1. 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 Knight5年前

  2. 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 Temple5年前

  3. ニューラル・ネットワークの問題点は、ある入力に対する出力がブラックボックスになっていることだ。MITの研究者らは、ニューラル・ネットワークがどのように「思考する」かの手掛かりとなる解析手法を開発し、その手法の有効性を実証するツールを発表した。 Karen Hao5年前

  4. 人工知能(AI)の下す判断にはさまざまな「バイアス(偏り)」が存在する可能性がある。これを避けるには、そもそもAIシステムにおける偏りがどのようにして発生するのか知っておく必要がある。深層学習プロセスの中には偏りが混入し得る段階がいくつもあるうえ、それを検出するのは難しい。 Karen Hao5年前

  5. 顔認識テクノロジーが社会に急速に浸透している一方で、性別や人種によって認識精度が大きく異なるという同技術の持つ問題点が指摘されている。顔認識に関する偏りを是正するための研究が進んでいるが、公平かつ正確なシステムを作り出すには時間がかかりそうだ。 Karen Hao5年前

  6. AIは規制するべき——米調査で明るみになった市民の意外な評価
    テック業界ではAIがあらゆる産業や人々の生活に利益をもたらすと信じられている。だが、米国の一般市民の評価は違うようだ。 Karen Hao5年前

  7. コンピューター・アルゴリズムが人々の人生や命にかかわる機会が多くなるにつれて、倫理的に難しい問題をアルゴリズムでどう対処すべきかという問題が深刻になっている。アルゴリズムは元々、単一の数学的な目標を達成するために作られたものだが、人間というものは往々にして矛盾した存在であり、複数の相容れないものを手に入れようとするからだ。 Karen Hao5年前

  8. 最近の人工知能(AI)ブームでは深層学習が衆目を集めており、多くの有用な成果もあげている。しかし、人間の知能を再現するというAIの最終目標に、深層学習がけりをつけるとは考えにくい。過去25年間のAI研究論文を調べた結果、およそ10年単位で異なる手法が流行していることが浮き彫りになった。 Karen Hao5年前

  9. BAT3社が支配、中国AI産業が抱える「圧倒的弱点」
    近年、躍進が著しい中国のAI産業は、バイドゥ、アリババ、テンセントのテック大手3社に大きく依存している。この3社の持つ専門技術と資金力が2030年までに世界一のAI大国になるという中国の野望を支えている一方で、基礎技術を軽視した投資によって、AI産業の成長が頭打ちになる可能性もある。 Karen Hao5年前

  10. AIで刑事司法を効率化、「再犯予測システム」は何が問題か?
    刑務所の収監者数が世界一多い米国では、裁判を効率的かつ安全にするため、再犯率を人工知能(AI)で予測するリスク評価ツールを使用している。だが、過去の犯罪データを用いて訓練されたツールによる評価は、さらなるバイアスを生み出す悪循環につながる可能性がある。 Karen Hao5年前

  11. 深層学習ニューラル・ネットワークは、機械学習の分野に大きな進歩をもたらしたが、健康状態の変化などの連続的な過程をモデル化するのには適していない。トロント大学などの研究チームが、この課題を解決した新たな機械学習の設計手法を提案した。 Karen Hao5年前

  12. IBMの研究者が目指す
    「障がい者差別」のない
    AIの世界
    人工知能(AI)システムが性別や人種に基づく偏見を持つことが広く問題視されていることに比べると、障がいを持つ人に対して不公平であることは見落とされがちだ。障がいを持つ人に対する差別をなくすことは、性別や人種に基づく差別を根絶することよりもはるかに難しい問題となる。 Karen Hao6年前

  13. AIに創造性を吹き込む「GAN」とはどんなテクノロジーか?
    敵対的生成ネットワーク(GAN)はAIの創造性を伸長させると同時に、ある種の「危うさ」をもたらしている。その基礎となる考え方を紹介しよう。 Karen Hao6年前

  14. アリババは、複雑な人間同士の会話に対処する音声アシスタントを提供している。1日につき何百万件ものリクエストを扱うその実力はグーグルをも上回る。 Karen Hao6年前

  15. MITとフェイスブックが挑む、40億人に「住所」を与える方法
    75億人とも言われている世界人口のうち、約40億人が物理的な住所を持っていない。この状況を打開するために、テクノロジーを使って新しい住所の生成に挑む研究者たちがいる。 Karen Hao6年前

  16. 米国の「AI輸出規制」はむしろ中国に追い風だ
    米国のAIテクノロジーの中国への輸出規制は、米国企業の競争力を低下させるリスクがある。そのうえ規制のない中国のほうが、AIの開発、商品化が有利になる恐れもある。 Karen Hao6年前

  17. 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。 Karen Hao6年前

  18. 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。 Karen Hao6年前

  19. 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。 Karen Hao6年前

  20. 「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。 Karen Hao6年前

  21. 「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。 Rahul Parikh6年前

  22. 誰かを犠牲にしなければならないとしたら、誰を犠牲にするべきなのか? 究極の選択とも言える「トロッコ問題」を問う世界規模の調査で国民性の違いが浮き彫りになった。自動運転の開発ではこの結果をどう生かすべきか。 Karen Hao6年前

  23. AIのバイアス問題は
    「倫理」で解決できるのか
    人工知能(AI)が日常生活のさまざまな場面で使われるようになり、AIが導き出す差別的な結果に対する懸念が高まっている。ニューヨークで開催されたシンポジウムでは、倫理だけでは問題は解決できないとして、「基本的人権」の観点から検証してはどうかとの提案がなされた。 Karen Hao6年前

  24. フェイクニュースばかり撒き散らしているニュースサイトはどこか? 従来のような人力での評価に頼らず、人工知能によってニュース・ソースの「事実性」を評価する研究が進んでいる。「史上最大規模」という研究からは課題も見えてきた。Karen Hao6年前

  25. 中国政府は、国民の行動を監視し管理するために、ITとデータを活用した統治を実施している。選挙制度の正当性が揺らぐ中、国民の声を吸い上げるデータ駆動政治への期待がある一方、システムにより作成されたブラックリストは国民の生活に多岐に渡って影響を及ぼしている。 Christina Larson6年前

  26. GAN(競争式生成ネットワーク)に代表される最新のAIテクノロジーによって、特別なスキルがなくても質の高いフェイク画像や動画を作り出せるようになった。ウソを見抜くのはますます難しくなり、真実に対する信頼性が次第に損なわれる可能性がある。 Will Knight6年前

  27. プロパガンダ・ボットによる世論操作が深刻な問題になっている。今後、人工知能(AI)技術が発展するにつれて、ボットの振る舞いはより人間らしくなり、より効果的な攻撃を仕掛けてくるだろう。オックスフォード大学インターネット研究所の研究者による寄稿。 Lisa-Maria Neudert6年前

  28. グーグルがデータセンターの空調をAIで節約、アルファ碁技術応用
    グーグルはいくつかの巨大データセンターにおける冷却システムの管理を、人工知能(AI)アルゴリズムに任せることを明らかにした。アルゴリズムの開発はグーグルのAI子会社であるディープマインドが担当し、人間の棋士に勝った囲碁プログラム「アルファ碁」と同じ機械学習技術を使っている。 Will Knight6年前

  29. セキュリティ業界でも
    「AI搭載」ブーム
    売らんかな主義にご用心
    サイバー攻撃に増加に対し、セキュリティ専門家が絶対的に不足していることから、多くの企業が機械学習と人工知能(AI)を利用するサイバーセキュリティ製品に注目している。しかし、こうした製品にもリスクがあることを十分に理解しておく必要があると、セキュリティ専門家たちは警告している。 Martin Giles6年前

  30. オンライン・ラーニングに対する注目が高まる一方で、多くの企業が、従業員にどの講座を受けさせるべきか、どれだけ効果があるのかで悩んでいる。オンライン・ラーニングで1400社の顧客企業を持つ米国のスタートアップ企業が、機械学習を用いて、学習者に適した講座をマッチングしたり、従業員の習熟度を評価したりするツールを発表した。 Elizabeth Woyke6年前

  31. ムーアの法則の終焉とともに米国が半導体チップにおける競争力を失ってしまうことを懸念するDARPAは、予算15億ドルの5カ年計画を始めた。半導体産業の復興をかけ、新たなチップ設計・開発手法の発見を目指す。 Martin Giles6年前

  32. フェイスブック、「言葉で道案内」でAIに言語を教える新研究
    人工知能(AI)が言語を理解し、意味のあるやりとりをするためには、ある種の常識や現実世界への理解が欠かせない。フェイスブックは、幼児が言葉を実際のモノや行動に関連付けて学ぶように、「身体性AI」と呼ばれるアプローチを取り入れた研究を進めている。 Will Knight6年前

  33. かつて鉄鋼の街として栄えたピッツバーグはいま、急速な高齢化と人口減少にあえいでいる。ウーバーやアマゾンといったテック企業の誘致、製鉄所跡地の再開発などを通じてロボット工学の聖地として再生を目指す街の姿からは、AI経済全体の課題が見えてくる。 David Rotman6年前

  34. グーグルのAI電話予約システム、「不気味」との批判受け改良
    音声で電話のやり取りができる人工知能(AI)システムを5月に発表し、倫理的な問題を指摘されたグーグルが、同システムの改良版を披露した。今夏中には、グーグル・アシスタントのアプリ内のツールとして、ユーザーに代わってレストランや美容室に電話をかけ、予約を入れることができるようにする予定だ。 Rachel Metz6年前

  35. 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。 Varun Aggarwal6年前

  36. 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。 Will Knight6年前

  37. 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。 Will Knight6年前

  38. 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。 Will Knight6年前

  39. 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。 Will Knight6年前

  40. 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。 Will Knight6年前

  41. AIは経済にどう影響するのか? ロバート・ソローらが語った未来
    人工知能(AI)やロボット工学などの新技術は、米国の雇用市場にどのような影響をもたらすのだろうか。ノーベル賞を受賞した経済学者であるロバート・ソローMIT(マサチューセッツ工科大学)教授と、オバマ政権で米国中小企業庁の長官を務めたカレン・ミルズが「EmTech(エムテック)ネクスト」カンファレンスの壇上で語った。 Rachel Metz6年前

  42. 無言で会話、ピザも注文 MITメディアラボ開発の新ガジェット
    声に出さなくても会話ができ、ピザの注文もできるガジェットをMITメディアラボの研究者が開発した。まるで身体能力を拡張してインターネットに直接つながっているような感覚が得られるガジェットだ。音声操作やスワイプは時代遅れになるかもしれない。 Rachel Metz6年前

  43. ザッカーバーグが開発者会議で語ったこと、語らなかったこと
    大量の情報流出で揺れるフェイスブックのトップは開発者を前に何を語るのか? 注目された年次カンファレンス「F8」でのザッカーバーグCEOの発言を振り返る。 Rachel Metz6年前

  44. AIでも「米国第一」、トランプ政権が発表したしょぼすぎる政策
    トランプ政権は5月10日、「AIに関する特別委員会」の発足を発表した。同政権はAI分野にも「アメリカ・ファースト」を貫き、AI研究を推進すると同時に社会への影響に備えるとしているが、他の施策との矛盾は明らかで、取り組み自体も他国に比べると小規模に思える。 Will Knight6年前

  45. フェイスブックが掲げる「AI検閲」が難しい3つの理由
    フェイスブックに蔓延するヘイトスピーチやフェイクニュースなどの不適切なコンテンツを検知して削除するのに、マーク・ザッカーバーグCEOは人工知能(AI)を使うことに楽観的だ。しかし、現実的には非常に困難だろう。 Will Knight6年前

  46. グーグルが怒涛の新機能、個人情報と「圧倒的利便性」引き換え
    グーグルは、ユーザーにとって利便性の高い新機能を数多く発表した。ただし、どの機能もグーグルが個人情報を集めるための手段だということを念頭に置く必要がある。 Rachel Metz6年前

  47. 米エヌビディアがコンピューター・ゲーム用に開発したグラフィックス・チップはAIアルゴリズムの高速実行にも適している。医用画像の分析で利用され、あなたの命を救うかもしれない。 Will Knight6年前

  48. 人工知能(AI)が、アルツハイマー病の早期発見、治療、脳画像診断、臨床試験の改善に使われ始めた。医師や家族が気づくよりも前に、センサーを使って日常行動から初期徴候を検出する研究も進んでいる。 Emily Mullin6年前

  49. オバマ前政権が作ったAI戦略が世界中に大きな影響を与えている一方、AIに無関心な政府によって米国の国際競争力は低下するかもしれない。では、優れたAI計画とはどのようなものだろう? Will Knight6年前

  50. AIビジネスの主戦場は今後、クラウドに移行していく。アマゾン、グーグル、マイクロソフトのビッグ3のうち、市場を制するのはどこか? シリコンバレーを25年間取材してきたピーター・バロウズがレポートする。 Peter Burrows6年前

  51. 中国の巨大テック企業のアリババは、もはや単なる電子商取引の企業ではない。巨額の資金をAIをはじめとする基礎技術の研究・開発に投資しており、クラウド向けの独自の深層学習ツールも開発している。政府の後押しもあり、世界のAIの発展に深く関わってくることは間違いない。 Will Knight6年前

  52. 西側諸国に比べて圧倒的に医師の数が足りない中国は、医師不足をAIによって補おうとしている。4年後の市場規模は約9億ドルに達するとの予測もあり、多くのテック企業が自動化ツールを開発中だ。 Yiting Sun6年前

  53. AIに「ぶっとんだ設計方法」を考えさせる、DARPAの新プロジェクト
    ロボティクス・チャレンジで知られるDARPA(米国防高等研究計画局)が進めるAIプロジェクトの狙いは、航空機やエンジン部品の設計に新しいアイデアを持ち込むことだ。人間が新しいものを生み出す刺激になることに期待している。 Jackie Snow6年前

  54. 誰もがみんな数字に強くなる必要はない:AIで変わる仕事の未来
    記事の自動作成ソフトを作ったスタートアップ企業の経営者は、人間がコンピューターの言語を理解するより、コンピューターに人間の言語を理解させた方が利用しやすくなると考えている。誰もがデータ科学者になる必要はないという。 Erin Winick6年前

  55. 中国AI企業の幹部が披露した、驚くべき先端テクノロジー
    フェイスブックやグーグルといった米国の大手企業を超える勢いで、中国のAI企業が成長している。MITテクノロジーレビューのイベントで中国のAI企業の幹部らが自社のサービスやテクノロジーを披露した。 Martin Giles6年前

  56. 中国政府がAIに力を入れているのは、自国の企業に競争力を与えることだけが目的ではないようだ。中国は、米国がインターネットの標準化で世界をリードしてきたように、AIの標準化を進めて世界をリードしようとしている。 Will Knight6年前

  57. コンピューターは通常、長年の使用で処理が遅くなっていくが、機械学習によって、使い続けるうちにより速く処理ができるようにする研究が進んでいる。近年、ムーアの法則が減速し、チップの基本設計の変化も見られなくなってきたことから、いずれ役に立つ技術となりそうだ。 Will Knight6年前

  58. アパレルの究極の未来、
    センサーとAI制御の
    スマートジャケットが登場
    ボストンのアパレルブランドが、温度センサーや加速度センサーを内蔵し、機械学習機能を備えたアプリで操作する加熱式ジャケットの新製品を発表した。着心地はともかく、IoTをアパレル産業に持ち込むことで何ができるのかを試そうという意図は、純粋に興味深い。 Erin Winick6年前

  59. 全米が熱狂するスポーツ・イベントの賭けに機械学習が参戦
    データ分析を競技化したカグルは、大学バスケットボール・トーナメントの予想で勝った機械学習アルゴリズムに10万ドルの賞金を出す。完璧に予想できる確率は9.2兆分の1ともいわれている難関に挑んで勝てるのか。 Jackie Snow6年前

  60. 検索エンジンの差別、
    何が問題なのか?
    検索エンジンの仕事ぶりは差別のない公平なものからは程遠い。そう指摘するカリフォルニア大学ロサンゼルス校(UCLA)のサフィア・ウモジャ・ノーブル教授に問題点を聞いた。 Jackie Snow6年前

  61. 専門家が語る、ロボットを同僚に迎えるときによくある勘違い
    人間とロボットがともに同じ職場で働く時代はもうそこまで来ている。ロボットと一緒に働くときに直面する課題について、専門家に話を聞いた。 Erin Winick6年前

  62. MIT発のスタートアップ、AI搭載の自動追尾ドローンを発売
    深層学習で特定の人物の外見を認識して、人工知能(AI)による自動操縦で障害物を避けながら飛行するドローンが登場した。周囲を撮影する13個のカメラとAI用チップセットを搭載し、価格は2499ドルだ。 Will Knight6年前

  63. 平昌五輪で韓国が猛アピールした5G通信を現地からレポート
    25日に閉会した平昌オリンピックでは、韓国が世界初の大規模5Gネットワーク網を構築し、会場近辺で情報通信技術のさまざまなデモを展示した。その模様を現地からレポートする。 Yoochul Kim6年前

  64. 「ロボットに仕事を教える会社」が求人中、自動化完了後の待遇は?
    衣料品大手Gapなどを顧客に持つスタートアップ企業が、倉庫内のロボットを遠隔操作するパイロットを募集している。作業中の動きを記録して機械学習ソフトウェアを訓練しているため、いずれは自動化される見込み。そのとき、パイロットの仕事はどうなろうのだろうか? Erin Winick6年前

  65. アームが初の機械学習専用チップ、AIでも世界を制するか
    アーム(ARM)がモバイル機器向けの人工知能(AI)専用チップを発表した。AIの処理に必要な線型代数の演算をより少ない電力で実行でき、メモリーへのデータの入出力も速い。2019年初めには各社のスマホに搭載されて、市場に登場するだろう。 Jamie Condliffe6年前

  66. バイアスなきAIのために
    いま何をするべきか?
    機械学習のトップカンファレンスに参加したAI研究者のティムニット・ゲブルは、黒人の参加者がわずか数人しかいないことに衝撃を受けた。ゲブルは、社会に急速に広まりつつあるAIの多様性を確保するために、いますぐ行動を始めなければならないと訴える。 Jackie Snow6年前

  67. ウーバーやツイッターの技術部門で要職を務めた男はいま、米民主党全国委員会のCTOとして党のテック戦略を練り直している。セキュリティからネットを使った選挙活動まで、党内の古い文化やハッカー、共和党に立ち向かいながら、テクノロジーを根付かせるための改革を断行中だ。 Martin Giles6年前

  68. テック業界は2018年、ジェンダー差別を解消できるのか?
    コンピュータ科学の分野におけるジェンダー差別の問題が公けに取り上げられるようになってきたが、問題解決への道のりはまだ長そうだ。しかし、状況は確かに変わりつつある。 Jackie Snow6年前

  69. エヌビディアが機械学習の「パラダイムを覆す」新手法を研究中
    機械学習アルゴリズムを訓練するには膨大なデータが必要だ。少量のデータで訓練できるようになれば現在のパラダイムはひっくり返る。精度を損なうことなくアルゴリズムを小型化する研究を進めていることをエヌビディアの主任科学者が明かした。 Yiting Sun6年前

  70. AI技術の未来をかけて激突、中国と米国の覇権争い
    中国と米国が、次世代の大きなコンピューティング・パラダイムとなることが予想される人工知能(AI)技術における覇権を巡って、し烈な競争を始めようとしている。どの企業が支配的な地位を獲得するかで、どのようなAIサービスが広く普及するかが決まってくるかもしれない。 Will Knight6年前

  71. 国を挙げて世界一のAI大国を目指す中国の動きが活発だ。米国に大きな遅れをとる半導体の分野でもAIに照準を合わせ、「2020年までにニューラル・ネットワーク処理チップを量産する」との目標へ向けて開発を急ぐ。インテルやグーグルといった強豪もひしめく中、「AIで一発逆転」はなるか。 Yiting Sun6年前

  72. テクノロジーは社会の
    不平等を悪化させている
    人々に恩恵をもたらすはずのテクノロジーが、時として社会的な不平等を助長するのに使われることがある。書籍「Automating Inequality(自動化された不平等)」の著者のユーバンクス准教授に、福祉サービスにデジタルツールが導入された際の歴史的な経緯や自身が経験した不平等についてMITテクノロジーレビューが聞いた。 Jackie Snow6年前

  73. あまりにも進歩が速い人工知能(AI)をめぐって、過度の期待や不安が入り混じって語られることが多くなっている。AIについて考察した3つの議論から、本当は何が起こっているのかを見てみよう。 Brian Bergstein6年前

  74. アマゾン・ゴー開業、「レジなし」はもう小売の常識になる
    アマゾンの実店舗アマゾン・ゴーでは、牛乳を手にしたら、そのまま立ち去る。同じような実験をしている他社もあるが、アマゾンはこのほど一般向けの営業を開始した。誰とも話さず、お金も払わずに買い物を済ませる体験に慣れるにはちょっと時間がかかるかもしれないが、オンライン・ショッピング同様、「アマゾン流」が当たり前になりそうだ。 Rachel Metz6年前

  75. 急速な成長を続けるスラック(Slack)は、「ワークグラフ」と呼ぶデータ構造と人工知能(AI)の導入によってチャットツールから大きく進化しようとしている。ニューヨークにあるAIチームの拠点を訪ねた。 Elizabeth Woyke6年前

  76. 人工知能(AI)の専門家であるアンドリュー・エンは、iPhoneを製造するフォックスコンの品質管理にAIの導入を進めている。製造業はいま、大きな変革期を迎えているようだ。 Rachel Metz6年前

  77. 2018年も機械に奪われない仕事5つ
    AIと自動化による雇用の喪失は、新しい仕事や人ならではの仕事をもたらす。2018年、AIや自動化の影響を受けにくい5つの職種を紹介する。 Erin Winick6年前

  78. サイバー攻撃の脅威に対する防御技術が進歩しても、ハッカーたちはそれを突破するために様々な手法で攻撃を仕掛けてくる。2018年も引き続き、企業はサイバー攻撃に対してより一層の警戒をする必要があるだろう。ここではAIを使ったハッキングや暗号通貨採掘のためのコンピュータ処理能力の窃取など、特に注意すべき6つの重大なサイバー脅威について説明する。 Martin Giles6年前

  79. シリコンバレー界隈のテック企業にとって2017年は、人工知能(AI)などの分野でテクノロジーが目覚ましい進歩を遂げた一方で、ソーシャルメディアへのでっちあげ記事や有害コンテンツの投稿、性差別などの問題が公けになり、世間の非難を浴びた年でもあった。 Martin Giles6年前

  80. インターネットに溢れる「フェイクニュース」を検出するために人工知能(AI)技術を利用する取り組みが進められている。一方で、AI技術はより巧妙なねつ造ニュースを作成することにも利用可能であり、両者のせめぎ合いは軍拡競争の様相を呈しつつある。 Jackie Snow6年前

  81. 2018年、機械学習はクラウドで実行するのが当たり前になる
    2017年にはアマゾン、グーグル、マイクロソフトといった大手テック企業がこぞって、クラウド・プラットフォームに人工知能(AI)技術を導入した。この傾向は今後も続き、2018年にはクラウド内で多くの機械学習が実行されるようになるだろう。 Jackie Snow6年前

  82. 英国の欧州連合(EU)離脱により、英国内で移民に対する取り締まりが強化され、労働力が大幅に不足することが懸念されている。英国政府は自動化を導入する好機だとしているが、ITの専門家たちは、現時点のロボット工学や人工知能(AI)では、欧州諸国の労働者が国外退去させられることによる労働力不足は到底補えないと指摘している。 Jamie Condliffe6年前

  83. 専門職であり、自動化から縁遠いと考えられていた弁護士の業務にも、人工知能(AI)が入り込もうとしている。機械学習AIを使って弁護士の業務を支援するソフトウェアが登場し、AI技術を核とするリーガルテック・スタートアップ企業も勢いに乗りつつある。 Erin Winick6年前

  84. どうなる今年のテック動向
    いま読み返したい、
    2017年の記事ベスト13
    2017年も数々の興味深いエマージング・テクノロジーが生まれ、同時にさまざまな社会的課題を私たちに突きつけた。2017年にMITテクノロジーレビューが掲載した1000本以上の記事の中から、2018年のテクノロジー動向を展望するのにふさわしい、おすすめ記事を紹介しよう。 MIT Technology Review Editors6年前

  85. グーグルがアジア初のAI研究所を引っ提げて中国に戻ってくる理由
    中国市場から一度は撤退したグーグルが、AI研究所を北京に開設すると発表した。グーグルにとってアジア初となるAI研究所の開設の狙いはどこにあるのだろうか。 Will Knight6年前

  86. 量子コンピューターのスタートアップ企業であるリゲッティが、プロトタイプの量子チップ上で、機械学習手法の1つであるクラスタリング・アルゴリズムの実行に成功した。量子コンピューターの実用的なアプリケーションに向けた新たな道筋を示すものだとしている。 Will Knight7年前

  87. AIはバブル、汎用人工知能はまだ先——MIT教授らが指摘
    人工知能(AI)分野において近年、多くの飛躍的な進歩があったにもかかわらず、現在のAIの知能は依然として人間レベルにはほど遠い。マサチューセッツ工科大学(MIT)やスタンフォード大学の研究者たちが、現在のAIの状況を定量化して評価し、問題点を指摘する報告書を作成した。 Will Knight7年前

  88. 人工知能(AI)アプリケーション向けの専用チップを開発するスタートアップ企業が増えている。AIアプリの実行に特化することで、従来のチップよりも数倍から100倍程度の性能を達成するとしているが、大手との競合や市場の移り変わりに伴うリスクも指摘されている。 Martin Giles7年前

  89. 筆致から贋作を見破るAI鑑定士、8割の確率で作家も特定
    米国とオランダの研究者が、線画の筆致を学習することで偽造を見抜くことができる人工知能(AI)システムを開発した。深層再帰型ニューラルネットワークと機械学習アルゴリズムを使うことで、8割の確率で線画の作者を正しく特定できた。 Jackie Snow7年前

  90. 人間と機械とでは、質問をする能力に極めて大きな差がある。ニューヨーク大学の研究者たちは、認知心理学に着想を得て、人間にも勝る質問をするAIシステムを開発した。この技術を応用することで、より有用で使いやすいシステムを構築できそうだ。 Will Knight7年前

  91. オンライン小売業では、サイトでの顧客の閲覧履歴や購入履歴に基づくおすすめ商品をページに表示するのが一般的だ。カリフォルニア大学とアドビの研究者は、ユーザーの服装の好みに基づいてカスタマイズした、新たな衣服の画像を生成する人工知能(AI)システムを開発した。 Jackie Snow7年前

  92. 過去最高の「独身の日」に
    ひっそりとデビューした
    アリババのAIスタイリスト
    驚異的な売上を記録したアリババの「独身の日」セール。その裏側ではアリババがいま注力している、あるプロジェクトの成果がひっそりとデビューしていた。 Yiting Sun7年前

  93. 動画はもう証拠にならない——気鋭のAI研究者が語る報道の未来
    人工知能(AI)技術は人々に、様々な扉を開く可能性を与えてくれる。しかし同時に、これまでずっと開かれていた扉のいくつかを、AIが閉じてしまうかもしれない。 Jackie Snow7年前

  94. ブラックボックスなAIに潜む「偏見」を暴く最新研究が発表
    意思決定の場面に人工知能(AI)システムが使われることが多くなるにつれて、ブラックボックスの中で一体どのようなアルゴリズムが動作しているのかを知ることが、ますます重要になっている。しかし、処理が複雑すぎたり、アルゴリズムが公開されていなかったりして、動作を調べるのが困難である場合がほとんどだ。 Jackie Snow7年前

  95. 人工知能についていま、
    考えなければならないこと
    人工知能(AI)に対する脅威がまことしやかにささやかれているが、AIはまだ幼年期にあるに過ぎない。人間が手にする新たなツールが、人間をどのように変え得るかについては慎重に考える必要がある。Brian Bergstein7年前

  96. データから物語を紡ぐAIがいま求められる理由
    データを読み取るのは人間の仕事だと思われている。だが、ナラティブ・サイエンスのクリス・ハモンド博士は、機械が人間にわかりやすく伝えるべきだと主張する。 Erin Winick7年前

  97. インドの花形産業であるIT業界で、大量解雇の嵐が吹き荒れている。自動化や人工知能(AI)が人間の雇用を奪うのではないかという懸念はどの国にもあるが、コンピュータが取って代わりやすい定型作業で成長してきたインド特有の事情が問題を深刻にしている。 Samanth Subramanian7年前

  98. スタークラフトのAI対決、プロゲーマーが圧勝
    韓国で開催された対戦型コンピューターゲーム「スタークラフト」の人工知能(AI)競技会で、プロゲーマーがAIシステムに圧勝した。しかし、現時点のAIにはゲームに関する訓練用データが少ないという制約があり、今後も人間が優位を保てるかどうかはわからない。 Minhyung Lee7年前

  99. AIファースト企業への転換には何が必要か?
    誰もがAIファーストな企業になりたいと考えている。だが、新しいツールとブランド戦略だけでは不十分だ。 Will Knight7年前

  100. 中国は官民挙げてAIの開発、実用化に取り組み、世界のリーダーになろうとしている。AIによる雇用の削減などといったマイナス面に眼を向ける欧米諸国は、AIによる新しい経済や富の創造に注目すべきだ。 Will Knight7年前

  101. 殺人ロボよりも現実的なAIの脅威
    企業でのAIの展開を支援するコグニション・エックス(CognitionX)の共同設立者タバサ・ゴールドスタウは、人間が持つ無意識の先入観がAIに与える影響について危惧している。 MIT Technology Review Editors7年前

  102. 人工知能の規制こそが未来への脅威だ
    人工知能(AI)大国である米国でさえ、AIに対する規制を強化すべきだとの声が上がっている。テクノロジー政策に詳しいジョージ・メイソン大学のアンドリア・オーサリバンは、イノベーションを阻害しない新しいスマート政策が必要だと主張する。 Andrea O’Sullivan7年前

  103. 人工知能(AI)の専門知識とスキルを持つ人材が不足しているのは、日本だけではない。一般企業でAIや機械学習を活用するための人材は特に枯渇している状況だ。そこで、機械学習の自動化や、「エクセル並み」に手軽に使えるツールの開発を目指す動きが加速している。 Will Knight7年前

  104. AIやロボットが「仕事を奪う」のは小都市から、MITメディアラボ
    人工知能(AI)やロボットによる自動化の影響は大都市のほうが受けにくいことが、MITメディアラボの最新の研究で明らかになった。一方、ルーティン・ワークが多い小都市では、今後、雇用が減少していくだろうと予測している。 Elizabeth Woyke7年前

  105. 人工知能から差別や偏見を排除できるのか?
    米国では被告人を仮釈放すべきかどうか、裁判官に助言するソフトウェアが使われている。ローンの審査や人材採用に人工知能を活用する企業もある。こうした人生を左右する決定に使われるコンピューターから、差別や偏見を排除できるのだろうか? ハーバード大学のコンピュータ科学者であるシンシア・ドゥーワーク教授は、人工知能が公平に判断していることを確認する方法を開発している。 MIT Technology Review Editors7年前

  106. 現在のAIは確かに大きな成果を挙げているが、人間の知能とはまだ大きな隔たりがある。AIの限界を突破するために、脳内のニューロンや神経線維で起こっていることをマッピングする1億ドルの巨大プロジェクトが米国で進行している。 M. Mitchell Waldrop7年前

  107. AIとの付き合い方は小説に学べ! いま押さえておきたいSF作品6つ
    人間は急速に進化するロボットやAIと、どのように付き合っていけばいいのか。このテーマは、最近になって注目され始めたわけではなく、すでに20世紀の初めから人類が考えてきたテーマである。 Brian Bergstein7年前

  108. 人工知能(AI)やロボット工学の目覚ましい進歩が、私たちの未来の生活を大きく変えると言われており、仕事を失ったり、ロボットに殺されたりするのではないかと心配している人たちもいる。しかし、起こり得ないことを恐れる必要はない。MITコンピューター科学・AI研究所のロドニー・ブルックス前所長が、人々が間違った考えを持つようになった7つの理由について説明する。 Rodney Brooks7年前

  109. 世界最大級のゲノム解析企業である北京ゲノミクス研究所(BGI)の元CEOが、大量の身体データを分析して、人工知能(AI)による個別健康管理を提供するスタートアップ企業を設立した。患者たちのオンラインフォーラムを運営する企業に出資したり、イスラエルの医療IT企業を買収したりして準備を進めている。 David Ewing Duncan7年前

  110. 3年で150億ドル投資、アリババCTOが語る桁違いの研究開発の狙い
    アリババは、新しく立ち上げたIoT、フィンテック、量子コンピューティング、AIなどの新興技術を研究する組織を立ち上げ、150億ドル以上を投資すると発表した。責任者に任命されたジェフ・チャンCTOが、DAMOのビジョンを語った。 Yiting Sun7年前

  111. グーグルが発表した新製品は、ユビキタス・コンピューティングが現実味を帯びてきたことを感じさせるものだ。だが、必ずしもいい面だけでなく、恐ろしさを覚える面もある。 Rachel Metz7年前

  112. グーグルへ転じた
    スタンフォード研究者が語る
    次世代AIに必要なこと
    スタンフォード大学の人工知能研究所(SAIL)所長からグーグルに転じたフェイ・フェイ・リーは、次世代のAIは「人間中心」を目指すべきだという。それには文脈の理解に立ち返る必要があると指摘する。 Will Knight7年前

  113. グーグルが指摘する、イーロン・マスクが語らないAIの本当の脅威
    グーグルのAI主任は、偏見が含まれるデータによる機械学習によってAIが偏ることを心配してる。具体的で技術的な根拠もなしに「AIの脅威」を喧伝するよりも、はるかに大きな問題だという。 Will Knight7年前

  114. 他のドライバーとの駆け引き、突発的な出来事への対処——。完全な自律運転の実現には、これまでとは違ったAIのアプローチが必要になる。深層学習をさらに進め、自動車が自ら常識を学んでいくシステムの研究が進んでいる。 Will Knight7年前

  115. スラックCEOインタビュー
    AIの導入で働き方を
    もう一度変える
    メールや電話が飛び交っていた職場にチャットという新しいコミュニケーション手段を浸透させたスラック(Slack)。コミュニケーションの活性化や生産性の向上といった効果をもたらす一方で、大量の情報がリアルタイムにやり取りされることで、集中力の低下や目的の情報が探せないといった課題も指摘されている。スラックのスチュワート・バターフィールドCEOに、今後解決しようとしている課題について聞いた。 Elizabeth Woyke7年前

  116. グーグルが超格安チップでも動く音声認識アルゴリズムを開発中
    グーグルの研究チームが使い捨てできるほど安価なチップで音声認識を実現しようとしている。まだ開発中だが、クラウドに処理を頼らないことで、音声認識の用途が広がる可能性がある。 Jamie Condliffe7年前

  117. 指紋か顔か?
    新型アイフォーンで始まる
    生体認証のメガトレンド
    iPhone Xで採用された3D顔認証は、スマホに搭載される認証技術を一気に置き換える可能性がある。 Rachel Metz7年前

  118. 中国では新しいテクノロジーがものすごいスピードで日常生活に溶け込んでいく。アイフライテックが開発した音声による自然言語処理もその1つだ。音声入力アプリのユーザー数は5億人を超え、自動車や医療などの分野でも使われ始めている。 Yiting Sun7年前

  119. 機械学習によるアートや音楽の制作を研究するグーグルのオープンソース研究プロジェクト「マジェンタ」のリーダーに、プロジェクトの現状を聞いた。まだ準備段階だが、コンピューターに冗談を言わせる研究も始めているという。 Rachel Metz7年前

  120. アイフォーン誕生から10年
    ワンモアシングでも
    発表されなかったこと
    おなじみの「One more thing」のフレーズとともに発表された新型アイフォーン「アイフォーンX(iPhone X)」には、顔認識やワイヤレス充電など、これまでのアップル製品にはないテクノロジーが搭載されている。だが、10年を迎えたアイフォーンの発表としては物足りない。 Rachel Metz7年前

  121. オルガ・ロッサコフスキー(プリンストン大学)
    クラウドソーシングを利用して、コンピューター・ビジョンを進化させた。 MIT Technology Review Editors7年前

  122. ガン・ワン (アリババ)
    消費者向けAIの製品化で最前線に立つ研究者。 MIT Technology Review Editors7年前

  123. インフラ点検をドローンに置き換え、機械学習で異常箇所を発見
    深層学習を使ってドローンやロボットが自律的にパイプ・ライン、送電線などを点検する企業がある。石油精製所の点検作業を人力から機械化することで、100万ドルの費用が浮くという。 Will Knight7年前

  124. IBMとMITが連携し、「MIT-IBM ワトソンAI研究所」を設立する。かつて人工知能(AI)研究の先端を走っていたMIT、ワトソンの失速が伝えられるIBMの双方にとって大きな意義のあるプロジェクトで目指すものとは? Elizabeth Woyke7年前

  125. イアン・グッドフェロー(グーグル・ブレイン)
    ラベル付けした訓練用データを使わずにニューラルネットワークの学習を改善する方法を考案した。 MIT Technology Review Editors7年前

  126. レジの代わりにカメラや人工知能で商品を認識する「アマゾン・ゴー」のような自動支払い店舗が注目されている。スタートアップ企業が試験運営中の店舗で実際に体験してみた。 Rachel Metz7年前

  127. 米国では人口の5分の1近くの人がアマゾン・アレクサのような家庭用AI(人工知能)アシスタントを使っている。口頭での様々な指示や命令に応えるのような家庭用AIアシスタントは今後、一層普及が進むだろうが、家庭に入り込んだAIアシスタントが、子どもたちの成長にどんな影響を与えるのかはあまりわかっていない。 Rachel Metz7年前

  128. 音声AI搭載のデバイスが米国では大人気だ。市場を開拓したアマゾンのアレクサ(Alexa)は、人と機械が対話する不可欠な手段となるかもしれない。 George Anders7年前

  129. 中国では顔認識の利用が進んでいる。もっとも成功している顔認識プラットフォームFace++は Webインフラとの統合によって、あらゆる業界を変えようとしている。 Yiting Sun7年前

  130. 人間にはバレずにAIをだます方法が発見される
    音声、画像のちょっとした「ノイズ」でAIはだませる。やっかいなのは、防ぐ手段が見つからないことだ。 Jamie Condliffe7年前

  131. 中国、2030年までに世界一のAI大国目指すと発表
    中国国務院は人工知能(AI)に巨額の新規投資をする計画を発表した。中国を2030年までにAI分野の世界的リーダーにし、経済的支配力の基礎を築くことを意図したものだ。 Will Knight7年前

  132. 「AIは悪魔、今すぐ規制すべき」イーロン・マスクが熱弁
    かねてから「AI開発は悪魔を召喚する所業」との持論を述べているイーロン・マスクは、2017年7月15日の全米知事協会の講演で、AIは人類文明が直面している最大のリスクであるとして、何かあってからでは遅い、今すぐにAIを規制すべきだと主張した。 Jamie Condliffe7年前

  133. アップルが社内ジムでAIをこっそり開発中
    使い道のないアップル・ウォッチはこの秋、大きく生まれ変わります。アップルは何年も前から、社内のフィットネス施設でさまざまなデータを収集してきました。 Rachel Metz7年前

  134. AIに負けたチェスの天才カスパロフが考える、機械と共生する未来
    IBMのコンピューター「ディープ・ブルー」とチェスの元世界チャンピオン、ガルリ・カスパロフの歴史的対局を、カスパロフ側から回顧することは、ずっと待ちわびられていた。カスパロフの新著は、日々性能を増していく知性を宿す機械と共生する未来について考える糧となるだろう。 Jonathan Schaeffer7年前

  135. AIの未来は人間との協働
    グーグルが新プロジェクト
    人工知能は人間の仕事を奪うのではなく、手伝うもの。グーグルが新たに始めたプログラムは、AIと人間がより効率よく作業するための方法を探るものだ。 Will Knight7年前

  136. 米国のクイズ番組ジョパディ!で優勝して以来、IBMの機械学習システム「ワトソン」は注目を浴びている。しかし最近、ジャーナリズムでのワトソンの評判は良くない。アナリストたちは、ワトソンが実際に多くの利益を生むのだろうかと疑問を呈するようになっている。 David H. Freedman7年前

  137. グーグルの未来はテンソルフローにある
    グーグルが2年前に公開した「テンソルフロー」はAIへの熱狂的な関心を背景に、グーグルに多大な利益をもたらそうとしている。グーグルはアマゾンとマイクロソフトからシェアトップを奪うつもりだ。 Tom Simonite7年前

  138. バイドゥのチャン・ヤーチン社長は、人工知能などのテクノロジーへの投資が、バイドゥを世界的なリーダーに変えるのに役立つと確信している。モバイル中心で競争が激しい中国市場で戦う企業は、米国企業よりも有利な立場にあるという。 Tom Simonite7年前

  139. AI企業へ脱皮するGE
    鍵はハイブリッド研究者
    GEはAI技術によって、2020年までに世界トップのソフトウェア・プロバイダーの一社になることを目指している。実現のカギを握るのは、2つのキャリアを持つ研究者だ。 Elizabeth Woyke7年前

  140. 米中AI戦争が引き起こす、世界再編の現実味
    世界レベルの賢明な起業家とイノベーターたちの間にある認識が広がりつつある。それは、AIが経済と社会に深刻な影響をもたらすことが現実味を帯びてきたというものだ。 Will Knight7年前

  141. エヌビディア、「説明できるAI」へ向けた一歩を踏み出す
    機械学習のAIシステムは多くの場合、どのような判断に基づいて結論を導き出したのかを説明できない。信頼のおけないテクノロジーを、医学や金融、軍事などの重要な分野に適用してよいのだろうか。 Will Knight7年前

  142. MITテクノロジーレビューがアップルのティム・クックCEOへ独占インタビュー。シリコンバレーのジェンダー問題、トランプ大統領の環境および移民政策、そしてアップルの人工知能が批判を受ける理由について語った。 Nanette Byrnes7年前

  143. フェイスブックの人工知能はテロとの戦いを制するのか?
    フェイスブックが専門家と人工知能を駆使して、テロ組織によるソーシャル・ネットワークの利用を阻止しようとしている。 Jamie Condliffe7年前

  144. AI搭載ロボが5000曲から作ったオリジナル曲は意外といい
    AIに作曲させる取り組みが進んでいる。ベートーベンからレディー・ガガまで5000曲を基にして作られた曲は、クラシックとジャズを融合させたようなものだった。 Jamie Condliffe7年前

  145. アップル、自動運転技術の開発をついに認める
    アップルは「自律運転システムに焦点を当てている」とティム・クックCEOは明言。しかし具体的な製品の姿は見えてこない。 Jamie Condliffe7年前

  146. 「ムーアの法則」終了で
    コンピューター業界は
    AI需要にどう対応するか
    先端的な機械学習の分野では膨大なコンピューター・リソースが必要だ。「ムーアの法則」が終わった現在、コンピューターチップにも変革が求められる。 Tom Simonite7年前

  147. アルファ碁は
    プロゲーマーも倒せるか?
    アルファ碁のようなAIプログラムでも、世界的な人気ゲーム「スタークラフト」でプロゲーマーに勝つことは難しいかもしれない。 Yoochul Kim and Elizabeth Woyke7年前

  148. 機械学習、AIの勝者となりつつあるチップメーカー、エヌビディア。AIは自動車と医療を変え、エヌビディアは他社とは異なるアプローチで問題を解決していくとフアンCEOは語った。 Tom Simonite7年前

  149. 深層学習で
    医者の仕事が増えすぎ、
    対処できなくなる可能性
    深層学習には、判断理由が人間にはわからない「ブラックボックス問題」がある。しかし医療では、必ずしもすべてのメカニズムが解明されていたわけではない。深層学習を医療の現場に導入したとき起きるのは、もっと別の問題である可能性がある。 Monique Brouillette7年前

  150. 医療や裁判、軍事作戦など、取り返しのつかない場面でAIを使う可能性が現実化している。しかし今なら、なぜそう判断するのか本質的に説明できないAIを、使わない、と判断する選択肢が人類には残されている。 Will Knight7年前

  151. 人工知能、囚人のジレンマで協力プレイ
    囚人のジレンマの状況で、機械同士は人間同士、人間と機械よりも協力してプレイできることがわかった。チェスや囲碁、ポーカーからスタークラフトまで、単純に勝利を目指して進化してきたAI研究の次の課題は人間との協力だ。 Tom Simonite7年前

  152. アップルAI研究所長「深層学習をさらに強化する方法がある」
    アップルのAI研究を率いるルスラン・サラクトゥディノフ所長は、新手法により、AI分野で最も人気がある深層学習の性能はさらに高められる、という。 Will Knight7年前

  153. 「過剰投資でAIは頓挫」とウーバーAI研究所の前所長が発言
    大企業もスタートアップ企業も、AIに巨額を投資して、ゲームに勝ち残ろうとしている。しかし企業が短期的利益を求めてAI研究に投資するほど、本来は巨大なメリットがあるはずの汎用人工知能の研究が疎かになり、AI研究は停滞してしまう。 Will Knight7年前

  154. グーグルが人工知能で作り出したいのは「芸術」そのもの
    グーグルのAI研究部門は深層学習のツールを開発しており、このツールを利用する人々と協力して音楽や芸術作品を生み出そうとしている。 James Temple7年前

  155. 誰が写っているか、どんな写真でも識別できるアルゴリズム
    人間の顔を認識するテクノロジーはすでに実用化されているが、写真に写る顔の角度や影によっては、識別精度は極端に低下してしまう。スタートアップ企業クラリファイは、顔識別の精度を大幅に向上した開発版を公開した。 Rachel Metz7年前

  156. アーティスト、工場労働者、
    介護スタッフは、
    ロボット/AIで
    どんな影響を受けるか?
    アーティスト、工場労働者、介護スタッフは、ロボット/AIでどんな影響を受けるのだろうか? アーティストでもあるQosmoの徳井直生社長、ロボットメーカー、ライフロボティクスの尹祐根CEO&CTO、介護とAIを結びつけようとしているデジタルセンセーションの石山洸顧問が語り合った。 森 旭彦7年前

  157. エヌビディア、深層学習で医学研究が飛躍と発表
    深層学習用のハードウェアで時代の波に乗るエヌビディアは、医療分野での進展が著しいという。人間の医師を支援する用途から、人間には見つけられない病気の兆候を探し出すなど、来年にかけて、医学研究は深層学習で飛躍的な進化を遂げそうだ。 Will Knight7年前

  158. IBMリサーチ、量子コンピューティングで新材料を効率的に探索
    IBMリサーチは、量子コンピューティングで新材料を効率的に探索している。 James Temple7年前

  159. 自動運転は非現実的 人工知能バブルをウーバーのAI顧問が批判
    自動運転を研究中の各社は、人工知能にはまだ運転免許を与える段階にないことに気付いている。あらゆる状況に対応できるほどには賢くなく、雨やひょうで性能が下がるセンサー、レーザー光線の干渉など、事業化にはほど遠い段階なのだ。 Will Knight7年前

  160. 暦本純一×平野啓一郎対談
    「機械が進化しても、
    人間もテクノロジーで進化」
    東京大学の暦本純一教授と作家の平野啓一郎さんの対談。人工知能の飛躍的進化で人間の領域が脅かされているようで、テクノロジーで進化するのは人間であり、AIもロボットも進化を支える道具でしかない。欧米の「テクノロジー脅威論」とはひと味違った議論だ。 森 旭彦7年前

  161. 主要科学誌で
    グーグルによるAI研究の
    論文発表が急増
    主要科学誌でグーグルのAI研究の論文発表が急増している。機械学習、特に深層学習分野への投資が医療から気候モデルまで行き渡り、検索広告で得た資金を科学の発展に振り向け、最先端のテクノロジーに基づく圧倒的優位を追求しているのだ。研究についていけないライバルは、ビジネスでも取り残される。 Antonio Regalado7年前

  162. フェイスブックの
    AI研究所が考える
    マシン・ビジョンの未来
    フェイスブックAI研究所のヤン・ルクン所長(ニューヨーク大学教授)が、マシン・ビジョンの現状と人工知能の未来について語った。映像を見るだけで世界について学び、コモンセンス(常識)を身につけることで、言語という低帯域のデータ伝送手段を人間なみに補えると考えている。 Tom Simonite7年前

  163. トヨタの自動運転「守護天使」の概念はどこが優れているのか?
    トヨタは、自動運転システムを「守護天使」の概念に基づいて開発しようとしている。完全自律運転よりも早期の実用化が期待でき、機械単独よりも事故を防止できる確率が高くなる、優れたアイデアだ。 Tom Simonite7年前

  164. 工業デザイナーがデザインした、見た目がソフトな警備ロボット
    警備ロボットのゴツいイメージとは真逆の、布で覆われたソフトな見た目が特徴だ。メーカーは、最終的にビル管理業務全般をこなせるように改善する意向だが、人間の雇用を奪うつもりはなさそうだ。 Rachel Metz7年前

  165. 人工知能とビッグデータによる右派のプロパガンダはこけおどし?
    トランプ政権誕生を後押ししたとされるケンブリッジ・アナリティカのターゲティング広告とビックデータ解析に基づく心理分析には、威力を裏付けるデータがない。 Jamie Condliffe7年前

  166. 人工知能はゲームで世界と身体を学ぶ
    AIはまだ現実社会での応用が難しいが、ゲーム業界ではすでにさまざまな場面で使われている。AIはグーグルやフェイスブックの研究だけが突出しているのではなく、FINAL FANTASY XVのAIも進化しているのだ。 三宅 陽一郎7年前

  167. トランプ大統領の得票と強く相関しているのは、失業率よりも定型仕事の割合であることがわかった。大統領選挙の奥底にあった怒りの正体は、AIと自動化で人間らしい仕事を奪われた人の怨嗟だったのかもしれない。 David Rotman7年前

  168. 人工知能、ポーカーでもプロに圧勝
    ポーカーでも人間が完敗したとはいえ、人工知能の戦略を可能にしたのはゲーム理論だ。しかし、3人以上の対戦になるとゲーム理論は使えないため、別の理論を作るところから始める必要がある。 Jamie Condliffe7年前

  169. アマゾン、アレクサ搭載次世代機に大型画面を追加?
    アマゾンの「アレクサ」やグーグルの「アシスタント」のユーザーは音声操作は使っていても、便利なサードパーティ製アプリはあまり使っていないとわかった。音声アシスタントに画面が搭載されれば、問題は解決されるだろうか。 Jamie Condliffe7年前

  170. 研究者は、機械学習でスマホの音声パターンを検出し、心的外傷後ストレス障害(PTSD)や心臓病の兆候を見つけようとしている。 Emily Mullin7年前

  171. 「アレクサ、アマゾンは
    グーグルに勝てる?」
    「はい、余裕です」
    アレクサに毎日頼み事をする何百万ものユーザーのおかげで、アマゾンは家庭向け音声アシスタント市場でグーグルよりもずっと有利なポジションにある。 Tom Simonite7年前

  172. 人工知能分野への投資で、中国企業が米国を追い越す勢い
    中国では、大手インターネット企業もベンチャー企業も、AI分野に資金を投じている。 Jamie Condliffe7年前

  173. なぜアマゾンのAIアシスタントは自動車にまで搭載されるのか?
    アマゾンのスマート・アシスタントは幅広く普及しているが、グーグルはより優れたシステムで猛追している。 Jamie Condliffe7年前

  174. 新興企業ロケットAIなど
    人工知能分野の
    2017年5大予測
    コンピューターによる言語理解がいっそう進展し、中国でAI関連テクノロジーが急成長すると考えられる。 Will Knight7年前

  175. 人工知能の弱点は本物の知性ではないので騙しやすいことだ
    人工知能の研究者は、機械学習プログラムを騙し、余計なことをさせる手口があることを指摘している。 Will Knight8年前

  176. 人工知能は二次元を卒業し、三次元のモノに興味を持ちだした
    人工知能に関する研究は、二次元を超えて三次元を理解させるステージに移行—ロボット工学や自動運転の分野での大きな進歩につながる可能性を秘めた動き Will Knight8年前

  177. 3度目の「人工知能・冬の時代」はたぶん来ない、とバイドゥの主任科学者が確信する理由
    過剰な宣伝と熱狂的な投資が続くが、人工知能の専門家は、ハードウェアの進歩により、人工知能の躍進は続くという。 Will Knight8年前

  178. 人工知能は、ゲーム内世界のように、個々の人間の面倒を見るようになる
    人工知能(AI)に職を奪われるか心配しても未来は描けない。ちょうどゲーム開発のように、AIと人間の共生にビジネスチャンスがあるはずだ。 Yasuhiro Hatabe8年前

  179. 「過去」を学習した人工知能は、社会の「未来」を阻害しかねない
    言語データセットに埋め込まれた性的な偏りを人工知能は受け継いでいる。しかし、偏りをなくせば済む話ではない。Will Knight8年前

  180. マンガが読めるのは人間だけ
    人工知能にはまだ早かった
    マンガを読んでストーリーを理解するのは、驚くほどに知的な作業なのだ。 Emerging Technology from the arXiv8年前

  181. 人工知能は、顔写真から犯罪者とそうでない人を9割近い精度で区別できた。当然、倫理上の重大問題、より高度な検証など、さまざなま議論を呼び起こすことになる。 Emerging Technology from the arXiv8年前

  182. 機械学習は、機密区分の指定ミスの傾向を明らかにできるかもしれない。 Emerging Technology from the arXiv8年前

  183. フェイスブック、スマホ上で動作する軽量AIを写真フィルターに初実装
    フェイスブックの新ツールは、写真や動画の加工処理をスマホ上で動作する軽量AIで実行する。ツールそのものより、AIに賭けるフェイスブックの決意表明と理解できる。 Jamie Condliffe8年前

  184. グーグルはなぜ人工知能とスマホを統合しようとしているのか?
    グーグルは、高利益率のプレミアム商品である初の自社設計スマホPixel(ピクセル)でアップルに攻勢をかけ、同時に人工知能への投資を回収しようとしている。 Elizabeth Woyke8年前

  185. 深層学習で創薬 ハーバード大学などが成果発表
    機械学習システムによる膨大な医薬品データの取り込みが、人類に新たな可能性を示してくれる。 Tom Simonite8年前

  186. クラウドストレージはホワイトカラーの生産性を機械学習でどう高めるのか?
    ストレージ企業のボックス、ドロップ・ボックスとの競争を加速。 Will Knight8年前

  187. IBMはなぜワトソンに賭けているのか? ワトソンとは何なのか?
    大げさな広告やマーケティングは無視しよう。IBMのワトソンは、企業が機械学習や人工知能の進歩を利用するための力強い方法だ。 Will Knight8年前

  188. ホワイトハウスのトップ・エコノミストがAIは仕事を奪わない、と明言
    本当に心配なのは、人類がまだ十分な人工知能を持っていないことだ。 Mike Orcutt8年前

  189. 米国防総省、人工知能企業と協業で乳がんの分子標的治療薬を開発
    米国国防総省は現在、機械学習を利用して腫瘍生物学の研究を進める取り組みを支援している。 Emily Mullin8年前

  190. 深層学習よりさらに高度な機械学習を実現するヒントはどこにあるのか?
    米国政府の2800万ドルのプロジェクトでは、ネズミの脳を盗聴して人工知能(AI)研究に役立てようとしている Tom Simonite8年前

  191. Pixelの背面に刻まれた「Phone by Google 」にグーグルの本気度が現れている
    ピクセルは、グーグルがイチから設計した初めての携帯電話で、人工知能(AI)によるパーソナルアシスタント機能を内蔵している。 Elizabeth Woyke8年前

  192. 事例:アップル 人工知能で出遅れた企業の挽回策
    カーネギーメロン大学の深層学習の専門家ルスラン・サラクディノフは、コンピューターが世界について学ぶスマートな方法を模索している Will Knight8年前

  193. グーグル・ディープマインドが作業記憶付きのニューラルネットワークを開発中
    人間のようにパズルを解いてみせる人工知能。 Will Knight8年前

  194. グーグルのネット気球
    人工知能が操縦へ
    グーグルは、コンピューターは気球を成層圏で操縦できると考えた。 Jamie Condliffe8年前

  195. Siri開発元が次に目指すのは感情を読み取るボット
    人間のイライラを検出するとゆっくり話して人間に寄り添うバーチャルアシスタントが開発されている。 Signe Brewster8年前

  196. アップル、人工知能で苦戦
    原因は秘密主義と成功体験
    アップルが崇拝される元にもなっている秘密主義と徹底した製品改良の姿勢は、機械学習分野でアップルに人材が集まらない原因かもしれない。 Will Knight8年前

  197. インテル巻き返してる
    深層学習チップ企業を買収
    インテルの買収によって、ナバーナは人工知能用半導体チップの設計を急ピッチで進める。 Tom Simonite8年前

  198. 人工知能と言語
    言語を真に理解する機械があれば、信じられないほど便利だろう。しかし、人類はまだその構築方法を知らない。 Will Knight8年前

  199. 先物取引市場はどうなる?
    収穫量を人工知能で予測
    テルアスラボはNASAの画像や機械学習、専門知識を使って、農作物の今季の収穫量を正確に予測する。 Elizabeth Woyke8年前

  200. ポケモンGOユーザー
    機械学習に騙される
    機械学習は、ネット犯罪の効率を高めるツールになることがポケモンGOで実証された。 Tom Simonite8年前

  201. バイドゥが
    「電脳コイル」を実現
    コンピュータービジョンと自然言語処理を組み合わせた拡張現実で、数億人のユーザーがレイヤーを拡張された現実を体験する。 Jamie Condliffe8年前

  202. 人工知能は
    掲示板荒らしを検出できない
    コンピューターは掲示板などの「荒らし」は検出できるようになったが、まだメッセージの意味までは理解できない。 Will Knight8年前

  203. 人間とは何か?
    人工知能がマイクラで学習中
    マイクロソフトは、マインクラフトの実験バージョンを人工知能のオリンピックにした。 Will Knight8年前

  204. 話題のチャットボットは
    常識知らずで実用性なし
    バーチャルアシスタントなどの人工知能の会話プログラムには、人間のように会話ができるほどには常識が足りないとわかった。 Will Knight8年前

  205. ピンタレストは
    画像検索でアマゾンを超える
    欲しいモノ共有ネットワークとして成長したピンタレストが、買い物売り場化を目指して、身の回りの気になるアイテムをスマホで撮影すると商品を特定する新型画像検索機能を発表した Rachel Metz8年前

  206. 絵文字を人工知能で推薦
    人気サービスを支えるDango
    今の気持ちを完璧に表す絵文字をAndroidでは人工知能が予測してくれる。 Rachel Metz8年前

  207. データマイニングで判明
    能力の高い人は間違えやすい
    意志決定は状況や意志決定者の能力、決定にかけられる時間により、影響を受けるが、研究により、もっとも大きな影響があるのがどれかわかった。 Emerging Technology from the arXiv8年前

  208. バイドゥは人工知能をどうビジネスに生かそうとしているのか?
    中国最大のインターネット企業バイドゥは、自車製品に人工知能を追加しようと躍起になっている。 Will Knight8年前

  209. Skype翻訳
    使えないマルチリンガル
    何十年もの間、機械学習の専門家は、言語の完璧な翻訳を試みてきた。マイクロソフトはその成果をスカイプに実装した。 George Anders8年前

  210. 全産業が機械学習に依存する
    最近の進歩でテック産業以外でも機械学習が役に立つようになったと、Google Brain研究グループのリーダーが話す。 Tom Simonite8年前

  211. 人工知能で勝つ方法、教えます
    ツイッターのAI研究のリーダーであり、ハーバード大学で学術研究にも従事したライアン・アダムスは、さらに多くの産業が機械学習を利用するようになると見ている。だが、業界をリードするのは、より多くのデータと計算能力のある企業だ。 Nanette Byrnes8年前

  212. ビジネス向けSiri型
    人工知能サービス
    アップルのSiriやマイクロソフトのコルタナが注目される一方で、ビジネスパーソン向けのAIを搭載したアシスタントやソフトウェアがあり、人気を獲得している。 Elizabeth Woyke8年前

  213. 人工知能に差別されても
    人間は気づけない
    人工知能が私たちの生活に溶け込んできた。しかし、人工知能の仕組みについて、私たちは知らないことばかりだ。仕組みを知ったとき、人間はどう感じるだろうか? Nanette Byrnes8年前

  214. 人工知能、いよいよ表舞台へ
    より多くの産業が、人工知能の使用方法を模索している。テクノロジーはどう進化するだろうか? Nanette Byrnes8年前

  215. 世界最高のAI人材とは
    どんな人物か
    スタンフォード大学の博士課程で人間の知性を模倣する研究に従事するアンドレイ・カルパシー研究員にとって、就職先を探すのは訳もないことだ。 Katherine Bourzac8年前

  216. 機械学習は大気汚染を解決できるか
    中国の大気汚染が悪化する中、IBMの研究グループは、人工知能技術で1平方㎞ごとに10日先の汚染レベルを予測しようとしている。 Will Knight8年前

  217. 人間と機械
    多くの進展にもかかわらず、まだAIは人間と組み合わせた時に最も力を発揮する。 Robert D. Hof8年前

  218. トヨタの人工知能研究は
    家庭用ロボットも視野に
    日本の自動車メーカートヨタ自動車は、10億ドルを投じてAIとロボット工学を進化させる野心的プロジェクトについて明らかにした。 Will Knight9年前

  219. トヨタ、自動運転研究で
    MITなどに5000万ドル投資
    トヨタ自動車が自動運転自動車研究を率いる最適な人物としてギル・プラットを一本釣り。 Rachel Metz9年前