1. 集中治療室にマシン・ビジョンを持ち込んだスタンフォード大学のAI研究は、医療の専門家や現場との長期的な協働が、現実的な問題を把握し、人々に真の価値をもたらすことを示している。 Karen Hao5年前

  2. 最新の腕時計は、ボタン一つで簡単に心電図を取ることだってできる。体の異常をすぐに検知できるウェアラブル機器は、従来の医療機器のあり方を変え、数千万人の命を救う可能性を秘めている。 Dan Hon5年前

  3. AI業界の「白人男性偏重」がなくならない根本的な理由
    人工知能（AI）分野における白人男性偏重の問題は以前から指摘されているが、依然として解決の兆しは見えていない。 Karen Hao6年前

  4. 大規模なデータを1カ所に集めて訓練する機械学習は、プライバシーが重要視される保健医療分野での適用が難しい状況が続いていた。しかし、患者データを病院外に持ち出すことなくモデルを訓練できる協調機械学習がこうした状況を変える可能性がある。 Karen Hao6年前

  5. MIT、IBM、ディープマインドなどの研究チームは、世界に関する知識を明示的にコーディングする「シンボリスト」と、生物の脳に着想を得たニューラルネットで世界を学習する「コネクショニスト」の2つのアプローチを取り入れた、ハイブリッドAIシステムを開発した。訓練データがはるかに少なくて済むことから、AIの新たな用途が期待される。 Will Knight6年前

  6. 機械学習でもっとおいしく、
    AIが変える農業の「常識」
    機械学習やデータサイエンスの技術を利用して農業技術を改善しようとする取り組みが広まっている。MITの研究者らが機械学習を応用してバジルの風味を改良した研究を発表したほか、多国籍企業のバイエルは収穫に焦点を当てたデータサイエンスのチームを社内に発足させている。 Will Knight6年前

  7. フェイスブック広告が
    「差別」を排除できない
    根本的な理由
    人種やジェンダーなどによる差別的なターゲティング広告を許可しているとして提訴されたフェイスブックは、見直しを発表した。だが、広告主によるターゲティングを制限しても、自動ターゲティングのアルゴリズムに潜む差別がこのほど明らかになった。 Karen Hao6年前

  8. 運転者の表情や声から感情を検出、メディアラボ発の新興企業
    MITメディアラボからスピンアウトしたスタートアップ企業が、自動車の運転者の表情や仕草、音声から、運転者の感情を認識する研究を進めている。車外だけに目を向けるのではなく、車内にも目を向けた、包括的な自動車用人工知能（AI）システムの開発に役立てたいとしている。 Karen Hao6年前

  9. バドワイザー、機械学習で「ラスト100メートル」の配送を効率化
    大手ビールメーカーのアンハイザー・ブッシュは、機械学習ツールを使って配送先の店舗の状況に合わせて経路やスケジュールを最適化することで、配送の遅れを85％削減できたという。 James Temple6年前

  10. AIアシスタントで使われている自然言語処理テクノロジーは日常生活にますます浸透している。だが、IBMのワトソンの原型を開発したMITの研究者は、真の知性を備えた機械を創造するというAIの最終目標からはほど遠いという。 Will Knight6年前

  11. 機械学習で誰でも「憧れの声」になれる新技術、なりすまし危険も
    機械学習の手法を使うことで、自分の声を、あらゆる年齢やジェンダーの声にリアルタイムで変換できるテクノロジーが開発された。訓練用の音声データさえあれば誰の声でも模倣することが可能で、声による「なりすまし」に悪用される可能性もある。 Will Knight6年前

  12. セグウェイから電子たばこまで、「残念なテクノロジー」10選
    世の中をよりよくしようと思って作ったテクノロジーでも、時に悪用されたり、うまくいかなったりすることがある。「最悪なテクノロジー」のリストを作ってほしいと言われたら、何が思い浮かぶだろうか？ MIT Technology Review Editors6年前

  13. AI分野での中国との主導権争いに出遅れた米国は、新たなアイデアと多額の投資で遅れを挽回しようとしている。米国のAI戦略で重要な役割を持つのが、自動運転などの分野でイノベーションを主導してきた米国国防先端研究計画局（DARPA）の「AIネクスト」だ。 Will Knight6年前

  14. ドローンはアフリカの発展に「変革をもたらす」技術だと期待され、ドローンを用いたプロジェクトがアフリカ大陸のいたるところで実施されている。しかし実際のところ、課題解決にどの程度役に立っているのだろうか。アフリカのドローン導入事例を調査しているジョージタウン大学のキャサリン・チャンドラー助教授に話を聞いた。 Konstantin Kakaes6年前

  15. 人工知能（AI）があらゆる産業分野に大きな影響を及ぼすことが指摘される一方で、さまざまな業界からAIの活用は難しいという声が上がっている。AIの導入は、多くの企業にとって予想以上に時間も費用もかかるからだ。AIによるビジネスの変革を阻んでいる大きな壁は何なのだろうか？ Brian Bergstein6年前

  16. 強化学習に基づく人工知能（AI）システム「アルファ・ゼロ」は、自分ひとりで囲碁やチェスを習得して、人間をあっと言わせるような一手を打つ。アルファ・ゼロの開発者であるデビッド・シルバー博士に話を聞いた。 Will Knight6年前

  17. 偶然から生まれたAIツール
    驚くほど「自然」な
    フェイクニュースを量産
    膨大な量の文章を用いて訓練された機械学習アルゴリズムが、与えられた文章をもとに、いかにも本当らしいフェイクニュースの記事を生成できることが示された。プログラムを開発した研究者は、これまで以上に本当らしく聞こえるでっち上げ話を、AIが安定供給できるようになるのはそれほど遠い先の話ではないとしている。 Will Knight6年前

  18. 人工知能（AI）の下す判断にはさまざまな「バイアス（偏り）」が存在する可能性がある。これを避けるには、そもそもAIシステムにおける偏りがどのようにして発生するのか知っておく必要がある。深層学習プロセスの中には偏りが混入し得る段階がいくつもあるうえ、それを検出するのは難しい。 Karen Hao6年前

  19. 顔認識テクノロジーが社会に急速に浸透している一方で、性別や人種によって認識精度が大きく異なるという同技術の持つ問題点が指摘されている。顔認識に関する偏りを是正するための研究が進んでいるが、公平かつ正確なシステムを作り出すには時間がかかりそうだ。 Karen Hao6年前

  20. 最近の人工知能（AI）ブームでは深層学習が衆目を集めており、多くの有用な成果もあげている。しかし、人間の知能を再現するというAIの最終目標に、深層学習がけりをつけるとは考えにくい。過去25年間のAI研究論文を調べた結果、およそ10年単位で異なる手法が流行していることが浮き彫りになった。 Karen Hao6年前

  21. AIで刑事司法を効率化、「再犯予測システム」は何が問題か？
    刑務所の収監者数が世界一多い米国では、裁判を効率的かつ安全にするため、再犯率を人工知能（AI）で予測するリスク評価ツールを使用している。だが、過去の犯罪データを用いて訓練されたツールによる評価は、さらなるバイアスを生み出す悪循環につながる可能性がある。 Karen Hao6年前

  22. 従来のAIが苦手とする2つのビデオ・ゲームをウーバーAI研究所のメンバーが「攻略」した。人間を大きく上回るスコアを叩き出した新しいアルゴリズムは、ロボットなどの機械を現実世界で活用するときにも役立ちそうだ。 Will Knight6年前

  23. IBMの研究者が目指す
    「障がい者差別」のない
    AIの世界
    人工知能（AI）システムが性別や人種に基づく偏見を持つことが広く問題視されていることに比べると、障がいを持つ人に対して不公平であることは見落とされがちだ。障がいを持つ人に対する差別をなくすことは、性別や人種に基づく差別を根絶することよりもはるかに難しい問題となる。 Karen Hao6年前

  24. 映像で3Dモデルを自動生成
    エヌビディアがトップ学会で
    発表した驚きの新技術
    本物のような3DCG映像を作るには、高いスキルと創造性、忍耐が必要だ。エヌビディアが開発したソフトウェアは、GANを使って映像から3Dモデルを生成し、レンダリングまで自動化する画期的なものだ。 Will Knight6年前

  25. MITとフェイスブックが挑む、40億人に「住所」を与える方法
    75億人とも言われている世界人口のうち、約40億人が物理的な住所を持っていない。この状況を打開するために、テクノロジーを使って新しい住所の生成に挑む研究者たちがいる。 Karen Hao6年前

  26. 米国のスタートアップ企業が、人工知能（AI）と ロボット工学を活用して、新しい化合物の設計からテストまでのプロセスを自動化する「自動運転ラボ」を開発した。機械学習を使うことで、従来のアルゴリズムより迅速かつ効果的に新素材を見つけられるという。 Will Knight6年前

  27. 人工知能（AI）が学問的な興味の対象から、実世界に大きな影響を及ぼす強力なテクノロジーへと変貌するにつれて、各国間の競争激化や少数企業による寡占、軍事利用などが大きな問題となっている。「深層学習の父」の一人と言われるヨシュア・ベンジオに、AIをとりまく現状の課題と将来について聞いた。 Will Knight6年前

  28. いまさら聞けない「機械学習」とは何か？フロー図を描いてみた
    現在人々が人工知能（AI）について語るとき、ほとんどの場合、機械学習と呼ばれるAIの1つのカテゴリーにおける進展や成果を指している。ネット上のお薦めシステムや検索エンジンなどで使われている機械学習の手法は、1986年のジェフリー・ヒントンの発明に基づくものであり、ほぼ30年ぶりに復活して隆盛を極めている。 Karen Hao6年前

  29. 日本ではパソコンを自分で打たないサイバーセキュリティ担当大臣が話題だが、米国では議員の人工知能（AI）に対する知識不足が問題となっている。ハーバード・ケネディー・スクールの主任研究員らが立ち上げたイニシアティブでは、議員らを対象としたブートキャンプ（集中特訓）を実施し、AIのテクノロジーや倫理的問題について学んでもらう考えだ。 Karen Hao6年前

  30. セキュリティ対策に新潮流、「教師なし」機械学習で内部不正検出
    英国の情報機関出身者らが創業したサイバーセキュリティ企業は、教師なし学習の手法を用いて、情報漏洩などの内部不正を発見するアルゴリズムを開発している。一般によく用いられている、教師あり学習を用いた不正侵入検知アルゴリズムの弱点を補完するものだ。 Karen Hao6年前

  31. 「人工知能ってなに？」あなたはこの質問に答えられますか
    人工知能（AI）は非常に幅広い概念であり、その定義は絶えず進化している。どんなアルゴリズムでも、コンピューター・プログラムでも、十把ひとからげにAIと呼ばれてしまうこともしばしばだ。現時点でAIと呼ばれているものは何なのか、究極的に何を目指しているのか考えてみた。 Karen Hao6年前

  32. フェイクニュースばかり撒き散らしているニュースサイトはどこか？ 従来のような人力での評価に頼らず、人工知能によってニュース・ソースの「事実性」を評価する研究が進んでいる。「史上最大規模」という研究からは課題も見えてきた。 Karen Hao6年前

  33. AI発展の障壁は「誇大広告」だ——バブルに立ち向かうCMU助教授
    AIは大きな可能性を秘めているが、巷にあふれる情報には本物の進歩と便乗主義者の誇大広告が入り混じっているため、せっかくの気運に影が差しているとカーネギーメロン大学（CMU）のリプトン助教授は警告する。 Martin Giles6年前

  34. ある人の動きを別の人にそのまま転写した映像を作成する技法はすでに存在するが、対象の動きを3Dで捕捉するのにはコストと時間がかかる。カリフォルニア大学の研究者は、対象の動きを記録した2D映像を用いて機械学習システムを訓練することで、動きを転写した映像を容易に作れることを示した。 Emerging Technology from the arXiv6年前

  35. セキュリティ業界でも
    「AI搭載」ブーム
    売らんかな主義にご用心
    サイバー攻撃に増加に対し、セキュリティ専門家が絶対的に不足していることから、多くの企業が機械学習と人工知能（AI）を利用するサイバーセキュリティ製品に注目している。しかし、こうした製品にもリスクがあることを十分に理解しておく必要があると、セキュリティ専門家たちは警告している。 Martin Giles6年前

  36. オンライン・ラーニングに対する注目が高まる一方で、多くの企業が、従業員にどの講座を受けさせるべきか、どれだけ効果があるのかで悩んでいる。オンライン・ラーニングで1400社の顧客企業を持つ米国のスタートアップ企業が、機械学習を用いて、学習者に適した講座をマッチングしたり、従業員の習熟度を評価したりするツールを発表した。 Elizabeth Woyke6年前

  37. 無料オンライン講座の学生、
    機械学習のベンチマークで
    グーグルの研究者に勝つ
    機械学習の無料オンライン課程を受講している学生が、機械学習のベンチマークで、グーグルの研究者を凌ぐ結果を出した。人工知能（AI）の進歩を担うのが、大企業や大学で潤沢なリソースを使える一部のエリート・プログラマーだけではないことを物語る成果だ。 Will Knight6年前

  38. バーチャル環境での強化学習によってロボットを日常作業に対応させるアプローチが開発された。現実世界とのギャップを埋められれば、ロボットは自ら新たなスキルを習得できるようになるかもしれない。 Will Knight6年前

  39. MSやフェイスブックが「AIのバイアス」対策に乗り出す理由
    人工知能（AI）が重要な場面の意思決定の自動化や支援に使われる機会が増えるにつれて、アルゴリズムに偏向が含まれる問題の重大性が高まっている。マイクロソフトやフェイスブックは、AIアルゴリズムに含まれる偏向を自動的に発見する独自ツールの開発を進めている。 Will Knight7年前

  40. CGキャラが実写でバク転習得、モーションデザインを変える新研究
    機械学習によって、人や生物と同等の複雑な動きができるキャラクターを簡単に製作できるかもしれない。将来的には人が考えつかない動きさえも手に入れられる可能性がある。 Will Knight7年前

  41. 人工知能（AI）が、アルツハイマー病の早期発見、治療、脳画像診断、臨床試験の改善に使われ始めた。医師や家族が気づくよりも前に、センサーを使って日常行動から初期徴候を検出する研究も進んでいる。 Emily Mullin7年前

  42. 機械学習は産業用ロボットの進化にも大きな影響を与えている。2種類のアームとニューラル・ネットワークで物体を掴み分けるロボットが、工場や倉庫を様変わりさせるかもしれない。 Will Knight7年前

  43. バイドゥの瞬速モバイル翻訳機、米国で初のデモ
    中国のバイドゥが「EmTechデジタル」で、深層学習を利用したモバイル翻訳機を米国で初めて披露した。壇上の同社主任研究員とMITテクノロジーレビューの編集者との会話をほぼ瞬時に通訳してみせた。 James Temple7年前

  44. コンピューターは通常、長年の使用で処理が遅くなっていくが、機械学習によって、使い続けるうちにより速く処理ができるようにする研究が進んでいる。近年、ムーアの法則が減速し、チップの基本設計の変化も見られなくなってきたことから、いずれ役に立つ技術となりそうだ。 Will Knight7年前

  45. 全米が熱狂するスポーツ・イベントの賭けに機械学習が参戦
    データ分析を競技化したカグルは、大学バスケットボール・トーナメントの予想で勝った機械学習アルゴリズムに10万ドルの賞金を出す。完璧に予想できる確率は9.2兆分の1ともいわれている難関に挑んで勝てるのか。 Jackie Snow7年前

  46. アームが初の機械学習専用チップ、AIでも世界を制するか
    アーム（ARM）がモバイル機器向けの人工知能（AI）専用チップを発表した。AIの処理に必要な線型代数の演算をより少ない電力で実行でき、メモリーへのデータの入出力も速い。2019年初めには各社のスマホに搭載されて、市場に登場するだろう。 Jamie Condliffe7年前

  47. バイアスなきAIのために
    いま何をするべきか？
    機械学習のトップカンファレンスに参加したAI研究者のティムニット・ゲブルは、黒人の参加者がわずか数人しかいないことに衝撃を受けた。ゲブルは、社会に急速に広まりつつあるAIの多様性を確保するために、いますぐ行動を始めなければならないと訴える。 Jackie Snow7年前

  48. ウーバーやツイッターの技術部門で要職を務めた男はいま、米民主党全国委員会のCTOとして党のテック戦略を練り直している。セキュリティからネットを使った選挙活動まで、党内の古い文化やハッカー、共和党に立ち向かいながら、テクノロジーを根付かせるための改革を断行中だ。 Martin Giles7年前

  49. エヌビディアが機械学習の「パラダイムを覆す」新手法を研究中
    機械学習アルゴリズムを訓練するには膨大なデータが必要だ。少量のデータで訓練できるようになれば現在のパラダイムはひっくり返る。精度を損なうことなくアルゴリズムを小型化する研究を進めていることをエヌビディアの主任科学者が明かした。 Yiting Sun7年前

  50. AI技術の未来をかけて激突、中国と米国の覇権争い
    中国と米国が、次世代の大きなコンピューティング・パラダイムとなることが予想される人工知能（AI）技術における覇権を巡って、し烈な競争を始めようとしている。どの企業が支配的な地位を獲得するかで、どのようなAIサービスが広く普及するかが決まってくるかもしれない。 Will Knight7年前

  51. アマゾン・ゴー開業、「レジなし」はもう小売の常識になる
    アマゾンの実店舗アマゾン・ゴーでは、牛乳を手にしたら、そのまま立ち去る。同じような実験をしている他社もあるが、アマゾンはこのほど一般向けの営業を開始した。誰とも話さず、お金も払わずに買い物を済ませる体験に慣れるにはちょっと時間がかかるかもしれないが、オンライン・ショッピング同様、「アマゾン流」が当たり前になりそうだ。 Rachel Metz7年前

  52. アップルが自動運転技術の「チラ見せ」に追い込まれた理由
    秘密主義で知られるアップルが自動運転プロジェクトの情報をチラ見せしたのは珍しい。それには、あのアップルでさえも人材獲得に苦労しているという事情がある。 Will Knight7年前

  53. 量子コンピューターのスタートアップ企業であるリゲッティが、プロトタイプの量子チップ上で、機械学習手法の1つであるクラスタリング・アルゴリズムの実行に成功した。量子コンピューターの実用的なアプリケーションに向けた新たな道筋を示すものだとしている。 Will Knight7年前

  54. 筆致から贋作を見破るAI鑑定士、8割の確率で作家も特定
    米国とオランダの研究者が、線画の筆致を学習することで偽造を見抜くことができる人工知能（AI）システムを開発した。深層再帰型ニューラルネットワークと機械学習アルゴリズムを使うことで、8割の確率で線画の作者を正しく特定できた。 Jackie Snow7年前

  55. 動画はもう証拠にならない——気鋭のAI研究者が語る報道の未来
    人工知能（AI）技術は人々に、様々な扉を開く可能性を与えてくれる。しかし同時に、これまでずっと開かれていた扉のいくつかを、AIが閉じてしまうかもしれない。 Jackie Snow7年前

  56. ブラックボックスなAIに潜む「偏見」を暴く最新研究が発表
    意思決定の場面に人工知能（AI）システムが使われることが多くなるにつれて、ブラックボックスの中で一体どのようなアルゴリズムが動作しているのかを知ることが、ますます重要になっている。しかし、処理が複雑すぎたり、アルゴリズムが公開されていなかったりして、動作を調べるのが困難である場合がほとんどだ。 Jackie Snow7年前

  57. 中国は官民挙げてAIの開発、実用化に取り組み、世界のリーダーになろうとしている。AIによる雇用の削減などといったマイナス面に眼を向ける欧米諸国は、AIによる新しい経済や富の創造に注目すべきだ。 Will Knight7年前

  58. 人工知能（AI）の専門知識とスキルを持つ人材が不足しているのは、日本だけではない。一般企業でAIや機械学習を活用するための人材は特に枯渇している状況だ。そこで、機械学習の自動化や、「エクセル並み」に手軽に使えるツールの開発を目指す動きが加速している。 Will Knight7年前

  59. 人工知能から差別や偏見を排除できるのか？
    米国では被告人を仮釈放すべきかどうか、裁判官に助言するソフトウェアが使われている。ローンの審査や人材採用に人工知能を活用する企業もある。こうした人生を左右する決定に使われるコンピューターから、差別や偏見を排除できるのだろうか？ ハーバード大学のコンピュータ科学者であるシンシア・ドゥーワーク教授は、人工知能が公平に判断していることを確認する方法を開発している。 MIT Technology Review Editors7年前

  60. 現在のAIは確かに大きな成果を挙げているが、人間の知能とはまだ大きな隔たりがある。AIの限界を突破するために、脳内のニューロンや神経線維で起こっていることをマッピングする1億ドルの巨大プロジェクトが米国で進行している。 M. Mitchell Waldrop7年前

  61. スラックCEOインタビュー
    AIの導入で働き方を
    もう一度変える
    メールや電話が飛び交っていた職場にチャットという新しいコミュニケーション手段を浸透させたスラック（Slack）。コミュニケーションの活性化や生産性の向上といった効果をもたらす一方で、大量の情報がリアルタイムにやり取りされることで、集中力の低下や目的の情報が探せないといった課題も指摘されている。スラックのスチュワート・バターフィールドCEOに、今後解決しようとしている課題について聞いた。 Elizabeth Woyke7年前

  62. グーグルが超格安チップでも動く音声認識アルゴリズムを開発中
    グーグルの研究チームが使い捨てできるほど安価なチップで音声認識を実現しようとしている。まだ開発中だが、クラウドに処理を頼らないことで、音声認識の用途が広がる可能性がある。 Jamie Condliffe7年前

  63. 機械学習によるアートや音楽の制作を研究するグーグルのオープンソース研究プロジェクト「マジェンタ」のリーダーに、プロジェクトの現状を聞いた。まだ準備段階だが、コンピューターに冗談を言わせる研究も始めているという。 Rachel Metz7年前

  64. IBMとMITが連携し、「MIT-IBM ワトソンAI研究所」を設立する。かつて人工知能（AI）研究の先端を走っていたMIT、ワトソンの失速が伝えられるIBMの双方にとって大きな意義のあるプロジェクトで目指すものとは？ Elizabeth Woyke7年前

  65. イアン・グッドフェロー（グーグル・ブレイン）
    ラベル付けした訓練用データを使わずにニューラルネットワークの学習を改善する方法を考案した。 MIT Technology Review Editors7年前

  66. Angela Schoellig（University of Toronto）
    シェリグのアルゴリズムが自律自動車や自律飛行機の移動の安全性を高める一助になる。 MIT Technology Review Editors7年前

  67. 自律自動車が普及し、タクシーやトラックとして使用されるようになると、大量の失業者を生む可能性がある。自律自動車に対する憎悪から、自動運転のアルゴリズムをハッキングして、故意に事故を引き起こす犯罪者が現れるかもしれない。 Simson Garfinkel7年前

  68. 人間にはバレずにAIをだます方法が発見される
    音声、画像のちょっとした「ノイズ」でAIはだませる。やっかいなのは、防ぐ手段が見つからないことだ。 Jamie Condliffe7年前

  69. だますAIと見抜くAIは
    どっちが強い？
    グーグルがコンテスト
    AI同士がだまし合うコンテストが開催される。懸念される機械学習を利用したサイバー攻撃から防御するため、敵対的機械学習の研究を前進させることが目的だ。 Will Knight7年前

  70. 真のAI実現に神経科学から学べ、「アルファ碁」開発者が提唱
    「アルファ碁」の開発者であるデミス・ハサビスは、AIの能力の限界を押し広げるには人間の知性をより理解することが必要だと主張し、AIと神経科学の間でのアイデアの交換を提唱している。 Jamie Condliffe7年前

  71. AIに負けたチェスの天才カスパロフが考える、機械と共生する未来
    IBMのコンピューター「ディープ・ブルー」とチェスの元世界チャンピオン、ガルリ・カスパロフの歴史的対局を、カスパロフ側から回顧することは、ずっと待ちわびられていた。カスパロフの新著は、日々性能を増していく知性を宿す機械と共生する未来について考える糧となるだろう。 Jonathan Schaeffer8年前

  72. グーグルの未来はテンソルフローにある
    グーグルが2年前に公開した「テンソルフロー」はAIへの熱狂的な関心を背景に、グーグルに多大な利益をもたらそうとしている。グーグルはアマゾンとマイクロソフトからシェアトップを奪うつもりだ。 Tom Simonite8年前

  73. ロボットスタートアップのフェッチ・ロボティクスでは、約50人のスタッフと125体以上のロボットが働いている。ワイズCEOは、人間とロボット、どちらに対しても雇用の機会を増やしていくつもりだ。 Tom Simonite8年前

  74. AI企業へ脱皮するGE
    鍵はハイブリッド研究者
    GEはAI技術によって、2020年までに世界トップのソフトウェア・プロバイダーの一社になることを目指している。実現のカギを握るのは、2つのキャリアを持つ研究者だ。 Elizabeth Woyke8年前

  75. 「ムーアの法則」終了で
    コンピューター業界は
    AI需要にどう対応するか
    先端的な機械学習の分野では膨大なコンピューター・リソースが必要だ。「ムーアの法則」が終わった現在、コンピューターチップにも変革が求められる。 Tom Simonite8年前

  76. AIの進化でグーグル・スプレッドシートは必要なくなるか
    つまらない数字をかっこいいグラフに変えたい？　それならグーグルのアルゴリズムにお任せだ。自動化が進めばスプレッドシートを使った仕事はなくなるのだろうか？ Tom Simonite8年前

  77. グーグル、高性能な新型AIチップとスーパーコンピューターを発表
    新型チップとクラウドベースの機械学習スーパーコンピューターは、AIに特化したハードウェアメーカーとしてのグーグルの地位を確かなものにする。 Will Knight8年前

  78. 個人情報の宝庫であるにも関わらず、スマホのプライバシー・ポリシーや個人設定を確認しないユーザーは多い。カーネギーメロン大学の研究者が作ったアプリは、そうした状況を変える可能性がある。 Mike Orcutt8年前

  79. 機械学習、AIの勝者となりつつあるチップメーカー、エヌビディア。AIは自動車と医療を変え、エヌビディアは他社とは異なるアプローチで問題を解決していくとフアンCEOは語った。 Tom Simonite8年前

  80. 人工知能ブームに対応する
    チップ供給競争が過熱
    エヌビディアCEOが吠える
    チップメーカーのエヌビディアが人工知能向けの新チップを発表。ライバルはインテルやグーグルといった巨人からスタートアップまでさまざまだ。 Tom Simonite8年前

  81. 映像だって証拠にならない
    AIの「ねつ造」は見破れるか？
    本物そっくりの映像を作成したり、他人になりしましたりできるテクノロジーが次々と登場している。映像や音声が証拠にならない時代がやってくるのだろうか。 Will Knight8年前

  82. 安全な自動運転に必要なのは
    視力より聴力？
    スタートアップ企業・オトセンスがサイレンやエンジントラブルを音で検知するソフトウェアを開発している。 Tom Simonite8年前

  83. 米独大学の研究グループ、家庭内ロボ訓練用の巨大データ集を作成
    家庭で仕事をこなすロボットを開発するには、家庭にあるモノを認識し、場面全体がどんな状況にあるのかをコンピューターが認識する必要がある。米独の大学の研究グループは、3D画像の訓練用巨大データ集を作成した。 Will Knight8年前

  84. 医療や裁判、軍事作戦など、取り返しのつかない場面でAIを使う可能性が現実化している。しかし今なら、なぜそう判断するのか本質的に説明できないAIを、使わない、と判断する選択肢が人類には残されている。 Will Knight8年前

  85. 人工知能、囚人のジレンマで協力プレイ
    囚人のジレンマの状況で、機械同士は人間同士、人間と機械よりも協力してプレイできることがわかった。チェスや囲碁、ポーカーからスタークラフトまで、単純に勝利を目指して進化してきたAI研究の次の課題は人間との協力だ。 Tom Simonite8年前

  86. うつ病に治療法の効果異なる4分類、機械学習で判明
    「うつ病」とひとくくりにされる症状に、4つのサブカテゴリーがあることが機械学習でわかった。診断精度は75％で、臨床的に効果を証明できる治療法までは提示できていないが、多くの科学者が機械学習で医療研究を進めている。 Jamie Condliffe8年前

  87. ダンスダンスレボリューションのユーザー作成データを使って、機械学習にダンスのパターンを訓練したところ、楽曲の入力に対してダンスのステップを生成する機械学習モデルを開発できた。 Emerging Technology from the arXiv8年前

  88. オープンAI、強化学習より効率的な「進化的戦略」AIを発表
    オープンAIのイリア・スツカバー所長が、強化学習より効率的に学習できる手法として進化的戦略アルゴリズムを発表した。ロボットの操縦など、さまざまな状況にあわせて動作を切り替える必要があるタスクに適しており、汎用人工知能実現の目処さえ立つという。 Tom Simonite8年前

  89. オープンAI、
    強化学習を上回る
    「進化的戦略」を発表
    オープンAIが強化学習を上回る「進化的戦略」を発表した。ここ数年の人工知能ブームを継続するには、過去の手法を上回る新手法が多く登場する必要がある。それでも、汎用人工知能はまだ実現できない。 Will Knight8年前

  90. 機械学習と人工知能は障害者をどう支援できるか？
    機械学習や人工知能は障害者をどう支援できるのか？　画像や音声、言語を認識できるソフトウェアは、聴覚障害や自閉症を抱える人の支援ツールとして、あらゆる方法で活用されている。 Tom Simonite8年前

  91. 主要科学誌で
    グーグルによるAI研究の
    論文発表が急増
    主要科学誌でグーグルのAI研究の論文発表が急増している。機械学習、特に深層学習分野への投資が医療から気候モデルまで行き渡り、検索広告で得た資金を科学の発展に振り向け、最先端のテクノロジーに基づく圧倒的優位を追求しているのだ。研究についていけないライバルは、ビジネスでも取り残される。 Antonio Regalado8年前

  92. 機械学習がGoogle Play上の新手の不正トレンドを発見
    ★5評価を書かないと広告を消さないアプリなど、Google Play上のマルウェアの新手法を機械学習が発見した。アプリのレビューに現れる不正を検出することでマルウェアを見つけ出す方法は今のところ有効だが、すぐに裏をかかれるだろう。 Emerging Technology from the arXiv8年前

  93. 化学は、量子コンピューター応用の最初の有力分野
    化学は、数年以内に実現する量子コンピューティングで恩恵を受ける最初の分野になりそうだ。実用的な超伝導体と次世代バッテリーの研究が進めば、量子コンピューターの開発も加速する。 Tom Simonite8年前

  94. 結論しか出さない機械学習システムでは使い物にならない
    最新の機械学習の手法は本質的にブラック・ボックスだ。機械学習に結論に至った理由を説明させるため、米国国防先端研究計画局（DARPA）は複数の研究に投資している。 Will Knight8年前

  95. インテルのモービルアイ買収目的は、強化学習とデータと人材
    インテルが153億ドルを払ってまで、自動車のマシン・ビジョンと機械学習を専門に扱うイスラエル企業モービルアイを買収したいのは、強化学習とデータと人材が目的と見て間違いない。 Will Knight8年前

  96. フェイスブックの
    AI研究所が考える
    マシン・ビジョンの未来
    フェイスブックAI研究所のヤン・ルクン所長（ニューヨーク大学教授）が、マシン・ビジョンの現状と人工知能の未来について語った。映像を見るだけで世界について学び、コモンセンス（常識）を身につけることで、言語という低帯域のデータ伝送手段を人間なみに補えると考えている。 Tom Simonite8年前

  97. トヨタの自動運転「守護天使」の概念はどこが優れているのか？
    トヨタは、自動運転システムを「守護天使」の概念に基づいて開発しようとしている。完全自律運転よりも早期の実用化が期待でき、機械単独よりも事故を防止できる確率が高くなる、優れたアイデアだ。 Tom Simonite8年前

  98. どの被告人を保釈すべきか
    機械学習で裁判官に助言
    どの被告人を保釈すべきか、機械学習の試験運用で裁判官の判断を高精度に補助できることがわかった。有色人種への偏見が減り、拘留の必要のない被告人を保釈できれば、米国で多額の税金が使われている収監費用も削減できる。 Tom Simonite8年前

  99. 機械学習の専門家と地震学の研究者の共同研究により、実験室で発生させる人工地震の予知に成功した。従来の地震学ではノイズ扱いされてきた小さなシグナルを機械学習が発見したが、実際の地震に適用するには多くの困難を乗り越える必要がありそうだ。 Emerging Technology from the arXiv8年前

  100. 幹線道路沿いのデジタル・サイネージで車種のターゲティング広告
    走行中の車種を機械学習で識別し、適切な広告を表示する道路広告をロシアのアドテク企業が開発した。高級車の広告を年式の古い高級車のドライバーに表示する、といったWeb広告の方法を、現実世界で実現する。 Nanette Byrnes8年前

  101. グーグル系企業の暴言検出ツールで明らかになった機械学習の限界
    言葉の意味までは理解できない機械学習の限界が、グーグル系企業の暴言検出ツールで明らかになった。 David Auerbach8年前

  102. 2017年版
    ブレークスルー・テクノロジー10
    顔で決済
    中国では顔検出システムが決済や施設への入場を許可し、犯罪者の逮捕にまで使われている。他の国も続くだろうか？ Will Knight8年前

  103. 2017年版
    ブレークスルー・テクノロジー10
    強化学習
    プログラムで判断させるにはあまりに複雑な用途でも、強化学習なら機械が試行錯誤することで、上手なやり方を自分で獲得できる。囲碁で威力を証明したテクノロジーは、あらゆる場面で適切に判断する自律運転車の実現に欠かせない。 Will Knight8年前

  104. ゼストファイナンスは、従来の与信では使われてこなかったデータを機械学習で発掘し、信用データがなくても貸し倒れが起きにくい借り手を見つけられる、という。 Nanette Byrnes8年前

  105. 悪口とは何か？　機械学習用に荒らしコメント1万3500件を収集
    人間同士の罵倒を避けるため、1万3500件のWikipediaのノートページのデータが、機械学習用の訓練データになった。英語なので、日本版を作れば、ののしり合いを機械が仲裁してくれるかもしれない。 Tom Simonite8年前

  106. 人工知能、ポーカーでもプロに圧勝
    ポーカーでも人間が完敗したとはいえ、人工知能の戦略を可能にしたのはゲーム理論だ。しかし、3人以上の対戦になるとゲーム理論は使えないため、別の理論を作るところから始める必要がある。 Jamie Condliffe8年前

  107. 中国で6億人が利用する
    ニュースアプリ今日頭条は
    機械学習で記事を選別
    6億人のユーザーに、人工知能でニュースを個人別にキュレーションしているアプリの野望は、世界制覇だ。 Will Knight8年前

  108. 研究者は、機械学習でスマホの音声パターンを検出し、心的外傷後ストレス障害（PTSD）や心臓病の兆候を見つけようとしている。 Emily Mullin8年前

  109. 「アレクサ、アマゾンは
    グーグルに勝てる？」
    「はい、余裕です」
    アレクサに毎日頼み事をする何百万ものユーザーのおかげで、アマゾンは家庭向け音声アシスタント市場でグーグルよりもずっと有利なポジションにある。 Tom Simonite8年前

  110. 人工知能分野への投資で、中国企業が米国を追い越す勢い
    中国では、大手インターネット企業もベンチャー企業も、AI分野に資金を投じている。 Jamie Condliffe8年前

  111. 再利用可能ロケット、免疫工学、テスラのオートパイロットなど、昨年選んだ新しいアイデアは、どこまで世界を変えただろうか？ Tom Simonite8年前

  112. 英国のネットスーパー
    「オカド」が目指す
    究極の効率化
    オカドは、集団ロボット、自律型配達者、さらに機械学習で顧客のニーズを把握し、食料品を素早く届けようとしている。 Jamie Condliffe8年前

  113. オープンAIが用意した強化学習の実験環境により、人工知能がいまだにこなせないタスクができるようになったり、獲得した知識を他のタスクに応用したりできるようになるかもしれない。 Will Knight8年前

  114. AIラボは、自動運転車の開発に努力に惜しまないというウーバーの決意の現れだ。 Will Knight8年前

  115. ディープマインドがAIエージェントの学習環境にDOOM型バーチャル世界を公開
    グーグル・ディープマインドの新しいシミュレーション世界は、ロボット工学の進歩を導き、人間がどのように学ぶかに関する理解にも貢献するだろう。 Will Knight8年前

  116. 人工知能眼科医は、機械学習で医学を一変させる
    グーグルの研究者は、専門医と同等に一般的な眼病を診断できるようにアルゴリズムを訓練しようとしている。 Will Knight8年前

  117. 「過去」を学習した人工知能は、社会の「未来」を阻害しかねない
    言語データセットに埋め込まれた性的な偏りを人工知能は受け継いでいる。しかし、偏りをなくせば済む話ではない。 Will Knight8年前

  118. グーグルの人工知能子会社、160万人分の医療記録を正式取得
    機械学習は、医療関係者が病気の初期症状に注意を向けさせるが、共有するデータをの量が多過ぎると論議する批評家もいる。 Jamie Condliffe8年前

  119. 人工知能が人間よりずっと高精度な読唇術を獲得した
    人工知能を訓練すると、機会は人間よりはるかに精度の高い読唇術を獲得した。 Jamie Condliffe8年前

  120. 機械学習は、機密区分の指定ミスの傾向を明らかにできるかもしれない。 Emerging Technology from the arXiv8年前

  121. フェイスブック、スマホ上で動作する軽量AIを写真フィルターに初実装
    フェイスブックの新ツールは、写真や動画の加工処理をスマホ上で動作する軽量AIで実行する。ツールそのものより、AIに賭けるフェイスブックの決意表明と理解できる。 Jamie Condliffe8年前

  122. 深層学習で創薬 ハーバード大学などが成果発表
    機械学習システムによる膨大な医薬品データの取り込みが、人類に新たな可能性を示してくれる。 Tom Simonite8年前

  123. IBMはなぜワトソンに賭けているのか？　ワトソンとは何なのか？
    大げさな広告やマーケティングは無視しよう。IBMのワトソンは、企業が機械学習や人工知能の進歩を利用するための力強い方法だ。 Will Knight8年前

  124. 人工知能で空港の保安検査がスムーズになるかもしれない
    硬貨はポケットに入れたままでいい。スキャナーが硬貨を認識し、銃でなく小銭だと判定してくれる。 Jamie Condliffe8年前

  125. 「モノを持ち上げられるロボット」の実現はなぜ大騒ぎになるのか？
    視覚と操作が改善されれば、ロボットは工場だけでなく一般家庭でも導入されるかもしれない。 Will Knight8年前

  126. 事例：アップル　人工知能で出遅れた企業の挽回策
    カーネギーメロン大学の深層学習の専門家ルスラン・サラクディノフは、コンピューターが世界について学ぶスマートな方法を模索している Will Knight8年前

  127. オバマ大統領：次期大統領はAIによって変化を強いられた国を統治する
    オバマ大統領は、自動運転自動車のような進歩には、たとえば仕事が減るといった否定的な側面が伴うという。 Will Knight8年前

  128. テック業界6社、
    AI規制阻止に業界団体設立
    テック業界が人工知能で団結した理由は、AI規制の阻止だ。 Will Knight8年前

  129. グーグルのネット気球
    人工知能が操縦へ
    グーグルは、コンピューターは気球を成層圏で操縦できると考えた。 Jamie Condliffe8年前

  130. 物理法則を理解して
    推測できる人工知能
    ロボットや自動運転など、現実世界にあるモノを知覚的に認識し、何かを動作させる場合は、現実世界にあるモノがどう動くのか予測できれば、機械はもっと役に立つ。 Will Knight8年前

  131. フェイスブックの偉業
    画像認識アルゴリズムに革命
    画像内の物体を個別に認識するフェイスブックのテクノロジーにより、Photoshopのような画像編集ソフトや、ポケモンGOのような仮想現実アプリが大きく進化する可能性がある。 Will Knight8年前

  132. アップル、人工知能で苦戦
    原因は秘密主義と成功体験
    アップルが崇拝される元にもなっている秘密主義と徹底した製品改良の姿勢は、機械学習分野でアップルに人材が集まらない原因かもしれない。 Will Knight8年前

  133. 先物取引市場はどうなる？
    収穫量を人工知能で予測
    テルアスラボはNASAの画像や機械学習、専門知識を使って、農作物の今季の収穫量を正確に予測する。 Elizabeth Woyke8年前

  134. 攻撃手法の売買を
    機械学習で自動的に発見
    オンラインハッカー市場を自動探索するプログラムが毎週300以上のサイバー犯罪のネタを発見することに成功した。 Emerging Technology from the arXiv8年前

  135. ポケモンGOユーザー
    機械学習に騙される
    機械学習は、ネット犯罪の効率を高めるツールになることがポケモンGOで実証された。 Tom Simonite8年前

  136. 人工知能サービスの
    中途半端な投資回収モード
    グーグルやマイクロソフト、IBMが、多額の投資で開発した人工知能を一般企業に賃貸させようといる。だが、汎用型のAIがどこまで一般企業の役に立つのかは不明点が多い。 Tom Simonite8年前

  137. 人工知能は
    掲示板荒らしを検出できない
    コンピューターは掲示板などの「荒らし」は検出できるようになったが、まだメッセージの意味までは理解できない。 Will Knight8年前

  138. 強化学習で家事手伝いロボ
    ルンバ以上の大ヒットは確実
    倉庫ロボのソフトウェアを書き換え、家事手伝いロボにできれば、ルンバ以上の大ヒット商品になることは間違いない。 Will Knight8年前

  139. 人間とは何か？
    人工知能がマイクラで学習中
    マイクロソフトは、マインクラフトの実験バージョンを人工知能のオリンピックにした。 Will Knight8年前

  140. 携帯電話の使用履歴で
    所有者の読み書き能力を判別
    機械学習アルゴリズムによって、ある個人が読み書きできるかを携帯電話の使用履歴から判別できるようになった。 Emerging Technology from the arXiv9年前

  141. フェイスブックの
    人工知能専用サーバー
    フェイスブック製の最新コンピューターが機械学習研究を加速させる。 Tom Simonite9年前

  142. トヨタがMITと挑戦する
    人工知能の説明責任
    自動運転システムが事故を起こしても、人工知能は原因を答えてくれない。 Will Knight9年前

  143. Facebookの投稿自動翻訳で
    人類は誰とでも友だちになれる
    Facebookで何か投稿すると、自動的に別の言語に翻訳される新機能により、フェイスブックの口語訳はグーグルを凌ぐ精度を手に入れるかもしれない Tom Simonite9年前

  144. MSナデラCEOの人工知能発言
    将来より現実はどうなのか？
    マイクロソフトのサティア・ナデラCEOは、差別的な人工知能の出現に警告するが、不公平なアルゴリズムがすでにあることはどうするのか？ Tom Simonite9年前

  145. ピンタレストは
    画像検索でアマゾンを超える
    欲しいモノ共有ネットワークとして成長したピンタレストが、買い物売り場化を目指して、身の回りの気になるアイテムをスマホで撮影すると商品を特定する新型画像検索機能を発表した Rachel Metz9年前

  146. 人工知能は数学的処理でも
    アルゴリズムの偏向は不可避
    アルゴリズムは公平で、開発者である人間よりも客観的だと考えがちだが、研究者は、偏見や差別があることを証明した。 Nanette Byrnes9年前

  147. 全産業が機械学習に依存する
    最近の進歩でテック産業以外でも機械学習が役に立つようになったと、Google Brain研究グループのリーダーが話す。 Tom Simonite9年前

  148. 人工知能で勝つ方法、教えます
    ツイッターのAI研究のリーダーであり、ハーバード大学で学術研究にも従事したライアン・アダムスは、さらに多くの産業が機械学習を利用するようになると見ている。だが、業界をリードするのは、より多くのデータと計算能力のある企業だ。 Nanette Byrnes9年前

  149. ビジネス向けSiri型
    人工知能サービス
    アップルのSiriやマイクロソフトのコルタナが注目される一方で、ビジネスパーソン向けのAIを搭載したアシスタントやソフトウェアがあり、人気を獲得している。 Elizabeth Woyke9年前

  150. 人工知能に差別されても
    人間は気づけない
    人工知能が私たちの生活に溶け込んできた。しかし、人工知能の仕組みについて、私たちは知らないことばかりだ。仕組みを知ったとき、人間はどう感じるだろうか？ Nanette Byrnes9年前

  151. 人工知能、いよいよ表舞台へ
    より多くの産業が、人工知能の使用方法を模索している。テクノロジーはどう進化するだろうか？ Nanette Byrnes9年前

  152. 機械学習は大気汚染を解決できるか
    中国の大気汚染が悪化する中、IBMの研究グループは、人工知能技術で1平方㎞ごとに10日先の汚染レベルを予測しようとしている。 Will Knight9年前

  153. 人間と機械
    多くの進展にもかかわらず、まだAIは人間と組み合わせた時に最も力を発揮する。 Robert D. Hof9年前