リクナビが就活生の「辞退予測」情報を提供――選考の「辞退可能性」も5段階で判定していた
就職情報サイト「リクナビ」が、就職活動中の学生の「内定辞退率」を、本人から十分な同意を得ることなく予測し、企業に提供していた――という一部報道に対し、運営元のリクルートキャリア（東京・千代田）がコメントを発表した。 同社は、企業に提供していたデータはあくまでリクナビの閲覧データをもとに算出したスコアであり、学生の能力を推し量るものではないと説明。「提供された情報を、合否判定に活用しないことに同意した企業にのみ提供していた」としている。 この問題については、8月1日付で日本経済新聞（電子版）が「就活学生の『内定辞退率』を本人の十分な同意なしに予測し、約40社に有償で提供していたことがわかった」「個人情報保護委員会が事実関係の確認を始め、リクナビ側は7月末でデータ販売を休止した」などと報道していた。 問題となったのは、リクルートキャリアが2018年3月から提供している「リクナビDMPフォロー」
LINEに画像を送ると、AIが3秒で文字起こし 「企業や役所の働き方変える」 長崎のベンチャーが開発
紙の書類をスマホで撮影して「LINE」で送ると、約3秒でテキスト化して返信するAIアプリが登場。開発元は、長崎県西海市のベンチャー企業「西海クリエイティブカンパニー」。ユーザーがOCRソフトなどを用意しなくても、書類や帳票を簡単にデータ化できる点が特徴だ。 紙の書類をスマートフォンのカメラで撮影し、「LINE」で画像を送ると、約3秒でテキスト化して返信する――。こんなAIアプリを、長崎県西海市のベンチャー企業「西海クリエイティブカンパニー」が7月3日からLINE上で公開している。ユーザーがOCR（光学文字認識）ソフトなどを用意しなくても、書類や帳票を簡単にデータ化できる点が特徴だ。 記者が試しに名刺を撮影して公式アカウントに送ったところ、すぐに氏名や企業名、所属部署、オフィスの住所、電話番号、メールアドレスなどを正確にテキスト化して返信してくれた。 このアプリの名前は「文字起こし ばりぐっ
TechCrunch | Startup and Technology News
Parallel Domain is putting the ability to generate synthetic datasets into the hands of its customers. The San Francisco-based startup has launched a new API called Data Lab that stands on the shoulde Multiple subreddits are adopting alternative methods of protesting like publishing only one kind of post, changing the topic in focus, and days when the community turns private. A lot of these commun
すげー！！！AIの今北産業、超優秀！！！
AIが長文を3行ぐらいにギュッとまとめてくれるエンジン「IMAKITA」を使ってみた - GIGAZINE http://b.hatena.ne.jp/entry/s/gigazine.net/news/20181211-imakita/IMAKITA Document Squeezer https://www.qhapaq.org/imakita/ AIで長文を要約してくれるWebサービスが話題だったから、この増田を入れてみた。 その結果がこれ。 Summary of the Documentラーメンをすすって食べる人のことが大嫌いです。 そもそも時代をさかのぼっても、蕎麦などの麺類以外は音を立てずに食べるのが常識です。 もう時代は変わって音をたてて食べる人のほうが少なくなってきてることに気がついてほしいです。 音をたてないように気をつけて食べてでる音は仕方ないと思っています。 音をたて
画像からHTMLを生成する深層学習とは？AIがwebサイト自動コーディング。 | Ledge.ai
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ATRと京都大学、fMRIで測定した人間の脳活動のみから、その人が見ている画像を機械学習を用いて再構成する提案を発表。心の中でイメージした内容の画像化にも成功
ATRと京都大学、fMRIで測定した人間の脳活動のみから、その人が見ている画像を機械学習を用いて再構成する提案を発表。心の中でイメージした内容の画像化にも成功 2018-01-14 ATR（国際電気通信基礎技術研究所）と京都大学の研究者らは、fMRI（機能的磁気共鳴画像法）によって測定された人間の脳活動のみから機械学習を用いて視覚像を再構成する提案を論文にて発表しました。 Deep image reconstruction from human brain activity 著者：Guohua Shen, Tomoyasu Horikawa, Kei Majima, Yukiyasu Kamitani （左が見ている画像、右が再構成された画像） 本稿は、人間が見ている画像を、fMRIで測定した脳活動パターンのみで知覚内容を視覚化する機械学習を用いた手法を提案します。 提案手法では、画像を見
人工知能に、人の真似をさせるのは間違っている
ライフネット生命会長・出口治明さんが「歴史」や「教養」をテーマに、さまざまな有識者をゲストに迎える対談企画「出口さんの学び舎」。技術革新やグローバル化により変化の激しい現代で、ぶれない軸を持って生きていくために必要なものとは何か、対話を通じ伝えていく――。 人工知能の価値と人間の価値は違います 出口：今日は池谷先生に伺いたいことが山ほどあるんです。まず、AI（人工知能）について。シンギュラリティ（注：人工知能が人間の能力を超えることで起きる出来事）などいろいろなことが言われていますが、ご専門の立場から見るとどうなりそうですか。 池谷：私は脳の研究もやっているし、AIもやっているのですが、どっちの様子もうかがえて、楽しいんです。シンギュラリティについてはよく考えますが、科学的にみて怪しいですね。 出口：ああよかった。僕も怪しいと思っていたので。 池谷：人工知能学会に出席しても、そこにいる人が
IBMの人工知能「ワトソン」、医者が思いもよらぬ治療法を続々発見 (現代ビジネス[講談社] | 最新記事)
AIは、医者の代わりではく、医者のアシストとして、役立っていくでしょう。 たぶん、１０年後には、病院で普通に使われていると思う。 実際、「診断支援ソフト」は２０年以上も前からあり、それがAIで進化する形態をとるでしょう。 最も役に立つのは、「鑑別診断」といって、可能性のある病名が片っ端から表示されて、医者が可能性を潰していく。 医者は知っていても、病名が思いつかなくて、見落とすことがけっこうあります。 １５年前、謎の発熱だと頭を抱えていたら、実は単なるマラリアだったってことがありました。 鑑別診断としてマラリアが表示されたら、渡航歴を聞き、瞬時にマラリアを疑えたはず。 私は、医者にとってAIが聴診器と同じくらい身近な物になると思うし、 また、そうあるべきだと考えます。
![IBMの人工知能「ワトソン」、医者が思いもよらぬ治療法を続々発見 (現代ビジネス[講談社] | 最新記事)](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/0fd7dffe940a742bc29eea564c1e777911a6b333/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcontents.newspicks.com%2Fimages%2Fnews%2F1857511%3FupdatedAt%3D20161026202500)
人工知能マシン、プログラマーに怒る
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｢アンドロイドは電気羊の夢を見る｣ことが判明
これ、グーグルのAIが見た夢です。 画像認識のニューラルネットワークは、画像に建物、動物、物体などのパターンを見出すよう躾けられたマシン。そのせいかなんの変哲もない画や風景も、こんな風に見えるんだそうですよ？ グーグルがブログでその実例を公開しました。 この画像になるまでのプロセスを簡単に説明しますと… まずニューラルネットワークに画像をフィードして特徴を掴ませ、その特徴を強調するよう修正をかけさせます。で、修正された画像をまたニューラルネットワークにフィードして特徴を掴ませ、その特徴を強調するよう修正をかけさせます。このフィードバックのループを繰り返していくと、特徴がだんだん強化されていって、最後にはAIの見た夢が浮かび上がってくるんです。グーグルはこれを映画にちなんで、｢インセプショニズム｣とよんでいます。 たとえば、｢エッジを認識しろ｣という基本タスクを要求すると…
人工知能が急に進化し始めた！ | TheWave
人工知能。何十年も前からある言葉だ。国家プロジェクトとして研究されていた時期もあった。それでも完成しなかった。やはり人間の脳は複雑で、それをコンピューターで真似することなど不可能かもしれない。 人工知能。何十年も前からある言葉だ。国家プロジェクトとして研究されていた時期もあった。それでも完成しなかった。やはり人間の脳は複雑で、それをコンピューターで真似することなど不可能かもしれない。 「ところがブレークスルーが起こったんです」と東京大学の松尾豊准教授は熱く語る。 ▶2012年。人工知能研究に火がついた 2012年。人工知能の精度を競う国際的な大会で、カナダのトロント大学がぶっち切りの勝利を収めた。それも１つの大会だけではなく、３つ続けてだ。 「優勝したのは、画像認識、化合物の活性予測、音声認識など３つのコンペティション。まったく異なる領域にも関わらず、今までその分野を専門的に研究していた人
人工知能：東大入試からシンギュラリティまで - Active Galactic : 11次元と自然科学と拷問的日常
メディアや他の方がいくつか報告を上げているが、土曜日に『ロボットは東大に入れるか』の講演を聞きに行ったので気づいたことなどをメモしておこう。 人工知能にとっては、センター数学よりも東大二次数学の方が解きやすいことや、図形や文の構造を理解することがどうしようもなく難しいことなど、AIと人間の違いに関するいくつかの側面を興味深く受け取った。 「人間のように思考する」といった曖昧で高すぎる目標ではなく到達度を客観的に評価しやすい入試問題をターゲットに選んだのはよい着眼点だと思う。もし2021年までに、東大入試クラスの読解力や問題処理能力を獲得したならば、技術文書を要約したり、国会答弁を自動生成したり、様々な産業応用が可能になるだろう。 模試の結果はもっと惨憺たる有り様になると思っていたが、センター試験では 387/900、2次試験は（今回は数学のみだが）合格者平均を超えるなど、予想していたより結
人工知能のクイズ王、隠語を覚えすぎて一部メモリを消去されていた
人工知能のクイズ王、隠語を覚えすぎて一部メモリを消去されていた2013.01.20 16:007,312 福田ミホ くそったれとか。 IBMの人工知能｢ワトソン｣は、アメリカのクイズ番組｢Jeopardy!｣でふたりのクイズ王を破り、世界初の人間じゃないクイズ王になりました。本100万冊分もの知識を詰め込み、人間のクイズ王に対し勝率75％で圧勝していました。 でも、そんなワトソン君にもわからないことがあったようです。それは、どんな言葉は使って良いもので、どんな言葉は不適切かということです。 実はワトソンの開発中、研究チームリーダーのエリック・ブラウンさんはあることを試みていました。ワトソンを人間と対話可能なマシンにするなら、今どきの若者的言葉使いも理解すべきじゃないかと考えたのです。そしてそんな言葉の知識源として、彼らはオンライン辞書のUrban Dictionaryを選びました。Urba
歴史的瞬間！ IBMの人工知能が人間のクイズ王に圧勝！ コンピュータが人間の頭脳を超えた日
歴史的瞬間！ IBMの人工知能が人間のクイズ王に圧勝！ コンピュータが人間の頭脳を超えた日2011.02.17 18:006,349 世界初、人間じゃないクイズ王の誕生です。 本100万冊分の知識を持ち、人間の言葉を聞いて受け答えできる、IBMの開発した人工知能｢ワトソン｣が、アメリカの人気クイズ番組｢Jeopardy!｣に出演、王者２人と対決しました。写真中央がワトソン。両サイドにいるのが同番組王者のケン・ジェニングズさんとブラッド・ラターさん。 驚くべきことにこのワトソンは、人間と全く同じ条件で問題を聞き、英語で答え、クイズ王２人を75%の勝率で破りました。間違えてしまった問題でさえ、｢ワトソンのジョークなのでは？ ｣と思えてしまうほどの圧勝です。 IBMの創業者にちなみ｢ワトソン｣と命名されたこのクイズ王者は、サーバー90台で構成され、1秒間に80兆回の計算が可能なスーパーコンピュー
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