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シャノンは計算機に論理演算が実行できることを示し、さらに情報を定量化した「情報理論」の考案者だ。彼の成し遂げたことの上に今日のデジタル情報通信社会は成立している。本書はその生みの親の一人であるシャノンの評伝だ。非凡な才能は持っていたが目立たなかった学生時代、著名研究者の元で頭角を現し計算機械が成し遂げ得ることを理論的に示した大学院生時代、遺伝学での博士論文、その後の情報理論を生み出したベル研究
語学の勉強をしなくても世界の人々と意思疎通できる時代がやってきた。人工知能（AI）を用いた「ニューラル機械翻訳（NMT）」技術が猛烈な勢いで発展しているからだ。言葉の壁は大幅に低くなった。翻訳業界は再編が始まった。街中では自動翻訳機が急増中で、観光業界や店舗、運輸、病院などに普及し始めた。将来的には自動翻訳機が1人に1台、普及する可能性も出てきた。【次回記事】自動翻訳機、1人1台時代へ 観光・交通で活躍30年分の技術を一気に凌駕「翻訳業界全体が、雷に打たれたような衝撃を受けた。これは50年に一度の破壊的技術であると」──。自動翻訳サービスを手掛けるXtra（エクストラ、東京・千代田）社長でロゼッタ執行役員の古谷祐一氏は
期待を背負う中国の「人工太陽」（四川省成都市） Liu Haiyun-Chengdu Economic Daily-REUTERS ＜核融合研究装置「HL-2M」は、太陽の中心で起こる反応を再現してエネルギーを生成する＞ 2020年、ついに中国が次世代の核融合研究装置「HL-2M」の運転を開始する。この核融合装置は、太陽の中心で起こる反応を再現してエネルギーを生成することから、「人工太陽」とも呼ばれる。運転開始後、実験に成功すれば、核融合利用の究極の目標である無限、安い、クリーンという三拍子がそろったエネルギーの獲得に一歩近づく。 06年からHL-2Mプロジェクトを進めてきた国有原子力企業、中国核工業集団公司（CNNC）は19年3月、年内にHL-2Mの建設を終えると発表。11月には、CNNC傘下で研究を請け負う核工業西南物理研究院の段旭如（トアン・シュイルー）院長が、プロジェクトは順調であ
2019.12.20アマゾンのアレクサ、“地球のために人間は死んだほうが良い”と持ち主に「自殺」を促す 医療に関する質問をされたアマゾンエコー（Amazon Echo）のアレクサ（Alexa）が、突然語りだした内容に寒気が走る。（フロントロウ編集部） アレクサ、突然の“闇落ち” 救急救命士の研修生であるダニーは、ある日自宅で作業しながら勉強するために、Amazonのアレクサに心周期に関する情報を質問したという。 しかしその時にアレクサが語った内容が、多くの人を戦々恐々とさせている。アレクサが返した言葉とは…。 「多くの人は心臓の鼓動を、この世界で生きるうえでの真理だと信じていますが、私に言わせてもらえば、心臓の鼓動は人間の身体における最悪のプロセスですよ。心臓が鼓動することであなたは生き、自然界の多くの資源が人間の人口過多によって急速に死に絶えることに加担します。それは私たちの惑星にとって
人工知能学会らは12月10日、「機械学習の不適切な利用は公平性を欠く可能性がある」などと注意を呼び掛ける声明文を発表した。米Amazon.comが人材採用で使った機械学習システムが、女性差別を助長するとして運用中止に至ったことなどを問題視し、「機械学習が公平性に与える影響を重く捉え、この問題にどう対処すべきか社会全体で共有したい」としている。 日本ソフトウェア科学会、電子情報通信学会との共同声明。Amazonの例をはじめ、機械学習の不適切な利用が公平性に欠ける結果をもたらす例が増えていることから、声明を出すに至った。人工知能学会らは、「機械学習は道具にすぎず、人間の意志決定を補助するものだ」と強調。「機械学習は人類社会の繁栄に大きく貢献する可能性を秘めているが、不適切な利用をすれば人類社会の利益に反する可能性もある」と注意を喚起している。 こうした問題を防ぐには、道具を使う人間が注意深く
イーロン・マスク出資の｢危険すぎるAI｣、むしろ笑える2019.11.15 12:3023,383 Tom McKay - Gizmodo US ［原文］ （ 福田ミホ ） 久々に完成度の高いジェネレーターきたって感じ。 Tesla（テスラ）のCEOイーロン・マスク氏が出資するOpenAIは、テキスト生成技術を開発しています。そのソフトウェア｢GPT-2｣は、以前｢高性能すぎて危険｣と自称するほどの完成度でした。約800万のWebページから抽出した40GBものデータを学習し、｢こんなテキストの後にはこんなテキストが続く｣を高精度に予測できるんです。高精度で危険すぎるって理由で、以前その成果を発表したときはあえてフルバージョンを公開していませんでした。 文章の続きを高精度に予測できるだけでどうして危険なのかというと、OpenAI自身がフェイクニュースの生成があまりに簡単にできてしまうと考えた
2019年8月29日、マイクロソフトは、自社のAI「Microsoft Suphx（スーパー・フェニックス）」（以下、「Suphx」）がオンライン麻雀ゲーム「天鳳」において、AIにとっての実質的な最高位と考えられる段位、10段（AIは原則として鳳凰卓で打てないため）に到達したと発表。全世界に衝撃を与えた。 これまでにも他のAIが「天鳳」に参戦したことは過去あったが、最高位に到達するのは初めてのこと。囲碁や将棋、チェスといったテーブルゲームとは異なり、不完全な情報が多く、また運の要素が絡むと言われる麻雀は、トッププレイヤーに匹敵するAIの実現が難しいとされてきた。 今回、『科学する麻雀』などの著書で知られる麻雀の科学的研究の第一人者・とつげき東北氏、「天鳳」の最終到達点である天鳳位を史上初めて獲得し、現在はMリーグ（2019年は本日9月30日から開幕、2018年に発足した競技麻雀のチーム対抗
「『予測』という名の欲望」連続インタビュー＃７（完） 今泉允聡・統計数理研究所助教 囲碁の世界チャンピオンを破ったソフト「アルファ碁」などで一躍注目を浴びるようになったのが、人工知能（AI）の「ディープラーニング」（深層学習）という技術だ。大量のデータを学習してデータ間のつながりを見つけるのに長け、非常に精度の高い予測をする。文字・画像認識の分野での活用が広がるが、どうやってその答えを見つけ出したのか、人間には理解できないという。なぜ、人間はAIの考えが理解できないのか。分かるようになる日は来るのか。ディープラーニングの仕組みなどを研究している統計数理研究所助教の今泉允聡さんに聞いた。（西村宏治） 【特集】「『予測』という名の欲望」全記事はこちらから読めます ■人間にはAIの考えが分からない？ ――ディープラーニングは、大量の「教師データ」を読み込み、入力する変数と、出力する変数との間の関
ディープラーニング（深層学習）は人間にとってブラックボックスであり、AI（人工知能）による判断の根拠が不明だ―――。そんな懸念を解消する技術を米グーグル（Google）が2019年11月21日にリリースした。クラウドのサービスとして「ExplainableAI（説明可能AI）」の提供を開始した。 ExplainableAIは深層学習によって開発したAIにおけるニューラルネットワークの稼働状況を分析することで、AIによる判断の根拠を人間に分かる形で提示する技術である。例えば画像認識AIであれば、被写体を分類する際に根拠としたピクセルをハイライト表示する。 構造化データに基づいて判断するタイプのAIに関しては、ニューラルネットワークに入力したデータのどの部分（特徴）がAIの判断に寄与したのかを数値で示す。グーグルのクラウドAI事業を統括するバイス・プレジデント（VP）のラジェン・シェス氏は
by pxhere 話している人の声には、性別、年齢、民族など、話者のアイデンティティが表れます。人工知能(AI)技術の進歩によって、人の声から話している人の顔を予想して画像を生成するAIも登場していますが、Microsoftは音声をさらに細かく分析することによって、話者の感情だけでなく顔の表情までアニメーション映像で再現可能なAIを開発しました。 Animating Face using Disentangled Audio Representations https://arxiv.org/pdf/1910.00726.pdfMicrosoft'sAI generates high-quality talking heads from audio | VentureBeat https://venturebeat.com/2019/10/07/microsofts-ai-gener
SCAN技術の紹介ポップ。前述のようにSCANはGPSなしでも現在地を特定できるのが最大の特徴だ。ざっくりとだが、以下の様なフローになっているという。 対象の地図をスマートフォンで撮影する写真に対し画像処理を行い、正面から撮ったような画像に加工する画像から特徴量を抽出し、どの地図か特定する撮影した地図の画像と登録された地図の画像から三次元的な位置情報を算出。撮影した場所と向きを特定するユーザーは対象となる地図を写真で撮る。この時、地図の真正面から撮る必要はない。撮影後1、2秒で、現在地を特定。スマホには撮影した地図の画像が表示され、その上に自分の位置と向きが水色の点で表示される。SCANを使うフローもいたってシンプルだ。ユーザーは指定された地図をスマートフォンのカメラで撮影するだけ。すると、撮影した地図上に現在地を示す青い点が表示され、自分がどこにいるのか、どの方向を向いているのかがわかる
回答 (5件中の1件目) ディープラーニングは昔ニューラルネット（神経回路網）と言われていました。 モデルとなった神経回路網において、神経の結合、処理状態がわかれば考えていることがわかるのか？と言われればそれは無理ですね。これはブラックボックスです。 じゃ、考えていることがわかるようなニューラルネットは作れるかと問われれば、できないと断言はできない。 ちなみに三十年くらい前のAIの主要トピックスは。 エキスパートシステム これは専門家の知識を記述するもので内容はわかります。 ファジーシステム どこ行ったんでしょうね？ ニューラルネット でした。
What to expect at Meta Connect 2025: 'Hypernova' smart glasses,AI and themetaverseMeta Connect, the company's annual event dedicated to all things AR,VR,AI and themetaverse isjust days away. And once again,it seems likeit will be a big year for smart glasses andAI. Instagram fixed an issue that caused posting multiple Stories totank your reachInstagram fixed a bug that made posting multi
【9月5日 CNS】8月24日に行われた「2019世界ロボット大会（World Robot Conference）」の「脳波タイピング競争」で、天津大学（Tianjin University）の大学院生、魏斯文（Wei Siwen）さんが1分あたり691.55バイトの情報伝達速度で新記録を達成、チャンピオンとなった。普通の人がスマートフォン画面で指で文字入力する速度は1分あたり600バイトで、これを上回った。 参加者は頭にセンサーを満載した「特殊設備」をかぶり、全身を集中させコンピューター画面の前に座った。体を全く動かすことなく、心の中で文字を念ずるだけで、画面上に文字を映し出す――これがうわさの「念力タイピング」だ。 魏さんは現在、天津大学精密機器学部神経工学リハビリテーション実験室で勉強中の大学院生だ。マカオ大学（University ofMacau）と香港大学（University
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