ここ数年のコンピューターを使った自然言語処理の進歩には目を見張るものがあります。 その原動力となっているのが、今のAIブームを支えているディープラーニングという機械学習の手法です。この手法を取り入れたGoogle翻訳が作る翻訳文は、正確かつとても自然で「そのまま使える」レベルに到達しています。ほんの数年前まで、翻訳ソフトはヘンテコな翻訳をするというのが当たり前だったことを思うと隔世の感があります。 そのGoogleのAIチームが先日発表した、ディープラーニングを使った自然言語処理の最新モデルがBERT[*1]です。多様なベンチマークで従来の記録を上回る結果を叩き出して、大きな注目を浴びています。 この結果に驚いた人が多いのでしょうか、最近BERTについてよく質問を受けます。BERTそのものについての質問に加えて多いのが、「ロボットは東大に入れるか」というプロジェクトにおいて研究・開発が進め

今日は、新井紀子氏の講演会に参加してきました。新井先生といえば、この本です。 AI vs. 教科書が読めない子どもたち 作者: 新井紀子 出版社/メーカー: 東洋経済新報社 発売日: 2018/02/02 メディア: 単行本 この商品を含むブログ (27件) を見る 講演の前半は、「AI（東ロボ）がどのようにしてセンター試験の問題を解いているのか」ということについて、その仕組みを説明し、後半には、「どのようにしてAIと『差別化』を図るのか」ということを中心に講演をされていました。 引用した著書にも書いてありますが、AIは「言葉の『意味』」が分かっているわけではありません。キーワード検索などを行い、正答であろう答えを導き出しているに過ぎません。しかし、すでにAIは、MARCHレベルの大学に合格するだけの力があります。では、なぜ、「『意味が分かる』はずの高校生が、『意味の分からない』AIに敗れ

<a href="http://archive.today/jA7DD"> <img style="width:300px;height:200px;background-color:white" src="https://archive.md/jA7DD/0b47e5019f15b1600ec0ee1c619bbc1e5e5b8f58/scr.png"><br> 日本のITが永久にアメリカに勝てない理由 | BLOG HOMME<br> アーカイブされた 2014年7月7日 06:28:01 UTC </a> {{cite web | title = 日本のITが永久にアメリカに勝てない理由 BLOG HOMME | url = http://bulk.co.jp/bloghomme/ochyai/070913467 | date = 2014-07-07 | archiveurl =

人工知能（AI）やロボットなどテクノロジーの進化が、人類のあり方を揺るがしている。政治や産業に取り入れられるテクノロジーと人間は協調できるのか。2011年から人工知能プロジェクト「ロボットは東大に入れるか」を率いた国立情報学研究所の新井紀子教授に聞いた。――政治にAIを活用しようとする動きがあります。「AIだから公平な直接民主主義や多数決ができる、というのは幻想だ。米スタンフォード大学で精力

2018年の総合職・デザイナー向け技術基礎研修で使った資料。 関連エントリ： http://techlife.cookpad.com/entry/2018/05/09/080000

あなたを支配し、社会を破壊する、AI・ビッグデータの罠 作者: キャシー・オニール,久保尚子 出版社/メーカー: インターシフト 発売日: 2018/06/18 メディア: 単行本 この商品を含むブログ (1件) を見る 原書タイトルは"Weapons of Math Destruction"。 「大量破壊兵器」をもじった造語で、訳書本文中では「数学破壊兵器」と訳されている。「兵器」というワードに一瞬ぎょっとするが、いわゆるAI（人工知能）やビッグデータが社会や個人に与える悪影響を強調するために、あえて選ばれた言葉なのだろう。 AIの危険性については、今回のAIブーム開始直後から議論されてきたし、本もたくさん出た。最初は拡散していた論点も、だんだんと整理されてきている*1。 2016年末に、このテーマについてはブログに書いた。 この記事では、データを分析する側と、データ分析の影響を被る側の

AI研究を続けるうちに、 子どもの読解力が気になりはじめた新井さん。 その出発点は、お母さんの数学教室にありました。 ずーっと一本道 早野 大学で法律を学んだあと、 アメリカで数学基礎論を学んだ新井さんが、 いまは、国立情報学研究所におられます。 どういう経緯だったんですか？ 新井 私自分は、『ヘンタイよいこ新聞』を愛読していた 高校生の頃から今まで何も変わっていないんですよ。 ずーっと一本道で来たつもりなんです。 自分ではブレていないつもりなんですけど、 そのときどきで「これは法学部です」とか 「数学です」とか言われる。 でも私は法学と数学基礎論って 同じだと思っているんです。 「言葉のことだよね」って。 そして、 言葉には社会に与える影響があると思っているんです。 糸井 いやあ、そうですね。 新井 社会に与える影響の責任を考えるのは、 法学部でも数学基礎論も一緒だと思ったから、 より厳

新井さんお手製のケーキをいただきながら 数学基礎論の話はつづきます。 （ケーキは「ミンスミート」。 干しぶどう、干しいちじく、干しプルーン、 自家製オレンジピールなどをスパイスとお酒と いっしょに１年漬けて熟成させたものだそうです） 新井 数学の危機に話を戻すと、 さっきお話したように、 数学者たちはすごく困ったんです。 それで、２千年さかのぼって、大元のもとから 「これって正しいよね、これって正しいよね」と、 ひとつひとつ洗い直していったら、 機械にもわかるぐらい精密な、 「数学とは何か」っていうことの 学問体系ができていったんですよね。 糸井 物事がややこしくなったときに、 「機械にも分かるぐらいに解きほぐす」っていう発想は あらゆる場面でされますね。 新井 そうかもしれませんね。 糸井 でも、それが逆に命取りになる場合がある。 新井 良い面と悪い面が出ますね。 で、コンピュータの原理

「はじめまして」の座談会。 少しずつ数学の本質に迫ります。 ラッセルのパラドックス 早野 アメリカで大学院まで行かれて、 そこで学んだ数学基礎論がどういうものか、 簡単に説明していただくことはできますか？ 新井 数学って、たとえば物理と相性のいい「解析」とか、 いろんな分野にマッチした数学があるんですけど、 そのいろんな数学をたばねる 「全体の数学」を「数学する」ところなんです、 数学基礎論って。 早野 ええ。 新井 数学基礎論がどうして生まれたかというと、 数学が、19世紀のおわりに一度 深刻な危機に陥ったからなんです。 糸井 ほぉ。 新井 数学はギリシャ時代からずっと整備されてきて、 科学の言葉として使われてきました。 近代科学や現代科学は ぜんぶ数学の上に成り立っています。 早野 うん。 新井 それなのに、20世紀にはいってすぐ、 バートランド・ラッセルという人が 明確な形で問題を提

「ロボットは東大に入れるか」という名の 人工知能（AI）プロジェクトがあります。 通称・東ロボくんはソフトウエアなので、 体はありません。記述試験を受けるときは、 「東ロボ手くん」という筆記装置が手伝ってくれますが、 東ロボくんに姿はないのです。 IBMのワトソンや、 プロ囲碁棋士と互角の勝負をするアルファ碁と同じです。 2011年にプロジェクトが始まってから７年が過ぎ、 東ロボくんは大きく成長しました。 模擬試験で好成績をおさめるようになったのです。 でも、東ロボくんの育ての親・新井紀子さんは、 「うちの子」の偏差値があがったことを喜ぶ “教育ママ”ではありません。 なぜなら、頭のいい人工知能を育てることが プロジェクトの目的ではなかったから。 人工知能に何ができて、何ができないのか？ その限界をわかりやすく示すことで、 人間はこの先どうやって生きていけばいいか、 一緒に考えたい。 新著

私は、シリコンバレーに拠点をもつAIビジネスデザインカンパニー、パロアルトインサイトのCEOとして、過去50社以上の日本企業にAI技術活用に関するアドバイスや導入をしてきました。 業界特化型のAIソリューションを提供する会社ではなく、業界横断的に企業のニーズを見て、それに対してAI技術を駆使した解決策を提案、実装してきた中で見えてきたことがあります。 それは、多くの日本企業、それも超一流の会社ばかりが、｢データ集めなきゃいけない病｣にかかっているということです。 弊社のクライアント企業の経営陣は、よく以下のような質問を投げかけて来ます。 •集められるデータを集められるだけ収集しないと、AI活用できないのか？ •分析するのは｢ビッグデータ｣じゃないといけないのか？ •どれだけの容量のデータが集まれば、｢解析するのに十分だ｣と言えるのか？ データが十分に集まっているだけでは、ゴールにたどり着け

「東ロボ」を主導した数学者が「読解力がない子どもにプログラミングを教えても、意味がない」と主張する理由：特集：小学生の「プログラミング教育」その前に（8） 2020年度から小学生のプログラミング教育が始まる。官庁や教育機関、企業を巻き込んだ教材開発やデモ授業などが進む中、国立情報学研究所の新井紀子教授は、AIや全国の子どもを対象にした研究活動の成果から「プログラミング教育以前に、学校は子どもの『読解力』を伸ばすべき」と主張する。その理由とは。 こんな状況を想像してほしい。あなたは小学生の子どもを持つ親で、AIの導入やモノのデジタル化が進む将来を見据えている。そのため、自分の子どもには、 最新の環境で、優秀な講師によるプログラミングの授業を受けさせるつもりだ。20年後、あなたの子どもは、プログラミングを深く使いこなし、自分のアイデアをコンピュータで形にできる大人に育つだろうか？ 2000年代

「人工知能（AI）が原因で失業する」と信じている人は大勢います。では私たちの周りに、人工知能に仕事を奪われた人は居るでしょうか？　少なくとも、今の所は私の周りにはいません。もしかして私たちは、居るはずのない幽霊にただおびえているのではないでしょうか。 そのような怪談が語られ始めたのは、第3次人工知能ブームが始まった2013年ごろと記憶しています。英オックスフォード大学のマイケル・A・オズボーン准教授らが著した「THE FUTURE OF EMPLOYMENT：HOW SUSCEPTIBLE ARE JOBS TO COMPUTERISATION？ 」という論文に書かれた「10～20年以内に労働人口の47％が機械に代替されるリスクがある」という主題が引き金を引き、人工知能脅威論が一気に花開きました。たった20年で労働者の半数が失業するリスクにさらされるのですから、騒然とするのも当然です。 し

コンサルタントをやっていた頃、 「話がぜんぜん伝わらない人」 が結構いることに、驚いた記憶がある。 しかし上司は、私に対して 「話が伝わらないのは、お前が悪い。」と言う。 不満を述べると、上司は 「お前の都合など知らん。中学生が理解できるかどうかを判断基準にして話せ。文章や資料も同じだ」と厳しく言われた。 だが私は当時「社会人にそんなことをするのは、失礼なんじゃないか」と思っていた。 大人を中学生扱いするのは、気が引けた。 だが、東大の養老孟司氏の書いた、「バカの壁」を読んで、上司の言っていることが少し理解できた。 知りたくないことに耳をかさない人間に話が通じないということは、日常でよく目にすることです。 これをそのまま広げていった先に、戦争、テロ、民族間・宗教間の紛争があります。例えばイスラム原理主義者とアメリカの対立というのも、規模こそ大きいものの、まったく同じ延長線上にあると考えてい

リーディングスキルテスト (RST) とは、 「日本語のルールに従って教科書の文章を読むことができない生徒がいるのではないか」 という仮説のもと、診断法や教授法の開発を目的に設計及び調査が進められている 基礎的な読解力を測るテストです。 RSTとは？

■Ｒｅライフ　人生充実 プロ棋士を破るなど話題のＡＩ（人工知能）。その中核となるアイデアの一端を考案し、情報科学や脳科学を切り開いてきた甘利俊一さん（８２）。いまも研究の一線で活躍を続けています。 ■「面白いからこそ、夢中になって長続きする」 １月末の昼下がり。東京・虎ノ門にある人工知能…

人工知能（AI）技術を活用し、通話音声のテキスト化と要約について共同研究していた弘前大学と東北電力は19日、津軽弁の音声を方言として認識させ、文字にして表示することに成功したと発表した。今後も津軽弁から標準語への自動翻訳の実現に向け、さらに協力して研究を続けるとしている。 弘大の付属病院などでは県外出身医師らと方言を使う患者とのコミュニケーションが課題となっており、東北電力も顧客の方言交じりの問い合わせについてオペレーターが内容を理解するのに時間がかかることから、共同研究に着手した。 これまでの研究は昨年の8月1日から今年1月31日まで実施。同社がコールセンターで受け付けた860時間分の通話記録をAIの音声認識技術によってテキスト化。さらに、その中でも典型的なやりとりを津軽弁で収録し、テキスト変換の精度を検証した。 津軽弁の音声採取には、弘大と連携協定を結ぶ鯵ケ沢町の20～70代の男女12

ノーベル賞科学者・山中伸弥氏と史上最強棋士・羽生善治氏が「10年後、100年後の世界」について語る「予言の書」が『人間の未来 AIの未来』だ。本書の中から「AIと将棋の未来」について書かれたパートを特別公開する。 なぜ将棋のソフトが急激に強くなっているのか 山中　人工知能（AI）の「AlphaGo」（アルファ碁）が世界トップクラスの囲碁棋士イ・セドルさん（韓国）に四勝一敗で圧勝したことが話題になりましたね。 羽生　はい、2016年3月のことでした。その年の2月、私がNHKの番組［NHKスペシャル「天使か悪魔か　羽生善治　人工知能を探る」2016年5月放送］で人工知能を取材したとき、グーグルの傘下にあるイギリスのディープマインド社で、アルファ碁を開発したデミス・ハサビスさんにお会いしてお話を伺いました。囲碁は少なくとも十年は人間に追いつけないと言われていたので、大きな挑戦と思えました。おそら

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? DeepLearningは最近ブームであり,その有名なライブラリとしてTensorflowがあります． この記事ではDeepLearningの基本的な部分を数式を使って書き下すこととTensorflowの使い方を紹介します. 今更っていう気もしますが…，そこは気にしないでおくことにします 主な対象はベクトル空間やテンソル積等をある程度知っているけれど，DeepLearningは知らない人です. なので表記も大学の数学でよく出てくるものしています. なおニューラルネットワークの積分表現には触れません. 三層パーセプトロン ニューラルネット