AI（人工知能）の発達が目覚ましく、一部では人の能力をしのぐほど進化している。そのうちの1つがAIに俳句を詠ませる俳句AIだ。俳句の場合は人の「心」をくみ取る必要のある芸術的な価値観が問われるが、すでにAIが創作した一部の俳句は人が詠んでいるように感じるものにまで進化している。この俳句AIの研究を通して、人とAIがどう共存していくべきかが見えてきた。俳句AIの研究を進める、北海道大学 大学院情報科学研究院 教授の川村 秀憲氏が俳句AIの研究記録を交えながら、AIとのあるべき関わり方について解説した。 俳句を詠む“AI一茶くん”が凄すぎる 川村氏が所属している北海道大学の調和系工学研究室では、社会と人との調和を前提としたAIの技術、およびその応用を研究しており、AI技術の社会実装を目指して産学共同による研究も行っている。2017年には、AIに俳句を詠ませるプロジェクト「AI一茶くん」をスター

こんにちは、機械学習ソリューションアーキテクトの大渕です。 おそらく猫好きのみなさまは、自分の猫の写真だけではなく、公園や道ばたで見かけた猫の写真や猫カフェで撮った写真、はたまたインターネットで見つけたかわいい猫の写真など、様々な猫の写真をお持ちなのではないでしょうか。そんなみなさまが突然、「あなたの猫写真コレクションの中から、あなたの猫の写真だけをピックアップしなさい !」と謎の組織から言われたらどうしましょう。写真を 1 枚ずつチェックして仕分けるという途方もない作業をしなければならないのでしょうか ? 今回の記事では、いざそんな時が来てもあわてなくてすむように、たくさんの写真の中からうちの子 (に似ている猫) の写真を見つける方法をご紹介します。 手法としては機械学習を使うのですが、機械学習というと、以前 こちらの記事 でご紹介したような画像分類を思い浮かべる方もいらっしゃるかもしれ

CRAPPSY は、15歳の高校生イスカンダル・ハンさん(ハンドル名かもしれないけどすごい名前)による新サービス。ほとんどの人類が毎日のように接するものをテーマにしています。お通じです。 大便の写真を撮影してアップロードすると、その状態を機械学習によって判定し、腸の状態を点数化した Crappsyスコアが表示されます。 スコアは、腸の消化状態を表しているそう。7段階に分類するブリストル便形状スケールがその基本にあるということ。 毎日撮影して送信することで、スコアの変化から自分の胃腸の消化能力を把握できるのではと。 医者に言われて排泄後の便をチェックしているような人もいるでしょうから、写真で記録するのも意味はあるでしょうし、写真から客観的な情報を抽出してくれるのも良さそう。ただこのサービスを使い始めるには心理的な壁もあるように思います。そもそも撮影したいか、という話もあるし、専用サービスとは

今回紹介するのは、画像生成AI、GAN（敵対的生成ネットワーク）の中身を詳しく調査したという研究です。最近のGANは人でも本物の写真かどうか見間違うほどの性能を発揮しますが、GANがどのように『描いている』かを可視化した結果、簡単には説明できないような描画スキルを獲得していることがわかってきました。(※1) 論文 https://openreview.net/forum?id=Hyg_X2C5FX (1) AIの中身 先週、日本政府がまとめた人工知能（AI）に関する原則が明らかになったと日経新聞が報じました(※2)。AIの社会浸透は急激に進んでいますが、その判断過程がブラックボックスのまま使われることを国、あるいは国際的な枠組みである程度規制するとともに、AIの中身を専門家でなくても理解しやすくするための研究開発が進められています。 今回扱うのはGANを使った画像生成AIです。以前AI-S

自然言語処理と機械学習を利用し、英語のニュースサイトの記事から大げさな表現のセンテンスを黒塗/削除してくれるSafari機能拡張「News Shield」がリリースされています。詳細は以下から。 元Appleのソフトウェアエンジニアで現在はMarsEditなどの開発を続けているDaniel Jalkutさんによると、UberのエンジニアのJoe Blauさんが、自然言語処理と機械学習を利用し、ニュースサイトの記事から大げさ/行き過ぎた表現のセンテンス(Sensational Sentences)を黒塗り/削除してくれる「News Shield」というSafari機能拡張を開発し、Mac App Storeでリリースしたそうです。 "News Shield", an ambitious new Safari extension for Mac, endeavors to automatica

機械学習／人工知能（AI）の活用領域は広まるばかりだ。期待が高まる一方で、「人の生命に影響を及ぼしかねない事故や不適切な判断につながるのではないか」と議論を呼ぶこともある。 2019年11月19日に開催された「＠IT ソフトウェア品質向上セミナー 2019 冬～不確実性が高まるDX時代のソフトウェアテスト／品質保証はどうあるべきか」の基調講演において、AIプロダクト品質保証コンソーシアム 副運営委員長であり、国立情報学研究所 准教授を務める石川冬樹氏は、「不確実性」をはじめとするAIの特質を踏まえながら、どのように品質を保証していくかについてのヒントを紹介した。 「帰納法」で作られる機械学習システムにまつわる品質保証上の課題 石川氏はソフトウェア工学に関する研究に携わりつつ、機械学習システム開発、運用に関わる工学的手法の確立、体系化に取り組む「日本ソフトウェア科学会 機械学習工学研究会」（

独自のAI（人工知能）を簡単に開発したい。このニーズに応えるツールとして注目を集めているのが、追加学習が可能な学習済みAIのクラウドサービスだ。比較的少ない学習データでAIを開発できる上に、AI開発の高度なスキルやノウハウを必要としないとされる。 世界3大クラウドの事業者では米アマゾン ウェブ サービス（Amazon Web Services）を除く、米マイクロソフト（Microsoft）と米グーグル（Google）の2社が提供している。Googleは画像識別の「Cloud AutoML Vision」、テキスト分析の「Cloud AutoML Natural Language」、機械翻訳の「Cloud AutoML Translation」の3つで、2019年5月17日時点ではいずれもベータの提供である。 一般提供で先行するのはマイクロソフトだ。同年3月26日に、追加学習が可能な画像識別

Neural Network Console Not just train and evaluate. You can design neural networks with fast and intuitive GUI. Not just train and evaluate. You can design neural networks with fast and intuitive GUI.

理化学研究所の研究チームは、いわゆる「負のデータ」を収集できないために機械学習の分類技術を適用できなかった分野でも、分類技術が利用可能になる手法を確立した。「正のデータとその信頼度情報」だけから、分類境界を学習する。 理化学研究所（理研）は2018年11月26日、データを「正」（当てはまる）と「負」（当てはまらない）の2つに分ける機械学習の分類問題について、正のデータとその信頼度（正信頼度）の情報だけから、分類境界を学習する手法を開発したと発表した。 これまで負のデータを収集できないために機械学習の分類技術を適用できなかった幅広い分野でも、分類技術が利用可能になる。 開発したのは同研究所の革新知能統合研究センター不完全情報学習チームに所属する研修生の石田隆氏（東京大学大学院新領域創成科学研究科博士課程）と研究員のガン・ニュー氏、チームリーダーの杉山将氏の研究チーム。 弱い「教師あり学習」を

老舗Q＆Aサービス「Yahoo!知恵袋」は、長い間あるものに悩まされてきた。規約違反ではないため削除できないが、見る人を不快にさせる内容の“グレーな投稿”である。これまで社内でパトロールを行うなど対応してきたが、同サービスの投稿は約6億件にものぼり、全てのグレーな投稿を見つけ出すことは難しかった。スーパーコンピュータ「kukai」（クウカイ）が導入されるまでは。 グレーな投稿には、中身がなく質問への回答になっていないものや、アダルトカテゴリーではないのに年齢制限が必要そうなものなどがある。ユーザー投稿型サービスだからこそ起こる問題だが「利用者から厳しい意見をいただくことも多い。どこかで線引きをする必要があった」とヤフーの丹羽達洋さんは話す。 そこで考えたのが、グレーな投稿を検出し、トップページなど人目につきやすい場所では非表示にするという対応だった。 グレーな投稿、どうやって見つける？ し

本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 深層学習を使った音声データによる楽曲分類を実施しました！楽曲の特徴を表すメル周波数スペクトログラムを用いて、その楽曲のアーティストを推定します。 こんにちは、アナリティクスサービス本部の井出です。 今回のブログは、音声データをテーマとして取り上げ、 音声データの特徴量 深層学習による楽曲のアーティスト分類 についてご紹介します。 ブレインパッドでは、深層学習の技術を駆使した活用事例が増えてきています。特に、画像認識の分野における活用事例は多く、当社の公開されている事例だけでも以下のようなものがあります。 ブレインパッド、キユーピーの食品工場における不良品の検知をディープラーニングによる画像解析で支援 八千代エンジニヤリングとブレインパッド、洪水を安全に流す役割を担う河川のコンクリート護岸の

Bob Iger said Wednesday that Disney “would like to stay” in India and is considering its options in the world’s most populous country where its TV business continues to pull profit b

機械学習の基礎用語や初歩的な手法、数学的な理解を深めませんか？環境構築が不要、オンラインで実行が可能な機械学習入門チュートリアルを公開中！機械学習の世界へ飛び込んでみませんか？ スクラッチで最小二乗法と最急降下法をPythonでコーディング（線形回帰） ロジスティック回帰の概要や数学的理解と実践に役立つ知識（ロジスティック回帰） まず呼び方ですが、Kaggleと書いて「カグル」と読みます。日本でも最近は定着してきましたが、Kaggleに参加している方を「カグラー（Kaggler）」とも呼びます。 Kaggleですが、本サイトへ行くと一番上に書かれていますが「The Home of Data Science & Machine Learning」（データサイエンスと機械学習の家）と題されている通り、世界中の機械学習・データサイエンスに携わっている約40万人の方が集まるコミニティーです。 Ka

米マイクロソフトの「PowerPoint」を使った資料の作成に人工知能（AI）を生かす。そんな取り組みを富士通が現場で本格化させている。2017年11月に本格的な適用を開始し、2018年1月末時点では289のプロジェクトに展開している。先行して導入した現場では、資料作成に要する時間を1件当たり最大4時間以上減らせたケースも出ているという。 そもそも、資料作成にAIをどう生かせるのか。どのような仕組みなのか。資料作成支援ツールの開発責任者である富士通の岡田伊策デジタルフロント事業本部（兼）サービステクノロジー本部先端技術統括部エグゼクティブエンジニアと、いち早くツールを導入した現場のリーダーであるERPソリューション事業本部第二ソリューション事業部第三ソリューション部に所属する櫛田宏紀氏に聞いた。 プレゼンの素材をそろえるだけで5時間 櫛田氏らのチームは、ERPパッケージの導入に伴う技術提案

関連キーワード Apple | iPhone | CIO | Apple Watch iPhone Xは企業にどのようなインパクトをもたらすのか Appleが新型スマートフォン「iPhone X」を発表した。このiPhone Xの登場は、最高情報責任者（CIO）に何らかの変革をもたらすのだろうか。 人工知能（AI）関連処理エンジン「ニューラルエンジン」を搭載した新型SoC（System on a Chip）「A11 Bionic」の登場により、モバイルアプリケーションに対する開発チームの考え方がどのように変わるのか。iPhone X以外の一部のiOSデバイスでも利用可能な、拡張現実（AR）関連のフレームワーク（ライブラリやテンプレートなどの集合体）「ARKit」が、ARを主流へと発展させるようになるのか。顔認証システム「Face ID」は、初めて大々的に発表された時に不評を買ったが、この機

機械学習のスタックしていた案件をFacebook Prophetで３日で返済した話 背景 広告代理店業を行なっており、クライアント企業から予算を預かって、インターネット広告やマーケティング業をしているのだが、クライアントの予算消化の異常値を監視したい 2016年半ばに外部のデータ分析専門の会社に、その日の予算消化が異常の場合、アラートを鳴らすシステムを外注開始、2016年10月に納品 2017年9月半ばに進捗率が芳しくないことが判明した。終わる見込みが立たなかったので、私が解決に当たる （ついでに"Machine Learning: The High-Interest Credit Card of Technical Debt[2]"と呼ばれる負債化してしまう機械学習のシステムとはという評価軸があったので、これらから今回使えそうなプラクティスを取り出して適応してみたいというモチベーションが

We're committed to improving the lives of as many people as possible. And we’ll continue to responsibly build products and platforms – powered by the most advanced technology – for billions of people around the world.

「当社は何年もの間、機械学習や知的アルゴリズムといった人工知能（AI）の機能を製品に組み込んで提供してきた。データサイエンティストや、アルゴリズムを研究する数学の俊英から成る専任組織もあり、500人規模で採用を進めている。しかし、これまでは他社のように『見てみろ。我々のAI機能はすごい（アメージング）』とは主張してこなかった。我々の社風として、ややシャイな面があったと感じている」。 米アドビシステムズでMarketing Cloudエバンジェリズム統括責任者を務めるマーク・イーマン氏は、同社のAIに対する従来の姿勢をこう振り返る。 そのアドビが方針を一転、同社のAIを前面に打ち出した。それが「Adobe Sensei（センセイ）」だ。Senseiは日本語の先生を意味する。2016年11月に米国で開催したイベント「Adobe Max」で発表、2017年2月23日に開催した「Adobe Mar

進化的アルゴリズムの1つである遺伝的アルゴリズムと人工神経回路網(ニューラルネットワーク)を用いて、人間が解法を教えることなく、機械学習のみで「スーパーマリオワールド」のドーナツ平野1をクリアすることに挑んだプログラムが「MarI/O」です。 プログラムを作ったのはセス・ブリングさんで、ソースコードはPastebinで公開されています。 NEATEvolve.lua - Pastebin.com http://pastebin.com/ZZmSNaHX Watch this learning AI smash Super Mario World with ease http://thenextweb.com/insider/2015/06/14/watch-this-learning-neural-network-annihilate-super-mario-world-with-ease