ディープラーニングの欠点をカバー、多変量データを短時間観測して将来動向を高精度予測――東京大学の研究グループが新理論を構築：短時間多変数の結果を長時間小変数に変換 ディープラーニングでは大量の教師データを集めることが前提となる。だが長期間にわたって時系列データを集めることは難しい。東京大学生産技術研究所の合原一幸教授らの研究グループは、多変数からなる過去の動向を短時間観測したデータを使って、この前提を崩す研究成果を発表した。遺伝子発現量や風速、心臓疾患患者数などの実際の時間データに対して予測を行い、有効性を確認したという。 東京大学生産技術研究所の教授である合原一幸氏らの研究グループは、多変数からなる過去の動向を短時間だけ観測したデータから、ターゲット変数の将来の動向を高精度に予測する新しい数学的基礎理論を構築した。 一般に、生体や経済、電力網のような複雑系では、多数の変数が複雑なネットワ
人工知能（AI）の開発者が研究開発に当たって留意すべき原則「AI開発ガイドライン（仮称）」の素案を策定するため総務省が設置した産官学会議から、AIスタートアップのPreferred Networks（PFN）が離脱していたことが明らかになった。 Preferred Networksは深層学習（ディープラーニング）開発のスタートアップ企業で、深層学習フレームワーク「Chainer」の開発元としても知られる。 総務省 情報通信政策研究所は、同ガイドライン素案策定のための産官学会議「AIネットワーク社会推進会議」を主催している。2016年12月には、素案策定に向けた論点整理を公開した。 この素案は、日本政府がOECD（経済協力開発機構）などに提案することを目的に策定するもので、「日本の法制度に直接反映させることを想定したものではない」（同研究所）という。 だがこの方針に対し、2017年1月まで同
「ロボットは東大に入れるか」プロジェクトでぶつかった「ある疑問」国立情報学研究所（NII）の社会共有知研究センター。 「ロボットは東大に入れるか（東ロボ）」プロジェクトで知られる人工知能（AI）の研究チームが、子どもたちの読解力テストに着手した。 なぜ、AI研究者が「読解力」に関心をもつのか。 そこには、AIの限界を探る研究の過程でぶつかった、ある疑問が関係している。 センター長の数学者・新井紀子さんに話を聞いた。 今日（11月14日）の「東ロボ 2016成果報告会」で冒頭あいさつする新井紀子教授。東ロボプロジェクトは2011年にスタートしたAIは国語が苦手――なぜ、AI研究者が「読解力」に関心を？ 東ロボは、問題を解き、正解も出すが、読んで理解しているわけではない。 現段階のAIにとって、文章の意味を理解することは、不可能に近い。 そうすると、特に難しいのが国語と英語だ。 国語では、20
なんというか、この結果を見たときは衝撃だった。 時は東京都知事選の結果が世を沸かせ、小池百合子氏が圧勝しメディアで話題になっていた時、ディープラーニングで文章を生成するという人工知能システムのテストのために試行錯誤をしていた、私のコンピュータ端末にこれが現れた。 若者もあり、あるいは才智｜逞《たくま》しゅうして役人となり商人となりて天下を動かす者もあり、あるいは智恵分別なくして生涯、飴《あめ》やおこし［＃「おこし」に傍点］四文の銭も、己《おの》が職分の何ものたるを知らず、子をばよく生めどもその子を教うるの道を知らず、いわゆる恥も法も知らざる馬鹿者にて、その子孫繁盛すれば一国の益はなさずして、かえって害をなす者なきにあらず。かかる馬鹿者を取り扱うにはとても道理をもってすべからず、不本意ながら力をもって威《おど》し、一時の大害を鎮《しず》むるよりほかに方便あることなし。 これすなわち世に暴政府
今の日本には、「人工知能」に関する研究を社会実装につなげるエンジニアが必要：特集：「人工知能」入門（3） 「画像解析」は、近年の「人工知能」と呼ばれる技術によって品質とスピードが著しく向上している分野の1つだ。画像解析エンジンを独自に開発し、生体認証をはじめとしたさまざまな分野に応用しようとしている日本のベンチャー企業にLiquidがある。代表の久田康弘氏に、Liquid設立の経緯や、「人工知能」に対する考え方について聞いた。 「人工知能（AI）」という言葉が、近年再び多くのメディアを騒がせている。50年以上前から、「人工知能」は数度のブームと収束を繰り返しながら研究が続けられてきたが、今回の「AIブーム」は、過去のものとは少し状況が違うようにも見える。 特集第1回の「Deep Learningが人工知能の裾野を拡大。ビジネス、社会、エンジニアはどう変わるのか？」で述べられている通り、「機
人工知能の研究が急速に進むなか、人工知能が人類の脅威とならないよう、研究者が守るべき倫理について、学会として指針を立てることになり、潜在的な危険性について社会に警鐘を鳴らさなければならないことなどを盛り込んだ指針の案が、６日夜、開かれた学会で示されました。 こうしたなか、人工知能学会は、研究者が守るべき倫理について指針を立てることになり、学会の倫理委員会が６日夜、北九州市で開かれた大会で指針の案を示しました。 この中では、研究者に対し、人類の平和や安全に貢献することや、基本的人権を守り、文化の多様性を尊重すること、設計、開発、運用の段階で、人類の安全にとって脅威となるおそれがある要素を排除することを求めています。 また、研究者は、人工知能がもたらす結果について検証し、潜在的な危険性について社会に警鐘を鳴らさなければならないとしています。 学会では、この案を基に議論を進め、年内にも指針を定め
米ＩＴ企業グーグル傘下の英グーグル・ディープマインド社が開発した囲碁の人工知能（ＡＩ）「アルファ碁」と、世界で最も強い棋士の一人、韓国の李セドル九段（３３）の第４局が１３日、ソウル市内のホテルで行われた。李九段が１８０手までで白番中押し勝ちし、初勝利を収めた。 対局は１５日まで全５局行われる。アルファ碁が３連勝しており、李九段が意地を見せた形だ。李九段は対局後の記者会見で「本当に何にも代えがたい、値打ちをつけられない１勝だ」と喜んだ。アルファ碁の弱点については「自分（アルファ碁）が考えられなかった手が出た時の対処能力が落ちる」と指摘した。 一方、ディープマインド社のデミス・ハサビスＣＥＯ（最高経営責任者）は「李九段の妙手、様々な複雑な形勢にアルファ碁のミスが出る局面が作られた」と語った。（ソウル＝東岡徹）
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ディープラーニングは、人間の脳の中のニューロンとシナプスの回路をコンピューターの電子回路で真似て、それを何層にも重ねた手法。この手法が思いの外、成果を上げているので、人工知能に注目が集まっている。英誌エコノミストも最近の号で人工知能を特集するなど、ビジネスマンの間でも人工知能は今、ちょっとしたブームだ。 ディープラーニングは、人間の脳の中のニューロンとシナプスの回路をコンピューターの電子回路で真似て、それを何層にも重ねた手法。この手法が思いの外、成果を上げているので、人工知能に注目が集まっている。英誌エコノミストも最近の号で人工知能を特集するなど、ビジネスマンの間でも人工知能は今、ちょっとしたブームだ。 しかしディープラーニングのように人間の脳を模倣しなくても、コンピューターを賢くさせる手法はほかにもある。例えば「トピックモデリング」。トピックモデリングは、多数の文書を読み込むことで傾向を
今月号のニュートンの「人工知能が人類を超える日」を読みながら、人工知能トピックの論点を整理する必要があるな、と思った。 Newton(ニュートン) 2015年 04 月号 [雑誌] Amazon.co.jpで詳細をチェック 楽天市場でこの商品を検索 というのも、シンギュラリティという言葉を引き合いに出して、2045年までにAIが人類を超えるというのが、昨今の人工知能特集のメイン。だいたいそこに、Deep Learningと人間の仕事をAIが奪うというトピックを併せて、それっぽい現在の事例を並べるという構造を取っていることが多い。ニュートンもそうだし、最近みた人工知能系の特集はこのパターンが多い。ニュートンがちょっとおもしろかったのは、「人工頭脳プロジェクト〜ロボットは東大にはいれるか〜」の紹介で、センター試験物理の問題をコンピュータが理解するための技術的課題を整理している。これは、結構おも
人工知能。何十年も前からある言葉だ。国家プロジェクトとして研究されていた時期もあった。それでも完成しなかった。やはり人間の脳は複雑で、それをコンピューターで真似することなど不可能かもしれない。 人工知能。何十年も前からある言葉だ。国家プロジェクトとして研究されていた時期もあった。それでも完成しなかった。やはり人間の脳は複雑で、それをコンピューターで真似することなど不可能かもしれない。 「ところがブレークスルーが起こったんです」と東京大学の松尾豊准教授は熱く語る。 ▶2012年。人工知能研究に火がついた 2012年。人工知能の精度を競う国際的な大会で、カナダのトロント大学がぶっち切りの勝利を収めた。それも１つの大会だけではなく、３つ続けてだ。 「優勝したのは、画像認識、化合物の活性予測、音声認識など３つのコンペティション。まったく異なる領域にも関わらず、今までその分野を専門的に研究していた人
【AFP＝時事】人工知能の開発は人類の終わりを意味するかもしれない、と英理論物理学者のスティーブン・ホーキング（Stephen Hawking）博士が警告した。 ホーキング博士の発話ソフト、オープンソースで提供へ ホーキング博士は、2日に放送された英国放送協会（BBC）のインタビューで、人工知能技術は急速に発展して人類を追い越す可能性があると語った。まるでSF映画「ターミネーター（Terminator）」で描かれたようなシナリオだ。 「われわれがすでに手にしている原始的な人工知能は、極めて有用であることが明らかになっている。だが、完全な人工知能の開発は人類の終わりをもたらす可能性がある」と、ホーキング博士は語った。 「ひとたび人類が人工知能を開発してしまえば、それは自ら発展し、加速度的に自らを再設計していくだろう」、「ゆっくりとした生物学的な進化により制限されている人類は、（人工知能
半年前くらいに書いた草稿が、投稿されずに残ってたのでちゃんと書きました。 最近、人工知能という言葉がまた流行しているような印象を受けます。 ブームということの本質は2つ有ると思っています。 1つは学術会で、最近良い成果が立て続けに出てきたという側面です。 もう一つは、それに呼応して大きな会社、特にIBMやGoogle、Facebookといった大きなコンピュータ系、インターネット関連企業が力を入れていることが大々的に報道されたことです。 両者はもちろん関係していて、いくつか技術的ブレークスルーがあって、それが企業の投資を呼んでいる、それと呼応するように学術的な成果が企業からでているという、正のスパイラルが生まれている様に見えます。 こうした流れをいち早くとらえた新書として、「クラウドからAIへ」という本があったので読んでみたのですが、一般のビジネスマンを意識して、歴史、現在、未来について大局
著者プロフィール：工藤友資 プログラマー、会社経営、ライターを兼業。人工知能の研究開発をライフワークとしている。Webサービス「BlogPet」を企画開発。2004年「BlogPet」にて「Internet magazine」のウェブサービスアワード ブログ関連サービス部門で最優秀賞を受賞。ガジェットオタクにしてマイナーOSマニア。 2014年6月、ソフトバンクから「Pepper」と呼ばれるパーソナルロボットが発表された。「SFじゃない。」を売り文句に、人の感情を“理解”するロボットとして注目を浴びている。2015年2月に発売予定とのことで待ち遠しい。ついに一般家庭にロボットが導入される時代になったのだ。どんな未来が待っているのか、想像するだけでワクワクする。 Pepperは胸部にiPadのようなタブレットを備えた人型ロボットだ。身長は約121センチと、小学校低学年くらいの子どもをイメージ
6. Books Precomputed Pathfinding for Large and Detailed Worlds on MMO Servers Fabien Gravot, Takanori Yokoyama, and Youichiro Miyake http://www.crcpress.com/product/isbn/9781466565968 Table of Contents General Wisdom ～ Movement and Pathfinding Pathfinding Architecture Optimizations Steve Rabin and Nathan Sturtevant Choosing a Search Space Representation Nathan R. Sturtevant Creating High-Order Nav
英レディング大学は6月8日（現地時間）、アラン・チューリング博士没後60周年に当たる7日に同校が英王立学会で開催した「Turing Test 2014」において、チューリングテストの初の合格者が出たと発表した。 合格したのはウクライナ在住の13歳の少年、ユージーン・グーツマンくんという設定のプログラム。ユージーンくんは2001年にロシア人のウラジミール・ヴェセロフ氏（米国在住）、ウクライナ人のユージーン・デムチェンコ氏（ロシア在住）らが構築した。これまでも多数のチューリングテストイベントに参加して改良を重ねられてきた。 チューリングテストは、「コンピュータの父」と呼ばれる20世紀の英数学者、アラン・チューリング博士が提案した、人工知能を知的と呼べるかどうかを判断するためのテスト。人間が人工知能と対話して、相手が人工知能か人間か判断できなければ、その人工知能は思考しているといえるというもの。
一生モノの一冊。 「スゴ本＝すごい本」の何が凄いのかというと、読んだ目が変わってしまうところ。つまり、読前と読後で世界が変わってしまうほどの本こそが、スゴ本になる。もちろん世界は変わっちゃいない、それを眺めるわたしが、まるで異なる自分になっていることに気づかされるのだ。 『GEB（Godel, Escher, Bach）』は、天才が知を徹底的に遊んだスゴ本。不完全性定理のゲーデル、騙し絵のエッシャー、音楽の父バッハの業績を"自己言及"のキーワードとメタファーで縫い合わせ、数学、アート、音楽、禅、人工知能、認知科学、言語学、分子生物学を横断しつつ、科学と哲学と芸術のエンターテイメントに昇華させている。 ざっくりまとめてしまうと、本書のエッセンスは、エッシャーの『描く手』に現れる。右手が左手を、左手が右手を描いている絵だ。「手」の次元で見たとき、どちらが描く方で、どちらが描かれている方なのか、
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