無料で公開されている音声合成サービスが凄いと話題に「ボイロ殺しに来てる」「ベタ打ちで自然に話せる」CoeFont (コエフォント) @coefont Web音声合成サービス『CoeFont STUDIO』 coefont.studio をリリースしました。全サービス無料公開。すべてのクリエイターに声を届けます。#CoeFontSTUDIO #CoeFont pic.twitter.com/Wu5AFJpZ9d 2021-04-23 12:44:30
「GPT-3」は思ってたより「やばい」ものだった。話し言葉でプログラミングまでこなすAI - CUBE MEDIA
このサイトを立ち上げて、執筆するとき、いくつか心のなかで決めたことがありました。 その中の一つに「タイトルで”やばい”という言葉は使わないようにしよう」というものがあります。まとめサイト等で、対して大きな事件でもないものを「やばすぎるｗｗｗ」等と囃し立ててアクセスを取る行為が嫌いだったからです。 しかしその禁を今日破ります。「GPT-3」は、私が思っていた以上に「やばい」代物でした。 もちろん「ライターが要らなくなる」とか「１ヶ月後にはロボットが秘書になる」とか、そういった大げさなものではありませんが、 思ったより早く「AI社会」の片鱗が落ちてきた、という印象です。 まだ多くの方は「GPT-3」という単語を聞いたことがないかもしれません。GPT-3は「Generative Pretrained Transformer」の頭文字を取ったもので、1750億個のパラメータを使用した「文章生成言語
［議論］松尾豊「先端技術と若者に懸けて、任せよう」
第3次AI（人工知能）ブームのけん引役であるディープラーニング（深層学習）研究の日本における第一人者の1人、松尾豊・東京大学大学院教授に日本および日本企業が苦境を脱出するための条件を聞いた。松尾氏は「AIなどの先端技術に取り組む優秀な若者を口出しせずに支援すべきだ」と提言する。 松尾豊[東京大学大学院教授] 2002年東京大学大学院博士課程修了。工学博士。米スタンフォード大学客員研究員などを経て、19年4月から現職。ディープラーニング（深層学習）をはじめとするAI（人工知能）研究の第一人者の1人として知られる。19年6月にソフトバンクグループの取締役に就任。（写真：山下裕之、以下同じ） 自動車や産業用ロボットなど一部の産業を除けば日本企業の存在感は低迷し、AIのビジネス活用でも世界に比べて大きく出遅れています。低迷状態から脱出するには何が必要でしょうか。 松尾豊・東京大学大学院教授（以下、
AI翻訳「人間超え」へ 技術が急発展 自動翻訳の衝撃（上） - 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
これから先は「魔法の世紀」になる 落合陽一氏が思い描く、計算機自然の世界観
複数の肩書を持つ意味 次のスライドは「人間が人間のインターフェイスの方がよい」。僕はいっぱい肩書があるんですけど、アートとリサーチとビジネスと、アートビジネスをやっている人間です。 普通、昔だったら、アートをやっている人はアートだけ、リサーチをやっている人はリサーチだけ、ビジネスをやってる人はビジネスだけやっていました。ですが、そうじゃなくても、うまくいくようになってきた。つまり睡眠と仕事と生活をキレイに昔は切り分けられたんです。働き方は一通りくらいしかなかったから。 つまり「あなたはどんな職業ですか？」と言われたとき、1パターンくらいしかなかったけど、僕は、働くときストレスとストレスじゃないものを切り分けている。例えば、緑のところはビジネスをやって、赤のところはアートをやって、青のところはリサーチしようみたいな。 だって原稿用紙100枚ぐらい埋められる人でも、体力がまだ残っているけど脳に
買物をお手伝いするロボットカートと動くチラシ | AdverTimes.（アドタイ） by 宣伝会議
米国の流通小売業の店舗のイメージは？というと「とにかく売り場が広い」「大きなカートを押す買い物客の姿」「車数百台が停められる巨大な駐車場」こうした様子が目に浮かびます。面積や人口を日本と比べても、面積では日本の約24倍、人口は約3倍とその土台となる大きさや人の数の違いが感じられます。今、米国でも広い売り場による買物の不自由さや、今後確実に増えてくるシニア層の取り組みとして「次の時代における買物シーンの捉え方」について、リテールやメーカーでも考えられています。今回は、この取り組みをテーマにします。 今年5月に南青山で行われた『売れる店頭セミナー』（主催：売れる店頭研究会）を拝聴した際に、Excell-K ドラッグ代表の松村清氏のお話しの中に、次のような興味深い内容がありました。米国のスーパーマーケットで買物をする際に、バスケットを持たずに買物をした際と、バスケットを持って買物をした場合、また
ゴールドマン・サックス、 自動化でトレーダー大幅減 3割がエンジニアに
As Goldman Embraces Automation, Even the Masters of the Universe Are Threatened ゴールドマン・サックス、 自動化でトレーダー大幅減 3割がエンジニアに 世界最大級の投資銀行ゴールドマン・サックスは金融取引の自動化を進め、全社員の3分の1がエンジニアになった。2000年には600人いたニューヨーク本社の株式トレーダーは、今では2人しかいない。 by Nanette Byrnes2017.02.08 4844 3578 345 3 ニューヨークにあるゴールドマン・サックス本社の米国株の取引部門には、最盛期の2000年に600人のトレーダーが在籍し、大口顧客の投資銀行の注文に応じ、株を売買していた。現在、この部門にはたった2人しか残っていない。 株式売買の自動化プログラムが、他のトレーダーの職を奪ったのだ。プログラム
ディープラーニングを越える技術!? 人工知能の最先端「階層型時間メモリ＝HTM」とは
ここ数年、世間から注目を集める人工知能（AI）。2017年以降には、さらなる飛躍が期待されている。人工知能技術のひとつであるディープラーニングは、画像・音声認識技術の開発に利用され、今年から商品として実用化される機会が増えるとも予想されているが、今後、そのディープランニングを超える技術は登場するのだろうか。 人工知能企業・ヌメンタ（Numenta）の共同創設者ジェフ・ホーキンス（Jeff Hawkins）氏は、海外メディアへの寄稿で「ディープラーニングに代表されるニューラルネットワークもすでに旧式だ」としている。ホーキンス氏らは、人間の脳と最も似ていると評価される人工知能であり、大脳新皮質をモデル化することを目標としたアルゴリズム「階層型時間メモリ（Hierarchical Temporal Memory 、以下HTM）」を研究している。 なお、ホーキンス氏は、スマートフォンの起源となった
「AIチップ」、深層学習に特化したプロセッサが相次ぎ登場
人工知能（AI）の演算処理を担うことを目的に開発された半導体チップのこと。特に2017年は、ディープラーニング（多層ニューラルネットワークによる機械学習）の学習や推論に特化したチップが相次ぎ登場しそうだ。 米グーグルは2016年5月、同社がディープラーニングの演算に特化した「Tensor Processing Unit（TPU）」を1年前から使っていることを明らかにした。囲碁AI「AlphaGo」やGoogle翻訳で実際に活用しているという。米インテルは同年8月、ディープラーニング専用チップを開発する米ナーバナシステムズ（Nervana Systems）の買収を発表、2017年後半には製品を出荷する考えだ。 日本では、富士通がディープラーニング専用チップ「Deep Learning Unit（DLU）」を2018年度中に出荷する方針を示しているほか、PEZY ComputingグループのD
日本発、新方式の量子コンピュータ、来年にクラウドサービスを提供
量子力学の原理を応用して計算する量子コンピュータがより安く使えるようになりそうだ。カギを握るのは光を使って計算を解く新しい計算方式だ。内閣府による「革新的研究開発推進プログラム（ImPACT）」で量子コンピュータの研究プロジェクトを率いる山本喜久氏が2016年10月20日（米国時間）に発表した。 新方式で計算できる量子コンピュータの実験機を山本氏と共同開発したNTTは、2017年秋にも同方式を使った量子計算をクラウドサービスとして外部提供する計画だ。AI（人工知能）の開発や化合物の構造比較、画像認識など幅広い用途での活用を見込んでいるという。 山本氏が開発した計算方式は、レーザー光をパルス状に変換して計算に利用する「レーザーネットワーク方式」と呼ぶもの。理論は20年以上前からあるが、今回初めて実験機で計算して、実際に使えることを確かめた。
ユーザーローカル、チャットボットを簡単に作れる人工知能プラットフォーム「人工知能ボットAPI」を発表 - BRIDGE（ブリッジ）テクノロジー＆スタートアップ情報
ビッグデータ解析関連のサービスを提供するユーザーローカルは5月10日、チャットボット開発に必要な人工知能プラットフォーム「人工知能ボットAPI」を公開した。LINE、Facebook Messengerボット、Twitterボット、Slackに対応しており、このAPIを使うことで自動返信機能を容易に実装することができる。同社はこのAPIを開発者向けに先着3000名まで無料で提供する。 ユーザローカル代表取締役の伊藤将雄氏にサービス開発の背景について聞いたところこのように答えてくれた。 「チャットボットのシステムを開発したのは、これまでソーシャルメディア分析ツールのために開発した自然言語処理のシステムが活用できると考えたためです。たとえば、ネガポジ判定、文章中の特徴語やテーマを抽出、ツイート内容からユーザーの性別・年代・興味を推定する、といったシステムを作っており、これらをチャットボットで使
「人工知能が社会課題を解決する」、リクルート石山氏らが近未来を展望
2015年11月10日、日経BP社によるシリーズイベント「A3 IoT 2015 RE/Design」とNTTドコモ・ベンチャーズが推進するシリーズイベント「5Gアイデアソン・ハッカソン」が共同で、人工知能やデータサイエンスに関するトークセッションを開催した。 ゲストとして参加したのはリクルートホールディングス Recruit Institute of Technology（以下RIT）室長の石山洸氏と、メタップス 経営企画部 研究推進担当 データサイエンティストの礼王懐成氏。司会進行は日経BPイノベーションICT研究所の菊池隆裕氏が務めた。 セッションに先立ち、NTTドコモ先進技術研究所 5G推進室 主幹研究員の奥村幸彦氏が登壇。5G実現に向けての取り組みを解説した（写真1）。 2020年代のモバイルデータトラフィックは2010年に比較して1000倍を超える可能性がある。そのためドコモで
［脳に挑む人工知能4］コトバを自在に操るAI実現へ、IBMとグーグルの頂上決戦
本連載「脳に挑む人工知能」第1回、第2回、第3回では、脳神経細胞を模したニューラルネットワークによる画像認識を中心に、人工知能技術の最前線を解説した。第4回以降では、動物の中でも人間にしかできない「複雑なコトバを操る」ことを可能にする人工知能について、脳科学やビジネスとの接点を交えて紹介する。 人類がコトバを操るようになったのは、ヒトの歴史の中でもごくごく最近のことだ。言語の起源については諸説あるが、複雑に文節化した言葉を発することができるようになったのは少なくとも10万年前、ホモ・サピエンス（新人）がアフリカから世界へ移動を始めた頃とされる。 ヒトの祖先がチンパンジーの祖先と分かれたのがだいたい500～600万年前のこと。チンパンジーであれば、第1回～第3回で取り上げた物体の認識、つまり「モノを見る能力」は当然のように備わっていたろう。だが「コトバを操る能力」については、猿人、原人をへて
Googleの人工知能開発をリードするDeepMindの天才デミス・ハサビス氏とはどんな人物なのか？
Googleに買収されたスタートアップ「DeepMind」は、人工知能(AI)の開発を行う創業からわずか3年のイギリス企業ですが、FacebookとGoogleがしのぎを削って争った末に500億円以上という巨額で買収されたことで話題になりました。そのDeepMindの創業者にしてGoogleの人工知能部門をリードし人工知能研究の最先端を走るデミス・ハサビス氏をMIT Technology Reviewが取材しています。 Demis Hassabis, Founder of DeepMind Technologies and Artificial-Intelligence Wunderkind at Google, Wants Machines to Think Like Us | MIT Technology Review http://www.technologyreview.com/n
KDDI研究所、Twitterやブログの文章からプロフィールを推定する技術を開発 - はてなニュース
KDDI研究所は9月27日（月）、Twitterやブログ、掲示板に投稿された文章を解析することで、投稿者のプロフィールを自動推定する技術を開発したと発表しました。商品やコンテンツに対する意見や要望を年齢や性別ごとに集約でき、対象ユーザ層に特化した機能の改善を行うことも可能になります。 ▽ http://www.kddilabs.jp/press/detail_167.html この技術は、投稿者のブログやTwitterでの過去のコメントを取得し、その中に含まれているキーワードを解析することで、投稿者のプロフィールを推定していくという仕組みです。 例えば「学校」や「部活」といったキーワードを頻繁に投稿するユーザーは10代の学生、「梅田」「なんば」「やねん」などのキーワードを投稿するユーザーは関西圏在住、というように推定されます。この技術をTwitter上で利用したところ、プロフィールが確認で
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[FT]MITが人間の思考を読み取るロボットを開発 - 日本経済新聞![[FT]MITが人間の思考を読み取るロボットを開発 - 日本経済新聞](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/0e3c5e614e8acdad43d69cde8f3e93836e869a85/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fwww.nikkei.com%2F.resources%2Fk-components%2Frectangle.rev-d54ea30.png)
ほぼ日刊イトイ新聞 -マッチ箱の脳（WEB）篇