InfoQ ホームページ Artificial Intelligence に関するすべてのコンテンツ
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アジャイルの世界にAIを適用する
人工知能(AI)システムとアジャイルの世界の融合は，我々が構築するソフトウェアの開発方法やプロダクトのあり方に破壊的な影響力を持つ，とAidan Casey氏は言う。マシンラーニングとディープラーニングの組み合わせにより，真に人のように学習するアプリケーションの開発が可能になった。一方で，AIシステムの能力はトレーニングに使用したデータセットによって制限されるため，AIバイアスは非常に深刻な問題である。
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GoogleがML Kitを拡張し、Smart ReplyとLanguage Identificationを追加
最近のAndroidブログ記事で、GoogleはML Kit向けの2つの新しい自然言語処理（NLP）機能のリリースを発表した。言語識別とスマートリプライである。どちらも、Googleは、開発者がテキスト、会話、その他の種類の自然言語テキストを分析および生成するのに役立つ、ドメインに依存しないAPIを提供している。
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エンタープライズコンテンツ管理にインテリジェンスを提供するために、GoogleはDocument Understanding AIをリリース
最近のGoogle Cloud Next Conferenceで、GoogleはDocument Understanding AIと呼ばれる新しいベータ版の機械学習サービスを発表した。このサービスはエンタープライズコンテンツ管理（ECM）の業務をターゲットにしており、人工知能（AI）と機械学習（ML）を使用して、顧客が非構造化コンテンツからキーバリューペアを編成、分類、抽出できるようにしている。
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AWSがAIサービスの機能強化を発表
Amazon Web Services（AWS）は3つのAIサービス（Amazon Comprehend、Amazon Rekognition、およびAmazon Transcribe）の新機能をリリースした。
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FacebookがNLPモデリングフレームワークPyTextをオープンソース化
Facebook AI Researchは、ビデオ通話デバイスのPortalやFacebook Messengerの M Suggestionsで使用されている自然言語処理（NLP）モデリングフレームワークであるPyTextをオープンソースとして公開した。
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Grady Booch、AIの未来を語る
Grady Booch氏によると，昨今のAIシステムは，その大部分がエッジにおける信号のパターンマッチングと帰納的推論(Inductive Reasoning)に関わるものであって，真の人工知能(Artificial Intelligence)ではない。2018 QCon San Franciscoの２日目に行った基調講演 "Building the Enchanted Land" で氏は，現在のAIとは"AIコンポーネントを備えたシステムエンジニアリングの問題"である，という持論を展開した。
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人工知能をそれ自身から守るには
人工知能を用いたアプリケーションは、悪意のあるサンプルによって騙されたり、モデルの判断に混乱をきたすことがある。事実とは思われない入力がモデルに提供される前にフィルタするためには、入力のサニタイズが有効だ、とKatharine Jarmul氏は2018年のGoto Berlinで説いた。我々はモデルや、モデルに提供するトレーニングデータに関するセキュリティ侵害の可能性を考え始めるべき時に来ている、と氏は言う。
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Facebookが自然言語処理開発を促進するPyTextをオープンソース公開
先日のブログ記事でFacebookは、自然言語処理(NLP)システムで使用されているモデリングフレームワークのPyTextを、オープンソースとして公開すると発表した。PyTextはPyTorch上に構築されたライブラリで、実験レベルにあるプロジェクトの効率を改善し、大規模な実用システムとして展開可能にする。
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Baidu、オープンソースのエッジコンピューティングプラットフォームOpenEdgeを発表
Baidu Inc.は、中国初のオープンソースのエッジコンピューティングプラットフォームOpenEdgeを発表した。これを使うことで、開発者は軽量でスケーラブルなエッジアプリケーションを構築できる。OpenEdgeプラットフォームは、スマート家電やウェアラブルといった「エッジデバイス」に処理能力をもたらすものだ。
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Amazon、インテリジェントなロボットアプリケーション構築のためにAWS RoboMakerを発表
AWS re:Invent 2018において、AmazonはAWS RoboMakerを発表した。これはインテリジェントなロボットアプリケーションの開発、テスト、デプロイを簡単にするサービスだ。RoboMakerにはROS（Robot Operating System）の拡張機能が含まれており、AWSへクラウド接続することで、機械学習、認識、監視、分析サービスが利用できるようになる。
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未来の仕事は女性である
Agnieszka Walorska氏によると、今日の一般的な女性の仕事は、適応性、即効性、感情的な知性、暗示的な知識が中心であり将来的に優位になるという。人工知能とロボティクスは、主に男性が行っている高度な技術のある仕事を自動化する。
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ビジネス課題と新技術を結びつける
Caragh O’Carroll氏はWomen in Tech Dublin 2018において、ブロックチェーン、ロボットによるプロセス自動化、人工知能と機械学習という3つの新技術について語った。そして、ビジネスが直面している課題に対して、これらの技術がどのように解決策を提供するか説明した。
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業界におけるAI応用について、Christoph Windheuser氏とのQ&A
ハードウェア能力の増大と膨大なデータにより、パターン認識、自然言語処理、強化学習など既存の機械学習アプローチが実現可能になった。人工知能は開発プロセスに影響を与えており、バージョン管理、CI/CD、テストなどは複雑さを増している。
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MicrosoftがAzure Cognitive Services用のコンテナサポートを発表
MicrosoftはCognitive Servicesのコンテナサポートを発表した。これにより、クラウド、エッジ、オンプレミスなど、どこでも機械学習機能を利用できるようになる。Azure Cognitive Servicesを使用すると、組織は、熱心なデータ科学者がいなくとも、視覚、音声、テキスト処理などのさまざまな認知機能を使い始めることができる。
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Googleが精度92％の話者ダイアリゼーションAI技術をオープンソース化
最近のブログ記事で、Googleは彼らの話者ダイアリゼーション技術をオープンソース化したと発表した。それによって人々の声を高い精度で区別することができる。Googleは、複数の参加者を含むオーディオストリームを参加者ごとの同種のセグメントに分割することでこれを実現できる。