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. 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。
  2. 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。
  3. 「正確すぎるレコメンドエンジン」はインターネットをダメにする
    ソーシャルネットワークや検索サイトで使われている推薦アルゴリズムはユーザーの利便性を高める一方、視野を狭めたり、「集団極性化」を促進したりする弊害が指摘されてきた。グーグルのAI子会社であるディープマインドの研究チームは機械学習シミュレーションでこうした問題を確認した。
  4. 人間は、不完全な対象を補間して完全なものとして知覚できる。人間の脳をモデルにしたニューラル・ネットワークにおいて、こうした心理学の法則は成立するのだろうか。グーグル・ブレインの研究チームが答えを出した。
  5. AIアシスタントで使われている自然言語処理テクノロジーは日常生活にますます浸透している。だが、IBMのワトソンの原型を開発したMITの研究者は、真の知性を備えた機械を創造するというAIの最終目標からはほど遠いという。

知性を宿す機械の最新ニュース

  1. Drones that perch like birds could go on much longer flights
    枝にとまって「休憩」、イェール大が作ったコウモリ型ドローン
    まるでコウモリのように木の枝を掴んで一時停止できるドローンをイェール大学の研究者チームが開発した。グリッパーを装備しており、ドローンを高い位置に待機させた長時間の観測などが可能になるという。
  2. This AI lets you deepfake your voice to speak like Barack Obama
    機械学習で誰でも「憧れの声」になれる新技術、なりすまし危険も
    機械学習の手法を使うことで、自分の声を、あらゆる年齢やジェンダーの声にリアルタイムで変換できるテクノロジーが開発された。訓練用の音声データさえあれば誰の声でも模倣することが可能で、声による「なりすまし」に悪用される可能性もある。
  3. China’s Huawei has big ambitions to weaken the US’s grip on AI leadership
    米国との高まる緊張関係にも関わらず、ファーウェイの勢いが止まらない。シュー・ウェンウェイCSMOがMITテクノロジーレビューの独占取材で語った「フルスタックAI企業」を目指す取り組みからは、通信機器メーカーには留まらない、前例のない巨大テック企業を目指す姿勢が浮かび上がってきた。
  4. No, IBM didn’t just “reverse time” with a quantum computer
    量子コンピューターで時間を巻き戻した？ お騒がせ新研究の真相
    「量子コンピューターで時間の巻き戻しが可能になった」かのようなニュースが海外メディアで話題になっている。だが、記事の元になった論文の内容は、タイムマシンの発明とはほど遠いものだ。
  5. The 10 worst technologies of the 21st century
    セグウェイから電子たばこまで、「残念なテクノロジー」10選
    世の中をよりよくしようと思って作ったテクノロジーでも、時に悪用されたり、うまくいかなったりすることがある。「最悪なテクノロジー」のリストを作ってほしいと言われたら、何が思い浮かぶだろうか？
  6. The out-there AI ideas designed to keep the US ahead of China
    AI分野での中国との主導権争いに出遅れた米国は、新たなアイデアと多額の投資で遅れを挽回しようとしている。米国のAI戦略で重要な役割を持つのが、自動運転などの分野でイノベーションを主導してきた米国国防先端研究計画局（DARPA）の「AIネクスト」だ。
  7. An AI for generating fake news could also help detect it
    「フェイクニュース生成ツール」はAIが書いた文章を見抜けるか？
    フェイクニュースを生成する人工知能（AI）は、他のAIが生成した文章を見抜けるのだろうか。2月に発表された最新の言語モデルを使った実験が実施された。
  8. Why drones often aren’t the solution to developing-world problems
    ドローンはアフリカの発展に「変革をもたらす」技術だと期待され、ドローンを用いたプロジェクトがアフリカ大陸のいたるところで実施されている。しかし実際のところ、課題解決にどの程度役に立っているのだろうか。アフリカのドローン導入事例を調査しているジョージタウン大学のキャサリン・チャンドラー助教授に話を聞いた。
  9. This is why AI has yet to reshape most businesses
    人工知能（AI）があらゆる産業分野に大きな影響を及ぼすことが指摘される一方で、さまざまな業界からAIの活用は難しいという声が上がっている。AIの導入は、多くの企業にとって予想以上に時間も費用もかかるからだ。AIによるビジネスの変革を阻んでいる大きな壁は何なのだろうか？
  10. Ten recent low-tech inventions that have changed the world
    MITTRが選ぶ、世界を変えた「ローテクなイノベーション」10選
    世界の人々の生活をより良くする発明は、最先端のテクノロジーを使っている必要はない。むしろ、シンプルで安価なローテクこそが、役に立つ場面も少なくない。
  11. China’s tech giants want to go global. Just one thing might stand in their way.
    バイドゥ、アリババ、テンセントのBAT3社に代表される世界最大級のテック企業がいまや中国に集中し、中国の人々の暮らしを大きく変えている。一方で、中国内部では多額の政府資金を投入しながらイノベーションを起こせないという不満が渦巻く。中国テック企業はさらなる成長を続け、世界を変えられるのだろうか？
  12. The US and China are in a quantum arms race that will transform warfare
    第二次世界大戦において暗号とレーダーが戦争の様相を変えたように、量子テクノロジーを用いた兵器が将来の戦争を大きく変える可能性がある。ステルス機を探知する量子レーダーや微弱な磁気の変位を検知できる量子コンパスなど、戦局を左右する量子兵器の開発競争が、米国と中国の間で始まっている。
  13. How AlphaZero has rewritten the rules of gameplay on its own
    強化学習に基づく人工知能（AI）システム「アルファ・ゼロ」は、自分ひとりで囲碁やチェスを習得して、人間をあっと言わせるような一手を打つ。アルファ・ゼロの開発者であるデビッド・シルバー博士に話を聞いた。
  14. DeepMind wants to teach AI to play a card game that’s harder than Go
    「アルファ碁」で囲碁を攻略したディープマインドとグーグルの研究チームが次に挑むのは、「花火」というカードゲームだ。独特のルールを持つこのカードゲームは、囲碁やチェスよりも高いレベルの推理力を必要とするという。
  15. Deep learning turns mono recordings into immersive sound
    立体視できる3D画像は何十年も前から身近な存在だが、リアルな3D音響の生成は難しく、研究者たちは苦労を重ねて来た。ここに来てついにテキサス大学の研究チームが、機械学習アルゴリズムを用いて、映像を観ることでモノラル音から3Dに近い「2.5D」音響を生成できるシステムを開発した。
  16. Police across the US are training crime-predicting AIs on falsified data
    止まらない負の連鎖、米警察の「不正データ問題」が問うAI社会の闇
    米国の警察が使っている予測型取り締まりシステムの多くが、差別による不当逮捕などを含む過去のデータを用いて訓練されていることが明らかになった。中には意図的なデータの改ざんや操作も見られ、差別を継続させるだけでなく、それに基づく新たなデータを生み出す悪循環になる可能性がある。
  17. Explainer: What is a quantum computer?
    量子コンピューターとは何か？ニュースを読む前に押さえたい基礎知識
    超強力なスーパーコンピューターの処理能力をはるかに凌ぎ、産業界全体に変革をもたらす可能性があるとして、量子コンピューターの研究・開発に多額の資金が投入されている。日々報じられる関連ニュースを読み解くために押さえておきたい基礎知識を説明する。
  18. The technology behind OpenAI’s fiction-writing, fake-news-spewing AI, explained
    非営利団体のオープンAIが開発した「フェイクニュース量産ツール」は、悪用が懸念され、オープンソース化が控えられた。同ツールをはじめとする自然言語処理システムは、どのようにして文章を「理解」するのだろうか。現在、自然言語処理で主流となっている4つの言語理論について説明する。
  19. A neural network can learn to organize the world it sees into concepts—just like we do
    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。
  20. An AI that writes convincing prose risks mass-producing fake news
    偶然から生まれたAIツール
    驚くほど「自然」な
    フェイクニュースを量産
    膨大な量の文章を用いて訓練された機械学習アルゴリズムが、与えられた文章をもとに、いかにも本当らしいフェイクニュースの記事を生成できることが示された。プログラムを開発した研究者は、これまで以上に本当らしく聞こえるでっち上げ話を、AIが安定供給できるようになるのはそれほど遠い先の話ではないとしている。
  21. An AI is playing Pictionary to figure out how the world works
    どんなに強いチェスや囲碁の人工知能（AI）プログラムであっても、対象とするゲーム以外ではからっきしなのは、AIに常識的判断をする能力が欠けているせいだ。アレン人工知能研究所の研究チームは、与えられたお題をすばやく絵に描き、推理するゲーム「ピクショナリー」がAIに常識的判断を教える手段になると考えている。
  22. Trump will sign an executive order to put America first in artificial intelligence
    トランプ大統領がAIにやっと本腰？中国対抗で投資拡大へ
    中国やフランスの政府と対照的に、これまで人工知能（AI）について放任主義をとってきたトランプ政権が、「米国AIイニシアティブ」の大統領令に署名し、政府が後ろ盾となってAI産業を強化しようとしている。
  23. The real reason America is scared of Huawei: internet-connected everything
    米国政府が中国企業の「ファーウェイ」を強力に排除しようとしている動きの裏には、次世代携帯電話無線通信網「5G」に関する米中両国の思惑がある。米国は、産業や人々の生活に大きな影響を及ぼし、世界の競争、経済力、国際安全保障の将来にとって重要となる5G技術の市場を、中国企業に支配されるのはリスクが大きすぎると考えているのだ。
  24. This is how AI bias really happens—and why it’s so hard to fix
    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。
  25. This Ikea kitchen might teach industrial robots to be less dumb and more helpful
    エヌビディアの新研究所、イケア製キッチンでAIロボットを訓練中
    エヌビディアの新しいロボット工学研究所は、イケアのキッチンで訓練を重ね、工場や病院、家庭で役立つ産業用ロボットの開発を目論んでいる。ロボット工学分野でのAIの活用が加速しそうだ。
  26. How emotions underlie even the coldest human calculations
    難しい意思決定をするうえで、感情は邪魔になると考えられがちだ。しかし、フランスの研究者らは、名人級のチェスプレイヤーが難しいチェスの問題を解く際の感情状態の変化を記録し、巧みな意思決定には感情が重要な役割を果たしているとの結論に達した。
  27. Making face recognition less biased doesn’t make it less scary
    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。
  28. Americans want to regulate AI but don’t trust anyone to do it
    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。
  29. This robot can probably beat you at Jenga—thanks to its understanding of the world
    ロボットに視覚と触覚を与え、実世界の物理学法則に関する知識を身につけさせることで、物体の扱い方を、従来の学習方法より効率よく学べることを示す研究が発表された。工場や倉庫のロボットの能力を格段に向上させるのに役立つかもしれない。
  30. China has never had a real chip industry. Making AI chips could change that.
    中国は半導体産業に競争力をつけようと数十年にわたって躍起になってきたが、高性能チップにおける世界レベルの競争では依然として後塵を拝している。だが、人工知能（AI）の隆盛により、こうした状況が変わろうとしている。
  31. Giving algorithms a sense of uncertainty could make them more ethical
    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。
  32. We analyzed 16,625 papers to figure out where AI is headed next
    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。
  33. The future of China’s AI industry is in the hands of just three companies
    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。
  34. We’d have more quantum computers if it weren’t so hard to find the damn cables
    量子コンピューターはコンピューティングの進歩に次なる大きな飛躍をもたらすと期待されている。その一方で、研究者たちは製造に必要な一部の希少な部品を手に入れるのに苦労しており、部品調達の困難さが量子コンピューターの進歩の足かせとなっている可能性がある。
  35. AI is sending people to jail—and getting it wrong
    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。
  36. Opioid overdoses could be prevented by an app that listens to breathing
    米国で激増「オピオイド中毒死」は新スマホアプリで救えるか
    米国で蔓延しているオピオイド（麻薬性鎮痛薬）の中毒死を防ぐスマホアプリをワシントン大学の研究チームが開発した。ユーザーの呼吸や身体の動きから過剰摂取状態を特定し、助けを呼ぶことができる。
  37. Never mind killer robots—here are six real AI dangers to watch out for in 2019
    本当は怖い人工知能
    2019年に解決すべき
    6つの問題点
    2018年も人工知能（AI）は話題の中心であり、有用な成果をもたらしただけでなく、さまざまな問題が明らかになった。AIのダークな側面に関して、2018年に巻き起こった6つの議論、2019年に注目すべき動向を紹介しよう。
  38. Your smartphone’s AI algorithms could tell if you are depressed
    スタンフォード大学のフェイ・フェイ・リー教授らのチームは、スマートフォン・ユーザーの顔や声を認識する機械学習アルゴリズムを用いることで、うつ病の兆候を検出できるソフトウェアを開発した。どこにいても、コストをかけずに精神疾患の診断ができるようになるかもしれない。
  39. Cheaper AI for everyone is the promise with Intel and Facebook’s new chip
    インテルが新AIチップ発表
    フェイスブックとの協業で
    エヌビディアに対抗
    インテルはCES 2019で、フェイスブックと共同で開発した新しい人工知能（AI）チップを発表した。「競合他社よりも高速」だという新チップで、AI分野で先行するエヌビディアを追う。
  40. Machine vision can create Harry Potter–style photos for muggles
    ワシントン大学の研究チームが、静止画上の人物をアニメーション化して、写真から歩き出させることを可能にする手法を開発した。2次元の人物画像から3次元のポーズを判別するのは困難な問題とされているが、研究チームは2次元の切り抜きを歪ませる方法を開発することでそれを解決した。
  41. Nine charts that really bring home just how fast AI is growing
    AIはどこまで成長したか？
    データで見るブームの実態
    人工知能（AI）技術の急速な進歩は、産業や社会に大きな影響を及ぼしているが、誇大広告も多く、実態を把握することは容易ではない。マサチューセッツ工科大学やハーバード大学の研究者たちが、AIブームに関するさまざまなデータをまとめた報告書を公開した。
  42. These incredibly realistic fake faces show how algorithms can now mess with us
    エヌビディアが、敵対的生成ネットワーク（GAN）を使った人工知能（AI）による新たな偽造の取り組みを発表した。生成された画像は信じられないほどリアルだ。
  43. Female black journalists and politicians get sent an abusive tweet every 30 seconds
    「30秒に1回」、ツイッターに蔓延するマイノリティ攻撃の実態
    ツイッター上には荒らし行為や嫌がらせが蔓延している。最新の機械学習を用いたアムネスティ・インターナショナルの研究によると、黒人女性の政治家やジャーナリストは特に攻撃の対象となる確率が高いことが明らかになった。
  44. A radical new neural network design could overcome big challenges in AI
    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。
  45. Facial recognition has to be regulated to protect the public, says AI report
    無規制に広がる「顔認識」
    利便性の裏に潜む
    監視・差別のリスク
    急速に広がる顔認識テクノロジーには規制が必要だ——。ニューヨークの有力シンクタンク「AIナウ（AI Now）」が発表した新たな報告書はその問題点を指摘する。
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