KADOKAWA Technology Review
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6 Stories
  1. 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。 Will Knight3年前
  2. 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。 Karen Hao3年前
  3. 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。 Karen Hao3年前
  4. How artificial intelligence is helping farmers and babies in the developing world
    AIテクノロジーは途上国の課題解決にどう使われているか
    人工知能(AI)ツールは途上国における社会課題の解決にも活用されている。IBMアフリカ研究所の所長らがその取り組みを語った。 James Temple3年前
  5. How machine learning is accelerating last mile, and last meter, delivery
    バドワイザー、機械学習で「ラスト100メートル」の配送を効率化
    大手ビールメーカーのアンハイザー・ブッシュは、機械学習ツールを使って配送先の店舗の状況に合わせて経路やスケジュールを最適化することで、配送の遅れを85%削減できたという。 James Temple3年前
  6. Robots won’t make it into our houses until they get common sense
    家庭用ロボットの実用化には「常識」が必要だ——UCB助教授
    人工知能(AI)の飛躍的な進歩は大規模なデータ・セットを使った訓練によって実現されてきた。だが、さまざまな状況で活動できるロボットの実用化には、新たなアルゴリズムが必要だという。 David Rotman3年前
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