深層学習の人工知能(AI)は、多くのデータの中から関連性を発見することは得意だが、因果性を見い出すことはできない。5月上旬に米国で開催された「ICLR2019」で、著名なAI研究者が因果関係を分析する新しいフレームワークを提唱した。
顔認識技術の使用を禁止する条例がサンフランシスコ市で制定された。だが、条例によって禁止されるのは行政機関による顔認識技術の利用であり、民間企業は依然として使用可能だ。
あらゆる業界で人工知能(AI)製品を使う機会が増え、製品の品質と妥当性をいかに評価するかが重要となっている。MITテクノロジーレビューのAI担当記者が、AI製品を開発する企業を評価するための5つのチェックリストを紹介する。
ニューラル・ネットワークの訓練には、多くの時間とコストを必要とするというのが一般的な考えだ。しかし、マサチューセッツ工科大学(MIT)の研究者が、ニューラル・ネットワークの規模を10分の1から100分の1にして訓練しても、同等のパフォーマンスを得られることを示す論文を発表した。
アマゾン創業者のジェフ・ベゾスが主催する招待制カンファレンス「MARS」で紹介されたエッジ向けAIチップは、ロボットやドローンといった他の派手なプレゼンに比べると地味なものだった。だが、電力効率に優れた新しい半導体は、人工知能の未来において重要な存在となる。
既存の楽曲を訓練データとして用いて、新たな楽曲を作り出せる深層学習ニューラル・ネットワークをオープンAIが開発した。モーツアルト風の小品を演奏したり、レディ・ガガの楽曲をビートルズ風に即興演奏したりできる。
人工知能(AI)の下した判断の理由を説明できない「ブラックボックス化」が問題視されている。だが、MITメディアラボの研究者らは、これまで生き物に対して適用してきた行動主義の手法をAIシステムに適用し、学際的な研究を進めれば、AIに説明能力を持たせる必要はないという。
自動運転車の実証実験が世界中で実施されている。だが、有力なプレイヤーの1社と目されるイスラエル企業モービルアイのアムノン・シャシュアCEOは、完全自律型自動車の実現にはまだ課題が多いという。