KADOKAWA Technology Review
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知性を宿す機械 2018年11月の記事

  1. A robot scientist will dream up new materials to advance computing and fight pollution
    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。 by Will Knight2018.11.26
  2. 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。 by Will Knight2018.11.22
  3. 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。 by Karen Hao2018.11.20
  4. 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。 by Karen Hao2018.11.20
  5. 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。 by Karen Hao2018.11.20
  6. The quirky ways AI researchers gather data to feed their algorithms
    自然言語処理のトップ学会で発表されたデータ収集方法4つ
    機械学習に必要な訓練データをいかにして収集するか。自然言語処理の年次学会である「EMNLP」で発表された、独創的なデータ収集方法を4つ紹介しよう。 by Karen Hao2018.11.15
  7. Amazon is the invisible backbone behind ICE’s immigration crackdown
    「政商」化するアマゾン、米政府の重要インフラでシェア圧倒
    アマゾンが米国政府による監視活動を支える主要インフラを提供している、との調査報告が公開された。アマゾンは政府となれ合い、巨額の政治資金を背景に政府との巨額の契約を結んでいるとも指摘されている。 by Karen Hao2018.11.14
  8. Is this AI? We drew you a flowchart to work it out
    「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。 by Karen Hao2018.11.13
  9. AI is not “magic dust” for your company, says Google’s Cloud AI boss
    人工知能（AI）技術は今後、企業のビジネスにどのような影響を与えるのだろうか。カーネギーメロン大学のコンピューターサイエンス学部長からグーグルのクラウドAI事業責任者に転じたアンドリュー・ムーアに話を聞いた。 by Will Knight2018.11.13
  10. Your next doctor’s appointment might be with an AI
    日本と同様に高齢化が進む英国では、医療費の抑制が課題だ。そこで現在、ロンドンでは約4万人が、医師に代わって患者を診断する人工知能（AI）チャットボットのアプリを利用している。AIが診断することで、自己治療で済む人々が病院に行かなくなり、医師の過重労働を軽減し、医療コストを削減できるという。 by Douglas Heaven2018.11.12
  11. An AI physicist can derive the natural laws of imagined universes
    学習によって物理法則を見つけ出す人工知能（AI）システムが登場したとはいえ、現実世界のさまざまな煩雑な詳細から必要な情報だけに注目して物理法則を導き出す人間の能力には遠く及ばない。しかし、 MITの研究者は、物理学者が研究に用いている秘訣をAIシステムに教えることで、現実を模倣した複雑な架空世界で物理法則を導き出すことに成功した。 by Emerging Technology from the arXiv2018.11.6
  12. For safety’s sake, we must slow innovation in internet-connected things
    著名なサイバー・セキュリティ専門家であるブルース・シュナイアーは、インターネット接続機器の安全を確保するために、政府による法的規制が必要だという。イノベーションを遅らせてでもセキュリティを優先すべき理由とは何か？ MITテクノロジーレビューのインタビューで語った。 by Martin Giles2018.11.5
  13. AI can’t replace doctors. But it can make them better.
    「AIは医師を置き換えない」 ある医療現場からの報告
    人工知能（AI）の進歩により、医者は不要になるだろうと主張する人々がいる。しかし、サンフランシスコの小児科医である筆者は、そうした主張を否定すると同時に、あふれるデータへの対応でオーバーワーク気味の医者をAIが解放することで、患者に向き合う時間を増やせるだろうと述べている。 by Rahul Parikh2018.11.2
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