精度の高い文章を自動生成できるチャットボット「ChatGPT」の誕生は、新しいイノベーションへの期待感だけでなく、急速に成長するAIへの不安ももたらした。そんななか米国では、AIとの共存を避けられない次世代のために、アルゴリズムを理解し、批判的に評価する力を身に着けるための教育が始まっている。 マリサ・シューマンは、その日いつもと同じように午前の授業を始めた。彼女は、米ニューヨークのブロンクス地区にある中高一貫の公立女子高「ヤング・ウーマン・リーダーシップ・スクール（YWLS）」で、コンピュータ・サイエンスの教師を務める。 11時半になると、エネルギーに満ちあふれた高校生たちが教室に入って来た。着席し、ノートパソコンを取り出すと、生徒たちは教室前方にある電子ホワイトボードに目を向ける。そこには、授業のテーマであるウェアラブル機器に関する質問が映し出されていた。 教師歴10年のシューマンが、
YouTubeはユーザーの視聴履歴や興味を持ったテーマをもとに、自動でムービーを選別しておすすめするアルゴリズムを導入しています。このアルゴリズムによって、おすすめされるムービーは特定の意見や思想に偏っていくエコーチェンバー現象を起こしやすいといわれており、新たに「保守的な内容のムービーをおすすめする傾向が強い」という研究結果が発表されています。 Echo Chambers, Rabbit Holes, and Algorithmic Bias: How YouTube Recommends Content to Real Users - NYU’s Center for Social Media and Politics https://csmapnyu.org/research/echo-chambers-rabbit-holes-and-algorithmic-bias-how-yo
量子コンピュータが古典コンピュータと一線を画するところは、情報を量子力学的に保存し、その情報を量子力学的に扱うことである。量子コンピュータにおいて情報は $$ \alpha |0\rangle + \beta |1\rangle$$ のように$|0\rangle$, $|1\rangle$ のどちらとも確定していない、重ね合わせの形で保存される。これが量子力学的な情報である。同じ情報を古典コンピュータで保存したいなら、重ね合わせの重みを表す数字である $\alpha$, $\beta$ をメモリ上に保持するほか無い。$|0\rangle$, $|1\rangle$ の2状態なら大したことは無いが、例えば使うビット数を 30 bit まで増やしてみよう。30 個の量子ビットを持つ量子コンピュータ上には、$|00\cdots 0\rangle$ ~ $|11\cdots 1\rangle$ ま
2. 2 お前誰よ？前誰よ？よ？ ・ Favorite Languages: Python, R, Scala ・ Academic Interests ➤ Data Science ➤ Computer-Mediated Communication ➤ Computational Social Science (➤ Complex Systems (ALife, Arts)) ・ Community Activities: ➤ Participant: PyCon mini JP, PyCon JP 2011, Tokyo.Scipy ➤ Speaker: PyCon mini Hiroshima 2018 ・ Interests: ➤ Math ➤ (Composing, Playing, Listening to)Music! 3. 3 注意 ・Pythonお前誰よ？よびプログラミン
「量子理論の副産物に過ぎなかった」──東芝の「量子コンピュータより速いアルゴリズム」誕生秘話：「量子コンピュータとは何か」を問う“新たな壁”（1/5 ページ） 今、量子コンピュータの一種である「量子アニーリングマシン」で高速に解けるとされる「組合せ最適化問題」をより速く・大規模に解くべく、各社がしのぎを削っている。 米Googleと米航空宇宙局（NASA）が2015年に「従来のコンピュータより1億倍速い」と評した量子アニーラ「D-Wave」を作るカナダD-Wave Systems、量子アニーリングを模したアルゴリズムをデジタル回路上に再現する富士通と日立、光を用いて解く「コヒーレント・イジングマシン」を作るNTTの研究グループなどだ。IBMなどが作る「量子ゲート方式」の量子コンピュータを用いた組合せ最適化計算の研究も盛んだ。 各社が組合せ最適化計算に取り組むのは、これを高速に解けると交通渋
やっぱり人間が作っているからなんでしょうか。 プログラムは客観的でも、公平でもないかもしれない…そんな悩ましい研究結果が発表されました。仕事への応募や住宅ローンの決定など人々の生活に影響を与えるソフトウェアは、その処理の最中でバイアスがかかってしまうおそれがあるのだそうです。 ある仕事への応募者の履歴書をソフトウェアでより分け、成績評価点や経験年数で点数化する企業のやり方は一般的なものです。関係するスキルや経験、目標をキーワード検索できるなんていうプログラムもあります。理論上、こういったプログラムは適任ではない人を除外するだけでなく、人種や性別などへの偏見を持ち込まないために使われるものです。 このところ、こういったプログラムにどのようにバイアスがかかってしまうのか、議論が重ねられてきています。応募者を選定するプログラムの多くには、コンピューター・サイエンティストが機械学習アルゴリズムと呼
いつかは来ると思っていたが、ついに。。映像編集が自動でできるようになるのも夢物語ではなくなるかもしれない。夢というか悪夢というか。我々映像業者はカスミを食って生きていくか、さっさと転職するべきか。しかもこれがあてずっぽうの適当な編集ではなく、きちんとしたセオリーに則った、「ちゃんと見やすく分かりやすくするための編集」なのだから、ほんと困ったもんだ。この技術を開発しているのがディズニー・リサーチというのがまた驚き。マイクロソフトもこないだ恐ろしいスタビライズ技術を発表してたけど、こういう基礎研究がやっぱ大事なんだね。ほんと、すごいことやってるよね。。 何はともあれこれ。 Automatic Editing of Footage from Multiple Social Cameras プレスリリースはこちら。 Disney Research Method Automatically Edit
MEOとは「Map Engine Optimization（マップエンジン最適化）」の略称で、地図検索や通常検索で自社の店舗情報を検索ユーザーに見つけやすくするための対策を指します。 MEOは店舗ビジネスや地域ビジネスにおいて、ウェブマーケティング上の重要施策の一つです。 比較的即効性が期待でき、費用はSEOに比べて安価。リスティング広告などと違って自社のアカウントに蓄積効果（資産性）も見込めることから、店舗ビジネスにおいては必須の対策となっています。 MEO（Map Engine Optimization）は、ローカルビジネスがGoogleマップや他の地図検索エンジンで目立つための重要な手法です。特に日本国内では、地域密着型のビジネスが多く、MEO対策は顧客獲得に欠かせない要素となっています。この記事では、MEO対策で上位表示を達成するための具体的な施策と重要な要素について詳しく解説しま
ここ数日炎上気味のGunosyですが、批判が軽率では...というツイートがちらほら見られたのでまとめてみました。アルゴリズムが公開されてない以上、すぐに白黒つく話ではないのでしょう。
1986年生まれ。大分県出身。株式会社ZINEという会社とPLIMES株式会社という会社で生命に挑戦しています。 日本人は本当によく文字を読む。世界一の識字率を誇る民族なので、これはもう宿命なのかもしれない。トイレの中でも読む。ごはん食べながら読む。通勤電車の中で読む。 SmartNews、Instapaper、Feedly、Kindle……。ちょっとした時間をつぶすのにもってこいなアプリは枚挙にいとまがないが、Gunosy（グノシー）も、そのひとつである。 そのグノシーが、どういうわけか最近、非難を浴びている。 「はてなブックマークの再編集サービス」に過ぎない。 http://goo.gl/vcSUU Gunosyの価値は、元々、数多くあるはてなブックマークでの人気エントリを個人個人に適したフィルタリングをして、使いやすい形で提供したこと http://qixil.jp/q/394 批判
Facebookは8月7日、ニュースフィードアルゴリズム(いわゆるEdgeRank)についてのブログ連載『News Feed FYI』を開始しました。Facebookはニュースフィードに関するアルゴリズムについて、あまり積極的に言及していませんでしたが、今後は多くの情報を提供するとのことです。 今回のブログでは、本日から導入されたユーザーの未読記事を効果的に表示するアルゴリズムについて公開しました。 早速、そのブログ内容を確認してみましょう！ Facebookがニュースフィードアルゴリズムを使う理由 Facebookは最初に、ニュースフィードアルゴリズムを更新するたび、企業や広告主から混乱と苦情が発生したと述べています。情報提供へ至った理由のひとつに、意思疎通を計り、混乱と苦情を減らすためだとしています。 ニュースフィードのアルゴリズムは、Facebookにとって生命線になります。なぜなら
量子コンピュータは、スーパーコンピュータでも数十億年かかる暗号の解読を数分で終える能力があるとされる。しかし、数年前までは専門家さえも実現性を疑っていた。最近、ブレークスルーが相次ぎ、本格的な量子コンピュータを構築する道筋が見えてきた。超電導回路、MRAMなどのメモリ、Si半導体、光伝送などの技術者が実現一番乗りを目指して走りだした。 今、量子コンピュータ（QC）の開発が大きな節目を迎えている。長く開発が続けられていたタイプのQCでいよいよ、実用化に向けた動きが出てきた。その一方で、新しい原理に基づくQCが登場し、一部は既に開発を終えて、実用化され始めた。 従来からあるQCは、「量子チューリング・マシン」とも言われ、問題に応じたアルゴリズムに従って、そろばんをはじくように演算を進めていくタイプのQCである。この3年ほどで急速に実用化への道が開けてきた。「本格的QCはあと数年～10年で実現可
この記事で、アルゴリズムの勉強はアルゴリズムカタログを覚えることじゃないよということを書きました。 プログラムの理論とはなにか アルゴリズムの勉強というのは、スポーツで言えば腕立て伏せや走り込みみたいな基礎体力を養うようなもので、「ソートなんか実際に自分で書くことないだろう」とかいうのは「サッカーは腕つかわないのに腕立ていらないだろう」とか「野球で1kmも走ることなんかないのに長距離の走り込みいらないだろう」とか言うようなものです。 Twitterでアルゴリズムの勉強とはなにかと尋ねられて、「アルゴリズムの基本的なパターンを知って、それらの性質の分析のしかたをしって、いろいろなアルゴリズムでどのように応用されているか知って、自分が組むアルゴリズムの性質を判断できるようになることだと思います。 」と答えたのですが、じゃあ実際どういう本で勉強すればいいか、ぼくの知ってる本からまとめてみました。
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