KADOKAWA Technology Review
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人工知能（AI） 2019年5月の記事

  1. When algorithms mess up, the nearest human gets the blame
    人工知能（AI）が社会のあらゆる面に深く入り込み始めるにつれ、アルゴリズムによる損害の責任を誰が負うべきなのか、議論になっている。高度に自動化されたシステムで問題が起こった場合、人々はもっとも「近い」人間に責任を押し付けがちだ。 by Karen Hao2019.5.31
  2. 「武器は開発しません」MITと米空軍がAI分野で共同研究を推進
    米国空軍とマサチューセッツ工科大学（MIT）は、人工知能（AI）の開発と活用に向けた共同研究を発表した。武器の開発ではなく、「公益」に役立つ技術の開発を目指すという。 by Will Knight2019.5.28
  3. トランプvsファーウェイ：世界のイノベーションを止めるのは誰だ
    ファーウェイに対する米国政府の禁輸措置が、同社に対して壊滅的なダメージを与える可能性が高まっている。しかし、こうしたテクノロジーのバルカン化は世界的なイノベーションの妨げになりかねない。 by Will Knight2019.5.28
  4. 人工知能が広く使われるようになるにつれて、深層学習モデルに誤った判断をさせて人々に被害を及ぼす「敵対的攻撃」のリスクが高まっている。マサチューセッツ工科大学（MIT）の研究者らは、敵対的攻撃を難しくする新たな方法を発表した。 by Karen Hao2019.5.24
  5. 腕の動きを観察して力を加減、人と一緒に働くMITの新しいロボット
    マサチューセッツ工科大学（MIT）は、人間の上腕二頭筋に取り付けた筋電計センサーの信号から、その腕の動きを察知するロボットを開発した。ロボットを安全に効率よく人間と協働させるのに有効なアプローチとなる可能性がある。 by Will Knight2019.5.24
  6. Google’s AI can now translate your speech while keeping your voice
    「あなたの声」のまま変換、グーグルの新しい翻訳システム
    グーグルが、ある言語で入力した音声を、話者の声の特徴を保ったまま別の言語の音声で出力する自動翻訳システムを開発した。ある言語での話者の「声紋」を別の言語にマッピングするように訓練したニューラルネットワークを利用する。 by Karen Hao2019.5.22
  7. How AI could save lives without spilling secrets
    医療分野での人工知能（AI）の応用がでは、膨大な患者の個人情報へのアクセスが障壁となっている。プライバシーの保護とデータ活用の両立を目指す新たなプラットフォームを使った大規模な実験が、スタンフォード大学医学部で始まっている。 by Will Knight2019.5.21
  8. Hearing aids that read your brain will know who you want to hear
    深層学習でカクテルパーティ効果を再現、「脳を読む」補聴器
    騒音の中で会話をする相手の声だけを判別できる「カクテルパーティ効果」を再現できるシステムをコロンビア大学の研究チームが開発している。測定した脳波のデータをもとに、集中したい人の声だけを増幅できるという。 by Charlotte Jee2019.5.20
  9. A tiny four-winged robotic insect flies more like the real thing
    4枚の羽ばたく翼を持つ95グラムの昆虫型ロボットを南カリフォルニア大学のチームが開発した。飛行ロボットは、2翼よりも4翼の方が姿勢などの制御が容易で素早く動けるが、翼が増える分だけ重量が増してしまう。研究チームは、翼を動かすアクチュエーターを大幅に軽量化することで、この課題を解決した。 by Emerging Technology from the arXiv2019.5.20
  10. Deep learning could reveal why the world works the way it does
    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。 by Karen Hao2019.5.17
  11. Why San Francisco’s ban on face recognition is only the start of a long fight
    全米初、サンフランシスコ市が顔認識を使用禁止へ　今後の影響は？
    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。 by Angela Chen2019.5.17
  12. Five questions you can use to cut through AI hype
    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。 by Karen Hao2019.5.16
  13. A new way to build tiny neural networks could create powerful AI on your phone
    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。 by Karen Hao2019.5.14
  14. This chip was demoed at Jeff Bezos’s secretive tech conference. It could be key to the future of AI.
    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。 by Will Knight2019.5.9
  15. This AI-generated musak shows us the limit of artificial creativity
    AIが生む「ビートルズとガガの共演」は人を感動させられるか？
    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。 by Will Knight2019.5.8
  16. AI researchers want to study AI the same way social scientists study humans
    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。 by Karen Hao2019.5.3
  17. The three challenges keeping cars from being fully autonomous
    完全自動運転車はいつ実現？イスラエルのキーマンが語る3つの壁
    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。by Karen Hao2019.5.3
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