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新人: 「本日データサイエンス部に配属になりました森本です！」 先輩: 「お、君が新人の森本さんか。僕が上司の馬庄だ。よろしく！」 新人: 「よろしくお願いします！」 先輩: 「さっそくだけど、練習として簡単なアプリを作ってみようか」 先輩: 「森本くんは Python なら書けるかな？」 新人: 「はい！大学の研究で Python 書いてました！PyTorch でモデル作成もできます！」 先輩: 「ほう、流石だね」 新人: 😊 先輩: 「じゃ、君には今から 3 時間で機械学習 Web アプリを作ってもらうよ」 先輩: 「題材はそうだなぁ、写真に写ってる顔を絵文字で隠すアプリにしよう」 先輩: 「あ、デプロイは不要。ローカルで動けばいいからね。顔認識と画像処理でいけるよね？」 新人: 😐 新人: (えぇぇぇぇぇぇぇ。3 時間？厳しすぎる...) 新人: (まずモデルどうしよう。てかもら
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2012年頃に「ディープラーニング」や「ニューラルネットワーク」が多くの分野で使われるようになってから、人工知能(AI)の分野は目覚ましい発展をみせてきました。「100年以内にAIは人間を超える」と言われることもありますが、AIが人間と同様の「意識」を持つことは将来的に起こりうるのか、神経学者が「意識」と「知能」の違いに言及しつつ解説しています。 Can AI Become Conscious? | News | Communications of the ACM https://cacm.acm.org/news/244846-can-ai-become-conscious/fulltext カリフォルニア工科大学教授であり神経学者でもあるクリストフ・コッホ氏はDNAの二重らせん構造を発見したフランシス・クリックとともに神経科学としての「意識」の研究に取り組んだ人物。またコッホ氏は同じく
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Preferred Networksは4月10日、自社で開発するオープンソースの深層学習フレームワーク「Chainer」に関する日本語の学習サイト「ディープラーニング入門：Chainer チュートリアル」を無償公開した。機械学習を勉強するために必要な数学や統計学、プログラミング言語Pythonなどを基礎から学べるという。 機械学習やディープラーニング（深層学習）の仕組みや使い方を理解したい大学生や社会人向けのオンライン教材を公開。大学の授業、企業の研修、商用セミナーなどで誰でも無料で使用できる。 サイト内では機械学習やディープラーニングの基礎的な理論を始め、Pythonの使い方や、NumPy、scikit-learn、Pandasなどのライブラリを用いた実装の他、微分、線形代数、確率・統計なども学べる。 Chainer チュートリアルでは、ブラウザ上でPythonのコードを実行できるGoo
中国政府は、汚職を一掃するためにAI（人工知能）を導入した。だが、これによって判明したのは、政府によって雇われている者たちの多くが、汚職を働いているという事実だった。 30か所に導入した段階で、あまりにも汚職に関与する公務員が多すぎたため、この汚職捜査人工知能システムは、全国に配備される前にお蔵入りとなったそうだ。 人民の5パーセントを占める公務員の管理にAIを導入する試み 中国では、6400万人が政府関連の仕事についていると推定されている。中国の人口は13.86億 (2017年)なので、全人口の5パーセント近くが官僚組織のどこかに属しているということだ。 この巨大組織を管理するために、中国政府はハイテクツールの導入を進めている。 中国が、目的の良し悪しを問わず、監視カメラと顔認証技術の利用という点で、世界の最先端を行っていることはよく知られている。 ・お前は常に見張られている。生徒の行動
人工知能の倫理が何かと問題視されることが増えてきたが、最近、米国から「人工知能を使う人間の倫理」が問われそうなユースケースが報告された。 海外各メディアが報じたところによれば、米国の遺伝子検査企業Genomic Predictionが、人工知能など技術を用いて、生まれる前の赤ちゃんのIQを受精卵の段階で判定できる技術を開発。体外受精の施術過程で生まれてくる赤ちゃんの知能の予測する用意を、不妊治療専門の病院などとともに進めているという。 Genomic Predictionは、ミシガン州立大学のStephen Hsu教授らが2017年に立ち上げた企業だ。遺伝子検査に人工知能技術を取り入れることで、IQだけでなく、心臓病や糖尿病など身体的疾患、また精神的欠陥すらも、胚や受精卵の段階で選別できると主張している。 ここで言う、IQを調べる遺伝子検査のフローは以下の通りだ。まず、人工授精を行って5日
近年、AI（人工地の）技術が目覚ましい発達を遂げている。 超高速で進化するAIは、近い将来、人類の敵となるうる可能性を秘めているとして懸念されているわけだが、各国家では熱心な開発が進められている。 LinkedInの報告によると、国家別AIの技能のランキングを見ると、トップ3はアメリカ・中国・インドの順となり、インドが目覚ましい成長を遂げていることがわかったそうだ。 AI技能ランキング 世界最大級のビジネスSNSLinkedInによるレポートは、仕事におけるAI利用の程度を評価したもので、これらの国では職務上のAIの利用が大幅に増加したと報じている。 上位5か国は、アメリカ、中国、インド、イスラエル、ドイツ。 その他の順位は以下の表でわかる。 この画像を大きなサイズで見る AI（人工知能）とは？ AIを人工知能と定義するならば、それは人の知能を機械に転換することだと言える。人工知能の助けを
「人間と同じ知能を持った人工物を作る」という人間の夢は、古くはギリシャ神話、錬金術、機械人形など、さまざまな形で実現しようとしてきました。 1940年代ごろから手法として「コンピュータ」が適切ではないかという議論が行われ、いろいろな実験が行われるようになります。56年にダートマス会議が開催されると一気に人工知能開発の黄金時代を迎え、その後は皆さんご存じの通り2度のブームと2度の冬の時代を乗り越えて、現在第3次ブームが到来しています。 ところで、人工知能が完成したとして「人間と同じ知能を持つ」とどのように証明すればいいのでしょうか。 この難題の解決策として、「あるテーマで人間と戦い、人間に勝つ」ことを目標にしました。なぜなら同じルールの下で人工知能が人間に勝てば、人間のような知能があるとも言い換えられるからです。その結果、チェス、クイズ、将棋、囲碁などの分野でゲームAIが作られ、人間は負け続
AIが人間を超える知性をもつ、AIで多くの人の仕事が奪われるーーそんな議論が盛んになって数年。空前の「AIブーム」は、どんな結末を迎えるのか？ 一部の人が夢見る「シンギュラリティ」はやってくるのか？ こうした過熱に「待った」をかけるのは、情報学者の西垣通氏だ。元エンジニアでコンピュータに精通した氏は、なぜ「AIは人間を超えない」と考えるのか。そこにはカンタン・メイヤスー、マルクス・ガブリエルなど気鋭の哲学者が提唱する、最先端の哲学が関係していた。 今回、メイヤスーの主著『有限性の後で』の翻訳でも知られる、哲学者・立命館大学准教授の千葉雅也氏と西垣氏の対談が実現。科学者さえ気づいていない「AIの限界」を存分に語り尽くす。 AIブームは、これで3回目 千葉：西垣先生の新著『AI原論』では、「思弁的実在論」と銘打って、僕も訳者の一人であるメイヤスー1の『有限性の後で』という本を、かなり大々的に議
Google I/O 2018で発表された10個のコト：AIがもう、凄すぎる #io182018.05.09 09:30171,080 編集部 西谷茂リチャード あれにもAI、これにもAI、すべてにAIマジックを。 Googleが毎年開いている開発者向けの発表会、Google I/O。2017年に初めて｢AIファースト｣の方針を打ち出した当時も、AIネタは結構お腹いっぱいでした。が、2018年は前年にも増してAIに続くAIの発表。しかもそのAIの進化っぷりと言ったら……もう凄すぎて……。だってキーノートの冒頭にジャブで打ってくる発表が｢AIにより目の検査だけであらゆる重病を検知できるようになりました｣ですよ？ なので御察しの通り、やはり今回の1番の目玉はGoogle アシスタントです。新機能がいくつか追加されていて、なかでもGoogle アシスタント自身が電話をかけちゃう機能は別次元。あと
人工知能が完全に人間と置き換わるのでは、と心配していたホーキング Lucas Jackson-REUTERS ＜3月14日に死去したスティーブン・ホーキング博士は、技術革新がますます人間の雇用と所得を奪うことを危惧していた＞ 「車いすの天才科学者」として知られるイギリスの宇宙物理学者スティーブン・ホーキングが3月14日に76歳で死去した。世界最高の頭脳として人類に対する警告を数々遺したが、富の再分配と格差解消を訴えていたことはあまり知られていない。 ホーキングは2015年、米ニュースサイト「レディット」のイベントで、技術革新に伴って人々の経済格差が拡大するのを食い止める唯一の方法は、富の再分配だと述べていた。ホーキングの死後、ネットで多くのユーザーがその言葉をシェアしている。 レディットのユーザーはホーキングにこう聞いた。「技術革新で人間が仕事を奪われる可能性はあるか。自動化すれば人間より
Google傘下のDeepMindの囲碁AI「AlphaGo」が、2016年にトップ棋士の一人である韓国のイ・セドル(李世乭)氏、2017年には中国の柯潔氏に勝利を収めたことが知られています。さらにDeepMindの新しい囲碁AI「AlphaGo Zero」が過去の棋譜データすら与えずに、たった3日間の自己学習のみで「AlphaGo」と100局対戦して100勝無敗の圧倒的勝利を収めることになります。このため、過去のデータに頼らずとも、人工知能による「自己学習」はとても万能で、どんなことにも応用できるとされていますが、実際のところは苦手な分野もあるとのこと。最強と思われるAIの「自己学習」のどこに欠点があるのかを、科学系のニュースを扱っているQuanta Magazineが報じています。 Why Self-Taught Artificial Intelligence Has Trouble
Alpha Zeroが猛烈に三目並べを自己対戦したとき、ついにこの時代が来たと悟った 2018.02.04 Updated by Ryo Shimizu on February 4, 2018, 11:57 am JST AlphaGoを改良したAlpha Zeroが囲碁だけでなくチェスや将棋などを攻略できるようになった、という話を聞いても「今更？」とピンと来なかったまま日々が過ぎていきました。 しかし一昨日ふと気になって、会社に届いたばかりの深層学習PC、DK-1000で試運転がてら実装をいくつか見てみると、AlphaGoのときよりもずっとシンプルな実装になっていて心底驚きました。 試しに、リバーシ(オセロ)とTic-Tac-Toeを実行してみると、猛烈な勢いでAlpha Zeroは自己対戦を始め、どんどんスコアを上げていきます。 最終的にはTic-Tac-Toeを1000回くらい学習し
囲碁のトップ棋士に勝った人工知能「ＡｌｐｈａＧｏ」が進化し、打ち手を全く教えずに白紙の状態から学習して従来型の人工知能を破ったと開発した会社が発表し、人工知能はもはや人間の知識に制約されなくなったとしています。 この会社が開発した人工知能「ＡｌｐｈａＧｏ」は、囲碁の名人の打ち手のデータを基に学習を重ね、ことし世界最強とされる中国のトップ棋士を破り、大きな話題となりました。 今回、新たに開発した「ＡｌｐｈａＧｏＺｅｒｏ」は答えを導くデータがなくても、人工知能がみずから試行錯誤を繰り返して、よりよい答えにたどり着く、「強化学習」という手法を取り入れたということです。 そして、囲碁の基本ルール以外には何も教えず、わずか３日間で５００万回の対戦をひとりでに繰り返して強さを身につけた結果、トップ棋士を破った従来型の人工知能に圧勝したということです。 さらに、新型の人工知能は白紙の状態から学習する中で
年末年始はこの２冊を読んでいた。 『はじめての深層学習プログラミング』清水亮 『ゼロからつくるDeep Learning』斎藤康毅 結論から言うと、いま、人工知能やディープラーニングに興味があるひとは、２冊とも必読ではないかと思った。 アプローチが完全に対称的なので、両方読んだら、理論と雰囲気について、見通しがつくようになったのがとてもよかった。 『ゼロからつくるDeep Learning』は、ていねいに書かれたオーソドックスな入門書だ。人工知能開発によく使われる言語・Pythonの基本や数値計算ライブラリの使い方からはじまり、ニューラルネットワーク、ディープラーニング、畳み込みときて、最後に画像認識を解説する。随所に適切な例題やサンプルコードを交えて、理論と実践をバランスよく説明している。 対して、『はじめての深層学習プログラミング』は、まったく真逆のアプローチだ。なんと、理論の解説など
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