AI研究者がノーベル物理学賞・化学賞を受賞したことについてのコメント2024年10月10日 一般社団法人 人工知能学会 会長 栗原 聡 今回のノーベル物理学賞において，ジョン・ホップフィールド，ジェフリー・ヒントン両先生が受賞され，翌日の化学賞においてデミス・ハサビス氏が受賞したことについて，まずはAIコミュニティにとってとても喜ばしく，この流れが今後も続くことが期待されることは，基礎研究の重要性の今更の再認識においても強い説得力がある出来事であったことは間違いない．ホップフィールド氏、ヒントン氏、お二人の物理学賞受賞を知った時は正直驚いた，というか意表を突かれた感覚であった．自然科学や宇宙についての発見やその人類への貢献に対する物理学賞というのが一般的な認識である中，情報処理に関する研究が受賞したのであるから驚いたのは当然であろう．確かに，我々の脳の機能をコンピュータ上で再現した，すなわ
ソフトウェア業界で自動運転やロボット開発を担当した後、DX推進やRPA開発に従事。幅広いソフトウェア開発の経験を活かし、現在はAIやプログラミング教育、コンサルティングなどを行っています。AIやCADに関する情報をお届けします。 Pythonが大好きなAI研究所の吉原と申します。 巷で話題のAI（人工知能）ですが、機械学習や深層学習をする場合に、必ず学習データが必要になってきます。 一般的には「ビッグデータ」と呼ばれるデータとなりますが、どれくらいからがビッグデータなの？ どのくらいの学習データを集めればいいの？という疑問を持っている方も多いでしょう。 今回はAIで使うビッグデータについて、初心者にも分かりやすく詳しく解説していきます。 AIに使う「ビッグデータ」とは？ AIに使う「ビッグデータ」とはどういうものなのかというと、AIを動かすためには大体過去のデータなどの大量のデータが必要で
2017年5月27日、人類最強の呼び声が高い棋士・柯潔（カ・ケツ）にグーグル社傘下のイギリスの人工知能企業ディープマインド社が開発する囲碁AI・AlphaGo（アルファ碁）が勝利しました。 AlphaGoを相手に苦悶の表情を浮かべる柯潔。出典：The Future of Go Summit, Match Three: Ke Jie & AlphaGo 27日の対局に先立ち23日、25日にもAlphaGoは柯潔を相手に勝利し、柯潔は人工知能を相手にまさかの全敗を喫したのです。 囲碁は元々、AI（人工知能）にとってもっとも難しいゲームの1つとされていました。 最強棋士を破る囲碁AIは、どのようにして生まれたのでしょうか？ 今回はAlphaGoについて、詳しくご紹介します。 AlphaGo（アルファ碁）とは？ AlphaGo（アルファ碁）はいま、非常に注目されているAI（人工知能）です。Alph
人工知能が急速に進化し始めた。カーネギーメロン大学のTome Michell教授は、「コンピューターはこれまで人間の言語をほとんど理解できなかったが、今後10年でかなり理解できるようになるだろう」と、人工知能が急速な進化のフェーズに入ったことを示唆している。 急速に進化し始めた理由は2つある。1つは、コンピューターが大量のデータを扱えるようになったから。もう1つは、人間の脳を模した仕組みが実際に機能するようになってきたからだ。 変化はまた、チャンスでもある。 人工知能の進化は今、どこまで進んでいるのだろうか。それがどのような領域に、イノベーションを起こすのだろうか。日本を代表する新進気鋭の人工知能研究者、東京大学准教授の松尾豊氏に聞いた。 前編はこちらから 人工知能が急速に進化し始めた。カーネギーメロン大学のTome Michell教授は、「コンピューターはこれまで人間の言語をほとんど理解
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