2018.10.9から2018.10.14までの投稿記事のまとめ★

ディープラーニングのようなボトムアップではなくトップダウンで学習する仕組みが必要なのかな?|DARPAの挑戦:AIに「常識」を教えることはできるか? | TechCrunch Japan https://jp.techcrunch.com/2018/10/13/2018-10-11-darpa-wants-to-teach-and-test-common-sense-for-ai/

よく勘違いされるのだが、Amazon Goは無人ストアではない。日本のコンビニエンスストアよりも、むしろスタッフの多さが際立っている★|レジなしコンビニ「Amazon Go」レポート あまりにスムーズで戸惑う人続出|ニューズウィーク日本版 https://www.newsweekjapan.jp/stories/world/2018/10/amazon-go.php?t=1

ガートナー ジャパンは10月11日、「日本におけるテクノロジのハイプ・サイクル:2018年」を発表した。 https://japan.zdnet.com/article/35126917/

アメリカでは最近CBOの存在感が増してきています★|いまシリコンバレーで「AI(人工知能)×行動経済学」が最強なワケ https://gendai.ismedia.jp/articles/-/57464

属しているグループの評価によって本人の評価が左右される問題は犯罪を犯しやすいとされた米国のアフリカ系の人の件でもありましたが。。。|焦点:アマゾンがAI採用打ち切り、「女性差別」の欠陥露呈で https://jp.reuters.com/article/amazon-jobs-ai-analysis-idJPKCN1ML0DN

人工知能に革命をもたらしたディープラーニングは元々、新皮質の情報処理システムにヒントを得て開発されたが、実際の脳の学習過程は、ディープラーニングよりもずっと複雑だ★|人工知能は人類を滅ぼすのか AIが人間を超えるために必要な条件とは https://globe.asahi.com/article/11862309

プログラミング教育より数学教育のほうが難しいので数学こそ高校でしっかりやって頂きたい。(零細IT経営者談)|教育業界では、これからはITだプログラミングだと騒いでいる。それなら、高校のカリキュラムから行列がなくなるのはおかしい。 https://tech.nikkeibp.co.jp/atcl/nxt/column/18/00138/100300155/?n_cid=nbpnxt_fbed

「2018年度世界渡航先ランキング」によると、過去8年間の渡航者数の成長率を比較する「急成長渡航先ランキング」で沖縄、京都、大阪が1~3位を独占。北海道が7位、東京が11位に食い込むなど、他の国々を圧倒した★ https://www.sankei.com/west/news/181009/wst1810090005-n1.html

マイクロソフト(MS)やアマゾン・ドット・コムなどテック大手で得たスキルと人脈にAIを掛け合わせて、新市場を創り出している★ https://trend.nikkeibp.co.jp/atcl/contents/18/00046/00006/?n_cid=nbpnxr_fbbn

Agile Catさんのとても分りやすい量子コンピューティング入門★ https://agilecatqubits.net/2018/10/09/opening/

2018.10.1から2018.10.8までの投稿記事のまとめ★

手書きをどこまで認識してくれるかが気になるところです★数式のスクリーンショットを撮影するだけでLaTeX形式に変換してくれる「Mathpix Snipping Tool」のUbuntu版がリリース。
https://applech2.com/archives/20181008-mathpix-snipping-tool-for-ubuntu-available.html

日本はこのままいくと覇権どころではなくて、世界の先進的な部分から置いていかれてしまうという危機感を、私自身ももっています★|人工知能と経済の未来 2030年~来るべき雇用大崩壊時代を読む(中):データ・マックス NETIB-NEWS https://www.data-max.co.jp/article/25317

難しい壁や課題を乗り越えるのがICTの真骨頂★|NTTが障がいへの理解促進のため社員向け「福祉機器のICT化事例体験会」を実施 https://roboteer-tokyo.com/archives/13491

ウーバー、DiDi、Grab、Ora。各地域で存在感を示すライドシェア大手に、それぞれ実質的な大株主となっている先見の明が、20年の時を経てトヨタとの提携を実現した直接的な理由と言える★ https://www.businessinsider.jp/post-176839

AIの推定結果に対する理由や根拠として得られた学術文献などの専門的な知識をもとに、専門家によってAIの推定結果が信頼に値するかを確認できるとともに、得られた結果を手がかりに新しい知見を得ることができるようになるなど、専門家がAIと協調して問題解決する世界が実現するとしている★|富士通が「説明可能なAI」の開発に注力する理由 https://japan.zdnet.com/article/35126598/

当初はカメラ画像のみに対応していたが、レーダーやLiDARにも対応できるソフトウェアも開発されている★|自動運転実現で「深層学習」が鍵を握るワケ 基礎知識や活用シーンを解説 https://jidounten-lab.com/y_6349

手首骨折の時使って見たかった! 骨折の治癒速度が格段にアップ!低出力超音波パルスを装備した「3Dプリントギプス」 http://hero-x.jp/article/5106/

とあるプロジェクトの火消し部隊として常駐したことがあって、毎日のようにタクシー帰りでしたが、あれはあれで楽しかったです。(年寄りの昔話w|SE、もうブラックじゃない 伊藤忠テクノの改革 https://www.nikkei.com/article/DGXMZO35956620R01C18A0X13000/

日本のビジネスでは「前例」が大切だ。その点で、Googleという世界的な大企業が日本を代表する企業のひとつであるファストリテイリングと組んだことはインパクトが大きい。ほんとうの意味でAIの価値は理解できないとしても、このタッグが日本で生まれたことでAIが「カネになる」ことへの理解が急速に進むだろう★|Googleが日本でAI関連事業を次々立ち上げ ―国産AIは死んでしまうのか?|iedge https://iedge.tech/article/5501/

現場がどれだけAIを理解し、連動して行動するかが成功の鍵となる。AIは現場の人間や業務と連動することで初めて価値が生まれる★|AIは作りながら、使いながら、育てていく–改善サイクルが成功の鍵 https://japan.zdnet.com/article/35126005/

特化型人工知能を繋げるレベルと思いますが^^;|人間レベルの人工総合知能「あと5~10年」と考える研究者が40% http://news.livedoor.com/article/detail/15378816/

2018.9.25から2018.9.30までの投稿記事のまとめ★

グーグルは人工知能に歴史的な出来事、河川水位、地形と高度などを学習させ、生成されたマップから各地で何百、何千回ものシミュレーションを行うようにしました。その演算により、いつどこで洪水が起こるのかを予測するモデルを作ったのです。その結果、時間と場所だけでなく洪水の規模も予測できるまでになりました。 https://www.gizmodo.jp/2018/09/google-ai-flood-forecast.html

[有料会員限定]背景にあるのはペーパーレス化の遅れや言語などの問題だ。AI学習用のデータ加工は自動化が難しく、入力や形式の統一など人海戦術に頼る部分が多い★|AI、データ不足6割 「動かない頭脳」続出の恐れ:日本経済新聞 https://www.nikkei.com/article/DGXMZO35932210Q8A930C1MM8000/

記憶力とスピードは人工知能の真骨頂★|人間の意図を正しく理解し答えを出せるAIが広まる http://jbpress.ismedia.jp/articles/-/54234

AIを使ってどのような仕事ができるかを考えた方が生産的な気がしますが^^;|AIに奪われない仕事とは(人間にしかできない仕事は何?)【キーワードで読み解く人工知能】 – INTERNET Watch https://internet.watch.impress.co.jp/docs/column/ai_keyword/1138312.html

日本などの高精度な気象衛星画像と雨雲レーダー画像を教師データとして使い、衛星画像をベースに仮想雨雲レーダー画像を作る★|AIで世界の降雨状況を高精細予測 https://newswitch.jp/p/14525

未来が日比谷にやって来たようです♬ https://enterprisezine.jp/article/detail/10571

米国は一社がプラットフォーマーになりたがるのに対し、東南アジアや日本は共創型でみんなで経済圏をつくろうとする傾向があります★|データ×人工知能活用の可能性は「エコシステム」が加速させる:ヤフー×SAPジャパン対談 @wired_jp https://wired.jp/2018/09/25/yahoo_x_sap-japan/

現代は、日本という安定していた国が米中の両大国に挟まれて弱ってきている、少子高齢化で社会のさまざまなところで制度疲労が起きている、大企業がどんどん倒れている、という設定です。かなりハードモードのシナリオですが、決して“無理ゲー”ではありません。 http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1809/25/news029.html

オープンソースのAI・人工知能 https://www.ossnews.jp/category/ai

2018.9.10から2018.9.24までの投稿記事のまとめ★

撮影した写真を京大などのデータベースと照合し、種類を判別する。現在は国内に生息する6万種以上の動植物に対応している★|スマホ写真で生物判別 京大発ベンチャーがアプリ:朝日新聞デジタル https://www.asahi.com/articles/ASL9L77C5L9LPLZB011.html

人工知能がコーチとなりトレーナーとなっているからこそ、藤井七段も、あそこまで強くなっているのだ★|「人工知能ネーティブ」世代の強さとは – (1/3)|ニフティニュース https://news.nifty.com/article/magazine/12179-092219/1

モノとモノの関係を整理していくときに、一段上のレベルで規則を決めると、まちがった関係が出来なくなり、正確に伝達することができます。これがオントロジーの良いところだといえます★|AI/IoT時代に「オントロジー」が注目される理由──JDMC理事 北澤氏に聞く (1/4):EnterpriseZine(エンタープライズジン) https://enterprisezine.jp/dbonline/detail/11171

これは凄い!|従来5%だった代行手数料をゼロにしたうえで、GCPの利用料金を一律3%割り引く。 https://www.nikkei.com/article/DGXMZO35568710Q8A920C1000000/

世界で初めてSAEレベル3に対応した新型アウディ「A8」も、ドイツ議会が道路交通法を17年5月に改正して自動運転が可能になったからドイツ国内の公道を走れるが、それ以外の国では基本的には走行を許されていない★|日本で、アウディ「A8」が走行する日は来るだろうか【キーワードで読み解く人工知能】 – INTERNET Watch https://internet.watch.impress.co.jp/docs/column/ai_keyword/1138164.html

3社は、同環境ならびにセンサーなどのデータ取得をワンストップソリューションとして工作機械を中心とした産業機器メーカおよび製造業向けに提供する★|マクニカ・クロスコンパス・DMP、製造業向けAIの生成からエッジAI実装までの統合環境で技術提携 https://iotnews.jp/archives/107408

Cloud Next 2018★|Googleが日本で複数のAI関連事業を立ち上げ、UNIQLOとパートナーシップも | TechCrunch Japan https://jp.techcrunch.com/2018/09/19/2018-09-18-google-launches-new-ai-initiatives-in-japan/

日本は勉強しませんよね。今持っている知識から1歩先、2歩先になってしまうと、もう分からない。勉強すれば理解できるのに、それをしない。普通に考えると勝てるわけないですよね★|なぜ日本は人工知能研究で世界に勝てないか 東大・松尾豊さんが語る“根本的な原因” (1/4) – ITmedia NEWS https://www.facebook.com/hajime.tamamura

国民皆保険下で蓄積された本邦のデータには刮目すべき点が多く,ルールとプラットフォームを早急に固めることで現在の後れを取り戻すことができると筆者は考えている★|週刊医学界新聞〔寄稿〕人工知能を用いた医療機器の現状と日本の国際競争戦略(三宅正裕) http://www.igaku-shoin.co.jp/paperDetail.do?id=PA03289_02

同社のプラットフォームの特長は、これらの作業の際にドラッグ&ドロップによるビジュアルなインターフェースによって、コードをほとんど、あるいはまったく記述しなくても済むところにある★|マイクロソフト、AI分野の新興企業Lobe買収–深層学習モデル構築を容易に https://japan.zdnet.com/article/35125616/

テネンバウム教授によると、いまから50年以上前に遡る初期のAIの研究では、人間の知能から発想を得ようとしていた。だが、当時は科学的な基礎が脆弱だったという。「現在、認知科学や神経科学の分野はずっと成熟しています。今回のプロジェクトはこれまでにないものになるでしょう」★深層学習の「次」を研究するMITのAIプロジェクトは何を目指すのか? https://www.technologyreview.jp/s/103741/a-plan-to-advance-ai-by-exploring-the-minds-of-children/

AIとAIの戦いは今後様々なジャンルで勃発しそうです^^;|AIで進化する「フェイク動画」と、それに対抗するAIの闘いが始まった(動画あり) https://wired.jp/2018/09/14/deepfake-fake-videos-ai/

世界人口の95%は汚れた空気を吸って生きているといわれていますが、具体的に汚染された空気がどのように人に影響しているのかはわかっていませんでした。「測定できないものはコントロールできない」ということで、より多くのデータを手に入れるため、GoogleとAclimaは過去4年間、Aclimaのセンサーを搭載したGoogleストリートビューカーでカリフォルニアを走りまくりまました。 https://gigazine.net/news/20180913-google-air-quality-mapping/

施策導入を見据えて実際に動くものを用意して、現場に提示することが重要★|リクルート流 深層学習でビジネス成果を得るための方法論 (1/2):先駆者として伝えたいこと – TechTargetジャパン データ分析 http://techtarget.itmedia.co.jp/tt/news/1809/12/news05.html

日本社会、そして日本企業は、どこも失敗に対して不寛容すぎるのだというのである★|田原総一朗「世界から3周遅れ。日本にAI研究者がいない理由」 (1/2) 〈週刊朝日〉|AERA dot. (アエラドット) https://dot.asahi.com/wa/2018091100046.html

データそのものが注目されがちだが、最終的には物理空間に働きかけ、ヒトの気持ちやモチベーションを動かすことを想定していなければ、価値のあるサービスとはならないのだ★ https://iotnews.jp/archives/106625

2018.9.3から2018.9.9までの投稿記事のまとめ★

健康やダイエットで力を発揮してくれそうです★|AIなのか愛なのか? 食における人工知能の可能性 https://forbesjapan.com/articles/detail/22844

人事分野にITなどの技術を使って課題を解決する手法を、人的資源と技術の英訳の頭文字などから「HRテック」と呼ぶ。野村総合研究所によると市場規模は2024年に1722億円と17年比で5割増える見通し★|リクルート、退職者をAIで予測 「人財テック」広がる:日本経済新聞 https://www.nikkei.com/article/DGXMZO35098350X00C18A9000000/

さすがは電電公社!|大ゾーン基地局は、基地局からおおむね半径7kmをカバーする基地局で、大規模災害の発生時に備えて全国約100カ所に設置されている。大ゾーン基地局の稼働は史上初めて。 http://shimajiro-mobiler.net/2018/09/06/post56081/

組織や取引形態そのものをインターネット時代に合致したものに変えていく、つまり、組織そのものを従来の「ピラミッド型組織」から「自律・分散・協調型組織」につくり変えることが、日本企業にとっては急務となります★|日本の「失われた20年」を招いた決定的な弱点 インターネットの本質をとらえきれなかった https://toyokeizai.net/articles/-/233921

函館は人口が減り経済も縮小している。AIで交通や観光、漁業、遠隔医療など、いろいろな問題に対応したい★|AI作家プロジェクトの松原教授が語る、地方交通とAIの可能性 https://newswitch.jp/p/14334

例えば写実的に描くことと対象を理解する能力。山田氏は「人間は絵を描くためにスケッチを繰り返して写実的に描けるように訓練します。対象がクルマなら、人間はタイヤやフレームなどの意味は理解できるが、パーツにこだわりすぎると不格好になってしまう。逆に機械は見たまま写実的に描くのは得意。しかし対象の抽象化や理解はまだ苦手。写実的に描くことと抽象的な理解はどちらも必要で、バランスが大事」と話す。 https://enterprisezine.jp/dbonline/detail/11104

さすがにこれは無いと思いましたが、「AIの遺電子」ではあったような^^;|世界中でAIロボットと結婚する人が増えている…欧米では2050年に法制化!? https://roboteer-tokyo.com/archives/13378

21世紀のプログレの真打ちはAIでしょうか?|AI(人工知能)で音楽シーンが変わる!ポイントは人間の知らない音 https://aizine.ai/ai-music0904/

米国で有色人種バイアスがAIに反映されるのはマイケル・サンデルの白熱教室でも取り上げられた有名な話ですね★|AIは未来を予測しない。いまを映す「鏡」である:伊藤穰一 @wired_jp https://wired.jp/2018/09/03/ideas-ai-as-mirror-not-crystal-ball/

この記憶が共感として、酔いがさめても残るのだろうな★|アルコールを摂取した状態では、他者の情動変化を目撃したときに、まるで自身が同じ状況に置かれているかのような神経活動を生じやすいことがわかった。 https://news.biglobe.ne.jp/it/0901/zks_180901_2421077692.html

脳内で情報が荒唐無稽に散逸/融和する状態を彼は「多元的草稿モデル」と呼んでいる。この脳内で行われている情報の“流れ”こそがすなわち意識であり心と呼ばれるものの正体なのだ★|夏目漱石の文学作品から人工知能と意識の問題を考える https://japan.zdnet.com/article/35124907/

2018.8.27から2018.9.2までの投稿記事のまとめ★

AI=人工知能など最新の科学技術を気象の観測や予測に取り入れることで、およそ10年先の2030年までに、「ゲリラ豪雨」や竜巻など局地的で激しい現象の発生を1時間前までに精度よく予測し、スマホなどに知らせる「シビアストームアラート」と呼ばれる新たな情報発信を目指している★|“世界に一つだけ”の最新・最速レーダーで気象予測! – FNNプライムオンライン https://www.fnn.jp/posts/00351980HDK

意欲や気力、攻撃性、好奇心!頑張ろう^^/|「加齢で記憶力が低下」は誤解 知能も低下せず、問題は前頭葉老化 | 東洋経済ONLINE | 福井新聞ONLINE http://www.fukuishimbun.co.jp/articles/-/62618

PSA:Professional services automation、昨日勉強してきました★|ITサービス業の課題は収益力向上と働き方改革―カギを握る「PSA」とは何か? https://it.impressbm.co.jp/articles/-/16562

後でやってみよう★|人工知能がツイートからオススメ作品を割り出す「TSUTAYA AI」映画版スタート – 映画ナタリー https://natalie.mu/eiga/news/297532

AIによる犯罪の摘発は、人種や犯罪歴などの偏見に基づくリスクがあるという批判がある一方で、客観的な分析なため、人間の捜査官が判断するより公正という主張もある★|捜査を免れるネット隠語 ソウルで「人工知能捜査官」を構築へ https://forbesjapan.com/articles/detail/22654

頑張ろう^^/|インプットをさぼると老害になるぞ、という話。 https://www.slideshare.net/sasakipochi/ss-51445100

こうしたロボット技術は人間の手助けと成る可能性を持つ。ただ実用化には何年も研究が必要だ★|スイスの人工知能ロボット、災害救助活動に向け進化 https://www.swissinfo.ch/jpn/multimedia/%E6%9C%AA%E6%9D%A5%E3%81%AE%E6%8A%80%E8%A1%93_%E3%82%B9%E3%82%A4%E3%82%B9%E3%81%AE%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E7%9F%A5%E8%83%BD%E3%83%AD%E3%83%9C%E3%83%83%E3%83%88-%E7%81%BD%E5%AE%B3%E6%95%91%E5%8A%A9%E6%B4%BB%E5%8B%95%E3%81%AB%E5%90%91%E3%81%91%E9%80%B2%E5%8C%96/44353116#.W4WorRTgr5d.facebook

業務へのロボットの導入を考えるときに、全てをロボットに任せることを考えず、何気なくオフィスにいてくれるコミュニケーションロボットを想像しよう。 https://japan.zdnet.com/article/35124232/

結果、その判断が正しかった確率は、人工知能が76%、人間は70%だった★|人工知能、人間よりも偽ニュースを正しく見分けることを学ぶ: https://jp.sputniknews.com/science/201808275267228/

AIを活用する上で、踏まえておきたい要素が大きく3つあります。それが、機械学習、知識・オントロジー、シミュレーションです★|これからのマネジメントに必須なAIリテラシー 産業技術総合研究所 上席イノベーションコーディネーターの杉村領一氏に聞く https://business.nikkeibp.co.jp/atcl/interview/15/230078/020200122/?n_cid=nbpnbo_fbbn

2018.8.20から2018.8.26までの投稿記事のまとめ★

ボットたちは一瞬一瞬の身の振り方がとても上手だが、マクロレヴェルの意思決定が苦手なようだ★|人工知能vs.プロゲーマーの闘い、人間が制する──その戦術から見えたAIの「弱点」と可能性 https://wired.jp/2018/08/25/pro-gamers-fend-off-ai-bots/

こんな遊び心からの試みは良いですね♪|あなたの気持ちに合わせたフォント、AIが自動で選びます https://newswitch.jp/p/14181

大学生の8月1日時点の内定率(内々定を含む)は88.0%だった。前年同期よりも3.8ポイント上昇し、7月1日時点から6.2ポイント高まった★|AIでなくなりそうなのは「銀行」 就活生に調査:日本経済新聞 https://www.nikkei.com/article/DGXMZO34551800U8A820C1TJ1000/

AI病院のディレクター公募を知り、日ごろ考えていたことを2週間でまとめて応募して「採用された」★|中村祐輔さん 「AI病院」日本で実現目指す:日本経済新聞 https://www.nikkei.com/article/DGKKZO34487130T20C18A8EAC000/

第2段階では、現在目視に頼っている生育不良個体を取り除く作業についても、画像解析と機械学習を活用して自動化する計画だ★|マダイ養殖の選別作業をAIで自動化、日本マイクロソフトらがシステム開発:1200万匹の目視検査を効率化 – @IT http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1808/22/news043.html

汎用AIが登場してますが、これはディープラーニングの延長上にはないと思うな★ https://it.impressbm.co.jp/articles/-/16586

日本も必要そうです^^;|5000人の逃走犯を検挙した中国 Face の顔認識AI…その原点はゲームアプリだった https://roboteer-tokyo.com/archives/13270

感動的な表現は今のところ人間がやや優勢といったところでしょうか★|甲子園にAI記者、1秒で記事に データ8万件、金足農の結末どう表現 https://withnews.jp/article/f0180820003qq000000000000000W08v10701qq000017875A

記号と意味との連結は「記号接地問題(symbol grounding problem)」と呼ばれ、AI分野で未解決の難問として知られているのである★|人工知能を基礎情報学で解剖する – 西垣通 / 情報学 http://blogos.com/article/319134/

玉村 元
8月20日 16:34 ·
必要なスキルの1つに山谷氏が挙げるのが「統計」。「これからのビジネスは『数学×ソフトウェア』で成り立っていく。予測と意思決定を支援するためにデータを活用する『データドリブン』になるなかでは、統計のスキルが重要になる」からです。ただ、統計学を究めるという意味ではなく、「どういう場面で、どう分析すれば良いかを判断できる」ことが重要です。 http://digital-innovation-lab.jp/justskill/

2018.8.13から2018.8.19までの投稿記事のまとめ★

話題がAIに至ったとき、湯川さんは「AI時代に人が必要なのはCommunication、Creativity、(好奇心を意味する)Curiosityの3つですよ。私はそれを“CI”って言っているの」と仰った★|湯川れい子さんの好奇心とAI──人工知能はヒット曲をつくれるのか?|ブックス & ミュージック & アート(本・書評)|GQ JAPAN https://gqjapan.jp/culture/bma/20180818/the-curiosity-of-ai

「ユマニチュード」と呼ぶフランス生まれの認知症ケア手法を伝承するためAIを活用したインストラクター教育を行っている★|「AI×5階層インクルージョン」が介護費を4兆円削減する https://forbesjapan.com/articles/detail/22541

対Google 戦略でしょうか?|アマゾンとMSは、自社の音声認識AI秘書、アレクサとコルタナの機能を統合すると、15日(現地時間)発表した★ http://japanese.donga.com/List/3/02/27/1429109/1

NEDO、AI活用型サービスやAI開発運用基盤の開発など6テーマを採択 |「AI技術による超スマート社会」実現プロジェクトが始動 http://www.nedo.go.jp/news/press/AA5_101009.html

[有料会員限定]日本で自動化が進まない背景には、非効率な仕事を温存したがる組織文化があるのではないか★|働く人工知能 同僚はAI、心も読めます:日本経済新聞 https://www.nikkei.com/article/DGXMZO34180080V10C18A8000000/

なんか身も蓋もない話ですね^^;|既得権者が甘い蜜を吸うだけの日本AIに未来はない~“資金の補給路なし” 負け戦と認識せよ【東大・松尾豊氏×外資就活・音成 スペシャル対談(上)】 https://gaishishukatsu.com/archives/124169

Ristの強みはディープラーニングの技術に基づいて大手企業と密に開発を進める点だ★|人の目に代わるAI、製造現場で大活躍 Rist:日本経済新聞 https://www.nikkei.com/article/DGXMZO34114890T10C18A8000000/

ベイズ構造時系列モデルで予測すると「人工知能」は下降トレンドのまま、「機械学習」は上昇トレンドを維持★|日本の人工知能バブル、いよいよ弾けるか? – 六本木で働くデータサイエンティストのブログ https://tjo.hatenablog.com/entry/2018/08/13/212633

先ずはこんな発想が良いですね★|ウォーリーを絵本から自動で探し当てるロボ」が開発 顔認識技術を応用した悪魔的発明 http://nlab.itmedia.co.jp/nl/articles/1808/12/news008.html

すべての産業はAIによって再定義される★|孫正義氏が語る「AIが人間の知能を超える日」 ソフトバンクGが推進する「AI群戦略」とは? https://zuuonline.com/archives/187540

2018.8.6から2018.8.12までの投稿記事のまとめ★

閉会した国会でデジタル教科書の制度が成立し、教育情報化後進国ニッポンもようやく動き始めたものの、世界は2周先を走る★|AI×教育、戦略を描こう。(中村伊知哉) – Y!ニュース
https://news.yahoo.co.jp/byline/nakamura-ichiya/20180811-00092710/

アップルやアマゾンが自社のiPhoneやEchoなどにAIチップを載せようとしている★|AIチップ総論:NVIDIAが先行、グーグル・インテル・中国勢が追従、日本の勝機は? 連載:シリコンバレー発 米テックレポート|ビジネス IT https://www.sbbit.jp/article/cont1/35264

日本の状況が気になります★|中国AI論文数&被引用数は世界一位なれど優秀人材は不足…「中国人工知能発展報告書2018」 https://roboteer-tokyo.com/archives/13229

最近のBMIの進歩を見ていると、脳が直接AIネットワークに繋がる日もそう遠くは無い気がする今日この頃です。
https://www.sbbit.jp/article/cont1/35220

人が作ったプログラムをビッグデータとして活用し、その中からある種のレファレンスデザインを生成するわけです★|「ロボットのプログラムもAIで不要に」、剛腕ロボット技術者の思い描く未来 https://tech.nikkeibp.co.jp/atcl/nxt/column/18/00134/073100072/?n_cid=nbpnxt_fbbn

学び直しに費やした金額と時間の平均値を確認した。学び直し(全体)では月当たり約1.6万円・18時間である。方法別のコストでは、大学等での学習が大きく(月当たり約5.8万円・48時間)、独学等では小さい(月当たり約1.1万円・15時間)傾向にある(値はすべて就業者のケース)。 https://toyokeizai.net/articles/-/230901?display=b

電極を搭載したヘッドギアにて脳波を読み取り、脳の活動パターンを記録。アルゴリズムによって、タスクごとの脳の活動パターンを区別し、解釈された意図にもとずいてロボットアームを動かす。 https://techable.jp/archives/80975

来、ロードレースの番組制作では、複数台のカメラで撮影した映像から選手を抽出しなければならず、各映像に映っている選手を手作業で記録するなど、多くを人手に頼っていた★|東芝らがマラソンなどの中継向け映像認識AIを開発、選手に追従し映像を自動編集:見どころを自動抽出 – @IT http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1808/07/news040.html

単なるツールとしてではない情報技術の数理的な考え方、モデル化といった教育をしっかりやるのが理想的★|東大 山口利恵氏の2030年予測:IT人材“80万人不足”はなぜ人工知能で乗り切れないのか 連載:2030年への挑戦|ビジネス IT https://www.sbbit.jp/article/cont1/35252

ほんとうに大事なサービスを守れるのか!? 実運用に向けてAWS WAFを検討してみた
https://speakerdeck.com/rtechkouhou/hontounida-shi-nasabisuwoshou-rerufalseka-shi-yun-yong-nixiang-keteaws-wafwojian-tao-sitemita

米ゼネラル・エレクトリック(GE)もそうだが、米国ではいわゆる古典的な企業の経営陣が変化していると感じる。技術をよく分からない経営陣がいなくなっている。日本の経営層は、その状況をのみ込めていないのだろうと感じる。 https://tech.nikkeibp.co.jp/atcl/nxt/column/18/00138/073000118/?n_cid=nbpnxt_twcm_it

たとえば、IBMは「もうパソコンはやめる」というふうに、割と大きな変革に取り組んでいます。ああいうのって、そう日常的にあるわけじゃないけど、AIにとっては難しいでしょうね★|AIは企業を経営できるか https://trendy.nikkeibp.co.jp/atcl/column/17/121800058/122000018/?n_cid=nbptrn_twbn

現在、ビッグデータの収集・解析が本格的に始まり、AIの力でイノベーションを興していく潮流が現れています★|人工知能学会・前会長が語る、人とAIの協調が生む新事業 https://www.projectdesign.jp/201808/ai-evolution/005225.php

2018.7.30から2018.8.5までの投稿記事のまとめ★

GUIベースの開発ツールのほかにも、米IBMは量子コンピュータ向けのアプリケーションを開発するための「QISKit」もOSS(オープンソース・ソフトウエア)として提供している。QISKitではPythonを使ってアプリケーションを開発できる。 https://tech.nikkeibp.co.jp/atcl/nxt/mag/sys/18/031900010/062200005/

IoTやAIを導入することと同時に、教育訓練も実施した企業の場合、生産性の伸びは20%以上に高まるとはじく★|AI人材投資で生産性2割向上 経財白書:日本経済新聞 https://www.nikkei.com/article/DGKKZO33747440S8A800C1MM0000/

最初はこのような遊びが良いかも★|クラフトビール最大手のヤッホーブルーイング(長野県軽井沢町)は3日、来店客の会話内容から「先輩風」の度合いを分析する機械「先輩風壱号」を東京・赤坂の公式店に設置する。 https://www.nikkei.com/article/DGXMZO33728110S8A800C1L31000/

ディープラーニングは最小2乗法のお化けのようなもの★|日本は既にディープラーニングで後進国となりつつある――東大松尾教授 (1/2) – MONOist(モノイスト) http://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/1808/01/news063.html

機械学習はDockerコンテナ上で実施し、「Apache Meso」や「Kubernetes」といったオーケストレーターでコンテナを管理している★|息をするように機械学習、自前スパコンで研究するPFNの狙い https://tech.nikkeibp.co.jp/atcl/nxt/column/18/00001/00826/?n_cid=nbpnxt_twbn

学官連携や多様な事業者による利用を促進し、人工知能の社会実装と人工知能分野の最重要課題に挑戦する★|産総研、人工知能処理向け専用スパコン「ABCI」を公開 ~水冷・空冷ハイブリッドで高性能省電力を両立、国内最高性能を達成 – PC Watch https://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/1135632.html

1984を地で行ってる感じが^^;|中国政府、外交に人工知能やビッグデータ導入で競争力向上へ|ニューズウィーク日本版 https://www.newsweekjapan.jp/stories/world/2018/07/post-10699.php?t=1

メタリカもデータ主導\m/|メタリカ、スポティファイのデータを使って都市ごとにセットリストを変更していることが明らかに https://nme-jp.com/news/58849/

[有料会員限定]リーマンショックが予測できるか試して見たい★|公的年金、AIで投資判断 バブル探知などに活用:日本経済新聞 https://www.nikkei.com/article/DGXMZO33558890Q8A730C1EE9000/

Btrieve、懐かしい!IoTからクラウドのデータ分析までを網羅する古くて新しいデータベース群~Actian Zen 編 https://enterprisezine.jp/dbonline/detail/10989

ロバートパットナム氏が言うところの「ソーシャルキャピタル」の不足ですね。自分の感覚では2009年のTwitterブームから盛り上がってきたように思っていましたが。。。 https://www.newsweekjapan.jp/kaya/2018/07/rom.php

当日はカメラを警察車両の上に設置し、人の流れをAIに学習させる。将来的には、滞留状況や、流れに逆らって動く人物、放置されたままの不審物や規制区域を走行する車両などの察知につなげたい考えだ★|隅田川花火大会の警備に、人工知能を導入だって。どういうこと?
https://www.huffingtonpost.jp/2018/07/29/sumidagawa-ai_a_23491610/

人工生命とは何か? それは脳と進化の理論を作ることである★|コンピューターに生命は作れるか? – FNNプライムオンライン https://www.fnn.jp/posts/00341050HDK