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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

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    1: ムヒタ ★ 2018/12/21(金) 12:05:57.14 ID:CAP_USER.net
     米VCのLoup Venturesは12月20日(現地時間)、4つのAIアシスタントを対象にした“IQテスト”の結果を発表した。今年で2回目のこの調査の対象は、米Amazon.comの第2世代「Amazon Echo」搭載の「Alexa」、米Appleの「HomePod」搭載の「Siri」、米Googleの「Google Home Mini」搭載の「Googleアシスタント」、米Microsoftの「Cortana」(Harman Kardonの「Invoke」に搭載)の4つだ。

     総合ランクでは、Googleアシスタントの正解率が88%でトップだった。Siri(75%)、Alexa(73%)、Cortana(63%)の順だった。

     やはりGoogleアシスタントがトップだった昨年のテスト結果からの上昇幅を見ると、Siriが23ポイント、Alexaは9ポイント、GoogleアシスタントとCortanaは7ポイント増えており、Siriの成長の大きさが目立つ。

     調査方法は、地域情報(例:最寄りのコーヒーショップは?)、商品情報(例:ペーパータオルを発注して)、ナビゲーション(例:バスでアップタウンへ行く方法は?)、情報(例:今日のライブの演者は誰?)、命令(例:今日の午後2時にスティーブに電話するリマインダーを設定)の5つの分野で、合計800件の質問をする。質問を正しく理解したかどうかと、正しい答えを出せたかの2点について評価した。

     Googleアシスタントは命令以外のすべてで最も正解率が高かった。命令でのトップはSiriで、音楽関連の命令で他に差を付けたという。
    2018年12月21日 11時35分
    http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1812/21/news089.html

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    1: ムヒタ ★ 2018/12/08(土) 13:25:09.85 ID:CAP_USER.net
     NTTは7日、人工知能(AI)技術を活用し、集めたデータから事件や事故を迅速に検知したり、予測したりする公共安全システムを来春、米西部ラスベガスで商用提供を始めると発表した。今後、米国や日本など世界の都市で広げる方針だ。

     ITを駆使したスマートシティーの取り組みの一つ。NTTの澤田純社長は7日、共同通信などの取材に2023年までに、海外のスマートシティー関連事業で10億ドル(約1100億円)の売り上げを目指す計画も明らかにした。米西部ネバダ州リノ市などと交渉中で、米国で100都市を目標としている。

     ラスベガスでは、市街地やイベント会場での人の動きや交通状況を分析し、自治体や警察の円滑な現場対応につなげるのが狙い。

     街頭に設置したカメラやセンサーで、逆走車両や銃声など異常を検知すると関係当局に場所や車両ナンバーを通報する仕組み。(共同)
    2018.12.8 12:41
    https://www.sankeibiz.jp/business/news/181208/bsb1812081241002-n1.htm

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    1: ムヒタ ★ 2018/12/09(日) 10:34:18.81 ID:CAP_USER.net
     米Alphabet傘下の英DeepMindは12月6日(現地時間)、「AlphaGo Zero」から進化させた強化学習採用のAI「AlphaZero」が、チェス、将棋、囲碁のそれぞれの世界最強AIを打ち負かしたと発表した。

     強化学習(reinforcement learning)は大まかに言うと、学習用のデータを使わずに、AIが選択した行動が正しければ報酬を与えることで、AIの状況判断能力を上げていく機械学習方式。AlphaZeroはまた、行動の選択に「モンテカルロ木探索(MCTS)」と呼ばれる検索アルゴリズムを使う。

     AlphaZeroはこの方法で、チェスを9時間学習した後チェスの世界チャンピオンAI「Stockfish」を、将棋を12時間学習した後世界コンピュータ将棋選手権の2017年の勝者「elmo」に、囲碁を13日間学習した後AlphaGo Zeroに勝利した。

     AlphaZeroはMCTSを使うことで、例えばチェスではチャンピオンのStockfishが1秒当たり約6000万のポジションを検索するのに対し、わずか6万しか検索せずに済むという。

     また、AlphaZeroは、系列である米Googleのオリジナルプロセッサ「TPU」を5000基使っている。ちなみに、TPUは1基だけで1日当たり1億点のGoogleフォトを処理する能力がある。

     DeepMindは、AlphaZeroの目的はチェスや将棋、囲碁に勝つことの先にあり、様々な実世界の問題を解決するシステムを構築することにあると語った。AlphaZeroは、単一のアルゴリズムが一連の設定で新しい知識を発見する方法を学べることを示しており、まだ初期段階ではあるが「複雑な問題に対する斬新な解決策を見いだす汎用的な学習システムを構築するというわれわれのミッションに自信を与えてくれた」という。
    2018年12月09日 08時18分
    http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1812/09/news018.html

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