by Suzy Hazelwood 人工知能を研究する非営利組織のOpenAIが開発したAIによる文章生成ツール「GPT-2」は、高精度のテキストを簡単に自動生成できるといわれており、開発陣が「あまりにも危険過ぎる」と危惧するあまり論文公開が延期される事態にまで発展しました。そんなGPT-2は2019年2月、5月、8月と段階的にパラメーターを増やしたモデルが公開されてきましたが、ついに15億個ものパラメーターを持つ最新版がリリースされました。 GPT-2: 1.5B Release https://openai.com/blog/gpt-2-1-5b-release/ GPT_2_Report.pdf (PDFファイル)https://d4mucfpksywv.cloudfront.net/papers/GPT_2_Report.pdf OpenAIはGPT-2が非常に高度な文章を生成する

著者のDaniel Shenfeld氏は、AI製品開発や企業のAI導入を支援するAIコンサルタントを個人で営んでいます。同氏がMediumに投稿した記事では、同氏がAIコンサルティングを通して学んだ8つの教訓がまとめられています。 学んだ8つの教訓は、それぞれに付けられた見出しを見ると大意がわかります。それらは、以下のようなものです。 製品を作るのであって、AIを作るのではない 考えるべきは問題であり、手段ではない データと製品のシナジーを探す データがはじめ、AIは後 効果的なコミュニケーションへの投資 早いが鈍くさいのは実は鈍くさくない 迷ったら、データを見せろ 信頼を築く なお、以上の教訓が解説されるにあたっては、本翻訳記事の元記事とは別のMedium記事で論じられた「製品とデータの適合」「モデル価値グラフ」「データ債務」といった概念が援用されています。こうした概念については、注釈を

GoogleのAI研究チームは6月7日、サッカーゲームをプレイするAIについての研究内容をブログにて公表した。AI同士をサッカーシミュレーションゲーム上で対戦させ、AIのテストを行っているようだ。また、AIのテスト環境や学習環境などが含まれる「Google Research Football Environment」のベータ版を、オープンソースでGithub上に公開している。 公開された動画では、サッカーコートを真横から見たゲーム画面が表示される。『FIFA』や『ウイニングイレブン』スタイルのサッカーゲームのように見える。プレイ画面では、ゲーム内の選手たちがボールを追って走り回り、小気味よいプレイを見せている。一見するとプレイヤーたちによるプレイ動画のように見えるが、しかしこれは人間と人間の対戦動画ではない。すべての選手がAIによって操作されているAI同士の対戦動画だ。パスを出し、シュート

2002年東京大学大学院博士課程修了。博士（工学）。米スタンフォード大学客員教授などを経て19年4月から現職。AI研究の第一人者として知られる。（写真=山下 裕之） 日本企業の間でAI（人工知能）の理解が一向に進んでいない。中身はいわゆるIT（情報技術）化のような話が半分以上ではないか。今までもやっていたことをAIという言葉に換えて、マーケティングに利用しているだけ。意味がまったくないわけではないが、それでは世界で勝てるビジネスは生まれない。だから私は「日本でのAIの盛り上がりは中身のないバブル、いつはじけてもおかしくない」と警鐘を鳴らしている。 今、AIで最も大きなイノベーションが起きているのが深層学習（ディープラーニング）だ。自律的に画像や映像を（人間以上に）認識できるため、新しいビジネスが生まれている。高層ビルが建ち始めているわけだ。 インターネット登場時と同じ ITやビッグデータは

昨年から今年にかけて注目を集めている仮想通貨ですが、仮想通貨を支えるブロックチェーンを用いた「契約」に関する技術の１つに「スマートコントラクト」があります。 このスマートコントラクトを用いれば、契約を結んだ者どうしの取引を大幅に自動化することができ、今後世界の取引契約の形態を大幅に変える可能性があるとして注目を集めています。 この記事では、スマートコントラクトの概要やメリット、そして実際にどのように用いられているのかをイーサリアムの事例を用いて解説していきます。 スマートコントラクトとは？ スマートコントラクトとは自動的な契約のことであり、契約とその履行条件をあらかじめプログラミングしておくと、契約条件が満たされた際に自動で取引が行われるような仕組みを指します。 スマートコントラクトの概念自体は、仮想通貨ビットコインやブロックチェーン技術が生まれるよりも遥か前の1994年、Nick Sza

伝説の米戦略家として畏れられ、3月26日、97歳でこの世を去ったアンドリュー・マーシャル氏。93歳で一線を退くまで一切、表舞台には姿を現さず、米国防総省の総合評価局長として長期戦略を練り続けた。長年仕えた側近によると、晩年、彼がいちばん憂えていたシナリオのひとつが、ハイテクの拡散により「米軍が世界で死守してきた優位が、中国などに崩されてしまうことだった」という。そのような現実は近づいている。

Cyberagentで行われたカンファレンスCA BASEにて行なった発表資料の公開版です。 バンディットアルゴリズムを用いた自動意思決定システムの裏でどの様な分析が行えるのかについてお話ししています。Read less

さいたま市は保育園などに入園する手続きにＡＩ＝人工知能を活用し、保護者への通知を早めたり、職員の負担を軽減したりする方針です。 さいたま市では、ことし４月の入園を希望する子どもの数はおよそ8800人に上り、自宅と保育園の距離や兄弟の入園状況など、家庭ごとの事情を考慮して選考するため、時間がかかることが課題となっています。 このため、さいたま市は新年度から選考にＡＩを導入して作業の効率化を図る方針です。 システムに「兄弟で同じ保育園がよい」などの要望や、各施設の空き状況などを入力すると、わずか数秒で選考でき、保護者への通知の発送も１週間程度早められるとしています。 さいたま市子ども未来局の星野公男保育課長は「ＡＩを使っても正確性を保つことができ、選考作業に費やしていた時間を相談などの別の業務に使って、きめ細かく対応していきたい」と話しています。

原文記事: [阿尔法狗再下一城 | 蛋白结构预测AlphaFold大胜传统人类模型] (2018/12/03公開) 「研究したいタンパク質があるのだが、その構造と機能がわからない」 — これは分子細胞生物学の研究者が日々直面する最大の難題の一つである*a。アミノ酸配列測定技術が発展する中で、多くのタンパク質の配列がハイスループット*1に解析されているが、この配列決定の段階から実際に3次元構造を決定するまでの間には、未だに大きな距離がある。 生物の基本単位が細胞だとして、細胞の基本的な機能単位こそが、複雑多岐なタンパク質の1つ1つである。そしてまさにタンパク質の機能の本質を決定しているのが、タンパク質の構造である。タンパク質の機能を研究したり、それをターゲットとする薬剤を開発したいというとき、タンパク質の構造はとても重要な要素の一つになる。だからこそ、生物学には、構造生物学という学問領域まで

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? この記事は、Filip Piekniewski氏のブログ記事 "AI Winter Is Well On Its Way" の翻訳です。 追記：Filip Piekniewski氏による本記事への補足も合わせてご覧ください。 翻訳：AIの冬はますます近付いている (Filip Piekniewski) AI Winter Is Well On Its Way ここ数年、ディープラーニングはいわゆるAI革命の最前線に位置付けられてきた。そして、多くの人が信じてきたところによると、ディープラーニングは我々をシンギュラリティ (汎用人工知能)

東京大学石川妹尾研究室のBFS-Auto（高速・高精細書籍電子化システム）。裁断なしで1分間に250ページほどスキャンし、ゆがみは画像処理で補正するらしい。本への優しさが溢れてる。 https://t.co/t9MoiGghwc

保育所の入所選考にAI（人工知能）技術を使い、わずか数秒で数千人規模の児童を各施設に割り当てる――富士通は11月12日、市町区村の役所など向けに保育所の入所選考業務を支援するソフトウェアの提供を始めた。自治体が定める入所選考基準と保護者の希望を基に、AIが保護者の優先順位に沿って児童を各保育所に割り当てる。これまで30以上の自治体で実証実験を行っており、2018年中に滋賀県大津市が導入する予定。 保育所に入所するには、（1）保護者が自治体に入所希望申請書（紙）を提出する、（2）自治体の職員が受け取った申請情報をシステムに入力する、（3）職員が申請情報を基に、優先順位や入所条件を考慮しながら入所選考を行う、（3）選考結果をシステムに入力し、結果を保護者に通知する――というプロセスを経る必要がある。 （3）の入所選考業務を同社のAI技術「Zinrai」を用いたソフトに代替させる。児童の割り当て