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ディープラーニング

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1: 2017/07/08(土) 16:36:14.60 ID:CAP_USER
http://www.sankeibiz.jp/images/news/170708/cpc1707081605001-p1.jpg
 高い技能、低コストで文句も言わないとなると、まずは労働市場での衝突は避けられない……。人工知能が人間を脅かす日が来るのだろうか。神戸大学名誉教授の松田卓也氏は「家政婦が機械に取って代わられることは、当面ないだろう」と言う。その理由とは--。

 人間よりはるかに高い知能の誕生は2045年?

 2015年初頭、NHKが「NEXT WORLD 私たちの未来」と題して放映した番組に大きな反響があったという。番組の一部は30年後の45年を扱った近未来ドラマだが、米国の未来学者レイ・カーツワイルによれば、この45年という年に、世界は技術的特異点(シンギュラリティ)に達するという。

 技術的特異点(以下、特異点)とは、いう人によって多少のニュアンスの差があるが、人間よりはるかに知能の高い超知能が誕生する時点である。超知能は機械に補助された人間かもしれないし、あるいは機械知能かもしれない。前者の場合は超人類(トランスヒューマン)と呼び、後者なら機械超知能である。超人類は生身の人間ではなく、地頭を人工知能で補強したサイボーグである。

 1人の普通の人間の知的能力を1H(ヒューマン)と定義すると、カーツワイルによれば、人工知能の能力は29年には1Hを突破し、45年には10億~100億Hになるという。この数字は全人類の人口に匹敵する。したがって、特異点では人工知能の能力が、全人類の知的能力の総和に匹敵するということもできる。

 ここで、人工知能を狭い(弱い)人工知能と汎用(強い)人工知能の2種類に分類してみよう。狭い人工知能とは特定目的の人工知能であり、汎用人工知能とは人間のように常識を持ち、なんでも一応はこなせる広い知的能力を持った人工知能である。

2017.7.8 16:05
http://www.sankeibiz.jp/compliance/news/170708/cpc1707081605001-n1.htm
http://www.sankeibiz.jp/compliance/news/170708/cpc1707081605001-n2.htm
http://www.sankeibiz.jp/compliance/news/170708/cpc1707081605001-n3.htm
http://www.sankeibiz.jp/compliance/news/170708/cpc1707081605001-n4.htm
http://www.sankeibiz.jp/compliance/news/170708/cpc1707081605001-n5.htm
http://www.sankeibiz.jp/compliance/news/170708/cpc1707081605001-n6.htm

 現在、世界に普及している人工知能はすべて狭い人工知能である。たとえばチェスの世界チャンピオンを破ったIBMのディープ・ブルー、ジョパディ! というクイズで人間のチャンピオンを破ったIBMのワトソン、iPhoneに搭載されているバーチャル・アシスタントのSiriなど。グーグル検索でも、アマゾンでの買い物でも、背後にはこの狭い人工知能が働いている。狭い人工知能は人間のような意識を持っておらず、哲学的な観点から弱い人工知能と呼ぶこともあるが、特定分野では人間よりはるかに強力なのだ。 

 現在のコンピュータは、ある分野では人間をはるかに凌駕する。たとえば計算能力を取ると、10ペタフロップスの能力を持つ京コンピュータは1秒間に1京回の浮動小数点演算(小数点を含む計算)をこなす(1京とは1の後ろに0が16個並んだ数字)。人間なら1秒に1回も計算できないだろう。つまり計算能力では、コンピュータの能力は人間の1京倍以上あるといえる。

 またビッグデータの解析でも、コンピュータは人間の能力をはるかに上回っている。コンピュータは何千万ものデータを解析して、人間には気づかない傾向を見つけたりする。

 子供は人工知能よりはるかに優れている

 ところが二足歩行を考えると、ロボットの歩き方はヨチヨチ歩きであり、子供程度の能力しか持っていない。パターン認識の能力を取っても、人工知能は人間に敵わない。たとえば、犬と猫の区別は3歳の幼児でも簡単にできるが、コンピュータには難しい。12年にグーグルの人工知能が猫を認識したと話題になった。グーグルは1000台のコンピュータに、動画投稿サイトYouTubeから取った1000万の静止画像を見せて、3日間学習させた。手法は教師なし深層学習(Deep Learning)というものである。

続きはソースで
ダウンロード (6)


引用元: 【人工知能】ルンバは家政婦にはなれない…AIの発達で“消える”職業とロボにはできない仕事 [無断転載禁止]©2ch.net

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1: 2017/07/10(月) 18:18:19.04 ID:CAP_USER9
大腸がんの内視鏡検査を行う際に、人工知能ががんを見つけて医師に知らせるシステムを国立がん研究センターなどが開発し、人による見落としを防ぐ技術として注目されています。

国立がん研究センターと大手電機メーカーのNECは、医師が内視鏡の画像を見ながら大腸がんの検査を行う際に、人工知能が画像を解析し、がんになる前のポリープやがんを見つけて即座に知らせるシステムを開発しました。

このシステムでは、人工知能が異常を見つけるとチャイムが鳴り、画面上に緑色の丸印で位置を医師に知らせます。

続きはソースで

7月10日 17時56分 (動画あり)
http://www3.nhk.or.jp/news/html/20170710/k10011052571000.html?utm_int=news-culture_contents_list-items_001
ダウンロード


引用元: 【医療】大腸がん見落とし防止で人工知能使うシステム [無断転載禁止]©2ch.net

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1: 2017/06/26(月) 22:10:32.99 ID:CAP_USER
マサチューセッツ工科大学(MIT)の研究チームは、ディープラーニングに必要とされる複雑で多量の計算を光コンピューティングを使って高速化、低消費電力化する技術を開発したと発表した。まだ概念実証の段階だが、原理的にはディープラーニングの計算時間を大幅に短縮でき、従来のコンピュータに比べて消費電力を1/1000程度にできるという。研究論文は光学分野の専門誌「Nature photonics」に掲載された。

ニューラルネットワークに基づくディープラーニング技術は、画像認識や音声認識をはじめ、医療データベースの中から診断に利用できるパターンを見つけ出したり、膨大な化学式を探索して新薬を創出するなど、さまざまな分野で使われるようになってきている。

しかし、膨大なデータサンプルを学習する過程では時間とエネルギーを消費する大量の計算を行う必要がある。ディープラーニングで多用される計算は、主に行列同士の掛け算の繰り返しであるが、こうした演算処理は従来のCPUあるいはGPUには大きな負荷がかかるものとなる。

研究チームは今回、このようなディープラーニングの計算に適した新しいアーキテクチャとして、光を用いたニューラルネットワークシステムを提案。その概念を実証するための実デバイスを開発し、実際にディープラーニングの手法による音声認識実験を行った。

続きはソースで

http://news.mynavi.jp/news/2017/06/26/068/

論文
Deep learning with coherent nanophotonic circuits
https://www.nature.com/nphoton/journal/vaop/ncurrent/full/nphoton.2017.93.html
ダウンロード (3)


引用元: 【人工知能】MIT、光を使ったディープラーニングの原理実証 計算時間と消費電力を大幅削減 ©2ch.net

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1: 2017/06/18(日) 21:14:50.24 ID:CAP_USER9
電通、テレビ番組視聴率を予測するAIを開発
財経新聞:2017年6月18日 07:46
http://www.zaikei.co.jp/article/20170618/378583.html

http://www.zaikei.co.jp/files/general/20170618000200Mhg0a.jpg
「SHAREST(ベータ版)」概念図。(画像:電通発表資料より)

 電通は、AI(人工知能)の学習方法の一つであるディープラーニングを使用し、高精度でテレビ視聴率を予測するシステム「SHAREST(ベータ版)」を開発した、と発表した。

 開発は2015年10月に、データアーティスト社との共同で始まった。
過去の視聴率データ、番組ジャンル、出演者情報、インターネット上のコンテンツ閲覧傾向などのデータをもとにディープラーニングのモデル構築を行い、放送前にテレビ視聴率の予測を行うシステムを開発。

 そして今回、高速データ解析プラットフォーム内で、予測視聴率を算出するプログラムが構築され、電通によれば、これで視聴率の安定した予測が可能になるという。

 完成したばかりのシステムであるため、まずは検証を行わなければならない。
SHARESTベータを、関東地区でのテレビ番組放映に活用し、1週間内の放送枠の視聴率予測の精度を検証するプロジェクトを実施。
それから順次、関西や中部地区などにも検証を拡大していくという。

続きはソースで
ダウンロード (3)


引用元: 【Ai】電通、まだ放送されていないテレビ番組視聴率を予測する人工知能を開発©2ch.net

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1: 2017/05/24(水) 18:07:40.70 ID:CAP_USER9
電子書籍を自動翻訳するAI翻訳家、開発へ
財経新聞:2017年5月24日 17:02
http://www.zaikei.co.jp/article/20170524/373046.html

 電子書籍取次大手メディアドゥは、販売する電子書籍の文面を要約したり、自動で英文に翻訳する機能を持ったAIの開発に乗り出す。
AI開発のベンチャー企業、エーアイスクエアとインターネット総合研究所の2社に約11億円を出資し、自社がインターネット上に立ち上げる電子書店に数年内に導入したい考えだという。

 書籍の国内市場は縮小を続けている。
電子書籍市場への移行は、ゆっくりとだがしかし確実に進行している。
この技術は、そのための大きなはずみとなりうるだろうか?

 メディアドゥは、この5月下旬、エーアイスクエアとインターネット総合研究所の第三者割当増資を引き受け、両者の株式をそれぞれ約20%取得している。
両社はそれぞれ、文章要約と、翻訳の技術に強みを持っている。

 用いられるのは、ディープ・ラーニング(深層学習)の技術である。
単語と単語の関係、1文とほかの文の関係性を理解し、重要度合いを分析、重要な文だけを残すことで、要約を作成する。

続きはソースで
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引用元: 【人工知能】電子書籍を自動翻訳するAI翻訳家 数年内の導入目指し開発へ©2ch.net

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1: 2017/05/26(金) 14:36:03.17 ID:CAP_USER9
盤上勝負でのAIの進化
https://www.asahicom.jp/articles/images/AS20170525003222_comm.jpg

囲碁の人工知能(AI)「アルファ碁」が25日、世界最強棋士との対決で勝ち越した。機械じかけの知性は、人間を超えたのか。

アルファ碁に使われている「深層学習」は、人間が長年かけて培う「直感」に似た判断能力を、脳をモデルにした手法でコンピューターが自ら獲得する技術だ。
一気に人間を抜き去る「シンギュラリティ(技術的特異点)」が近づいた、とする声もある。

続きはソースで

配信 2017年5月26日07時00分
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https://www.asahicom.jp/articles/images/AS20170525003222_comm.jpg

関連
【国際】米グーグルの囲碁AI「アルファ碁」、世界最強の中国囲碁棋士に第1局で勝利
http://asahi.2ch.net/test/read.cgi/newsplus/1495603095/


ダウンロード (3)

引用元: 【人工知能】AI、ついに囲碁まで… 一気に人間を抜き去る「シンギュラリティ」は近い?★2 [無断転載禁止]©2ch.net

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