KADOKAWA Technology Review
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知性を宿す機械 2017年10月の記事

  1. Fearsome Machines: A Prehistory
    人間は機械との関係をどう捉え、どう恐れてきたか
    産業革命以来、人間は機械の力に驚嘆すると同時に、機械との関係について考え続けてきた。人工知能(AI)に至るまでの機械と人間の関係を表す歴史的な出来事や、歴史上の著名人の言葉を振り返ることは、AIが今後、人間にとってどのような存在になっていくのかを考察するうえで有意義だろう。 by MIT Technology Review Editors2017.10.30
  2. 殺人ロボよりも現実的なAIの脅威
    企業でのAIの展開を支援するコグニション・エックス(CognitionX)の共同設立者タバサ・ゴールドスタウは、人間が持つ無意識の先入観がAIに与える影響について危惧している。 by MIT Technology Review Editors2017.10.30
  3. 人工知能の規制こそが未来への脅威だ
    人工知能(AI)大国である米国でさえ、AIに対する規制を強化すべきだとの声が上がっている。テクノロジー政策に詳しいジョージ・メイソン大学のアンドリア・オーサリバンは、イノベーションを阻害しない新しいスマート政策が必要だと主張する。 by Andrea O’Sullivan2017.10.27
  4. 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。 by Will Knight2017.10.27
  5. 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。 by MIT Technology Review Editors2017.10.26
  6. Fiction That Gets AI Right
    AIとの付き合い方は小説に学べ! いま押さえておきたいSF作品6つ
    人間は急速に進化するロボットやAIと、どのように付き合っていけばいいのか。このテーマは、最近になって注目され始めたわけではなく、すでに20世紀の初めから人類が考えてきたテーマである。 by Brian Bergstein2017.10.25
  7. The Seven Deadly Sins of AI Predictions
    人工知能(AI)やロボット工学の目覚ましい進歩が、私たちの未来の生活を大きく変えると言われており、仕事を失ったり、ロボットに殺されたりするのではないかと心配している人たちもいる。しかし、起こり得ないことを恐れる必要はない。MITコンピューター科学・AI研究所のロドニー・ブルックス前所長が、人々が間違った考えを持つようになった7つの理由について説明する。 by Rodney Brooks2017.10.23
  8. AlphaGo Zero Shows Machines Can Become Superhuman Without Any Help
    囲碁世界一の伝説の棋士に勝った人工知能(AI)プログラム「アルファ碁」を圧倒する新プログラムが登場した。多層ニューラルネットワークと強化学習に基づくこのプログラムは、人間が訓練用のデータを用意しなくても、自分自身で独学して強くなることができる。 by Will Knight2017.10.19
  9. Now There’s an IQ Test for Siri and Friends
    グーグル47点、Siriは24点——本当に賢いAIアシスタントはどれ?
    デジタル・アシスタントと人間を同列に評価する方法を、中国の研究者が開発した。その結果、グーグル・アシスタントは、人間の6歳児よりは劣るが、近いという結果になった。しかし、実験の詳細が公表されていないため、結果を手放しで評価はできないのが残念だ。 by Emerging Technology from the arXiv2017.10.18
  10. Alibaba Aims to “Master the Laws” of AI and Put Virtual Helpers Everywhere
    3年で150億ドル投資、アリババCTOが語る桁違いの研究開発の狙い
    アリババは、新しく立ち上げたIoT、フィンテック、量子コンピューティング、AIなどの新興技術を研究する組織を立ち上げ、150億ドル以上を投資すると発表した。責任者に任命されたジェフ・チャンCTOが、DAMOのビジョンを語った。 by Yiting Sun2017.10.17
  11. Is AI Riding a One-Trick Pony?
    深層学習と呼ばれる人工知能(AI)技術がもてはやされており、あらゆる分野で、いずれは人間の仕事を奪うかのように喧伝されている。しかし、現在のAIブームの根本を支えているのは30年前の論文で発表された技術であり、新しいブレークスルーが起こっているわけではない。 by James Somers2017.10.17
  12. Quantum Inside: Intel Manufactures an Exotic New Chip
    出遅れたインテル、量子チップ製造開始でトップに躍り出る
    量子コンピューティング開発競争に出遅れたインテルは、他社ではまねできない製造・実装技術を背景に、量子コンピューター用チップの製造を始めた。しかし、ライバルの追い上げも厳しく、グーグルは「量子超越性」をテストできるマシンを来年には開発する予定だ。 by Will Knight2017.10.13
  13. Put Humans at the Center of AI
    グーグルへ転じたスタンフォード研究者が語る次世代AIに必要なこと
    スタンフォード大学の人工知能研究所(SAIL)所長からグーグルに転じたフェイ・フェイ・リーは、次世代のAIは「人間中心」を目指すべきだという。それには文脈の理解に立ち返る必要があると指摘する。 by Will Knight2017.10.13
  14. Warning: This Algorithm Will Self-Destruct After It’s Used
    二人の富豪が自分の財産の価額を他に知られることなく、どちらが金持ちであるかを知るにはどうすればよいだろうか。この「ヤオの百万長者問題」の解決法の一つとして「1回限りのプログラム」を使うことがある。1回限りのプログラムは、従来のコンピュータでは実現できないことがわかっているが、量子コンピュータであれば、ある仮定の下で実現できることが示された。 by Emerging Technology from the arXiv2017.10.11
  15. Google Reveals Blueprint for Quantum Supremacy
    グーグルの研究者たちが、超伝導ループを使って9量子ビットのシステムを開発することに成功した。量子ビット数を5から9に増やしたときのエラーの増加率から考えて、この技術で60量子ビットまで拡張可能だと語っており、量子超越性が遠からず実現する可能性が出てきた。 by Emerging Technology from the arXiv2017.10.10
  16. Forget Killer Robots—Bias Is the Real AI Danger
    グーグルが指摘する、イーロン・マスクが語らないAIの本当の脅威
    グーグルのAI主任は、偏見が含まれるデータによる機械学習によってAIが偏ることを心配してる。具体的で技術的な根拠もなしに「AIの脅威」を喧伝するよりも、はるかに大きな問題だという。 by Will Knight2017.10.5
  17. Finally, a Driverless Car with Some Common Sense
    他のドライバーとの駆け引き、突発的な出来事への対処——。完全な自律運転の実現には、これまでとは違ったAIのアプローチが必要になる。深層学習をさらに進め、自動車が自ら常識を学んでいくシステムの研究が進んでいる。 by Will Knight2017.10.3
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