Fement Thursday following his acquittal of criminal charges, ending a 13-year legal battle with Hewlett-Packard that became one of Silicon Valley’s biggest…
(Photo it: A Health Blog via Visual Hunt / CC BY-SA) 「人工知能」ブームが本格化してまだほんの数ヶ月だと思うんですが、気がついたらTV含む大手メディアが皆こぞって毎日のように「人工知能」を取り上げ、あまつさえ政府や与党の諮問会議でまで「人工知能」の語が飛び交う有様で、一体何をどうしたらこうなるのか僕には全く分かりません(汗)。 とは言え、実際にビジネスの現場でも「人工知能」への期待感が日に日に高まり続けているのは事実で、例えば友人知人の経営者との酒席でも「最近人工知能ってめっちゃくちゃ流行ってるじゃん、あれって実際どうなの?本当に役に立つの?今からでも人工知能事業に参入すべきなのかな?それとも俺たちあいつらに滅ぼされちゃうの?」みたいなことを聞かれることが多いんですよね。 ということで、そういう「人工知能」ブームに乗り遅れたけれど
ジョージア工科大、TAが人工知能だったことに学生の誰も気づかなかった2016.05.12 11:2510,030 福田ミホ 約1カ月、人間のフリをして気づかれず。 この春、ジョージア工科大学インタラクティブ・コンピューティング学部のオンライン講座に、ジル・ワトソンというティーチング・アシスタント(以下TA)がいました。学生は彼女にオンラインフォーラムで質問し、随時回答をもらっていました。ジルがじつは人工知能だとは知らずに。 ジルは学生からの全質問に答えていたわけではありませんが、答えるときは97%の確信度で答えていました。ここでいう「確信度」とは、「正確度」とはちょっと違います。ジルを開発したAshok Goel教授は、彼女の回答が必ずしも毎回完ぺきではないので、確信度が97%以上のときだけ回答するように動かしていたんです。彼女は今年3月末から4月末にかけての約1カ月間、コンピュータサイエ
私がAI(人工知能)や機械学習って難しいナーと感じるところは、数学の前提知識がある程度必要なところです。 GoogleからTensorflowが出たときに、私もいっちょやってみるかなんて思ったのですが、参考にした記事もなかなか難しくてあんまり理解できなかったのを覚えてます。途中まで理解出来てたのに、急に数式が出てきて「なるほどわからん!」ってなることが多かったですね。 「というかエンジニアなのに数学苦手なのw」とビックリされる方もいらっしゃると思いますが、エンジニアっつったって、今の御時世理系出身エンジニアばかりじゃないんです。でもエンジニア女子やってると自動でリケジョ扱いされるから面白いですね。 当面の目標としては、AIの中でも機械学習を学んでいきたいので(DeepLearningできるようになりたい!)、あると嬉しい数学の知識としては以下です。 線形代数 確率・統計 微分・積分 AIの
政府の経済財政諮問会議は、安倍総理大臣が目指すGDP=国内総生産600兆円の実現に向けて、AI=人工知能やビッグデータなどに関する研究開発投資を、2020年度までにGDPの4%以上にすることを目指すなどとした、方針案を取りまとめました。 そのうえで、人口減少・少子高齢化や生産性の低い働き方など、構造的課題に対処し、働き方改革を進め新市場を開拓することなどで、需要を拡大していくことが重要だと指摘しています。 そのための具体的な方策として、AI=人工知能やビッグデータなどに関する研究開発投資を、2020年度までにGDPの4%以上にすることを目指すとしています。 また、TPP=環太平洋パートナーシップ協定を契機に、外国企業の投資を促進するための方策や、外国企業の進出の障害となっている課題の解決策を政策パッケージとして取りまとめるとしています。 さらに、個人消費を喚起するため、来年以降も企業収益に
By Jimmy Baikovicius プログラマーのJi-Sung Kim氏が36時間のハッカソンで作り上げたという自動ジャズジェネレーターが「deepjazz」です。deepjazzはPython製のディープラーニングライブラリである「Keras」と「Theano」を使用して作り上げられた2層構造の「Long short-term memory(LSTM)」で、MIDIファイル(音源データ)を与えると音楽を学習してオリジナルのジャズを作曲してくれます。 deepjazz: deep learning for jazz http://deepjazz.io/ 「deepjazz」は、Googleの「AlphaGo(アルファ碁)」やIBMの「WATSON」などのような、人工知能(AI)の一種です。Googleのアルファ碁は囲碁を打つ能力に特化したAIですが、deepjazzはその名の通り
地下鉄でたまたま見つけた人を撮影して、ニューラルネットワークベースの顔認識アプリにかけることで、本人を特定可能なことを証明する「Your Face Is Big Data」というプロジェクトが公開されています。 Конец анонимности: Идентификация случайных попутчиков - Bird In Flight https://birdinflight.com/ru/vdohnovenie/fohtml Russian photographer matches random people with social lines http://rbth.com/science_and_te
発達障害の1つ「自閉症スペクトラム障害」は、脳のどの部分に働きの違いが見られるのか、人工知能を使って具体的に特定することに東京大学や民間の研究機関などのグループが成功し、的確な診断や治療法の開発につながる成果として注目されています。 グループでは、発達障害の1つ「自閉症スペクトラム障害」がある人とない人、合わせておよそ200人の脳の内部を撮影したMRIの画像を人工知能を使って分析しました。その結果、脳の中で情報をやり取りしているおよそ1万の回路のうち、障害がある人は、障害がない人と比べて、特定の16の回路のすべてか多くに、働きの違いが見られることが分かりました。 ほかの人とのコミュニケーションに難しさを抱える「自閉症スペクトラム障害」がある人は、全国におよそ100万人いるとされていますが、人によって症状が異なり、医師による問診では正確な診断が難しいという課題があります。 このため、研究グル
ネットワークの重みや各ニューロンがどういう入力の時に発火するのかが、学習していく過程で各時刻可視化されてとても良い教材です。 http://playground.tensorflow.org/ うずまきのデータセットに関して「中間層が1層しかないとうずまき(線形非分離な問題)は解けない」という誤解があるようなので、まずは1層でできるという絵を紹介。なお僕のタイムライン上では id:a2c が僕より先に気付いていたことを名誉のために言及しておきます。 で、じゃあよく言われる「線形非分離な問題が解けない」ってのはどういうことか。それはこんな問題設定。入力に適当な係数を掛けて足し合わせただけでは適切な境界を作ることができません。 こういうケースでは中間層を追加すると、中間層が入力の非線形な組み合わせを担当してくれるおかげで解けなかった問題が解けるようになります。 1つ目のデータセットでは特徴量の
Coursera で機械学習に入門成功できたので応用に挑戦してみました。ちょうど季節の変わり目ということで、過去に見て気にいったアニメの特徴を学習して、未知のアニメを、気にいりそうなアニメと気にいらなそうなアニメに分類するツールを作って、ソフトウェアに今季見るべきアニメを推薦してもらいたいと思います。 アニメの特徴量 あるアニメを気にいるかどうかは、話のおもしろさや、絵柄の感じ、キャラクターの魅力などによって決まりそうです。ただ、話のおもしろさや、絵の美しさ、キャラクターの魅力を特徴量として数値化するのはむずかしいので、アニメの映像を制作しているスタッフや会社、声を当てているキャストにフォーカスすることにしました。 Courseraの機械学習のコースでは、特徴として妥当かどうかを判断するのに、人間が同じ特徴を与えられて分類といったタスクが可能かを考えてみよとアドバイスしていました。アニメ作
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