by geralt 「AI」と「機械学習」の2つは並列して使用されることが多いものですが、両者はまったく異なるものを指します。AIと機械学習はどのように違うのか、そしてしばしば両者が同時に使われるのはなぜなのかを、ソフトウェアエンジニアのBen Dickson氏が解説しています。 Why the difference between AI and machine learning matters | TechTalks https://bdtechtalks.com/2018/10/08/artificial-intelligence-vs-machine-learning/ 「機械学習と高度な人工知能(AI)を使って何百ものデータを収集・解析してモバイルアプリのユーザーエクスペリエンスを改善」といった文言を、テクノロジーを利用する製品やウェブサイトで見かけたことがある人も多いはず。しかし

AIが人間を超える知性をもつ、AIで多くの人の仕事が奪われるーーそんな議論が盛んになって数年。空前の「AIブーム」は、どんな結末を迎えるのか？ 一部の人が夢見る「シンギュラリティ」はやってくるのか？ こうしたAI議論の過熱に「待った」をかけるのは、『AI原論』を著した元エンジニアで情報学者の西垣通氏だ。今回、日本でもっとも注目される哲学者のひとり、立命館大学准教授の千葉雅也氏と西垣氏の対談が実現。第一部に続き、AIが「知性」たり得るか否かについて、議論は白熱してゆく…。 AIは猫を「知っている」のか？ 西垣：最近流行っている深層学習のニューラルネットワークという考え方は、実は1950年代や60年代からありました。自己符号化1というやり方を使って現在の深層学習は行われているんですが、そのアイディアももう80年代からあって、そんなに新しいものじゃないんです。 当時はものすごく計算時間がかかるか

――米国や中国に比べ、日本は人工知能開発で遅れているといわれています。なぜ日本はこの競争に負けているのでしょうか。 松尾さん　それは、日本がインターネットで世界に負けた理由と似ているのではないでしょうか。 一つは、技術の取り入れ方が非常に遅い点。1990年代後半には若者たちが「これからはネットの時代だ！」と言っていたのに、上の年代の人たちが理解しませんでした。「信用できない」「オタクが使うだけ」と否定し、新しいものが生まれなかった。 今もそれは同じです。一口にAI、人工知能といっても、新しい技術の中心であるディープラーニングに対して、従来の分野へのこだわりが強く、拒否感が強い人も大勢います。 もう一つは、若い人が力を持っていない点。若い人が自分の裁量で自在に動けるような社会環境になっていません。彼らに裁量を与えて何かやらせれば絶対に何か起こるんですけど、それをやらせないから変化が起こらない

以下は、カリフォルニア大学バークレー校のコンピュータ科学、統計学教授マイケル・I・ジョーダン氏の記事 "Artificial Intelligence — The Revolution Hasn’t Happened Yet" の翻訳です。 人工知能  — 革命いまだ成らず 人工知能 (AI) は現代の真言(マントラ)である。この言葉は、技術者、研究者、ジャーナリストやベンチャーキャピタリストによっても唱えられている。他の数多くの言葉と同様にテクニカルな学問分野から一般的な流通へと至るにつれて、言葉の用法に著しい誤解が伴っている。けれども、一般大衆が科学者を理解できないのは今に始まったことではない。—ここでは科学者もたいてい一般人と同様に混乱している。現代は、人類自身の知能と競合するシリコン製知能の出現を目撃しつつあるという考えは、我々みんなを楽しませるものだ。—我々を魅了し、また同じ程度

この記事は、前出の本に入れる予定だったコラムのうちの一つです。 正確にいうと、本に入れる予定だったけど、メイン側で締め切りをぶっちぎっていたら、コラムを追加できるような空気じゃなくなって、書くのをやめたものです。 本の宣伝を兼ねて、没にしたコラムに日の目を見させて、あわよくば第二版で入ればいいなー、という内容です。 データサイエンティストの頭の中「偉い人たちは頭がおかしい」と言っても、それは相対的なものであるため、比較対象であるデータサイエンティストの頭の中を覗いてみましょう。 データサイエンティストは組織におけるデータ活用状況について、レベル分けして考えます。そして、基本的に前のレベルが実現できなくては、次のレベルに進むことはできないと考えています。 以下のレベル分けは私が適当に思い描いているものですが、同業者なら大よそ一緒なんじゃないかと思います。 Lv0: データ収集、ログ設計Lv1

人工知能の発達はめざましく、これまでになかったような製品・サービスが生み出される一方、私達の仕事が人工知能によって奪われてしまうのではないかという懸念も抱かれている。オックスフォード大学のフレイとオズボーンの論文によると、アメリカでは次の10－20年の間に47％もの仕事が機械によって置き換えられる可能性があるそうだ。 人工知能は近年急速に発達した技術であるが、テクノロジーが仕事を奪うという懸念自体は新しいものではない。あのラッダイト運動は200年前のものだし、もう少し新しいものでは1964年にアメリカのジョンソン大統領が諮問委員会を設置し、自動化の進展により雇用が奪われる可能性について検討された。 今も昔も悲観論者の中にはテクノロジーが仕事を奪い、街には失業者があふれると予言するものが少なくなかったが、果たして実際にはどうなったか。失業率は景気変動に応じて上下するものの、長期的な上昇トレン

（チェス駒と盤：IBMのディープ・ブルーVSカスパロフのチェス決戦以来、人工知能の能力は注目されてきた。出所はWIKI画像） AI導入で社会はどう変わるのか。 身近な例で言えば、グーグル翻訳にもAIが生かされ、その水準が格段の進歩を遂げました。筆者も、最近の水準は「自分の英語力よりも上ではないか」としばしば驚かされています。 大きな例を挙げると、日経記事（2017/4/17：夕刊1面）は日本政府が2020年のオリンピックまでに高精度の人工知能を用いた同時通訳システムの開発を目指すことを報じています。人工知能で来日する多数の外国人を「おもてなし」するプランが進行しているわけです。 最近、AIを巡るニュースが増えたせいか、『週刊東洋経済（2017/7/8）』でも、人工知能に関して、「ビジネスのための使えるAI」と題した特集記事を掲載しています。 今回は、そこに書かれたAI導入の実例を紹介しつつ

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「人工知能が普及していったら医師の仕事がなくなってしまうと思うのですが、今後どのようなことを学んでいけば良いのでしょうか？」 「人工知能が医師の仕事を奪うなんて、ありえない！ そんなことを言う奴は医師の風上にも置けない、けしからん！！」 これは数カ月前の某学会での一コマです。 人工知能の性能がどんどん上がっていけば、自分たちの仕事がなくなってしまうのではないか？ 人工知能と共存する時代にどのようなキャリアパスを積めば良いのか──？ 若手医師が気にするのも当然だと思います。 一方で指導医が、医師の仕事が人工知能に取って代わられるわけないだろ！ と若手医師を叱咤激励する気持ちも分かります。 果たして、人工知能は医師の仕事をどう変えていくのでしょうか。 私は、医療現場で使われる人工知能の特性や実力がどのようなものなのかを知れば、おのずと道が見えてくるのではないかと考えています。ここではその一助と

Four years after partnering with Apple on the launch of the Apple Card, Goldman Sachs may be eyeing the exits. The Wall Street Journal reports that Goldman is “looking for a way out” of it

発明家にして未来学者、コンピュータ・エンジニアでもあり、実業家。現在、グーグルで技術部門のディレクターの一人であるレイ・カーツワイル氏は、人類がテクノロジーを取り入れることで近い将来、次の段階へ進化すると言う。人類を超えた存在（ポスト・ヒューマン）とは、どのようなものなのか。そこで見える世界は、天国か地獄か、それとも変わらぬ日常か――。インタビューはサンフランシスコ郊外、カーツワイルが創設者の一人である教育機関「シンギュラリティ大学」内の図書室で行われた。（インタビュー・吉成真由美／Yahoo!ニュース 特集編集部） レイ・カーツワイル：1948年ニューヨーク生まれ。マサチューセッツ工科大学卒業。発明家、未来学者。2012年より、生涯初の会社勤めとなるグーグル社で、技術部門のディレクターの一人として活躍。シンセサイザー「Kurzweil K250」、文章音声読み上げマシンなどを発明。レメル

AIを搭載した韓国SKテレコム製のサービスロボット（2月28日、スペインのバルセロナで開催された国際見本市）Paul Hanna-REUTERS 人工知能（AI）と一言で言っても、いろいろな産業分野がある。どの分野が今最も熱いのか。米調査会社Forresterが出した「Artificial Inelligence Technologies, Q1 2017」という報告書をベースに、考えてみたい。 この報告書は、機械学習プラットフォームや、AI用の半導体、自然言語処理、画像認識など、AI関連技術の市場ごとに現在の成熟度と、今後の成長の可能性を予測したもの。 グラフの中に描かれている３本の曲線は、市場規模の推移を記している。山が高い曲線ほど、市場規模が大きくなるという予測だ。 曲線上に表示されている「再生」「早送り」「一時停止」のようなマークは、それぞれの技術が次のフェーズに移行するまでにかか

2016年11月現在のAIにできることとできないこと The Rest of the AIs 2016.11.28 Updated by Ryo Shimizu on November 28, 2016, 06:25 am JST 今注目されているのは数あるAI技術の中でも第三世代のAIである、ということまでは前回説明しました。 では、これまでに出来ていたこと、そして第三世代AIで初めて出来るようになったこと、まだできないことはなんでしょう。 本稿では前回に引き続きそこをまとめてみたいと思います。 第二世代AIまででできたこと ・情報検索 膨大な情報を瞬時に検索可能になったことは、第二世代AIの最大の成果と言えます。 ・協調フィルタリングによる推薦(レコメンデーション) Amazonでいう「この商品を買った人はこんな商品も買っています」という自動推薦機能は、消費者にとって大きなプラスになり

AIエンジニアになる方法 How to change job to AI engineer. 2017.02.26 Updated by Ryo Shimizu on February 26, 2017, 15:03 pm JST AIに関することで、多くの研究者にとって不都合な真実が、まだ世間には理解されていません。 それは、AI研究者の大半は深層学習を専門にして「いない」ということです。 深層学習はAI研究の中では、機械学習という分野の、ニューラルネットワークという分野の、さらに一分野に過ぎません。 比率で言えば、95:5くらいの確率で、これまで「AIの専門家」と言われてきた人は深層学習の専門家「ではない」確率が高いわけです。 この些細な事実がなぜ「不都合」なのかというと、こうしてなにもかも一緒くたにされた結果、これまでほとんど成果の上げることができてなかった旧来のAI研究者に大量の予

ラインローソン ラインでローソンを友達追加すると、オセロや将棋ができるんですよ。 しかも、あきこちゃんと何度かチャットすると無料クーポンがもらえるよというお話です。 簡単な概要 準備物 お菓子がもらえるまでの手順 手順詳細 クーポンゲットまでの道のり 会話だけじゃないんです その他にもゲームもできる あきこちゃんはツンデレ まとめ 簡単な概要 最初に簡単な全体概要を説明します。 使うアプリはLINE（以下ライン）だけです。 ラインでローソン公式アカウント（あきこちゃん）を友達追加し、そのあきこちゃんと何度かやり取りするとクーポンがもらえます。 ただそれだけ。 2018年2月18日追記 このあきこちゃんと将棋やオセロができると言う機能が追加されました。 このあきこちゃんはオセロも将棋も強いので、頑張って勝ってくださいw 準備物 ・ラインアプリ（スマホでもタブレットでもPCでも） ・やり取りす