KADOKAWA Technology Review
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知性を宿す機械

ロボットや人工知能、機械学習、さらに自律型の乗り物やドローン、量子コンピューティングについて。

  1. Alpha Zero’s “Alien” Chess Shows the Power, and the Peculiarity, of AI アルファ・ゼロ、機械から人間が学ぶ時代の幕開け
    人工知能はディープマインドの最新AIは、チェスで人間からみれば奇妙な一手を指す。これを人の硬直化した考えを打破する一手とみるか、単なる将来への不安を駆り立てる奇計とみるかは、難しいところだ。
  2. 新方式の量子コンピューターが50量子ビット超を達成
    現在の主流である超伝導回路を使うのとは異なる方式の量子コンピューターを、マサチューセッツ工科大学(MIT)などの2つの研究チームがそれぞれ発表した。いずれも捕捉された原子を使う方式を採用しており、現時点での用途は限定されているが、超伝導を使う方式より規模の拡大に対応しやすい可能性があるとしている。
  3. 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。
  4. 事故も再現、自動運転向けシミューレーターをトヨタらが無償公開
    子供が道路に飛び出すような、ドライバーにとって最も対応困難な出来事はまれにしか起きない。しかも、実際にその状況を再現するのは危険だ。自動運転車がそうした状況に対処できるように訓練するために、インテル研究所、トヨタ・リサーチ・インスティテュート(TRI)、コンピュータビジョンセンターの研究チームが新しいシミューレーターをオープンソースで公開した。
  5. インテルも参戦で激化する
    AI特化型チップ戦争
    新興企業に勝算はあるか
    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。

知性を宿す機械の最新ニュース

  1. This AI Can Spot Art Forgeries by Looking at One Brushstroke 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。
  2. How We Feel About Robots That Feel ロボットが相棒になるとき
    誰が、どんな感情を
    吹き込むのか?
    ロボットは人間の命令に従って動く機械にすぎない。だが、戦地で行動を共にする軍事ロボットと兵士との間には、ただの道具とそれを使う人間という関係を超えた絆が生まれるという。もしロボットが感情を持つようになったら、人間とロボットの関係はどのように変わるのだろうか。
  3. This Inquisitive AI Will Kick Your Butt at Battleship 認知心理学に着想、人間以上の質問能力を持つ人工知能が登場
    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。
  4. This AI Learns Your Fashion Sense and Invents Your Next Outfit 本当にほしいのはこんな服?
    架空の商品も提案する
    ファッションAIの未来
    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。
  5. These AI Hotshots Plan to Reboot Manufacturing by Jumping Inside Robots 現場のワザをVRで学習、製造業ロボットが着々と進化中
    今日の製造現場では様々な作業が人間からロボットに置き換わっている。プログラムを書くのが大変であるため現時点ではまだ人間が担当している細かい作業もいずれ、実質現実での人間の動きから学習するロボットに置き換えられるかもしれない。
  6. Alibaba’s AI Fashion Consultant Helps It Set a New Singles’ Day Record 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。
  7. IBM Raises the Bar with a 50-Qubit Quantum Computer 50キュービットの
    量子コンピューターを
    IBMがついに発表
    量子コンピューターの実用化に向けての目標である「量子超越性」の実現には、49キュービット(量子ビット)を実装したシステムが必要だとされている。先日、IBMがついに50キュービットの量子コンピューターを発表した。
  8. For Brain-Computer Interfaces to Be Useful, They’ll Need to Be Wireless 脳コンピューター・インターフェイスの実用化には何が必要か
    脳コンピューター・インターフェイス研究の先駆者は、実用化には程遠いと語った。装置の小型化、ニューラルコードの解明がまだまだ必要だという。
  9. More Evidence that Humans and Machines Are Better When They Team Up AIは人間の能力を拡張するもの——CSAILのダニエル・ラス所長
    人工知能に仕事が奪われることを恐れてばかりいると、人工知能との協調に秘められた大きなチャンスを見逃すことになるかもしれない。
  10. New Research Aims to Solve the Problem of AI Bias in “Black Box” Algorithms 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。
  11. The AI Issue 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。
  12. Every Spreadsheet Has a Narrative to Tell—Just Add Some AI 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。
  13. India Warily Eyes AI 自動化で沈みゆくインド、
    IT業界が斜陽産業になる日
    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。
  14. Yibiao Zhao is Giving Machines a Sense of Imagination 機械学習の限界を超える、「予測能力」を持つ自動運転技術
    MITのスピンオフ会社、アイシー(iSee)は、人間の予測能力を備えた自動運転技術を開発中だ。突発的な出来事にも対処できる、安全な自動運転車自動車を実現しようとしている。
  15. Is Technology About to Decimate White-Collar Work? 「AIはすでに仕事を奪っている」、元グーグルの中国トップが明言
    グーグル・チャイナの初代社長として著名な投資家李開復は、AIはすでにホワイトカラーの仕事を奪っていると明言する。「4つの波」がやってくるという。
  16. Humans Are Still Better Than AI at StarCraft—for Now 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。
  17. New Twists in the Road to Quantum Supremacy 49量子ビットの壁突破へ、
    IBMがモデル化に成功
    量子コンピューターが従来型コンピューターに対して圧倒的な優越性を示す「量子超越性」を実証するには、49キュービットの実装が目標とされている。IBMの研究者は数学的手法を駆使して、49キュービットを超える量子コンピューターの振る舞いをモデル化することに成功した。
  18. Andrew Ng Has a Chatbot That Can Help with Depression 自然な会話でうつ病を治療、チャットボットのカウンセラー
    チャットボットは何の役に立たないとの声は多い。だが、人工知能(AI)の著名研究者であるアンドリュー・ングが支援するチャットボットは、認知行動療法と進化した自然言語処理を組み合わせて、軽度のうつ病の治療に役立つという。
  19. China’s AI Awakening中国 人工智能 的崛起 国家レベルでAIに賭ける
    中国から何を学ぶべきか
    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。
  20. Fearsome Machines: A Prehistory 人間は機械との関係をどう捉え、どう恐れてきたか
    産業革命以来、人間は機械の力に驚嘆すると同時に、機械との関係について考え続けてきた。人工知能(AI)に至るまでの機械と人間の関係を表す歴史的な出来事や、歴史上の著名人の言葉を振り返ることは、AIが今後、人間にとってどのような存在になっていくのかを考察するうえで有意義だろう。
  21. The Dangers of Tech-Bro AI 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。
  22. Don’t Let Regulators Ruin AI 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。
  23. AI Algorithms Are Starting to Teach AI Algorithms 枯渇するAI人材、
    機械学習の自動化に脚光
    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。
  24. How to Root Out Hidden Biases in AI 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。
  25. The Seven Deadly Sins of AI Predictions シンギュラリティは来ない
    —AIの未来予想でよくある
    7つの勘違い
    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。
  26. AlphaGo Zero Shows Machines Can Become Superhuman Without Any Help 「アルファ碁ゼロ」が登場、完全な教師なし学習で世界最強に
    囲碁世界一の伝説の棋士に勝った人工知能(AI)プログラム「アルファ碁」を圧倒する新プログラムが登場した。多層ニューラルネットワークと強化学習に基づくこのプログラムは、人間が訓練用のデータを用意しなくても、自分自身で独学して強くなることができる。
  27. Now There’s an IQ Test for Siri and Friends グーグル47点、Siriは24点——本当に賢いAIアシスタントはどれ?
    デジタル・アシスタントと人間を同列に評価する方法を、中国の研究者が開発した。その結果、グーグル・アシスタントは、人間の6歳児よりは劣るが、近いという結果になった。しかし、実験の詳細が公表されていないため、結果を手放しで評価はできないのが残念だ。
  28. Alibaba Aims to “Master the Laws” of AI and Put Virtual Helpers Everywhere 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。
  29. Is AI Riding a One-Trick Pony? 人工知能バブル
    3度目の冬はやってくるのか
    深層学習と呼ばれる人工知能(AI)技術がもてはやされており、あらゆる分野で、いずれは人間の仕事を奪うかのように喧伝されている。しかし、現在のAIブームの根本を支えているのは30年前の論文で発表された技術であり、新しいブレークスルーが起こっているわけではない。
  30. Quantum Inside: Intel Manufactures an Exotic New Chip 出遅れたインテル、量子チップ製造開始でトップに躍り出る
    量子コンピューティング開発競争に出遅れたインテルは、他社ではまねできない製造・実装技術を背景に、量子コンピューター用チップの製造を始めた。しかし、ライバルの追い上げも厳しく、グーグルは「量子超越性」をテストできるマシンを来年には開発する予定だ。
  31. Put Humans at the Center of AI 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。
  32. Warning: This Algorithm Will Self-Destruct After It’s Used 量子コンピューターが開く、セキュリティの新しい扉
    二人の富豪が自分の財産の価額を他に知られることなく、どちらが金持ちであるかを知るにはどうすればよいだろうか。この「ヤオの百万長者問題」の解決法の一つとして「1回限りのプログラム」を使うことがある。1回限りのプログラムは、従来のコンピュータでは実現できないことがわかっているが、量子コンピュータであれば、ある仮定の下で実現できることが示された。
  33. Google Reveals Blueprint for Quantum Supremacy グーグルが量子超越性の実現にめど、数カ月内に実証も
    グーグルの研究者たちが、超伝導ループを使って9量子ビットのシステムを開発することに成功した。量子ビット数を5から9に増やしたときのエラーの増加率から考えて、この技術で60量子ビットまで拡張可能だと語っており、量子超越性が遠からず実現する可能性が出てきた。
  34. Forget Killer Robots—Bias Is the Real AI Danger 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。
  35. Finally, a Driverless Car with Some Common Sense 「常識あるAI」がもたらす
    自動運転のブレークスルー
    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。
  36. A Radar for Industrial Robots May Guide Collaboration with Humans 産業用ロボの安全性を劇的改善、MIT発の超高精度レーダー
    これまでの産業用ロボットは、人間と共同作業をするにはパワフル過ぎて危険であることから、適用範囲が限られていた。マサチューセッツ工科大学(MIT)のスピンアウト企業が開発している人間の動きを非常に正確に追跡可能な室内用レーダー装置は、人間とロボットが同じ環境で協働する新しい未来の扉を開くかもしれない。
  37. Facebook Heads to Canada for the Next Big AI Breakthrough AI研究の新しいメッカ、カナダに一流の人材が集まる理由
    人工知能(AI)の分野では、いかに優秀な人材を世界中から集めるかが勝負となっている。移民規制を進める米国を尻目に、カナダが新たなメッカとなりつつある。
  38. Machine-Vision Drones Monitor Animals in the African Savanna サバンナの野生動物調査にマシン・ビジョンのドローンが活躍
    野生動物の保護には個体数の把握が欠かせない。最近ではドローンを用いた調査も実施されているが、ドローンの撮影画像を分析するには、専門家が膨大な時間を費やす必要がある。スイス連邦工科大学の研究チームは、マシン・ビジョンのアルゴリズムを訓練することで、専門家が費やす時間を大幅に削減し、個体数の見積もりを大きく改善できることを示した。
  39. Drones and Robots Are Taking Over Industrial Inspection 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。
  40. IBM and MIT Bet That Materials and Quantum Advances Will Supercharge AI MITとの提携でIBMは再び輝けるのか?
    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?
  41. Can WeChat Thrive in the United States? 「超キャッシュレス社会」を
    制した最強の中国企業が
    世界市場を攻略できない理由
    もはや「現金はいらない」とまで言われる、急激なキャッシュレス化が進む中国。中国のスマホ決済で4割のシェアを占めるウィーチャット(WeChat)はグローバル市場を攻略しようとしているが、いまのところ大きな成功は得られていない。
  42. Growing Up with Alexa 機械から学習する子どもたち
    AIネイティブ世代の行方
    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。
  43. “Alexa, Understand Me” アマゾンのアレクサが描く
    人と機械が対話する未来
    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。
  44. Amazon Has Developed an AI Fashion Designer ファッション業界に衝撃、
    アマゾンがAIデザイナーを
    開発中
    アマゾンがファッション分野に力を入れている。最新のトレンドを取り入れたレコメンデーションに加え、トレンドから新たな商品をデザインするAIも開発中だ。
  45. Here Is the Safety Trick That Will Help SpaceX Fly You to the Moon 毎週のロケット打ち上げを可能にするスペースXの新技術とは
    スペースXが米国空軍と共同開発した自律型ロケット追跡技術は、ロケット打ち上げのコストを劇的に削減し、打ち上げ準備期間を大幅に短縮できる可能性がある。同技術を使ったロケット3機の打ち上げが2017年11月に予定されている。
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