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    1: 田杉山脈 ★ 2019/05/17(金) 21:39:21.67 ID:CAP_USER.net
    サイバーエージェント子会社のマッチングエージェントは5月17日、恋活・婚活サービス「タップル誕生」で、18歳未満の可能性があるユーザーや不適切なプロフィール画像を自動検知するシステムを導入したと発表した。AI(人工知能)技術を活用し、これまで人間が目視でチェックしていた作業を効率化する狙いだ。

    タップル誕生では、18歳未満の利用を禁止している他、なりすましや写真の悪用を防ぐためにプロフィール画像を審査している。今回導入した不正検知システムは、ユーザーの言葉遣いとプロフィール画像を判定し、不正が疑われる投稿があれば、人間の監視オペレーターに確認を促す。

     若年層ユーザーの言葉遣いを機械学習させることで、「高校生」などのキーワードの有無で判定する場合と比べると、高い検出精度を実現しているという。

     プロフィール画像は、ディープラーニングを活用した判別モデルを使い、基準を満たした画像は自動的に掲載する仕組みにした。人間のオペレーターが全て目視で行っていた承認作業を自動化し、基準に満たない場合のみ、人間がチェックする。

    新システムは、サイバーエージェントが2011年に設立した研究組織「秋葉原ラボ」が開発した。同組織には、大規模なデータ処理や分析、機械学習などを専門とするエンジニア約40人が在籍している。
    https://image.itmedia.co.jp/news/articles/1905/17/kf_tapple_02.jpg
    https://www.itmedia.co.jp/news/articles/1905/17/news123.html

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    1: 田杉山脈 ★ 2019/02/19(火) 13:09:35.32 ID:CAP_USER.net
     「This Person Does Not Exist」(この人物は存在しない)というウェブサイトを訪問すると、こちらに向かってほほ笑む人の顔が表示される。一見、おかしなところはないようだが、それは実在する顔ではなく、ニューラルネットワークのアルゴリズムによって生成されたものだ。

    そう、その人物は存在しない。本物の人間ではないのだ。

     このニューラルネットワークのアルゴリズムは「顔の画像を512次元ベクトルでゼロから」コーディングすると、ウェブサイトを作成したPhillip Wang氏は説明する。Wang氏は、Facebookグループへの米国時間2月12日付の投稿で同サイトを紹介している。また、「Hacker News」への投稿によると、Wang氏は「才能ある研究者グループがNVIDIAで2年間をかけて開発したものに関心を集める」ためにこのサイトを作成したという。

     この技術の基盤になっているのは、NVIDIAが開発した「StyleGAN」という最先端の人工知能(AI)だ。このニューラルネットワークは、1つの画像を別々の要素に分けて学習し、新しい画像を生成できる。詳細については、NVIDIAのエンジニアチームが「arXiv」に投稿し、最終更新日付が2月6日となっている査読前論文で説明している。このニューラルネットワークは用途が広く、人の顔だけでなく寝室、自動車、ネコなどの画像も生成することができる。
    https://japan.cnet.com/storage/2019/02/19/33a48379e89410ff76d94bb4724cdcf9/fakefaces.png
    https://japan.cnet.com/article/35132937/

    https://thispersondoesnotexist.com/

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    1: へっぽこ立て子@エリオット ★ 2019/02/18(月) 15:18:21.03 ID:CAP_USER.net
    電通デジタル(東京・港)が18日にまとめた人工知能(AI)スピーカーの利用実態による調査によると、国内の普及率は5.9%にとどまった。音楽聴取や天気予報の確認など利用用途が限られていることが背景にあるとみられる。外部企業のサービス開発を含めた用途拡大が今後の普及のカギになりそうだ。

    米グーグルと米アマゾン・ドット・コム、LINEの主要3社の普及率は5.0%だった。メーカー別の所有率(複数回答可)はグーグルが2.9%、アマゾンが2.4%と拮抗し、LINEは0.9%だった。

    AIスピーカーを持っていない理由として「利用したことがないから」(36.3%)、「どんなことができるかよく分からない」(33.5%)、「スマートフォンやPC・タブレットがあれば十分」(32.0%)などが目立った。

    利用用途は「音楽を聴く」が74.5%と最も多く、「天気予報を聞く」(61.1%)と「アラーム・タイマー機能」(55.3%)が続いた。電通デジタルは「音楽以外のさらなる機能の拡張などが普及のカギとなりそうだ」としている。

    調査は12月にインターネットを通じて実施。全国の15~69歳の男女、1万人が対象となった。

    2019/2/18 14:50
    日本経済新聞
    https://www.nikkei.com/article/DGXMZO41399590Y9A210C1X30000/

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    1: 田杉山脈 ★ 2019/02/06(水) 19:33:46.94 ID:CAP_USER.net
    IBM基礎研究所がアメリカのメリーランド州に本社を構える世界最大のスパイスメーカーであるMcCormickと協力してAIで新しいフレーバーや食品の開発を行っていると発表しました。40年にわたって蓄積されたMcCormickのデータを学習させることで、普通では考えつかない、けれど万人受けする味が作り出される可能性があります。

    McCormickとIBM基礎研究所はAIに原材料・調味料・売上・トレンド予測・消費者テストのデータを学習させ、知覚科学、消費者の好みといったエリアの何億というデータポイントから新しいフレーバーの組み合わせを予測させるという試みを行っているとのこと。

    AIを使った製品プラットフォーム「ONE」をMcCormickがリリースするのは2019年半ばになる予定で、アメリカの小売店に最初のシーズニングが並ぶのは2020年春頃とされています。このプラットフォームはAIの専門家であるIBMの機械学習と、McCormickが40年以上にわたって蓄積した知覚科学や味のデータを組み合わせたもの。「AIは、McCormickの製品開発者がより多くのフレーバーのポートフォリオにアクセスできるようにし、クリエイティビティを広げるものだ」とIBMは述べており、ONEプラットフォームによって、肉・野菜のいずれについても家庭好みのフレーバーを提供できるようになるとのことです。

    これまでMcCormickの食品科学者・化学者・化学エンジニア・栄養士・料理人といった「開発者」はグレービーやマスタードといった「種の公式」と呼ばれる基本的なレシピから開発をスタートさせていました。学習を行ったAIは人気の出そうな「公式」を導き出す役割を担うことになりますが、McCormickの最高科学責任者であるHamed Faridi氏は、最終的な公式が決まるまでに50~150のイテレーションを行う可能性があると述べています。そして公式が確立したあと、ラボで専門家によるテストが行われ、その後消費者の元に製品が届けられます。全てのプロセスは2週間から6カ月で行われると予想されています。

    Faridi氏はAIの使用によって製品開発の時間が短縮されること、そして2021年末までに全ての新製品開発にAIが使用されるようになるという計画を述べています。「製品をマーケットにいち早く届ける」ことは大企業の抱える大きな課題の1つです。AIを採用したとしてもレシピ開発者は「種の公式」を識別しなければならず、パラメーターを設定する必要があるかもしれませんが、フィードバックを繰り返していくうちにシステムは向上するはずだとFaridi氏は述べました。

    IBMのRichard Goodwin氏によると、ピザのためのシーズニングを模索していた開発者にクミンを提案するなど、AIはこれまでのところ人間であれば文化的バイアスから考えつかないような組み合わせを導き出しているとのこと。ピザとクミンの組み合わせは奇抜だったものの開発者を納得させるフレーバーとなりました。一方で、米を使った新しいレシピ開発で、コンピューターは原材料のリストから米を取り除き、リストに塩を加えるという致命的といえるミスを犯すこともあったそうです。「とても風味のいい塩になりましたけど、開発者が求めていたものではなかったですね」とGoodwin氏は述べました。
    https://gigazine.net/news/20190206-spice-company-ai-new-seasoning/

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    1: へっぽこ立て子@エリオット ★ 2019/01/08(火) 15:35:02.62 ID:l1SBv1Z8.net
     米カリフォルニア大学ロサンゼルス校(UCLA)サミュエリ工学部は2018年12月18日(米国時間)、同学部とスタンフォード大学の研究者のチームが、見えたものが実際には何なのか、人間が学習するのと同じ方法で学習し、特定できるコンピュータシステムを開発したと発表した。

    http://image.itmedia.co.jp/ait/articles/1901/07/l_yh20181018UCLA_glimps_590px.png
    これは何の写真だろうか?(出典:UCLA)

     今回開発したシステムは、コンピュータが視覚画像を読み取り、特定する“コンピュータビジョン”と呼ばれる技術の進化形だ。

     現在のAIは、性能や機能が年々向上しているものの、あくまで「特定のタスク」向けだ。つまり、能力の向上は、人間によるトレーニングとプログラミングに左右されており、工場や監視カメラなど何が見えるのかあらかじめ分かっている場合にしか役立たない。例えば、工場であればあらかじめ登録した正常な形状の部品、監視カメラなら登録済みの従業員の顔だ。

     研究グループは、今回の成果が汎用AIシステムへの重要な一歩だと位置付けている。汎用AIシステムは現時点で利用が進むAIとは異なり、自ら学習し、直感的で、推論に基づいて判断し、人間らしい方法で人間とやりとりするコンピュータを指す。

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    2019年01月08日 14時00分 公開
    @IT
    http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1901/07/news022.html

    【人間のように学習して物体を特定、UCLAが視覚システムを開発:汎用AIへの道】の続きを読む

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