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. Which Covid-19 drugs work best?
    現時点でCOVID-19にもっとも有効な治療薬はどれか?
    新型コロナウイルス感染症の流行が始まってから3カ月が経ち、治療薬の臨床試験結果が報告され始めている。しかし、「特効薬」はまだ発見されていない。
  2. 胸部X線画像で新型コロナ診断へ、AI企業らがニューラルネット公開
    人工知能による新型コロナウイルス感染症の診断を目指す「COVIDネット」が公開された。訓練用のデータセットも提供されており、世界中の研究者の参加を促すことで開発を加速したい考えだ。
  3. シェイクスピアの歴史劇である「ヘンリー8世」の執筆には他の作者も関わっていたらしいということは、長い間指摘されてきた。機械学習アルゴリズムを利用して文体を解析することで、ヘンリー8世の脚本のどの部分を誰が書いたかが明らかになった。
  4. 新型コロナ2万4000本以上の論文データセット、AI2などが公開
    新型コロナウイルス感染症(COVID-19)と戦う科学者を支援するため、関連する2万4000本以上の論文をまとめたデータセットが公開された。
  5. インテルが嗅覚を模した神経回路チップを開発、臭いの判別に成功
    インテルは人間の嗅覚システムを模倣したニューロモーフィック・チップを開発し、従来のチップよりもはるかに少ない数の訓練サンプルで匂いを正確に判別できることを示した。今後、視覚や触覚をはじめ、より高次の思考プロセスを模倣するニューロモーフィック・チップの設計を計画している。

知性を宿す機械の最新ニュース

  1. Robots that teach autistic kids social skills could help them develop
    自閉傾向の子どもの発達を個別支援、USCが新ロボット
    自閉スペクトラム症を持つ子どもの療育を支援するロボットを南カリフォルニア大学(USC)の研究チームが開発した。機械学習モデルを備え、ソーシャルなやり取りを通じて利用者を支援するロボットだ。
  2. How to know if artificial intelligence is about to destroy civilization
    いつの日か、人工知能(AI)が人間を凌駕する超知能(スーパー・インテリジェンス)に発達し、人間の存在を脅かすようになることはあるのだろうか。故ポール・アレンが立ち上げた「アレン人工知能研究所(AI2)」のオレン・エツィオーニCEOによる特別寄稿。
  3. This is how the CDC is trying to forecast coronavirus’s spread
    米国疾病予防管理センター(CDC)は、新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の流行の予測を、毎年のインフルエンザの流行をほぼ正確に予測できる全米有数の研究室に要請した。その1つであるカーネギーメロン大学(CMU)の機械学習の研究グループは現在、困難な課題を解決すべく3つのアプローチで取り組んでいる。
  4. The robot does the hard work. Can you still attain enlightenment?
    仏教の瞑想に使用される伝統的なアートワークである「曼荼羅(まんだら)」を作成と破壊を代行するロボットが開発された。ロボットが描く曼荼羅は、宗教とテクノロジーがますます絡み合っている未来を示唆する。
  5. An implant uses machine learning to give amputees control over prosthetic hands
    機械学習で神経信号を増幅、「意のままに動く義手」実現へ成果
    機械学習の手法を用いて神経信号を増幅することで、上肢切断者が自らの意思で義肢をコントロールできることを示す実証実験の結果が報告された。神経信号を記録する電極を埋め込まれた4人の被験者は、小さなおもちゃのブロックを拾い上げたり、じゃんけんをしたりできるようになった。
  6. Reinforcement-learning AIs are vulnerable to a new kind of attack
    ゲームプレイや自動運転など最先端の人工知能(AI)で使われている強化学習に、深刻な脆弱性が発見された。強化学習を使って訓練されたAIは、相手の奇妙な行動によってだまされる可能性があるというのだ。
  7. How Facebook uses machine learning to detect fake accounts
    機械学習で偽アカウント検出
    フェイスブック対スパマーの
    終わりなき戦い
    ソーシャルメディア上の偽アカウントは、スパムやフィッシングリンク、マルウェアを拡散し、ユーザーにさまざまな被害をもたらす。フェイスブックはネットワーク全体におけるコネクション・パターンにより偽アカウントを見抜く人工知能(AI)システムを運用し、大量の偽アカウントを削除している。
  8. This robot taught itself to walk entirely on its own
    グーグル、歩行方法を独力で学習する四足ロボットを開発
    ロボットが現実世界で役に立つためには、物理的な環境において、人間の介入なしに移動することを自ら学習できなければならない。グーグルの研究チームは、強化学習アルゴリズムに手を入れることで、前後への歩行や左右に曲がることを、数時間以内に独力で学習する四足ロボットを開発した。
  9. China has started a grand experiment in AI education. It could reshape how the world learns.
    世界一のAI大国を目指す中国では、教育分野でもAIの導入が急速に進んでいる。「世界を狙う」エドテック企業も出てきた。
  10. Emotion AI researchers say overblown claims give their work a bad name
    感情認識技術を規制すべきだとする声が高まっている。科学的根拠が薄いままに、採用面接における候補者の評価といった人生に関わる重要な局面で使われるようになっているというのがその理由だ。
  11. AI-powered robot warehouse pickers are now ready to go to work
    米国のスタートアップ企業が、強化学習の手法を用いて、かつてない正確さで商品を判別して移動させるロボットアームを開発し、すでにドイツの電子機器メーカーの倉庫などで実運用されていることが明らかになった。人工知能研究の著名人などから2700万ドルの資金を調達している注目企業だ。
  12. AI still doesn’t have the common sense to understand human language
    深層学習に基づく自然言語処理技術は最近、長足の進歩を遂げているが、人工知能(AI)は読んだ文をどれだけ本当に理解しているのだろうか?アレン人工知能研究所(AI2)の研究チームは、機械が文の意味をどれだけ理解しているのかを評価するための新たな大規模データセットを作成し、最先端の言語モデルでテストして人間の結果と比較した。
  13. Why asking an AI to explain itself can make things worse
    深層学習の人工知能(AI)システムがさまざまな分野で使われるようになるにつれ、ブラックボックス批判が高まっている。だが、AIをただ「説明可能」にするだけでは不十分だ。
  14. We can’t trust AI systems built on deep learning alone
    深層学習は万能薬ではない。ニューヨーク大学のゲイリー・マーカス教授(ウーバーAI研究所元所長)は、より広い視野を持って安全なAIを構築するべきだと訴えている。
  15. Facebook has a neural network that can do advanced math
    フェイスブックのパリAI研究所は、微分方程式と部分積分を解くことができるニューラル・ネットワークを開発した。数式を与えて訓練することで、初めて与えた数式でも、市販の数式処理ソフトウェアより高速かつ正確に答えを導くことができるという。
  16. IBM’s debating AI just got a lot closer to being a useful tool
    IBMは、「論証マイニング」と呼ばれる手法を用いて、多くの情報源を検索し、あらゆる根拠を使って議論を組み立てられる人工知能(AI)システムを構築している。議論を通じて人々とコミュニケーションを取れるバーチャル・アシスタントは、人々がより良い意思決定を下すのに大いに役立つだろう。
  17. An algorithm that learns through rewards may show how our brain does too
    グーグルのAI子会社であるディープマインドは、改良した強化学習アルゴリズムが、ドーパミンが脳の学習を手助けする際の神経細胞の振る舞いと一致することを示す研究を発表した。この結果は、AI研究の現在の方向性が正しいことを示すと同時に、神経科学の研究者に新たな知見を与えてくれるだろう。
  18. Baidu has a new trick for teaching AI the meaning of language
    中国のテック大手であるバイドゥ(百度)は、人工知能(AI)による自然言語理解のコンペで、グーグルとマイクロソフトを抑えて首位に立った。バイドゥの快挙は、元々英語向けに開発された言語理解の手法を中国語に適用する際の改良に基づくものであり、AI研究における多様性の重要さを示している。
  19. A robot puppet can learn to walk if it’s hooked up to human legs 
    人の動きを真似る二足歩行ロボ、「学ぶ」への一歩
    人・機械インターフェイス(HMI)を使って人間の足の動きを模倣するロボット・システムをMITとイリノイ大学の研究チームが開発した。ロボット工学の課題である自律型ロボットへの応用が期待される。
  20. The US just released ten principles that it hopes will make AI safer
    ホワイトハウスは、政府当局が人工知能(AI)技術を規制する際に守るべき10原則を発表した。AI戦略を軽視していたトランプ政権の姿勢を転換し、民間によるイノベーションを促進する姿勢を鮮明にしたものだ。
  21. How Apple personalizes Siri without hoovering up your data
    賢くなった「Siri」が採用する、プライバシー保護のアプローチ
    プライバシー保護に力を入れるアップルは、Siriで「協調機械学習」と呼ばれる手法を採用。他人の声との「聞き分け」を可能にしている。
  22. Medical AI startup requires person to commercialize in early phase
    注目ベンチャーCOOが明かした 「医療AI」の事業化に必要な仕組み
    少子高齢化が進む日本で期待されているのが、人工知能(AI)の保健医療領域への応用だ。だが、医療ビジネスには他の分野にはない特有の難しさがある。AIベンチャーが参入し、「医療AI」を事業化するには何が必要なのか?
  23. In 2020, let’s stop AI ethics-washing and actually do something
    顕在化した「AI倫理」問題
    2020年は行動の年に
    2019年はかつてないほど、人工知能(AI)の倫理的問題に関する話題が多い年であった。その取り組みはまだ緒に就いたばかりだ。
  24. An AI conference once known for blowout parties is finally growing up
    成熟するAIコミュニティ
    NeurIPSで感じた変化
    もっとも有名なAI研究会議である「神経情報処理システム(NeurIPS)」がバンクーバーで開催された。 ここ数年のAIブームで「お祭り」化していたNeurIPSだが、参加者の多様化が進み、社会的なテーマへの関心が高まるなど、確かな変化が感じられた。
  25. A giant, superfast AI chip is being used to find better cancer drugs
    米国立研究所、iPadより巨大なAIチップ搭載機をがん研究に導入
    深層学習に代表される人工知能(AI)関連技術に期待されているのが、創薬や材料科学などの科学研究分野での応用だ。膨大な計算時間の短縮のために「ハードウェア革命」が求められる中、米アルゴンヌ国立研究所は巨大な「AI専用チップ」搭載コンピューターを導入した。
  26. The AI community needs to take responsibility for its technology and its actions
    人工知能(AI)技術が社会に浸透するにつれ、AI技術者たちは技術のもたらす社会的・倫理的問題に向き合わざるを得なくなっている。ミートゥー(#MeToo)運動の中心的人物としても知られるUCバークレー校のセレステ・キッド教授は、世界最大級のAI研究会議「NeurIPS」の招待講演で数千人の聴衆に向かって何を伝えたのか。
  27. There’s an easy way to make lending fairer for women. Trouble is, it’s illegal.
    アップル・カードの利用限度額問題に端を発して、人工知能(AI)による与信の問題点が明らかになった。与信審査に性別を持ち込むのは米国では違法だが、最新研究によると男女別のモデルを作成することでバイアスを是正できるという。
  28. Yes, China is probably outspending the US in AI—but not on defense
    中国の軍事AI予算は意外と少ない、米シンクタンクの最新調査
    米国の政府関係者たちは、中国政府が軍事AI(人工知能)に多額の支出をしており、米国はAI軍拡競争で大きく後れを取っていると主張している。しかし、米シンクタンクの最新の研究によると、中国が軍事AIに費やしている金額は、当初想定されていた額よりもはるかに少ないようだ。
  29. AI could help us unpick why some songs just make us feel so good
    その曲を聞くと気分がよくなるのはなぜ? 機械学習で解明する新研究
    機械学習により、どの音楽的要素が人間の身体的、情緒的反応をどう引き起こすかが分かるかもしれない。将来的には、依存症治療やセラピーにも利用できる可能性がある。
  30. A robot hand taught itself to solve a Rubik’s Cube after creating its own training regime
    ルービックキューブを片手で解くロボットハンドは、近年注目を集めるロボットと人工知能(AI)の融合を進める研究成果として大きな注目を浴びた。画期的な成果だが、汎用ロボットに近付いたというオープンAIの主張には疑義を挟む研究者もいる。
  31. AI will now watch for fraudsters on the world’s largest stock exchange
    ナスダックが不正監視に深層学習、アナリストの負担を軽減
    ナスダック株式市場に、取引の不正行為を検知するための深層学習システムが導入された。統計やルールを利用して市場の不正行為の兆候を警告する既存のソフトウェア監視システムに追加する形で取引を監視し、人間のアナリストと協働することで、不正行為の検知能力を漸次高めていく。
  32. Welcome to robot university (only robots need apply)
    ロボット版「イメージネット」目指す、UCバークレーの巨大映像DB
    ニューラル・ネットワークを用いてロボットに新しいタスクを学習させようとすると、大量の学習用データを用意する必要がある。カリフォルニア大学バークレー校の研究者らは、ロボットを動かすニューラルネットを訓練するための映像を大量に蓄積した公開データベースを作成しようとしている。
  33. The computing power needed to train AI is now rising seven times faster than ever before
    AI訓練コスト「ムーアの法則超え」、劇的増加に警鐘
    近年、人工知能(AI)が目覚ましい成果をあげるのに伴い、必要とされるコンピューター・リソースが劇的に増加していることが、オープンAIによる最新の分析で明らかになった。潤沢な資金を持つ民間企業に大学の研究室が太刀打ちできなくなるうえ、二酸化炭素の排出量の増加にもつながる恐れがある。
  34. The US Army is creating robots that can follow orders
    米国陸軍研究所(ARL)は、人間の兵士と協力して戦場で動作するロボットの開発を目指す10年間のプロジェクトの成果を披露するイベントを開催した。これらのロボットは、深層学習や知識ベースなどを組み合わせたハイブリッド・アプローチを駆使して命令の内容を理解し、最小限の監督でタスクを実行できる。
  35. DeepMind’s AI has now outcompeted nearly all human players at StarCraft II
    リアルタイム戦略ゲーム「スタークラフト2」でプロプレイヤーに初勝利したディープマインドの最新学習アルゴリズム「アルファスター」は今や、ほとんどのプレイヤーに対し、安定して勝利を収められるようにまでなった。強化学習を改良した同アルゴリズムは、ゲームに限らず、さまざまな用途に適用できる可能性がある。
  36. OpenAI has released the largest version yet of its fake-news-spewing AI
    危険なAI技術はどう公開すべきか?オープンAIの手法をめぐり議論
    オープンAIは大規模な言語モデル「GPT-2」を巡って、段階的な公開という手法を選んだ。フェイクニュースなどの悪用を懸念してのことだ。社会的影響の大きい研究成果をいかに世に送り出すべきか、議論を呼んでいる。
  37. Having mastered Space Invaders, chess, and Go, AI tackles video soccer
    グーグルの人工知能(AI)研究チームは、機械学習アルゴリズムを訓練するためのサッカー・シミュレーターを開発し、オープンソースとして公開している。サッカー・シミュレータは、物理学に基づいた一定レベルの予測可能性があると同時に、制御可能な予測不可能性を備えているので、アルゴリズムの訓練にもってこいだという。
  38. The world’s top deepfake artist: ‘Wow, this is developing more rapidly than I thought.’
    世界トップ級の専門家が指摘する「ディープフェイク」の恐るべき未来
    ディープフェイク技術の進歩の速さは、先駆者であるハオ・リーすら驚くほどだ。ディープフェイク映像は急速に現実の映像に近づいており、数年後には両者を見分けるのは困難になるという。
  39. Are psychiatrists really ready for the AI revolution?
    精神的健康は世界中で大きな社会問題になっている。機械学習などの人工知能(AI)テクノロジーが解決に役立つ可能性があるが、専門医らの多くはその変化に対する備えができていないようだ。
  40. Kids are surrounded by AI. They should know how it works.
    未来を創るための教育
    メディアラボが子ども向け
    AI倫理カリキュラムを公開
    現在の子どもたちは、人工知能(AI)に囲まれた世界で育っている。AIアルゴリズムがどのように作られるのかを子どもたちに教える新たなカリキュラムは、今後AIと付き合っていくうえで自身を守るだけでなく、テクノロジーの未来を創っていく意欲を与えてくれるかもしれない。
  41. Superconducting neurons could match the power efficiency of the brain
    MITの研究者たちが、超伝導ナノワイヤーを用いて、生物のニューロンに似た特性を持つ人工ニューロンを設計した。実行速度と消費電力の両面で、生物のニューラル・ネットワークに匹敵する性能を持つデバイスを構築する基盤となる可能性がある。
  42. The world’s top deepfake artist is wrestling with the monster he created
    ディープフェイクの技術が進むにつれて、フェイク映像が政治や社会に及ぼす影響が大きくなることが懸念されている。ディープフェイク開発の先駆者であるハオ・リーは、大作映画などでデジタルねつ造の精度を高めるためにキャリアを費やしてきたが、現在は、よりシームレスなねつ造が至る所で可能になったことで生じる問題にも取り組んでいる。
  43. Machine vision can spot unknown links between classic artworks
    プラハのチェコ工科大学の研究者が、マシン・ビジョン・アルゴリズムを用いて、異なる絵画の中から類似したポーズの人物を探すことで、絵画の間の芸術的な関連性を調べる試みを実施した。3万7000枚の絵画の中から類似したポーズを探した結果、絵画の間のさまざまな関係性を見い出せた。
  44. Facebook is creating an AI assistant for Minecraft
    フェイスブックの研究チームは、多くの種類のタスクをこなし、人間との関わり合いで成長するAIシステムを開発するには、人気のゲーム「マインクラフト」が最適な環境であると考えている。ルールがシンプルかつ予測可能であることに加えて、プレイヤーたちの協力が得やすいであろうというのがその理由だ。
  45. AI thinks this flood photo is a toilet. Fixing that could improve disaster response.
    災害対応にAI活用を、MITが機械学習用の被災地画像を公開
    MITの研究者らが、災害の被害にあった地域の画像をコンピュータービジョン・システムに学習させるためのデータセットを発表した。このデータセットで訓練された機械学習システムを使えば、特にひどく被害を受けた地域や予想される現場の状況などを、緊急時対応要員がより迅速に把握できるようになるだろう。
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