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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Googleがランドマーク認識および検索用の大規模データセットGoogle-Landmarks-V2をリリース
Googleは、Landmark RecognitionとRetrieval用に改良されたデータセットのGoogle-Landmarks-v2と、大規模なインスタンスレベルの画像認識用TensorflowコードベースのDetect-to-Retrieveをリリースした。Google-Landmarks-v2をベースとした２つのコンパニオンKaggle競技も同時にローンチされている。500万のイメージに200,000以上のランドマークを収めた、これまで公開された中で最大のランドマークデータセットだ。
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GoogleがAI Platformをローンチ、エンドツーエンドでMLプロジェクトを構築・実行・管理
Googleは先頃、マシンラーニングモデルを開発、テスト、デプロイするためのエンドツーエンドのプラットフォームとして、AI Platformをローンチした。さまざまな製品やサービスをひとつのホストに統合することにより、企業がAIを使って複雑かつ困難な問題を、協調的かつ容易に解決できるようにする。
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OpenAIはより長いシーケンスのディープラーニングのためのSparse Transformersを発表
OpenAIは、テキスト、音声、画像などの一連のデータを学習するためのディープニューラルネットワークアーキテクチャであるSparse Transformerを開発した。ネットワークは、より短いトレーニング時間で、いくつかのディープラーニングタスクにおいて最先端のパフォーマンスを達成できる。
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SalesforceがEinstein Services製品にインテリジェンスを追加
最近のプレスリリースで、SalesforceはEinsteinプラットフォームへの機能追加を発表した。ローコード、ポイントアンドクリックの設定ベースのソリューションを使用してAIソリューションをSalesforce開発者および管理者に提供することを目的としている。このプラットフォームに最近追加された機能には、Einstein TranslationおよびEinstein Optical Character Recognition（OCR）がある。
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MicrosoftがAnomaly DetectorとCustom Visionの２サービスを新たに提供、コグニティブサービスの範囲を拡大へ
Microsoftは先頃、 Anomaly Detectorのパブリックプレビューと、Custom Visionの一般供与を発表した。２つのサービスによってMicrosoftは、ユーザへのコグニティブサービス(Cognitive Service)の提供をさらに拡大する。
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Condé Nastの自然言語処理とコンテント分析に関するQ&A
2015年の始めにCondé Nastは、自社の22ブランドにわたって作成されたコンテンツに関わるメタデータ改善を目的として、自然言語処理およびコンテンツ分析のエンジンを開発した。新システムによって、クリック率が30％向上したという。Condé Nast USでテクノロジマネージャを務めるソフトウェアエンジニアのAntonino Rau氏に、このHALと命名されたNLP・アズ・ア・サービスの進化について話を聞いた。
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AmazonがSageMaker Ground Truthを更新し、新しいラベリング機能、ベンダーサポートを提供し、リージョンを拡大
Amazonは、SageMaker Ground Truthがシンプルなラベリングワークフロー、追加のラベリングベンダーのサポートを提供し、アジア太平洋（シドニー）AWSリージョンで利用可能になると発表した。それによって、アメリカ、ヨーロッパ、アジアで合計6つのAWSリージョンでサポートされる。
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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���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。