KADOKAWA Technology Review
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知性を宿す機械 2019年4月の記事

  1. AI is reinventing the way we invent
    この数十年、研究開発の分野において、一定の成果を挙げるために必要とされる研究者の数やコストは増加する一方だ。急速な進歩を遂げている人工知能（AI）の真価は、人間だけでは不可能な発見を可能にし、イノベーションのプロセスを変えることにある。 by David Rotman2019.4.26
  2. ビル・ゲイツインタビュー「私が10大テクノロジーを選んだ理由」
    MITテクノロジーレビューが、今回の「2019年版ブレークスルー・テクノロジー10」の選出を依頼したビル・ゲイツ氏に、なぜそれらのテクノロジーが重要なのか、考えを聞いた。ゲイツ氏の未来観は総じて楽観的だった。 by Gideon Lichfield2019.4.23
  3. ビル・ゲイツ特別寄稿「未来を発明する方法」
    MITテクノロジーレビューは年次リスト「ブレークスルー・テクノロジー10」の2019年版を発表するにあたり、初めて外部の識者に選定を依頼した。ゲスト・キュレーターのビル・ゲイツ氏が、リストを作成するにあたって考えたイノベーションの進化と、私たちがこれからどのような未来に向かうのかを寄稿してくれた。 by Bill Gates2019.4.23
  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。 by Karen Hao2019.4.18
  5. ロボットの「AI化」を加速UCバークレー発ベンチャー格安プラットフォーム量産へ
    カリフォルニア大学バークレー校の研究チームが、人工知能（AI）実験用のプラットフォームとなり、実質現実（VR）ヘッドセットを使って制御できる最新型のロボット・アームを開発した。同校のライセンス提供を受けたベンチャー企業がこのロボットを量産化し、安価に提供することで、ロボットのAI化を加速させる考えだ。 by Will Knight2019.4.18
  6. This robot can sort recycling by giving it a squeeze
    あふれ出る大量の廃棄物を効率よくリサイクルすることが求めらる中、MITの研究チームは、コンベアを流れる廃棄物をつかみ取って触れることで、それぞれの材料を識別する触覚ベースのセンサーを備えたロボットを開発した。 by Douglas Heaven2019.4.17
  7. A robot has figured out how to use tools
    道具の使い方を「即興」で学ぶロボット、グーグルらが開発
    実験をしたり、人間の行動を観察したりすることで、道具の使い方を自ら学習するロボットを、グーグル・ブレインとカリフォルニア大学の研究者らが開発した。通常の道具がない時は、手元にあるもので即興的に間に合わせることもできるという。 by Will Knight2019.4.16
  8. Boston Dynamics buys a better brain for its robots
    ボストン・ダイナミクス、頭脳強化で脱「おもしろロボット」へ
    ソフトバンク傘下のボストン・ダイナミクスがコンピューター・ビジョンや機械学習を手がけるベンチャー企業を買収し、倉庫ロボットの本格的な商用化へ動き出す。これまでユニークな動きで注目されてきたロボット企業にとって、大きな転換点となりそうだ。 by Will Knight2019.4.12
  9. Two rival AI approaches combine to let machines learn about the world like a child
    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。 by Will Knight2019.4.10
  10. Who’s going to regulate AI? It might be you.
    誰がテクノロジーを「規制」するのか？
    テクノロジーが社会に大きな影響が及ぼすようになった現在、テック企業をいかに規制すべきかが大きな課題になっている。専門家たちが、テック業界が適正な義務を果たすために負うべき責任について語った。 by Bobbie Johnson2019.4.9
  11. Why AI researchers should reconsider protesting involvement in military projects
    軍事AI、研究者は「拒否」よりも「関与」を　元国防官僚が訴え
    AIの軍事利用をめぐって、研究者らの反発が目立っている。だが、元米国防総省高官はむしろ「建設的な関与」がよい結果をもたらすと主張する。 by Bobbie Johnson2019.4.9
  12. Machine learning is making pesto even more delicious
    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。 by Will Knight2019.4.9
  13. Facebook’s ad-serving algorithm discriminates by gender and race
    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。 by Karen Hao2019.4.8
  14. Google’s AI council faces blowback over a conservative member
    グーグルが新設した「AI倫理委員会」に社員が猛反発した理由
    グーグルは人工知能（AI）プロジェクトを倫理面で指導するために、第三者委員会を設置することを発表した。だが、委員にはマイノリティの権利擁護に異論を唱え、地球温暖化懐疑論や反科学の立場を支持する人物が含まれており、社員らは解任を要請している。 by Will Knight2019.4.5
  15. Deep learning has found two exoplanets that human astronomers missed
    ケプラー宇宙望遠鏡のノイズの多い観測データから、太陽系外惑星が存在する「しるし」を認識するように訓練したニューラル・ネットワークが開発された。観測データから天文学者が見落としていた2つの太陽系外惑星を見つけ出したという。 by Emerging Technology from the arXiv2019.4.5
  16. Is AI as smart as a chimp or a lab rat? The Animal-AI Olympics is going to find out
    AIは「動物並み」に賢いか適応能力や常識を競う「動物・AIオリンピック」
    英ケンブリッジ大学などの研究チームが「動物・AIオリンピック」を6月に開催する。コンペでは、動物の知能テストなどに使われている100種類のタスクを人工知能（AI）エージェントに実行させることで、AIを一般家庭や日常で広く使うときに必要となる多様な環境への適応能力や常識的判断の能力を競う。 by Oscar Schwartz2019.4.5
  17. How malevolent machine learning could derail AI
    グーグルも警戒、「AIをだます」敵対的機械学習に備えよ
    機械学習システムの普及によって、「敵対的機械学習」と呼ばれる新たなセキュリティリスクが浮上している。グーグルとの共同研究にも取り組むカリフォルニア大学バークレー校のセキュリティ専門家ドーン・ソング教授は対処を訴えている。 by Will Knight2019.4.4
  18. Tech companies must anticipate the looming risks as AI gets creative
    マイクロソフト、「AI倫理」を製品の品質評価項目に追加へ
    人工知能（AI）の能力が向上するにつれて、予期せぬ欠陥や現実社会での困った使い方が問題となっている。マイクロソフトのハリー・シャム上級副社長は、AI倫理に関する項目を品質評価に近日中に加える方針を明らかにした。 by James Temple2019.4.4
  19. Google appoints an “AI council” to head-off controversy, but it proves controversial
    グーグルがAI倫理の第三者委員会を設置、人選に批判も
    グーグルが哲学者、エンジニア、政策専門家を招いて、AIプロジェクトの倫理性を精査する第三者委員会を設置した。しかし、その人選を疑問視する声も上がっている。 by Will Knight2019.4.4
  20. New drugs are too expensive. Can AI can fix that?
    高すぎる創薬コスト、「イールームの法則」は機械学習で覆せるか？
    飛躍的に増加する創薬コストを抑えるために、機械学習の活用が注目されている。だが、患者のプライバシー保護のためにデータの共有が著しく制限されており、機械学習に必要な規模の良質なデータを手に入れるのは困難な状態にあるという。 by Bobbie Johnson2019.4.3
  21. Deepfakes are solvable—but don’t forget that “shallowfakes” are already pervasive
    テック企業は「シャローフェイク」に対処を、人権活動家ら訴え
    人工知能（AI）を利用して偽の画像や映像を合成する「ディープフェイク」の問題が注目されている。だが人権活動家らはその前に「シャローフェイク」によるデマがすでに社会に蔓延していることに注目すべきだという。 by Bobbie Johnson2019.4.3
  22. Your next car could have a built-in road-rage detector
    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。 by Karen Hao2019.4.3
  23. AI researchers must confront “missed opportunities” to achieve social good
    「AI研究者はもっと他分野と協働を」 コーネル大研究者が訴える理由
    人工知能（AI）が社会のさまざまな分野で使われているにもかかわらず、AIの研究者と実際に使う人の間には大きな隔たりがある。AIが社会に貢献するためには、研究者はAI導入で影響を受けるコミュニティや社会科学の専門家たちともっと協働する必要があるという。 by Bobbie Johnson2019.4.3
  24. If you’re thinking about embracing AI: just jump in
    アンドリュー・ングが語った、AI導入を成功させる秘訣
    ビジネスへの人工知能（AI）の採用に魅力を感じつつ、躊躇している企業は多いのではないだろうか。グーグル・ブレイン（Google Brain）の創設者で、バイドゥの元主任研究員でもあるアンドリュー・ングがちょっとしたアドバイスをくれた。 by Karen Hao2019.4.2
  25. Alexa needs a robot body to escape the confines of today’s AI
    AIアシスタントの進化には「身体」が必要だ
    ユーザーと音声でやり取りできる人工知能（AI）アシスタント製品が、爆発的に普及している。アマゾンのAIアシスタント「アレクサ」の開発を主導する研究者は、AIアシスタントが本当の知性を身に付けるには「世界を探索する必要」があるという。 by Will Knight2019.4.2
  26. The next AI explosion will be defined by the chips we build for it
    AIの未来はハードにある——インテルとエヌビディア幹部が語る
    現在の人工知能（AI）の躍進においてハードウェアが果たした役割は非常に大きく、今後起こるであろうのAIのブレークスルーにも大きな影響を及ぼす。インテルとエヌビディアの幹部が語った。 by Karen Hao2019.4.1
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