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Web系関連記事: プログラミング、開発関連

AIが英語学習を変える想像を絶する時代の始まり

1: 田杉山脈 ★ 2018/07/16(月) 11:15:43.24 _USER
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今、AI(人工知能)が、文字通りあらゆる分野でとてもホットな話題になっています。しかも、その内容は日々進化しています。いったいAIと英語学習はどのような関係にあるのでしょうか。

これについて考えるには、取りあえずまず一度、google翻訳を試すことをお勧めします。端的にいって、その精度は驚異的です。音声入力でさえ、きちんとした区切りで話していけば、極めて正確に認識して、正確な英訳を返し、(ご丁寧なことに)それを読み上げてくれます。

たとえば、文章の例を挙げると

(a)最近は地震が多い。⇒
Recently there are many earthquakes.
(b)あの人は気難しい。⇒
That person is hard to please.
(c)この会議は無意味に長い。⇒
This meeting is meaninglessly long.
(d)生産効率を上げるには、私たちはどうすれば良いか。⇒
How can we improve production efficiency?
ーーと言った具合で、語句だと、

(a)暴風警報⇒
storm warning
(b)人間関係⇒
human relations(※複数になっている点がポイントです)
(c)最先端技術⇒
state-of-the-art technology
(d)以心伝心⇒
tacit understanding
ーーといった具合です。ウェブでも調べ、信頼できるネイティブにも聞いてみましたが、すべて正解でした。

ただ、このすぐ後で検証しますが、思ったような英語に変換してくれないケースもあります。しかし、よ〜く考えて下さい。私たちは、普段日本語で話すときに正確な言葉、適切な言葉が使えていますか。書くときはどうですか。それに、AIは日進月歩どころか、秒進分歩で、1日24時間、1秒間に1万ページ以上の速度で学習を続けることが出来ます。これだけのインプットを続ければ、精度はみるみるうちに高まっていくでしょう。

そういった点を踏まえて、実践的な話をすると、google翻訳などのAIによる自動翻訳でおかしな英語が返ってこないようにするには、「AIが私たちに合わせる」のではなく、「私たちがAIに合わせる」ことを学ぶ必要があります。たとえば、じつは上の文例の(d)は、初め、「生産効率を上げるにはどうすれば良いか」と読み上げたのですが、google翻訳は「How to improve production efficiency」という英語を返してきました。つまり、日本語のクセで、私が「私たちは」という主語を省いたため、AIもそれを省いてしまったのです。そこで、今度は「私たちは」をきちっと入れて読み直してみると、AIは惚れ惚れする英文を返してくれたという訳です。

もし本当に、たとえば使われている単語や言い回しがおかしいと思うなら、ウェブや別のアプリで調べれば良いだけのことです。とことんこだわるなら、中級者向けですが、「Longman」や「Oxford Dictionary of English」(地上最強の辞書)などの英英辞典を見るのもひとつの手です。この辺りは、今の時代、スマートフォン一つでどうとでもなります。

さて、これだけの精度を持つ自動翻訳・通訳を無料で使えるわけですから、これを利用しない手はありません。いったいどのような学習方法があるでしょうか。まず一つ目の方法は、上のように、思いついたことや目にしたことをすべてリアルタイムで英語にして練習する方法です。「これは」と思う表現は、記録に残せばよいでしょう。

興味あるスピーチでAIを試す
もう一つの活用方法は、自分の興味のあることや人に話したいことについて短いスピーチを作り、それを繰り返し練習して身に付けてしまう方法です。英語の学習というと苦労の連続という人も多いかもしれませんが、潜在的な能力としては、人はだれもが非常に高い可能性を持っています。その能力が発揮されるのは「集中状態」のときです。たとえば、映画やドラマを夢中で観ていると、だれでもたった2時間程度で1G近い情報を記憶することができます。ですから、自分の興味のあること、人に話したいことをそのままズバリ英語にして練習すれば、それは間違いなく最高の学習法になり得ます。
以下ソース
2018年7月14日
http://business.nikkeibp.co.jp/atcl/skillup/15/093000004/071200065/
引用元: http://egg.5ch.net/test/read.cgi/bizplus/1531707343/


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除草剤を雑草だけに散布する農業ロボット「See & Spray」--深層学習で作物と区別

1: 田杉山脈 ★ 2018/07/13(金) 03:57:53.92 _USER
 農業向け技術を手がける米国企業Blue River Technologyは、畑の雑草にだけ除草剤を散布するシステム「See & Spray」を開発した。除草剤の散布量を10分の1程度に減らせるうえ、除草剤に耐性のある雑草の増加抑止にもつながるとしている。

 See & Sprayは、トラクターに装着して移動しながら作物の植えられた畑を撮影し、ディープラーニング(深層学習)で作物と雑草を区別する。そして、1インチ(約2.5cm)未満の精度で雑草だけを狙って除草剤を噴射できる。
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処理時の移動速度は時速6マイルから8マイル(およそ時速9.7kmから12.9km)で、1人で操作可能。綿花(コットン)畑で使う場合、1回の移動で8列から12列へ散布できる。対応可能な綿花のサイズは、最大12インチ(約30cm)。

 畑全体でなく雑草だけに除草剤を散布するため、除草剤の使用量を約90%減らせるという。これは、コスト削減だけでなく、除草剤の大量使用による耐性雑草の増加抑制にもつながる。

 現在Blue River Technologyは、米国内でSee & Sprayの提供を始めたところ。綿花農場の雑草対策と、レタス畑の間引きに利用しているそうだ。

 なお、現在1年間に世界で使われる除草剤の量は30億ポンド(約136万トン)におよび、250億ドル(約2兆8060億円)のコストがかかっているという。しかも、除草剤に耐性のある雑草は世界に250種類存在し、除草剤による畑のコントロールが難しくなっている。
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引用元: http://egg.5ch.net/test/read.cgi/bizplus/1531421873/


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さらばAI、これからは「拡張知能」と呼ぶ時代がやってくる

1: 田杉山脈 ★ 2018/07/09(月) 01:09:00.87 _USER
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ダートマス大学のジョン・マッカーシー教授は62年前の夏、「人工知能」(AI)という用語をつくり出した。だが、マサチューセッツ工科大学(MIT)メディアラボ所長の伊藤穰一は、この言葉は役に立たないと考えるようになってきた。

機械学習の進歩から利益を得ようと望む企業の投資が急増するなか、AIに関する議論は避け難いものになっている。伊藤はAIという用語について、「人間と機械は敵対するに違いない」という仮定によって汚染されてしまったとも感じている。つまり、ロボットが人間の仕事を奪うとか、超知能が人類を脅かすとかいった議論のことだ。

「AIを人間とは別のもの、あるいは人間と対立するものとしてとらえるのではなく、機械がわれわれの集合知や社会を拡張していると考えるほうが、より有益であり正確です」と伊藤は言う。

AIという言葉に別れを告げ、これからは「拡張知能」(extended intelligence:EIまたはXI)と呼ぶことにしよう。この言葉なら、AIを少数の人を豊かにする、あるいは彼らを守るためのものではなく、多くの人々のためによいことを行う道具として捉えやすくなるはずだ。

拡張知能という概念を推すのは伊藤だけではない。MITメディアラボと米電気電子学会(IEEE)は6月22日(米国時間)、「拡張知能のための世界審議会(Global Council on Extended Intelligence)」という新グループについて発表した。「CXI」という名でも知られるこのプロジェクトは、多くの人々にとって役立つことを目指す各種プロジェクトに向けて、AIに対する人と費用の投資を推進する目標を掲げている。

CXIの関心領域には、顔認証のようなテクノロジーがさらに広く利用されるようになったとしても、人々が自身のアイデンティティをコントロールできる方法や、自動化が企業の利益や国民総生産(GDP)だけでなく、労働者の福祉にどのような影響を与えているのかを計測する方法を見つけることなどが含まれている。

CXIのメンバーには、欧州連合(EU)や英貴族院に加えて、インドや台湾の政府代表が含まれている。CXIはすでに、諸政府のためにこうしたテーマについての政策指針づくりに取り組んでいる。

アルゴリズムが「倫理的」であるために
この取り組みは、AIの社会的影響に関連する初めてのプロジェクトというわけではない。学術機関や企業の研究者の多くはいま、アルゴリズムが「倫理的」であり続けるようにするための方法を研究している。

その背景として、ある種のアルゴリズムに女性や黒人に対する偏見がある[日本語版記事]ことがわかったという事実が挙げられる。グーグルやマイクロソフトなどの企業は、テクノロジーの利用に際して「ガードレール」を設けるため、社内の倫理プロセスやガイドラインを設定している。

グーグルでは、米国防総省のAIプロジェクトに関わることに対する従業員からの抗議問題が発生した[日本語版記事]。グーグルの機械学習の優れた性能が人殺しに使われるのは嫌だというこうした抗議を受け、同社は6月初旬にガイドラインを発表した。

IEEEの標準制定部門でマネージングディレクターを務めるコンスタンティノス・カラハリオスは、テクノロジーの開発が利益追求や権力だけに導かれている場合に、テクノロジストたちがそれに疑問を投げかける動きはますます広がっていくと指摘する。そして、CXIはそれを支援する立場にある、と語る。

「無知の時代は終わり、技術専門家たちは目覚め始めています」とカラハリオスは言う。「われわれはそういう人々を支えるべきなのです」
2018.07.07 SAT 18:00
https://wired.jp/2018/07/07/ai-that-serves-humanity/
引用元: http://egg.5ch.net/test/read.cgi/bizplus/1531066140/


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世界最強の囲碁AIを開発したDeepMindが「人間を超越したFPSプレイヤー」のAIを開発

1: 田杉山脈 ★ 2018/07/06(金) 23:56:54.85 _USER
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Googleと同じAlphabetを母体に持ち、世界最強の囲碁AI「AlphaGo Zero」を開発した人工知能(AI)開発企業・DeepMindが、ファーストパーソン・シューティング・ゲーム(FPS)で人間を超えた勝率をたたき出すAI「For the Win(FTW)」を開発しました。ただ敵を倒すだけではなく、人間のチームメイトとも協力して有利にゲームをプレイすることができるとのことです。

Capture the Flag: the emergence of complex cooperative agents | DeepMind
https://deepmind.com/blog/capture-the-flag/

人間とゲームをプレイするAIの研究は、2017年にもOpenAI開発のAIが「Dota 2」で人間に勝利するという結果を残し、話題になりました。また、DeepMindも「StarCraft 2」をプレイするAIを研究していたことがあります。

今回、GoogleのDeepMindが開発した「FTW」は、1999年に発売された「Quake III Arena」をプレイ。「Quake III Arena」はマルチプレイヤー向けのFPSで、今でも大会が開かれるほど人気があるタイトルです。この「Quake III Arena」での対戦ルール「Capture the Frag(CTF)」という旗取りゲームを行い、人間と一緒にチームで遊べることを目指して学習を行ったとのこと。

CTFは2つのチームに分かれて対戦するゲームで、相手チームの陣地にある旗を奪って自陣に戻るとポイントが加算されるというもの。単純なルールに見えますが、相手チームに旗を取られた場合は旗を持っているプレイヤーを倒さなければならないなど、状況に応じて狙う相手や動きを変更しなくてはならず、CTFで要求される動きは複雑だと研究チームは評価しています。

戦いの舞台となるマップは同じものを使い続けるのではなく、マッチごとにマップを変更していたとのこと。これによって、FTWはマップのレイアウトを記憶するのではなく、汎用的な戦略を学習していかなければなりません。さらに、AIを人間と同じように成長させるため、従来のゲーム用AIのようにゲーム内でのパラメータを直接読み取ってプレイするのではなく、人間と同じように画面上のピクセルを認識させてエミュレートしたコントローラーで操作をさせています。

DeepMindの研究チームは、40人の人間プレイヤーと30のFTWのエージェントをランダムにマッチさせ、45万回以上CTFをプレイさせました。各エージェント間ではリカレント(回帰型)ニューラルネットワークが形成され、さらにゲームポイントから内発的動機付けを行うように学びます。これによってCTFを高いレベルでプレイするようになります。

以下のムービーで、実際にFTWのエージェントが人間も交えながらCTFをプレイする様子が見られます。
https://www.youtube.com/watch?v=dltN4MxV1RI



以下のグラフはFTWの成長具合を表したもの。横軸がゲーム回数、縦軸はEloレートと呼ばれるプレイヤーの強さを示す数字で、高いほど強いプレイヤーであることを示します。水色線がFTWのEloレートを示していますが、FTWのエージェントがCTFを15万回プレイした段階で既に「平均的な人間プレイヤーのEloレート(Average Humanと書かれた点線)」を超えていて、20万回へ到達しないうちに「強い人間プレイヤーのEloレート(Strong Humanと書かれた点線)」を超えています。CTFを45万回プレイする頃にはトップスコアを記録しています。
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以下ソース
2018年07月06日 11時23分
https://gigazine.net/news/20180706-deepmind-capture-the-flag/
引用元: http://egg.5ch.net/test/read.cgi/bizplus/1530889014/


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プログラミングで「飛び入学」千葉大が導入へ

1: ムヒタ ★ 2018/07/04(水) 15:09:01.72 _USER
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千葉大学は2日、高校2年修了後に大学入学できる「飛び入学制度」で、プログラミングが得意な高校生向けの入試方式を導入すると発表した。2020年春入学の試験から、工学部総合工学科情報工学コースで実施し、AI(人工知能)やビッグデータ処理などの最先端技術を身につけた高度IT(情報技術)人材の育成を目指す考えだ。

 同大によると、志願する高校生は、プログラミング能力などを競う「日本情報オリンピック」予選に参加したうえで、飛び入学の試験で数理情報科学の問題解決能力を測る課題論述や2次面接を受ける。予選の成績と合わせて総合的に評価する。20年春入学の試験の場合、19年12月に課題論述などが実施される。

 飛び入学生は、1年次から情報科学の専門教育を少人数で受講でき、海外研修などの特別プログラムも用意される。担当者は「プログラミングが得意という高校生にぜひ、挑戦してほしい」と呼びかけている。

2018年07月04日 14時14分
https://www.yomiuri.co.jp/national/20180703-OYT1T50040.html
引用元: http://egg.5ch.net/test/read.cgi/bizplus/1530684541/


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ν速公認のスクリプト言語を決めようぜ

1: 名無しさん@涙目です。(北海道) [ニダ] 2018/06/30(土) 13:22:11.42 BE:422186189-PLT(12015)
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xamarin.mac multiple do shell script with administrator privilege with one password request
https://forums.xamarin.com/discussion/103039/xamarin-mac-multiple-do-shell-script-with-administrator-privilege-with-one-password-request
引用元: http://hayabusa9.5ch.net/test/read.cgi/news/1530332531/


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CSVファイルで感染 ウイルス対策の常識覆される

1: ノチラ ★ 2018/06/28(木) 22:21:59.37 _USER
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テキストファイルは開いても安全――。情報セキュリティーの常識だ。ところが、その常識が覆された。テキストファイルの一種であるCSVファイルを使った標的型攻撃が国内で確認されたのだ。CSVファイルを開いただけでウイルス(マルウエア)に感染する恐れがある。CSVファイルも危ないファイル形式の1つだと認識すべきだ。

■エクセルと関連付け

 CSVファイルとは、表の要素などをカンマや改行を使って記述したテキス…
https://www.nikkei.com/article/DGXMZO31260600R00C18A6000000/
引用元: http://egg.5ch.net/test/read.cgi/bizplus/1530192119/


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Ubuntu Desktop搭載PCの平均スペックは1CPU、フルHD、4G/8Gメモリ

1: ノチラ ★ 2018/06/25(月) 23:41:43.79 _USER
Canonicalは6月22日(米国時間)、「A first look at desktop metrics|Ubuntu blog」において、Ubuntu Desktop 18.04 LTSに搭載されている機能を活用して集計した統計データを発表した。Canonicalはこうしたデータに基づいてインストーラの改善を進めると説明している。

公開された主な統計データは次のとおり。
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Ubuntu Desktop 18.04 LTSのインストールは約18分が平均となっているほか、プロセッサ数は1つ、ディスプレイはフルHD(1920x1080)、GPUは1つ、ディスプレイは1つ、主記憶メモリは4GBまたは8GBといった構成が最も多いことがわかる。プロセッサ数はプロセッサの数までは調べてあるもののコアの数については調査しておらず、今後の調査対象としている。

国や地域別で見ると、Ubuntu 18.04 LTSは米国での利用が圧倒的に多い。そのほか、南米、欧州、中国、インドなどでも利用が多い傾向が見られる。
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https://news.mynavi.jp/article/20180625-654620/
引用元: http://egg.5ch.net/test/read.cgi/bizplus/1529937703/


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40万人が不足し40万人が余る、技術者を襲う恐るべき雇用のミスマッチ

1: ノチラ ★ 2018/06/25(月) 18:09:54.85 _USER
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最近、経済産業省の官僚の人たちと会う機会があり、IT人材の件でも議論したので、改めて世間で騒がれている「技術者不足」の実態を調べてみた。まず経産省が2016年6月に発表した調査結果では、2015年の段階でIT人材が17万人不足していたとする。さらに2020年には29万人、2025年には43万人と不足人数が拡大していく見立てだ。経産省は定期的にIT人材不足を騒ぎ立てるので、この数字は話半分でよい。

 むしろ問題は不足するIT人材の内訳だ。経産省は同じ発表で、人工知能(AI)やIoT(インターネット・オブ・シングズ)などの先端IT人材が2020年に4万8000人不足し、情報セキュリティ人材が19万3000人不足するとしている。足し合わせると24万人。この数字も「当たるも八卦、当たらぬも八卦」だが、2020年にIT人材が29万人不足すると言っても、その大半が先端IT分野やセキュリティ分野の技術者ということになる。

 ビジネスのデジタル化のトレンドと重ね合わせれば、これらの数字の確度はともかく、IT人材不足の「方向感」としてはおおむね正しい。一方で、そうした方向感とは無縁の世界で「人手が足りない」「技術者不足が深刻だ」と騒いでいるのが、我らが人月商売のITベンダーの面々である。もちろん人月商売も人海戦術ゆえに好況の今は、特にシステム開発の実働部隊をかき集める下請けITベンダーで技術者が足りていない。

 この「極言暴論」の読者には常識の話かと思うが、初めて記事を読む若者もいるかと思うので、あえて言っておく。IT人材不足が深刻化するという話を真に受けるのはよいが、だからと言って「ITベンダーに就職すれば将来は安泰だ」などと短絡的に考えてはならない。一口にITと言っても、就職先と仕事の内容を慎重に検討する必要があるぞ。ユーザー企業やITベンチャーで先端IT人材になるのと、人月商売の下請けITベンダーでコーダーになるとでは、同じ「IT人材」でも将来が天と地ほど違う。

 IT人材不足、技術者不足と言っても、今後どんどん不足が深刻化する職種と、今は人手が足りていなくても近い将来にその多くが用済みになる職種がある。用済みとなるのは、もちろんSIerや下請けITベンダーを問わず、大半の技術者に共通ワッペンのように貼り付けられる「SE」という職種。つまり人月商売における「何でも屋」だ。そうした用済みとなる職種と人材不足が深刻化する職種との間で、雇用の潜在的ミスマッチが実はすさまじいのだ。

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人月商売の技術者63万人の未来
http://tech.nikkeibp.co.jp/atcl/nxt/column/18/00148/062100019/
引用元: http://egg.5ch.net/test/read.cgi/bizplus/1529917794/


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スパコン世界ランクが激変 中国が首位陥落、米国返り咲き 日本最速「暁光」は姿消す

1: ガーディス ★ 2018/06/25(月) 17:34:31.52 _USER9
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スーパーコンピューターの計算速度の世界ランキング「TOP500」が25日、ドイツで開催中の国際会議で発表され、米国が中国を退け2012年以来の首位に返り咲いた。
国の助成金詐欺事件で逮捕、起訴されたベンチャー企業の前社長らが開発し、日本最速だった「暁光」はランクから姿を消した。

暁光は「ペジーコンピューティング」(東京)が開発。昨年11月の前回発表で国内最高の4位に躍進して注目を集め、前社長は今年中に世界トップを目指すとしていた。
事件を受け、関連会社に開発費を融資した科学技術振興機構が調査し、当初の計画を満たせなくなったとして開発中止を決定。設置していた海洋研究開発機構の横浜研究所からも撤去された。

トップに躍り出たのは米オークリッジ国立研究所の「サミット」。計算速度は毎秒12京2300兆回(京は1兆の1万倍)で、前回の首位から2位に後退した中国の「神威太湖之光」(同9京3014兆回)を大きく上回った。
3位は米ローレンス・リバモア国立研究所の「シエラ」、4位は中国の「天河2A」だった。

中国勢は年2回発表される世界ランクで「天河2」がトップに立った13年6月以降、10連覇していた。この5年間は天河2と神威太湖之光が世界をリード。米国勢は苦戦を強いられ、昨年はトップ3からも落ちていた。
今回のランキングではトップ5のうち、首位と3位の米国勢はいずれも新顔。中国の後塵を拝していた米国の巻き返しが際だった格好だ。

日本勢では産業技術総合研究所の「AI橋渡しクラウド(ABCI)」が5位に入った。人工知能(AI)の技術開発を目的に構築したもので、計算速度は毎秒1京9880兆回。
東大・筑波大の「オークフォレスト・パックス」は12位、理化学研究所の「京(けい)」は16位で、いずれも順位を下げた。
アジア勢では韓国科学技術情報研究院の「ヌリオン」が理研の京を上回る11位と健闘した。
http://www.sankei.com/life/news/180625/lif1806250023-n1.html
引用元: http://asahi.5ch.net/test/read.cgi/newsplus/1529915671/


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