AI Labの大谷，阿部，森下です．2月に人工知能分野の主要国際会議であるAAAIに参加してきました．今年はニューヨーク開催でしたが，暖冬で気温は東京とほぼ変わらず過ごしやすい学会でした．他の国際会議同様，AAAIも投稿数が大幅に増加して7737件，そのうち1591が採択（acceptance rate 20.5%）だったそうです．全体的にトピックをみると機械学習がトップですが，コンピュータビジョンや自然言語処理などの応用分野が去年に比べて大きく数を伸ばしています． 今回はそれぞれが気になった研究発表について報告します．AI Labからは大谷が阪大のGarcia氏との共著でポスター発表，森下・阿部が強化学習のワークショップでポスター発表をしたのでその様子も報告します． 強化学習の研究発表 強化学習と言えば深層強化学習のアルゴリズムを改善し，Atari 2600 Gamesなどのドメインでs

Wolframの画期的なアルゴリズム，知識ベース，AIテクノロジーを使って， 専門家レベルの答を計算しましょう数学 ›ステップごとの解説高等学校　数学中学数学小学校算数初歩的な計算代数プロットとグラフィックス微積分と解析その他 »科学・テクノロジー ›Units & MeasuresPhysicsChemistryEngineeringComputational SciencesEarth SciencesMaterialsTransportationその他 »社会・文化 ›PeopleArts & MediaDates & TimesWords & LinguisticsMoney & FinanceFood & NutritionPolitical GeographyHistoryその他 »日常生活 ›Personal HealthPersonal FinanceSurprisesEn

先週は米Microsoftと米Googleによる年次開発者会議の基調講演が連続し、日本のITに関わる人々は夜中のライブストリーミングを視聴して寝不足になったのではないでしょうか。仕事や生活の至るところに入り込んでいる両社がこれから向かっていく方向を示す基調講演は、開発者でなくても注目です。 Microsoftの「Build 2018」でもGoogleの「Google I/O 2018」でも、基調講演の至るところでAI（人工知能）が登場しました。2017年は「これからはAIだ」という感じでしたが、2018年はもう「AIが中心」です。そして、両社とも「アクセシビリティ」のためのAI活用について紹介したのが印象的でした。 Build 2018で紹介されたアクセシビリティ Microsoftのサティア・ナデラCEOはBuild 2018基調講演の冒頭で、同社の責任の3本柱として「プライバシー」と「

2015年5月5日にZen Squareで行われたイベントの模様です。 『人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの』 松尾豊東京大学准教授　San Franciscoセッション https://www.eventbrite.com/e/16778647386 ---- 日本トップクラスの人工知能研究者である、東京大学准教授の松尾豊氏は、人工知能（推論、機械学習、ディープラーニング）、自然言語処理、社会ネットワーク分析、ウェブマイニングなどのさまざまな最先端の研究をされています。 また松尾研からは「READYFOR？」や「Gunosy（グノシー）」といった実際のサービスが生まれただけでなく、2013年の参議院議員選挙では候補者のtwitter利用分析、ゼクシィ.net ではユーザ行動分析や推薦システムの構築、不動産のスーモでは推薦アルゴリズムの提案など、多くの実業・起業につ

2. 自己紹介 1997年 2002年 2005年 2007年 東京大学工学部電子情報工学科卒業 同大学院博士課程修了．石塚研究室．博士（工学） 産業技術総合研究所 研究員 スタンフォード大学客員研究員 東京大学 大学院工学系研究科総合研究機構／技術経営戦略学 専攻 准教授 専門は、Web工学、人工知能 2012年より、人工知能学会 編集委員長・理事。2007年より国際WWW会 議プログラム委員。WWW2014ではウェブマイニングトラックのトラック チェア。 オーマ株式会社技術顧問、経営共創基盤（株）顧問、Pluga AI Asset Management 技 術顧問、国立情報学研究所客員准教授、国家戦略会議 叡智のフロンティア部会委員等 2 3. 人工知能 • 人の知能をコンピュータで作りたい • コンピュータ＝人工知能 • 1956 ダートマス会議 • 1957 General Pro

「ロボットは東大に入れるか」プロジェクトでぶつかった「ある疑問」国立情報学研究所（NII）の社会共有知研究センター。 「ロボットは東大に入れるか（東ロボ）」プロジェクトで知られる人工知能（AI）の研究チームが、子どもたちの読解力テストに着手した。 なぜ、AI研究者が「読解力」に関心をもつのか。 そこには、AIの限界を探る研究の過程でぶつかった、ある疑問が関係している。 センター長の数学者・新井紀子さんに話を聞いた。 今日（11月14日）の「東ロボ　2016成果報告会」で冒頭あいさつする新井紀子教授。東ロボプロジェクトは2011年にスタートしたAIは国語が苦手――なぜ、AI研究者が「読解力」に関心を？ 東ロボは、問題を解き、正解も出すが、読んで理解しているわけではない。 現段階のAIにとって、文章の意味を理解することは、不可能に近い。 そうすると、特に難しいのが国語と英語だ。 国語では、20

Generating Long-Term Structure in Songs and Stories Jul 15, 2016 Elliot Waite elliotwaite One of the difficult problems in using machine learning to generate sequences, such as melodies, is creating long-term structure. Long-term structure comes very naturally to people, but it’s very hard for machines. Basic machine learning systems can generate a short melody that stays in key, but they have tro

「コンピュータは星新一を超えられるか」――はこだて未来大学は9月6日、星新一さんのショートショートをコンピュータで解析し、新たなショートショートを生み出すプロジェクト「きまぐれ人工知能プロジェクト 作家ですのよ」を開始すると発表した。人工知能研究の第一人者として知られる同大の松原仁教授など6人がプロジェクトチームを結成。5年以内に、星新一作品と同等かそれ以上のクオリティーのショートショートの自動生成を目指す。 プロジェクトの進め方は検討中だが、1つの案として、（1）星さんのショートショート作品すべて（約1000作品）の特徴（使われている単語や文章の長さ、1文の単語の数、作品全体の長さ、プロットや物語の構造、各作品の共通する特徴など）をコンピュータで解析し、（2）さまざまなショートショート制作法をコンピュータで試して見込みがありそうな方法を探し、（3）その方法を洗練させ、アルゴリズムとしてま