線がその速度で対応できないと思うけど。 ちなみに上記の写真の整理番号はAI-PATENT(人工知能特許)という意味で、最後の4桁の数字はunixtimeを9999で除算した剰余だ。内容は請求項の自動文書生成についての特許だ。 いろいろ書きたいけれど、最近、なんか色々、文書をかいたりまとめたり、綿密なコードを書くのがしんどい。これが老いというものか。 先月、会津大学に行って講演する機会があった。講演まで時間が余ってて、五十嵐くんという自然言語処理をやって
日立製作所は6月2日、日本語での論理的な対話ができる人工知能の基礎技術を開発したと発表した。 賛否が分かれる議題に対し、大量の日本語記事を分析して賛成・反対双方の立場から根拠や理由を伴った意見を日本語で提示する人工知能の基礎技術だ。 これまで日立は、企業の経営判断を支援することを目指し、大量の英語記事を分析して英語で意見を提示する人工知能の基礎技術を開発してきた。従来の技術は、英語特有の文法をプログラミングし、それをもとに根拠や理由にあたる文を抽出する。そのため、日本語を含む他の言語へ展開する際は、それぞれの言語に対応する専用プログラムを作成する必要があり、展開が難しいという課題があった。 ディープラーニングを用いることによってこの課題を解決し、言語に依存せずに議題に対して関連性の高い根拠文・理由文を識別することを可能にした。具体的には、数千の記事に対して、根拠や理由を表す文を抽出し、学習
大喜利ができる人工知能があるらしい……しかも、博士が作っているらしい。本当なのか確かめてみたら思った以上にすごかった。 人工知能の勢いが増している、らしい。 人工知能がプロ囲碁棋士と対局し、大差でプロを破ったことは記憶に新しい。人間が有利だった分野が、次々と人工知能に追い上げられている。 20年後には今ある職業の半分がAIに取って代わられる、という予測もある。 しかし、エンターテイメント分野において人工知能はまだ人間に追いついていない。 ヒトの感情を揺さぶることに関しては、人工知能は未熟である。 そうも思われていた。 ところが最近、人工知能が「大喜利」で人間を破ったという情報を耳にした。 もしそれが本当だとすれば、笑いの分野でも人工知能が人間を超えたということになる。ふざけることしか能がない人間の集まりであるオモコロの存在意義すら危うい。 真相を確認するべく、大喜利で人間に勝つ人工知能を作
(Photo credit: A Health Blog via Visual Hunt / CC BY-SA) 「人工知能」ブームが本格化してまだほんの数ヶ月だと思うんですが、気がついたらTV含む大手メディアが皆こぞって毎日のように「人工知能」を取り上げ、あまつさえ政府や与党の諮問会議でまで「人工知能」の語が飛び交う有様で、一体何をどうしたらこうなるのか僕には全く分かりません(汗)。 とは言え、実際にビジネスの現場でも「人工知能」への期待感が日に日に高まり続けているのは事実で、例えば友人知人の経営者との酒席でも「最近人工知能ってめっちゃくちゃ流行ってるじゃん、あれって実際どうなの?本当に役に立つの?今からでも人工知能事業に参入すべきなのかな?それとも俺たちあいつらに滅ぼされちゃうの?」みたいなことを聞かれることが多いんですよね。 ということで、そういう「人工知能」ブームに乗り遅れたけれど
特許庁は年間50万件を超える特許や商標の出願手続きに、AI=人工知能を使った新しいシステムを導入する方針で、公募したIT企業が参加する実証実験を近く始めることにしています。 新しいシステムではAIが出願内容をジャンルごとに分類したり、書類の不備を発見します。また、世界中で発行されている特許の文献を検索して似たような出願がないかどうかチェックし、審査官による特許の判断作業を支援することにしています。国の事務作業にAIを導入するのはこれが初めてのケースとなります。 特許庁では、このシステムを開発するIT企業を近く公募したうえで、早ければことし6月にも実証実験を始めることにしています。 特許庁総務課の中野浩二課長補佐は「AIを活用することで審査の質の向上と出願する利用者の満足度の向上につなげていきたい」と話していました。
小説を書く人工知能の開発を目指す研究プロジェクトの報告会が21日、東京で開かれ、実際に人工知能を使って書かれた小説が紹介されました。 21日に東京・港区で開かれた報告会には、プロジェクトに参加する人工知能の研究者らおよそ150人が参加しました。 報告会では、プロジェクトを統括する公立はこだて未来大学の松原仁教授が現状を紹介し、人工知能を使って書いたショートショート4作品を星新一さんにちなんだ文学賞、「星新一賞」に応募したところ、受賞はならなかったものの一部が一次選考を通過したことを明らかにしました。 松原教授は「一次選考を通過したことは快挙だ」としながらも、「現在の人工知能ではあらかじめストーリーを決めるなど人間の手助けが必要な部分が多く今後、さらに研究が必要だ」と述べました。 また、応募作に使われた人工知能を開発した名古屋大学の佐藤理史教授は、「人工知能が一から小説を書いたと言い切れるま
「あの映画、何だっけ…。軍隊の人が、下ネタ満載の歌うたいながら行進して、バーン! ドカーン! ってなるやつ」 「それは『フルメタル・ジャケット』ではないですか?」 そんな未来がもうすぐ実現するかもしれません。 フィンランドのオウル大学からスピンアウトした「Valossa」という企業がこの度開発したのは、うろ覚えの映画の概要を伝えるだけでタイトルをサジェストしてくれるAI。 役者の名前や役名はもちろん、字幕、音声、視覚効果などすべての情報から映画を推測し、教えてくれるのだそうです。 それにしても、気になるのはその仕組みですよね。公式サイトによると、 これは独自で開発した「Deep Content」という技術を元にしています。我々は、今まで不可能だった、映画の中で観たり聴いたりできるすべての情報の分析を可能としました。映像の分析結果は最新のメタデータに変換され、我々が開発した、メタデータを自然
あなたの人格やあなたのオンライン上での習慣を全て学んだ人工知能が、あなたの死後もサイバー世界であなたに成り代わって投稿したりコメントする、新たなるソーシャルネットワーク「ETER9」が誕生した。 ネット上であなたは不老不死を得たこととなる。
Popular Science:Facebookは昨年奇妙なことを行いました。AndroidとiPhoneのFacebookアプリ内でFacebookメッセージを行う機能を削除して、別のFacebook Messengerアプリを導入したのです。この行動は長い間謎でしたが、新しいデジタルアシスタントがMessengerに導入されたことで、やっと理由が見えてきました。 先日、Facebook社のバイスプレジデントであるDavid Marcus氏が人工知能を備えたパーソナルアシスタント個人秘書である「Facebook M」を発表しました。これはMessengerに直接組み込まれています。Marcus氏によるとMの人工知能アルゴリズムは「人間によって教育され監督される」とのこと。これはつまり、人間がやるか、機械がやるか、という二者択一から離れた、人間と機械が協調する道とも言えるでしょう。このサー
辞書にのってない答えをどう見つけるか──人工知能は悩みを理解できるのか。 グーグルの研究者が書いた対話型の人工知能についての論文がおもしろい。神経対話モデル(Neural Conversational Model)といい、ITヘルプ関連のチャット、映画字幕の会話データベースを参照し、前後の文脈から適切な答えを導くものだ。 キーワード検出型の「人工無能」にも少し似ているが、ただデータベースを参照するだけではなく「前の会話でなんと言ったか」記憶することで、人間のような自然な受け答えを目指している。 論文の中で、哲学的なテーマについて人工知能と会話した結果はこんなものだったという。 ──人生の目的は? より良きことをなすこと。 ──生命の目的は? 永遠に生きること。 ──存在の目的は? わたしたちが地球という惑星に来たとき、何が起きるか発見すること。 ──いまあなたはどこに? 人里離れたところに
みんな欲しがる人工知能。 ツイッターが、人工知能を手がけるスタートアップ企業Whetlabを買収しました。Whetlabのスタッフは、今後ツイッターのオフィスから業務にあたります。今回の買収には、もちろんWhetlabの開発する自動かつスピーディーなマシーン学習テクノロジーも含まれています。 We’ve acquired @whetlab to accelerate Twitter’s machine learning efforts. https://t.co/wGXuHUc36a — Twitter Engineering (@TwitterEng) June 17, 2015 ネタ元のRe/codeでは、ツイッターにおける人工知能の可能性は、ユーザーとツイートの「関連性」にあると指摘します。つまり、どのユーザーがどんなツイートに興味があるのかを関連づけプログラム自身が学んでいくという
こんな名文が話題になっていたようで。 非常に面白い文章で、特に以下の下りは痛快だなと感心しながら読んでました。 2006 年頃、「現在の人工知能研究の先には新興宗教にはまる計算機が出てくる」というネタを思いついたが、知人の反応が悪かったのでお蔵入りした。それから 10 年近くたったが状態に変化はない。人間を超える知能という楽観的な妄想がどこから来るのか不思議で仕方がない。 同じような光景を以前見たことがあるなぁと思い出したので、その時のことを回想しながら現在の「人工知能ブーム」ないし「人工知能に対する楽観的な妄想」についてちょっと思うところを書いてみました。 なお、僕自身は人工知能というか機械学習の専門家ではなくどちらかというとそれらのアルゴリズムのユーザーという立場なので、その立場から主に世論の動きについて論じてみましたという立ち位置です。 人工知能そしてsingularityという「夢
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