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機械学習

自動追尾AIカメラが「審判のハゲ頭」をサッカーボールと誤認識、ゴールシーンを撮り逃す、イギリス

1: すらいむ ★ 2020/11/03(火) 15:04:59.24 ID:CAP_USER

自動追尾AIカメラが”審判のハゲ頭”をサッカーボールと誤認識、ゴールシーンを撮り逃す(イギリス)
大石航樹

 スポーツとテクノロジーの関係は年々、密接になりつつあります。

 野球やテニス、水泳など、スローやタッチ判定にはカメラや機械技術が必須です。

 特に最近では、試合を撮影用カメラにAI技術が採用され、カメラマンなしで自動でボールや選手を追ってくれます。

 そんな中、イギリス・スコットランドのサッカー試合で、ある事件が起こりました。

 自動追尾AIカメラが、審判のハゲ頭をボールと誤認識して、肝心の試合を撮り逃してしまったのです。

■新型カメラ「Pixellot」、スポーツ中継のコストを90%削減できる

 事件が起こったのは、先月24日の土曜日。

 スコットランドのクラブ「インヴァネス・カレドニアン・シッスルFC」のホーム試合のことでした。

 この数週間前、同クラブは「試合の撮影および中継用カメラに高性能のピクセロット(Pixellot)を採用する」と発表したばかりです。

 ピクセロットは、高度な映像分析アルゴリズムが搭載されたAIカメラで、従来の人の手による撮影・ハイライト作成・データ分析などをすべて自動でおこなう優れものです。

(以下略、続きと動画はソースでご確認下さい)

ナゾロジー 2020/11/2(月) 20:00
https://nazology.net/archives/72685



引用元: http://anago.2ch.sc/test/read.cgi/scienceplus/1604383499/続きを読む

AIで宿泊客がサイコパスかどうか見分ける技術をAirbnbが開発

1: 樽悶 ★ 2020/01/09(木) 22:55:02.35 ID:MecbaBKy9

宿泊施設でのトラブルは、日々オーナーたちを悩ませています。予約客が善良な人に思えても、宿泊した途端に裏の顔が出てきて、施設を破壊したり乱暴なパーティーを開いたりして迷惑をかけることがあるからです。

そこで世界最大級の宿泊予約サイト「Airbnb」は、宿泊客が反社会的な人格の一種「サイコパス」かどうか予約前に診断できるAIを開発しました。このAI によって、宿泊客はオンライン上の性格が明らかになるとのこと。

The Evening Standard はAirbnbがこの新しい技術をについて特許を申請したことを報告しています。

Booker beware: Airbnb can scan your online life to see if you’re a suitable guest
https://www.standard.co.uk/tech/airbnb-software-scan-online-life-suitable-guest-a4325551.html

■AIによるユーザースコア判定

開発されたAIは、サイト上で予約してきた客がインターネット上ではどのような人物なのかを調べ、ネット上のデータに基づいてユーザースコアを算出します。スコアが低いユーザーは「トラブルを起こす可能性が高い」と判断されるわけです。

AIの調査によって次の点が明らかになった場合、ユーザースコアがダウンするとのこと。

①偽のネットワークプロフィールとの関連性が明らかになった場合や、プロフィールを捏造した場合
②ユーザーに関連するキーワードや画像、動画などに、麻薬やアルコール、反政府、セックスワークなどが含まれている
③ポルノに関係している人
④ネガティブな言葉でオンラインコンテンツを作成した人
⑤犯罪に関係している人

■関連情報の収集

AIはユーザースコアを算出するだけでなく、対象に関連する情報をさらに深く集めることもできます。

ユーザーのトラブルリスクが高いと判断されるなら、機械学習と予測分析によって疑わしい動きが発生する前に調査を始めてくれます。

ユーザーに関するネット上のニュース記事をスキャンして、犯罪に関係しているようであれば、より「危ない人」であると判断します。

また、ユーザーがブログやニュースウェブサイトへどのような投稿をしているかも考慮されます。表面的には善良な人として振舞っていても、ネット上での「本当の性格」がバレてしまうのです。

このAIの働きによって宿泊客によるトラブルは軽減されるでしょう。今後、同じようなAIシステムは増えていくかもしれません。たとえ、ネット上であっても「善良な人」であるよう心掛ける必要がありそうです。

2020/01/07
https://nazology.net/archives/50122
no title



引用元: http://ai.2ch.sc/test/read.cgi/newsplus/1578578102/続きを読む

【AI】ラーメンの写真からレンゲを消すAIを開発・・・電通大

1: 野良ハムスター ★ 2018/12/27(木) 13:34:40.29 ID:CAP_USER

料理人にとって1枚の皿は1枚のキャンバスである。彩りで食材のバランス、高低差でボリュームを表現するなど高いアート性が求められる。インターネット交流サイト(SNS)に投稿された写真は飲食店の売り上げを左右するため、一皿のアート性は崩さないでほしいところだ。

これは高級料理に限った話ではない。日本の国民食ラーメンも同様だ。そこで写真からレンゲを取り除く人工知能(AI)技術が開発された。

電気通信大学3年生の堀田大地さんは「レンゲを消すAIと加工画像であるか見破る鑑定AIを対立させ、鑑定AIが見破れなくなるまで学習させた」と説明する。

1万2000枚のデータを学習させ、一目ではレンゲが消えていると気が付かないラーメン画像を生成できた。データ加工や学習に2日、論文執筆に1日かけて国際学会に採択された。電通大の柳井啓司教授は「アイデア次第で国際学会に認められる時代になった」と振り返る。

AIはフェイク画像として社会問題の要因にもなるが、1杯のラーメンの美しさを際立たせることもできる。

no title

https://newswitch.jp/p/15824


43: ニュースソース検討中@自治議論スレ 2018/12/27(木) 14:28:35.53 ID:2g8vLp5H

         ,r '" ̄"'''丶,
        ./.゙゙゙゙゙   .l゙~゙゙゙゙ ヽ\
      . i´ ri⌒.'li、 .'⌒ヽ  'i::`i,
      .| ′ .゙゜  .゙゙゙″ .:::l::::::!
      |,   ,r'!ヾ・ ヽ,  .::::.|:::::::i  アイツはもう消した!
      .i,  ./,r──ヽ, :::::::i::::,r'
      ゙ヽ、  .ヾ!゙゙゙゙゙゙'''ヽ、_ノ
        `'''゙i ._____ l /ヽ
    /\ へ  ゙ヽ ___ノ’_/
    へ、   | ̄\ー フ ̄ |\ー
  / / ̄\ |  >| ̄|Σ |  |
  , ┤    |/|_/ ̄\_| \|
 |  \_/  ヽ
 |   __( ̄  |
 |   __) ~ノ
 人  __) ノ



引用元http://anago.2ch.sc/test/read.cgi/scienceplus/1545885280/続きを読む

囲碁王者を倒したAlphaGoを、30時間で打ち負かす「AlphaZero」、将棋・チェスの最強ソフトもサクッと制圧

1: しじみ ★ 2018/12/08(土) 17:04:46.85 ID:CAP_USER

囲碁の世界チャンピオンを打ち負かしたソフト「AlphaGo」が正常進化して、「AlphaZero」が誕生しました。人間による手助けを一切必要としないAlphaZeroは、ルールしか知らない状態から自己教育することで、たった30時間でAlphaGoを完膚なきまでに打ち負かす強さに成長可能。囲碁だけでなく、数十時間の独学でチェス・将棋でも、既存の最強ソフトを圧倒する強さへと進化できます。

AlphaZero: Shedding new light on the grand games of chess, shogi and Go | DeepMind
https://deepmind.com/blog/alphazero-shedding-new-light-grand-games-chess-shogi-and-go/

囲碁チャンピオンを打ち負かしたソフト「AlphaGo」は、自分で自分を鍛えられる「AlphaGo Zero」へと進化しました。自分と戦いつつ実力をメキメキ向上させられるため、自己学習可能なAlphaGo Zeroでは人間の関与が不要になりました。

囲碁に特化していたAlphaGo Zeroは、あらゆるボードゲームに対応できる汎用性を持つ「AlphaZero」へと進化しました。

そして、DeepMindによって2018年12月7日にScienceで発表された論文では、AlphaZeroが、チェス・将棋・囲碁の3つの代表的なボードゲームにおいて、これまでに開発された最強のソフトウェアを数日で打ち負かす能力に成長できることが明らかにされました。

A general reinforcement learning algorithm that masters chess, shogi, and Go through self-play | Science
http://science.sciencemag.org/content/362/6419/1140
no title


2016年に開催されたチェスプログラムの世界大会TCECシーズン9を制した「Stockfish」とのイロレーティングの比較。AlphZeroは自己学習開始から4時間でStockfishを上回りました。
no title


将棋のチャンピオンソフト「elmo」との対決では、2時間後にはAlphaZeroが上回ったとのこと。
no title


囲碁チャンピオンのイ・セドルに勝ったときのAlphaGoを、たった30時間で超えました。
no title


強化学習で自分を鍛えるAlphaZeroは、試行錯誤のプロセスを通じて成長します。ニューラルネットワークが必要とするトレーニング時間はゲームによって変わり、チェスでは約9時間、将棋では約12時間、囲碁では13日間必要だとのこと。

トレーニングされたネットワークは、モンテカルロ木探索(MCTS)と呼ばれる検索アルゴリズムで最も有望な「手」を選びます。AlphaZeroでは従来のエンジンに比べて考慮する検索数が圧倒的に少ないとのこと。例えば、チェスのStockfishが1秒間に6000万ポジション検索するのに対して、AlphaZeroは6万ポジションしか検索しないとのこと。伝統的なAIエンジンでは計算可能な解決法がない場面に直面すると迷いが生じるのに対して、AlphaGoではこの欠点がなく、「直感」が要求されるような場面で無類の強さを発揮します。
https://i.gzn.jp/img/2018/12/07/alphazero/b01_m.png

従来型のAIエンジンと異なるAlphaZeroは、その強さだけでなく繰り出す「手」の独創性も際立っているとのこと。生身の人間ではもはや歯が立たないレベルに達したAlphaZeroを相手にすることで、これまでプロプレイヤーが考えもしなかった新鮮な局面が現れるため、人間のプレイヤーの世界を広げる役目を果たしているとDeepMindは述べています。

人気の3つのボードゲームを完全制覇してその汎用性を示したAlphaZeroですが、今後は製薬、材料設計、バイオテクノロジーなどの科学技術を中心とした、世界的な課題の解決を目指す壮大な"ゲーム"を攻略するために、研究・開発される予定です。

AlphaZero: Shedding new light on the grand games of chess, shogi and Go https://youtu.be/7L2sUGcOgh0



GIGAZINE
https://gigazine.net/news/20181207-alphazero/



引用元:http://anago.2ch.sc/test/read.cgi/scienceplus/1544256286/続きを読む

神奈川県警が全国初のAI導入へ!犯罪の発生予測で未然防止

1: プティフランスパン ★ 2018/01/29(月) 07:32:55.32 ID:CAP_USER9

神奈川県警がAI導入へ 犯罪の発生予測、全国初
2018年01月29日 02時04分
https://www.nishinippon.co.jp/sp/nnp/national/article/389789/

 神奈川県警が人工知能(AI)を使った取り締まりの新システム導入を検討していることが28日、県関係者への取材で分かった。犯罪や事故の発生を予測するなどして、捜査や未然防止に生かす。
2020年の東京五輪・パラリンピック開幕までの試験運用を目指し、県の18年度予算案に調査費を計上する。実現すれば、全国の警察で初の試みになるという。

 県関係者によると、連続発生した事件の容疑者が同一かどうかを分析したり、容疑者の次の行動を予測したりするほか、事件事故が起きやすい時間帯と場所を確率で示すシステムの構築を目指す。


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統計学と機械学習を支える数学は全く同じと言える?

1: ノチラ ★ 2017/12/23(土) 20:36:54.90 ID:CAP_USER

中略
「ITと統計学の素晴らしき結婚」で生み出されたもの
では、高校までの数学教育はどのようにすればよいのでしょうか?

私の個人的な考え方は「統計学と機械学習の専門的な勉強がはじめられることをゴールとして、高校までの数学のカリキュラムは再編成されるべきである」というものです。

統計学に加えてここで突然機械学習の話が登場したことに驚いた方もいらっしゃるかもしれません。「統計学と機械学習」あるいは「統計学と人工知能」と言われると、多くの人がなんだか全く別のもののように感じるはずです。しかし、実はその背景にある数学的な道具立ては「全く一緒」と言っても過言ではありません。

初代『統計学が最強の学問である』では、この20年ほどで統計学がとんでもなくパワフルになった理由として「ITと統計学の素晴らしき結婚」という表現をしました。多くの人が大学の教養課程で習う「紙とペンの統計学」が、コンピューターサイエンスという強力な伴侶を得たことにより、現実的な問題の意思決定に際して大きな力を持つようになったわけです。しかし、この結婚によって生まれたのは「現代的な統計学」だけではありません。もう1つ「現代的な人工知能」というとてもパワフルな兄弟をも産み落としました。

1950年代にはじめて「人工知能」という言葉が使われるようになってからの第一次人工知能ブーム、そして1980年代の第二次ブームのそれぞれで、人工知能研究の主流は「コンピューターに人間の持つ論理や知識を教え込むことで知能を生み出せるのではないか?」という考え方でした。当時のこうした考え方に基づき書かれた人工知能研究の論文や書籍を見てみると、そのほとんどは記号論理学のような話ばかりが記述されており、統計学とは全く別の分野であると言えます。ただし、こうした「人間がコンピューターに論理と知識を教え込む」というやり方は行き詰まりを見せ、これら二度の人工知能ブームは廃ってどちらも冬の時代を迎えました。

一方で少なくとも1960年代の終わり頃からちらほらと、一部の人工知能の研究者たちは「確率」や「データへのあてはまり」といった統計学の概念を取り入れはじめます。たとえばディープラーニングは専門的には「層の数がとても多い(ディープな)ニューラルネットワーク」であると表現されますが、実は世界に先がけて多層ニューラルネットワークによる画像認識を研究した日本の甘利俊一は、ニューラルネットワークに統計学のような確率や微分といった考え方を持ち込みました。こうした「データとデータの間の最もあてはまりのよい数学的な関係性を推定する」という統計学的な考え方は、現代のディープラーニングの中でも大きく役に立っています。

話をまとめると、「ITと統計学の素晴らしき結婚」によって次の2つがこの世に生み出されたということです。

1つは統計学において、紙とペンの手計算だけでは難しい分析がコンピューターによる計算アルゴリズムで実現できるようになりました。これが「現代的なITによる統計学」です。一方で、コンピューターサイエンスの世界で生まれた人工知能研究においても、記号論理学のような理屈や知識表現だけではうまくいかなかったことが、統計学の理論と計算方法によって実現できるようになりました。このようなクロスオーバーが、現代のデータ社会の中でとても大きな力を発揮しているのです。そしてそれゆえに、統計解析手法と機械学習手法を数学的に記述するやり方は、細かい慣例などの違いこそあれ「基本的に全く同じ」というわけです。違いがあるとすれば数学的な理屈の後の、「どういうアルゴリズムでコンピューターを働かせるか」という部分ぐらいでしょうか。

そうすると、いまエンジニアたちが統計学と機械学習の背後にある数学に慣れておくことは、前述のような品質の向上や、生産計画の最適化に使うという以上の意味を持ちます。蒸気やガソリンを使ったエンジンを使いこなすために熱力学を理解するとか、電子部品を使いこなすために電磁気学を理解する、といったのと同じようなレベルで、これからのものづくりにおいてその競争力の少なからぬ割合が、機械学習技術をどう活かすか、というところと関係してくるからです。
http://diamond.jp/articles/-/153736



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