KADOKAWA Technology Review
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知性を宿す機械 2018年6月の記事

  1. India’s mess of complexity is just what AI needs
    かつてのIT大国、インドはAI時代に生き残れるか
    インドの企業や政府が、人工知能(AI)に対して並々ならぬ関心を抱いており、国家規模でAIの研究開発を推進しようとしている。現在のインドにはそのための才能も基盤も極めて乏しいが、多様性に富む文化を擁するインドがAIに投資することは、AI分野全体の発展にとっても有意義だろう。 by Varun Aggarwal2018.6.29
  2. 機械は人間との議論に勝てるのか? IBMのディベートAIの実力
    IBMが開発している人工知能(AI)システムが、人間相手の公開討論会で披露された。時に、驚くほどの説得力を持って主張し、人間の否定意見に対して反証とともに対抗した。幅広い意見を提供することで、人間が重要な決定を下す際に役立つかもしれない。 by Will Knight2018.6.28
  3. 人工知能(AI)とロボット工学は長らく、近いようで遠い独立した分野として発達してきた。だが、AIとロボット工学を結びつけることで、AIを次の段階へ進め、ロボットによる自動化の新たな扉を開くことになるかもしれない。 by Will Knight2018.6.28
  4. 製造現場へのロボットの導入といえば、100%完全な自動化をイメージしがちだ。だが、ある米国のスタートアップ企業は、市販の3Dセンサーと独自のソフトウェアを用いて、人間の作業者と隣接して協働できる産業用ロボットを開発している。人間とロボットが互いの苦手な点を補完して作業を進める、新しい製造業のあり方を模索する動きだ。 by Will Knight2018.6.27
  5. ディープマインド「想像するAI」への第一歩、見えない物体を推測
    物体の「見えない部分」を推測するディープマインドの新技術「GQN」は、「想像するAI」の第一歩となる。 by Will Knight2018.6.26
  6. This algorithm can tell which number sequences a human will find interesting
    数学者がしばしば口にする「数学的な優美さ」を人工知能(AI)は判別できるのだろうか。IBMワトソン研究所の研究者が、機械学習アルゴリズムを訓練して、AIが「興味深い」数列とそうでない数列を区別できるかどうかを調べた。 by Emerging Technology from the arXiv2018.6.22
  7. The US military is funding an effort to catch deepfakes and other AI trickery
    人工知能(AI)テクノロジーの進化によってフェイク画像や音声の生成が簡単になってきた。何が真実なのか? 米軍の研究機関であるDARPAはAIによる偽造を見抜くAIの開発を模索している。 by Will Knight2018.6.19
  8. AI could get 100 times more energy-efficient with IBM’s new artificial synapses
    IBMが新ニューロチップを試作、低消費電力で機械学習を効率化
    ニューラル・ネットワークの処理をハードウェアで実行するチップをIBMが試作した。計算用の短期シナプスと記憶用の長期シナプスを利用することで、ソフトウェアベースのニューラル・ネットワークの1%の消費電力で、同程度の精度を実現できることがわかった。 by Will Knight2018.6.15
  9. The world’s first quantum software superstore—or so it hopes—is here
    ハーバード大学の著名教授が量子アルゴリズムを提供するスタートアップ企業を共同創業した。量子コンピューティング時代の幕開けが喧伝される中、量子アルゴリズムを作成できる技術者の数は極めて少なく、支配的な地位を築ける可能性がある。 by Martin Giles2018.6.14
  10. Economies can’t ignore human needs if they want to benefit from automation
    教育への投資が自動化と戦う武器になる——MITのアシモグル教授
    ロボットはAIは本来、賃金や労働需要を増やす「実現技術」のはずだ。だが、現実には人間の仕事を奪う「置換技術」となっている。 MITのダロン・アシモグル教授は教育システムの見直しが必要だと提言する。 by Elizabeth Woyke2018.6.12
  11. Your next potato chip could come from a 3-D printer
    3Dプリントはサプライチェーンを破壊——MIT准教授が熱弁
    3Dプリンティング(付加製造)は今や、ポテトチップスの試作品からスポーツカーの部品に至るまで、様々な産業分野で活用されている。プリントの時間を大幅に短縮する技術改良も進んでおり、技術開発だけでなく、修理・保守などに大きな影響を及ぼす可能性がある。 by Erin Winick2018.6.12
  12. Don’t be AI-vil: Google says its algorithms will do no harm
    グーグルのAI倫理規程、軍事利用と距離を置くことはできるのか?
    グーグルは、同社の人工知能(AI)技術が軍に使用されることに反対して多数の社員が退職したことを受けて、同社の技術の軍用化に関する新たな倫理規定を発表した。しかし、多くのIT企業にとって防衛産業は巨大な市場であり、軍との関係を一概に断ち切ることはできないだろう。 by Will Knight2018.6.11
  13. The world’s most powerful supercomputer is tailor made for the AI era
    米国が新たに発表した世界最速スパコン「サミット(Summit)」は、人工知能(AI)の処理を超高速に実行すべく、一から設計された初のスパコンだ。これまで世界最速だった中国のスパコンの性能を60%上回る。サミットで培った技術は、次世代のエクサスケール・コンピューティング実現の足掛かりにもなるだろう。 by Martin Giles2018.6.11
  14. AI needs to start pulling its weight and controlling our shopping carts
    人間の手助けによってロボットはもっと自律的になれる——CMU教授
    ロボットはどうしたらもっと人々の生活に溶け込めるのだろうか。カーネギーメロン大学(CMU)のマヌエラ・ヴェローゾ教授は、ロボットが周囲の人々に手助けを求められるように教えることで、従来はこなせなかったようなタスクもできるようになると考えている。 by Erin Winick2018.6.7
  15. Microsoft is creating an oracle for catching biased AI algorithms
    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。 by Will Knight2018.6.6
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