グーグル、AIの「指数関数的」成長と独自のチップ開発を語る
Tiernan Ray （ZDNET.com） 翻訳校正： 矢倉美登里 長谷睦 （ガリレオ） 2018-11-23 06:30 人工知能（AI）と機械学習の急増が、コンピューティングの本質そのものを変えつつあるとの見解を、AIを最も大規模に活用している企業の1つであるGoogleが示した。 Googleのソフトウェアエンジニア、Cliff Young氏は米国時間11月1日午前、半導体分野の調査会社として名高いThe Linley Groupがカリフォルニア州サンタクララで開催した、人気のコンピュータチップに関するシンポジウム「Linley Group Fall Processor Conference」で、開会の基調講演を行った。 Young氏はまず、AIの利用が「指数関数的段階」に達した時期が、数十年前に提唱された半導体の進歩に関する経験則「ムーアの法則」が行き詰まった時期と完全に一致し
グーグル系列のAI企業DeepMindが眼疾病を高精度で診断する人工知能を共同開発 | Techable(テッカブル)
グーグルの親会社の米アルファベット傘下でAI（人工知能）の研究開発に取り組む「DeepMind（ディープマンド）」は、2018年8月、英ユニヴァーシティ・カレッジ・ロンドン（UCL）、英ロンドンの眼科専門医療機関「ムーアフィールド眼科病院」と共同で、眼疾病を自動診断する人工知能を開発した。・人工知能が50種類以上の眼疾病を高精度で自動診断2種類のニューラルネットワークからなるこの人工知能は、ディープラーニング（深層学習）を活用し、光干渉断層計（OCT）で撮影した患者の眼の画像やデータからパターンを見つけ、50種類以上の眼疾病を特定し、必要な治療を示す仕組み。 1万4884件の症例データを使ってこの人工知能に学習させたところ、94％を超える精度で、専門医と同じ診断結果を導きだすことに成功した。 従来の人工知能は、判断プロセスが“ブラックボックス化”し、なぜその判断に至ったのかがわからないのが
Googleマップ、情報更新にディープラーニングとストビュー画像を活用
Googleマップの精度向上に取り組む「Ground Truth」チームが、ストリートビューカーの膨大な画像をディープラーニングで解析することで、地名や店舗名を更新する取り組みについて説明。将来的には自動更新を目指すとしている。 米Googleは5月3日（現地時間）、「Googleマップ」でのディープラーニング活用について説明した。ストリートビューカーで撮影した画像内のテキストや位置情報のディープラーニング解析を、Googleマップ上の街路名やビジネス名の更新に使っているという。 Googleマップの正確さ向上に取り組む「Ground Truth」チームは、常に更新されている8000億件以上の高精細なストリートビュー画像をディープラーニングで解析することで、将来的にはGoogleマップ上の情報を自動的に更新していきたいとしている。 同社は2008年からストリートビュー上の顔やナンバープレー
グーグルDeepMind、次世代人工知能技術「ディファレンシャブル・ニューラル・コンピューター」を発表
ディープマインド（DeepMind）は10月12日、次世代の人工知能技術として「ディファレンシャブル・ニューラル・コンピューター（Differentiable Neural Computers：DNC)」を発表した。 ディープマインドは人工知能AlphaGoによって囲碁世界チャンピオンを打ち負かしたことが記憶に新しいグーグルのAI研究チーム。近年ではコンピューター・ゲームのルールを自分で学びクリアする「DQN（Deep Q-Network）」を発表している。新AI技術のDNC（機械式計算機として名高いバベッジのディファレンシャル・エンジンを連想させる名前）は、DQNの技術を更に進化させたアーキテクチャを採用し、既存ディープラーニングよりも学習精度や汎用性が高いAI技術のようだ。
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Google、動画で群衆の騒音のなかから1人の音声を分離する技術
