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AI

【新型コロナ】一刻も早い強力な「接触規制」を!データサイエンスの専門家が警鐘

1: みつを ★ 2020/04/03(金) 06:29:25.84 ID:SU9/uIvj9

https://news.yahoo.co.jp/byline/ishidamasahiko/20200331-00170764/

「新型コロナ感染症」:一刻も早い強力な「接触規制」を~データサイエンスの専門家が警鐘
石田雅彦 | ライター、編集者
3/31(火) 17:41


 新型コロナウイルス(SARS-CoV-2)感染症(COVID-19、以下、新型コロナ感染症)の流行が終息をみせない中、世界各国では都市封鎖、いわゆるロックダウンが行われている。感染拡大の現状から、一刻も早く東京や大阪をはじめとする日本の主要都市の都市封鎖が必要と警告するのが、データサイエンスを専門とする佐藤彰洋(横浜市立大学教授)氏だ。

状況はすでにギリギリ遅い
 日本でも緊急事態宣言や都市封鎖(>>1�が取り沙汰され、日本医師会も緊急事態宣言の必要性を提言したが、政府はネット上に流布する噂を否定し、小池百合子東京都知事もその可能性を示唆しつつ、3月30日夜の記者会見では緊急事態宣言は国の判断であるとし、東京の都市封鎖についても言及はしなかった。

 東京都の記者会見には厚生労働省クラスター対策班の西浦博(北海道大学大学院教授)氏が同席し、現状では感染者は指数関数的な増加の兆候があるものの、爆発的な増加が本格的に始まっておらず、まだ制御できる可能性があるという立場を示した。

 緊急事態宣言や都市封鎖が間近に迫っているというのは多くの人に共通の認識と思うが、データ駆動型シミュレーションと、海外からの帰国者発症のデータ分析による現状理解を踏まえると、都市封鎖レベルの直接接触頻度の減少を伴う社会的距離戦略以外に爆発的感染を制御する方法はないと警告を発するのが「ウイルス伝搬の数理モデル化とデータ駆動型シミュレーション」などの研究があるデータサイエンスの専門家、佐藤彰洋氏だ。

 佐藤氏の研究テーマは「集団行動に対するマネージメント」で、エボラ出血熱などの感染シミュレーションと社会活動への影響も研究対象に含んでいる。その佐藤氏にインターネット会議で取材し、お話をうかがった。

──新型コロナ感染症は、時々刻々と状況が変化していますが、感染数の推移をどうご覧になっていますか。
(リンク先に続きあり)



引用元: http://ai.2ch.sc/test/read.cgi/newsplus/1585862965/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
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引用元: http://ai.2ch.sc/test/read.cgi/newsplus/1578578102/続きを読む

イーロンマスク氏、脳に埋め込むAIチップが自閉症や統合失調症の"治療"に役立つと主張

1: 靄々 ★ 2019/11/20(水) 01:07:27.61 ID:Dr1CZ6ej9

イーロン・マスク、脳に埋め込むAIチップが自閉症や統合失調症の"治療"に役立つと主張

YouTube/Lex Fridman
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テスラとスペースXのCEOイーロン・マスク氏は、ポッドキャスト『Artificial Intelligence』で自身の神経テクノロジー会社「ニューラリンク(Neuralink)」について語った。ニューラリンクは人間の脳にチップを埋めようと考えている。
マスク氏はニューラリンクが「脳に関連する多くの病気を治す」だろうと語った。その具体例として、マスク氏は自閉症や統合失調症を挙げたが、自閉症は病気ではない。
マスク氏は以前、ニューラリンクがパーキンソン病やアルツハイマー病といった神経学的疾患の治療に役立つだろうと語っていた。
イーロン・マスク氏は、ニューラリンクが統合失調症や自閉症を「治す」ことができるだろうと語った。

11月12日に掲載されたポッドキャスト『Artificial Intelligence』で、マスク氏はニューラリンクに関して、自身が予見している最も楽しみな効果について尋ねられた。ニューラリンクは脳の活動を記録し、脳に刺激を与えるために、人間の脳に埋め込むことのできるAI(人工知能)チップの開発を目指している。

「ニューラリンクについては、脳に関連する多くの病気を治すだろうと考えている。自閉症、統合失調症、記憶障害…… どんなものも治せるだろう」

自閉症は病気ではなく発達障害であり、マスク氏がどういう意味でニューラリンクが自閉症を「治す」ことができると言ったのかは、明らかでない。

イギリスの自閉症協会(National Autistic Society)は、「自閉症は病気ではなく、『治す』ことはできない。自閉症は自身のアイデンティティーの基本的な側面と感じている人も多い」としている。

世界保健機関(WHO)は、統合失調症を「深刻な精神疾患」 と定義付けている。

マスク氏が2016年に立ち上げたニューラリンクは、創業から最初の数年は秘密主義的だった。

だが、2019年に入って変わってきた。7月には脳チップのデザインに関する白書を出し、マスク氏はニューラリンクがサルを使った実験を開始したと発表した。

マスク氏は、このテクノロジーがアルツハイマー病やパーキンソン病といった神経学的疾患の治療に役立つだろうと話している。また、ポッドキャストの中でマスク氏は、「脳または脊髄への重篤なダメージ」の治療にもこのテクノロジーが使えるだろうと語った。だが、マスク氏の最終的な目標は、人間の意識とAIを融合させることだ。

マスク氏は、ニューラリンクは「デジタルの超知性に関連する実存的リスクに取り組もう」とするもので、「我々はデジタルのスーパーコンピューターよりも賢くなることはできないだろう。だからこそ、彼らを打ち負かせないなら合流すればいい」と語っている。


ニューラリンクのデザイン画。チップは耳の後ろにあり、電極は脳へと伸びている。Neuralink/YouTube
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https://www.businessinsider.jp/post-202515
Nov. 18, 2019, 04:30 AM TECH INSIDER



引用元: http://ai.2ch.sc/test/read.cgi/newsplus/1574179647/続きを読む

AI翻訳「人間超え」技術が急発展 語学の勉強をしなくても世界の人々と意思疎通できる時代に

1: ばーど ★ 2019/09/24(火) 20:00:47.10 ID:pw6FgetC9

語学の勉強をしなくても世界の人々と意思疎通できる時代がやってきた。人工知能(AI)を用いた「ニューラル機械翻訳(NMT)」技術が猛烈な勢いで発展しているからだ。言葉の壁は大幅に低くなった。翻訳業界は再編が始まった。街中では自動翻訳機が急増中で、観光業界や店舗、運輸、病院などに普及し始めた。将来的には自動翻訳機が1人に1台、普及する可能性も出てきた。

■30年分の技術を一気に凌駕

「翻訳業界全体が、…

2019/9/24 2:00日本経済新聞
https://www.nikkei.com/article/DGXMZO49000580W9A820C1000000/



引用元:http://ai.2ch.sc/test/read.cgi/newsplus/1569322847/
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精神病リスクを持つ人の「会話の特徴」とは? 掲示板の書き込みから精神病リスクを発見するAI、危険人物の判定に

1: 樽悶 ★ 2019/08/05(月) 19:04:59.77 ID:/gAVnMcC9

no title


■会話分析を行うAIを用いて、統合失調症などの精神病を判断する研究が行われた

■このAIでは、ニューヨーク・タイムズやネット掲示板の膨大な文章から会話の内容を解析する機械学習を行っている

■最終的にAIは、会話の意味密度、頻出する単語傾向などから90%近い精度で患者を判断することに成功した

精神病の判定は、センシティブな問題で、専門の医師でも判断するのが難しいものです。

特に、症状の早期発見となると、それはかなり難しい問題になります。

確かに、精神の病をどう定義し、定量評価を行うかは今もあいまいで、精神科は高度に機械化されていく医療診断の分野で、未だ取り残された領域と言えるでしょう。

この問題について、最近はAIを用いて判断する研究に関心が集まっています。

それはAIなら、精神症状に見られる明らかな共通点を、客観的に判断することが可能と期待されるためです。

そこで、何に着目して分析を行うかという点が、この研究の肝となります。これまでにも、マイクロソフトなどが被験者の表情や音声から精神症状を診断する研究を行っています。

今回報告された研究では、この精神症状の分析において、被験者の会話内容に着目しており、AIは90%近い精度での患者の判定に成功しています。

この研究は、ハーバード大学とエモリー大学の研究者から発表されていて、6月13日付でネイチャー・パートナー・ジャーナル Schizophreniaに公開されています。

A machine learning approach to predicting psychosis using semantic density and latent content analysis
https://www.nature.com/articles/s41537-019-0077-9

■統合失調症の会話傾向

統合失調症や双極性障害(旧名:躁うつ病)の患者には、共通した会話の傾向があります。

その1つが、会話の意味密度が低いというものです。意味密度とは、使用している単語の数に対してあまり意味のないことを言っているということです。

多くの言葉を使いながら、ほとんど意味を伝えない人というのは、統合失調症や双極性障害を発症するリスクがかなり高いと考えられます。

■会話から精神病リスクを発見するAI

エモリー大学の精神科医が行った研究では、こうした会話の意味密度に着目しています。

AIに被験者40人の会話サンプルを聞かせ、意味密度の低い人の抽出を行った結果、後続の調査で抽出された対象の80%が実際に精神病を発症したのです。

またこのAIは、ニューヨーク・タイムズなど新聞の文章や、Redditという海外の電子掲示板(5ちゃんのようなもの)の3万人の投稿者の間で交わされた会話を利用して、単語の意味が近いもの同士をクラスタ分けする機械学習も行っています。

この学習によって、AIは潜在意味解析という、会話を行っている人物が潜在的に興味を向けている話題を抽出することも可能です。

この解析の結果、これまでに見つかっていなかった新たな精神病リスクのある会話傾向が発見されました。

それは精神病を発症した人たちは、「声」「音」「聞こえる」「ささやき」といった種類の、主に聴覚に関係する話題に強い関心を寄せる傾向があるというものです。

こうした聴覚に関係する概念クラスタは、興味深いことに学習時に利用された会話サンプルの中には生じていませんでした。

この潜在意味解析の結果も踏まえ、意味密度の低さ、聴覚に関連する単語の利用頻度を含めてAIに会話を分析させた結果、精神病の検出率は90%以上になったのです。

おそらくこの結果は、幻聴のようなものに言及することが多いことが一因と考えられます。またちょっとした雑音に反応しやすいという傾向にもつながる可能性があります。

これまで明らかではなかった事実が、AIの分析によって発見されるというのは面白い結果です。

最近は大きな犯罪を犯す人物が、事前にネットへ書き込みしていたという事実も多く聞かれます。今回は学習段階で、掲示板の書き込みが利用されたということですが、もしかしたら、そのうち、掲示板の書き込みからAIが危険人物を判定して通報するという時代が来るのかもしれません。

https://nazology.net/archives/42830



引用元:http://ai.2ch.sc/test/read.cgi/newsplus/1564999499/
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【AI】ルービックキューブを一瞬で解くことに深層強化学習アルゴリズムが成功

1: 一般国民 ★ 2019/07/17(水) 23:25:30.88 ID:CAP_USER

ルービックキューブを一瞬で解くことに深層強化学習アルゴリズムが成功
https://gigazine.net/news/20190717-rubiks-cube-solve-deepcubea/
2019/7/17 12時20分
GIGAZINE

【科学(学問)ニュース+】

(写真)by Olav Ahrens Røtne
no title


囲碁のトップ棋士に勝利したAI「AlphaGo」は、自らの進化形として生まれた「AlphaGo Zero」に、誕生からわずか30時間で超えられてしまいました。AlphaGoとAlphaGo Zeroの違いは、AlphaGo Zeroが人間の棋譜を参考にせず、自身による強化学習で鍛錬を重ねたという点にありました。これと同じように、カリフォルニア大学アーバイン校(UCI)が生み出した深層強化学習アルゴリズム「DeepCubeA」は、人間の手助けなく、ルービックキューブをほんの一瞬で解けるようになったそうです。

UCI researchers’ deep learning algorithm solves Rubik’s Cube faster than any human | UCI News | UCI
https://news.uci.edu/2019/07/15/uci-researchers-deep-learning-algorithm-solves-rubiks-cube-faster-than-any-human/
no title


Solving the Rubik’s cube with deep reinforcement learning and search | Nature Machine Intelligence
https://www.nature.com/articles/s42256-019-0070-z

6色のパネル9枚で構成された六面体の立体パズル・ルービックキューブは、慣れてくると50手程度で解くことができ、最短だと20手を切ることが可能です。

UCIのピエール・バルディ教授らは、このルービックキューブを「DeepCubeA」と呼ばれる深層強化学習アルゴリズムで攻略。事前に解法を与えたり、人間を手助けをしたりすることなく、2日間かけた自己学習の結果、解決率100%、うち60.3%の事例で最短の解き方を得ることに成功しました。解くのにかかる時間は「ほんの一瞬」だとのこと。

バルディ教授によると、「DeepCubeA」は解決戦略が人間の解き方と異なっており、そもそも推論形式が異なっていると考えられるとのこと。プロジェクトの究極の目標は次世代AIシステムの構築にあるとのことで、「今回のことは、大きな目標への一歩です」とバルディ教授は語っています。

なお、今回の事例は「自己学習で解法に到達した」という点がポイントの1つ。すでにコンピューターを用いた「ルービックキューブ早解き」は相当な速度に到達しており、2018年にはマサチューセッツ工科大学のベン・カッツ氏とジャレッド・ディ・カルロ氏がわずか0.38秒での攻略に成功しています。

世界最速の0.38秒でルービックキューブを解くマシンが登場、世界記録を大幅に塗り替える様子がムービーで公開中 - GIGAZINE
https://gigazine.net/news/20180308-rubiks-cube-solving-machine/

GIGAZINE



引用元:http://anago.2ch.sc/test/read.cgi/scienceplus/1563373530/
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実在しないファッションモデルの全身を自動生成するAI、京大発ベンチャー開発

1: しじみ ★ 2019/05/11(土) 19:52:16.68 ID:CAP_USER

まるでアパレルショップのモデルのような、実在しない人間の全身画像を生成する「全身モデル自動生成AI」を、京都大学発のベンチャー、データグリッド(京都府京都市)が4月26日に発表した。

 同社は2018年6月に架空のアイドルを自動生成する「アイドル自動生成AI」を発表したが、表現できるのは顔から首までだった。今回の「全身モデル自動生成AI」では、従来困難だった全身画像を高解像度(1024×1024ピクセル)で安定して生成することに成功したという。

 画像を生成するAIと画像を評価するAIを「敵対」させ、精度を向上させていく技術「GAN」(Generative Adversarial Network:敵対的生成ネットワーク)を利用し、大量の全身モデル画像を学習することで架空のモデル画像を生成している。

 同社は今後、広告やアパレル関連企業と実証実験を行い、バーチャルモデルとして運用するために必要な機能の開発を行っていくとしている。


【データグリッド】全身モデル自動生成AI | [DataGrid] Model generation AI
https://youtu.be/8siezzLXbNo



モデルの人も着ている服も実在しない
no title


https://www.itmedia.co.jp/news/articles/1905/10/news106.html



引用元:http://anago.2ch.sc/test/read.cgi/scienceplus/1557571936/続きを読む
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