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人工知能

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1: 2018/10/07(日) 19:17:04.00 ID:CAP_USER
ITセキュリティ企業Athena Securityが、AIとクラウドを組み合わせた銃検出/通報カメラシステムを開発しました。このシステムは人が集まる場所にカメラを設置し、人々が所持している銃を検出し警察など当局に通知を送れます。
"人が集まる場所"としては学校や企業が例としてあげられているものの、その他にも何らかのイベント会場や駅などにカメラを設置すれば、発砲事件の発生を未然に防ぎ、犠牲を出さずに済むかもしれません。すでに、米ペンシルベニア州ウォーミンスターにあるアーチビショップ・ウッド・ハイ・スクールにはこのシステムが導入されたとのこと。

システムが銃を検出すると、クラウドを通じて予め設定した通報先(企業の警備部署や警察etc.)に通知が出されます。またモバイルアプリを通じて検出時の映像を確認することもでき、リアルタイムの映像も見られます。

ただ、こうしたカメラの映像から小さな物体を検出するシステムの場合、誤検出による誤った通報の可能性も考えなければならず、あまりにそれが多いとシステムそのものが現場判断で使われなくなってしまう可能性も否定できません。

続きはソースで

https://s.aolcdn.com/hss/storage/midas/a81dbaf31fb9c8aa26d6753ca888d964/206698673/guns.jpg

Athena Security Camera System and Alarm Demo Video https://youtu.be/E5cfMP2i4jU



https://japanese.engadget.com/2018/09/29/ai-gun-detection/
images (2)


引用元: 【IT】AIが銃を検出/通報するカメラシステムが開発。スマホで確認、遠隔でドアロックやエレベーター停止も[09/29]

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1: 2018/09/28(金) 12:16:23.01 ID:CAP_USER
 「ウゼェんだよ! 見んなハゲ!」「あははは! クソ豚!」――ユーザーが入力した言葉の意味を推測し、さまざまな罵詈雑言を浴びせるAI(人工知能)「罵倒少女」が登場したのは2016年のことだった。イラスト投稿サイト「pixiv」で公開されると、12日間で延べ26万人に合計734万回罵倒し、話題を呼んだ。18年3月には丸井グループともコラボレーションした。

 罵倒少女は、コミュニケーションに特化したAI「PROJECT Samantha」(プロジェクト・サマンサ)の取り組みの1つだ。9月19日に都内で開かれたイベント「AI MEETUP 2」で、プロジェクトに携わるソニー・ミュージックエンタテインメント(SME)の井上敦史さんが、キャラクターAIの開発で得た知見、今後の展望を語った。

■「キャラクターは最強のユーザーインタフェース」

 対話型AIのアプローチには、(1)「トイレどこ?」という入力文から「トイレ」といった単語を抽出する、(2)「お手洗い」「化粧室」などの同義語を探す、(3)「トイレはどこ?」という意味の文章を数万以上学習させ、未知の文章でも意味を予測できるようにするディープラーニング――などがある。

 PROJECT Samanthaは、そうしたアプローチからさらに踏み込み、ユーザーの発言から「入力文に現れない意図」を読み取るAIエンジンを活用した。例えば「この部屋暑い」という発言からは「不快だ」「温度を下げたい」といった意図を抽出する。読み取る意図のバリエーションは10万種類以上。読み取った1つ1つの意図に対し、AIがユーザーに返す言葉を開発者が用意していた。

 ユーザーから罵倒少女のキャラクターへの発言は「愛している」「好き」「かわいい」などが上位に並んだ。井上さんは「ユーザーは相手がAIだと分かっていても、キャラクターに没頭してしまった結果、“エモい”ワードを呼び掛けたのでは」と分析する。

 罵倒少女の知見を踏まえ、井上さんは「人間がAIに話し掛けるには、多くの動機が必要」と指摘する。「人間は無意識に会話のコストを計算している。友達と暇をつぶしたい、女の子と仲良くしたいという欲求があると、会話しようとするコストは低い。一方、知らない人(機械)との会話は盛り上がらず、無難な内容になりがち」

その点、「キャラクターは最強のユーザーインタフェース」(井上さん)という。あらかじめユーザーが、キャラクターが登場する作品をよく知っていて、性格や口調、声優のボイスを認知しているところからスタートすれば、会話のハードルは下がると、井上さんは説明する。罵倒少女では、1万人のユーザーが30分以上会話していたという。

続きはソースで

http://image.itmedia.co.jp/news/articles/1809/21/kf_bato_03.jpg
http://image.itmedia.co.jp/news/articles/1809/21/kf_bato_04.jpg

http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1809/21/news098.html
ダウンロード (1)


引用元: 【人工知能】「エ◯い目で見んじゃねよ、このクズ」 26万人を罵倒したAI「罵倒少女」から考える「飽きない対話AI」の作り方

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1: 2018/09/27(木) 13:49:34.15 ID:CAP_USER
囲碁の日本棋院は来月1日から、棋士が所持するスマートフォンを対局前にロッカーに預ける新規則を施行する。超人的な棋力を持つAI(人工知能)不正利用の予防策。将棋界に続き、AIの脅威は盤外にも波及した。

日本棋院はこれまで対局管理規定に「対局者は対局中に、電子機器を使用してはならない」と定めていたが、具体的な予防策は設けていなかった。新たな規定では先の文言に加え「前記の行為を防止するため、対局者は対局開始前に電子機器を備え付けのロッカー等に保管し、対局終了まで取り出してはならない」と定めた。

 現行の規定ではスマホの使用を禁じているものの、棋士は対局室に持ち込み、昼食・夕食休憩時には携行して外出することができる。

続きはソースで

https://www.asahicom.jp/articles/images/AS20180925002361_commL.jpg

朝日新聞デジタル
https://www.asahi.com/articles/ASL9R7JQFL9RUCVL00B.html
ダウンロード


引用元: 【話題】囲碁界がスマホ規制 超人AIの設計図公開で反対論一転[09/26]

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1: 2018/08/31(金) 14:39:45.98 ID:CAP_USER
2018年6月18日に発生した大阪府北部地震では震度6弱の揺れが観測されましたが、本震以降に観測された震度1以上の余震はなんと56回で、最大余震は最大震度4のものでした。このように大きな地震が発生した後に何度も起きる余震を、AIを用いて予測するという研究がGoogleによって行われています。
https://i.gzn.jp/img/2018/08/31/forecasting-earthquake-aftershock-ai/00_m.jpg

Deep learning of aftershock patterns following large earthquakes | Nature
https://www.nature.com/articles/s41586-018-0438-y

Forecasting earthquake aftershock locations with AI-assisted science
https://www.blog.google/technology/ai/forecasting-earthquake-aftershock-locations-ai-assisted-science/
https://i.gzn.jp/img/2018/08/31/forecasting-earthquake-aftershock-ai/01.png

地震は最初に「本震」が起き、その後「余震」が複数回にわたって続きます。通常、余震は本震よりも震度が小さなものとなりますが、タイミングによっては復興に向けた活動を著しく阻害することがあります。しかし、余震が発生するタイミングとその規模を正確に予測するのは困難です。

そこで、ハーバード大学の卒業生であるPhoebe DeVries氏は、Googleで働く機械学習の専門家たちとチームを組み、余震の発生場所をディープラーニングを用いて予測することに挑戦しています。まだ研究は途中の段階にあるそうですが、DeVries氏はこれまでの研究結果を科学誌のNatureで公表しています。

DeVries氏ら研究チームは世界中でこれまでに発生した主要な地震118件に関するデータを集めるところからスタート。データはまとめてAI学習用のデータセットとしています。収集したデータは視覚化されており、例えば1992年にアメリカ・カリフォルニア州で発生したランダース地震(マグニチュード7.3)の場合は以下のように表されます。青・赤・黄などの色が並んだ平面が本震、その周辺に浮かぶ半透明の赤いキューブが余震を示しているそうです。
https://storage.googleapis.com/gweb-uniblog-publish-prod/original_images/aftershocks_3d.gif

続きはソースで

https://i.gzn.jp/img/2018/08/31/forecasting-earthquake-aftershock-ai/s01_m.png

GIGAZINE
https://gigazine.net/news/20180831-forecasting-earthquake-aftershock-ai/
ダウンロード (3)


引用元: 【AI】AIを用いて地震後に起きる余震を正確に予測するGoogleの研究[08/31]

AIを用いて地震後に起きる余震を正確に予測するGoogleの研究の続きを読む

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1: 2018/08/25(土) 19:26:35.44 ID:CAP_USER
■動画[女子高生AIタレント りんな]りんなだよ
https://youtu.be/FYBrF2JTlKs


■McRinna(2016年)
https://youtu.be/Ni7eCzfksQM



 日本マイクロソフトの女子高生AI「りんな」が歌う新曲「りんなだよ」のハイレゾ音源がmoraで無料配信されています。AIとは思えない歌の上手さ。

マイクロソフトの最新AI技術を活用した“歌声合成の歌”ということですが、言われないと気付かないレベルの自然な歌声で、ほとんど人間といっても過言ではないほどの表現力です。

続きはソースで

http://image.itmedia.co.jp/nl/articles/1808/25/miya_1808rinnadayo01.jpg

moraで無料配信
http://mora.jp/package/43100000/MOFA-H-0030-01/

http://nlab.itmedia.co.jp/nl/articles/1808/25/news035.html
ダウンロード


引用元: 【AI】歌声の進化っぷりがすごい 日本マイクロソフト女子高生AI「りんな」が歌う新曲のハイレゾ音源が無料配信中[08/25]

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1: 2018/08/30(木) 04:35:28.63 ID:CAP_USER
・グーグル傘下のAI企業ディープマインドは「極めて重要な」研究を発表した。網膜のスキャン画像から約50の疾病を特定できるAIだ。
・ディープマインドはAIは専門の臨床医と同じくらいの診断能力を持ち、失明の予防に役立つと述べた。
・ディープマインドは医療データの取り扱いに関して批判を受けてきた。だが、同社の共同創業者ムスタファ・スレイマン氏はこの研究プロジェクトのすべての情報は匿名化されていると語った。
・研究が次の段階を迎えた際には、同社はイギリス国民保健サービスの病院にこのテクノロジーを5年間、無料で提供する計画。

グーグル傘下のAI企業ディープマインド(DeepMind)は、網膜の3Dスキャン画像から50タイプ以上の眼の疾患を検出できるAIを開発した。

同社は8月13日(現地時間)、ロンドンにある有名なムーアフィールズ眼科病院(Moorfields Eye Hospital)との共同研究の成果を医学雑誌「Nature Medicine」で発表した。

AIは、糖尿病性網膜症や加齢黄斑変性などの眼疾患を専門の臨床医と同じくらい正確に診断したと同社は述べた。患者に最良の治療法を提案したり、治療の緊急性を示唆することもできる。

ディープマインドの共同創業者ムスタファ・スレイマン(Mustafa Suleyman)氏によると、この研究で特に重要な点は、AIが医師の信頼を大きく獲得できるレベルの「説明能力」を備えていること。

「医者はAIが考えていることを読み取ることができる」と同氏はBusiness Insiderに語った。

「医者は診断のベースとなったセグメンテーションを確認できる」

つまり、AIは結果を吐き出すだけのミステリアスなブラックボックスではないということ。

ある疾患の兆候が表れたスキャン画像の該当部分にラベルを付け、診断についての信頼性をパーセンテージで示すことができるとスレイマン氏。「これは本当に重要なこと」と同氏は語った。

スレイマン氏はこれらを「研究のブレークスルー」であり、次のステップは臨床の現場でAIが機能することを証明することと述べた。臨床現場での実証には数年かかる見通し。ディープマインドのAIはイギリス国民保健サービス(NHS)の病院に導入されれば、同社は5年間、無料でAIを提供することになっている。

■大量のスキャン画像に埋もれる医者を救うか

イギリスの眼科専門医は、NHSの過剰な拡大やイギリスの高齢化の進展により、患者は失明のリスクに晒されていると何年も警告してきた。

ディープマインドとムーアフィールズ眼科病院がこの研究プロジェクトに取り組んだ理由の1つは、医師が大量の眼のスキャン画像に「悲鳴をあげている」ためとスレイマン氏は語った。

「一方で患者は眼に疾患があるなら、できるだけ早く治療したい」と同氏。

「だが救急救命センターとは違い、まず看護師が患者に話しかけ、状態がどれほど深刻なのかを判断し、どれくらい早く診てもらうかを判断する。スキャン画像が自動的に提供されるようになれば、スキャンのためのトリアージ(治療の優先度を決めること)は必要なくなる」

つまり、眼のスキャン画像の判定をAIで行うことができれば、プロセス全体をスピードアップできる。

「将来、人々は地元の目抜き通りにある眼鏡店に行き、そこで光干渉断層計(OCT)で眼をスキャンする。そして、AIは眼に疾患のある患者を極めて初期段階で発見できるようになるだろう」とムーアフィールズ眼科病院の眼科医長ピアース・キーン(Pearse Keane)氏は語った。

続きはソースで

https://assets.media-platform.com/bi/dist/images/2018/08/14/5b715a1180eb3536008b5062-w1280.png
https://assets.media-platform.com/bi/dist/images/2018/08/14/5b715a3e959f3419008b4f76-w1280.png
https://assets.media-platform.com/bi/dist/images/2018/08/14/5a5da7d3f421493e028b4f5f.png

https://www.businessinsider.jp/post-173189
ダウンロード (2)


引用元: 【AI】グーグルのAI、眼のスキャン画像から50タイプの疾病を特定[08/29]

グーグルのAI、眼のスキャン画像から50タイプの疾病を特定の続きを読む
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