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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AppleはCore ML 2をリリースした
WWDCにおいてAppleはCore ML 2をリリースした: iOSデバイス向けの新しいバージョンの機械学習SDK Core MLの新しいリリースでは、2017年6月に新しいバージョンがリリースされ、Core ML 2を使って開発されたアプリが30%高速になった。 Core ML SDKの重要な新しい機能はCreate MLである。開発者はMac上でカスタム機械学習の作成と学習ができる。Core MLを使ってアプリにモデルを統合できる。
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Microsoft Build 2018初日の基調講演にCEOのSatya Nadella氏が登壇
Microsoft CEOのSatya Nadella氏が本日、シアトルで開催されたMicrosoft BUILDカンファレンスで基調講演を行った。基調講演の第1部では、Microsoftとテクノロジコミュニティが現在直面する機会と責任が取り上げられた。続く第2部では、カンファレンスの焦点であるインテリジェントクラウドとインテリジェントエッジ、特にAzureとMicrosoft 365が紹介された。
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MicrosoftがWindows 10 Updateで人工知能プラットフォームを組み込み
次のWindows 10 updateで、Windowsアプリケーションに人工知能を統合できるようになる。開発者は学習済みのディープラーニングのモデルをVisual Studioで直接アプリケーションに統合できる。
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Microsoftは中国語-英語の機械翻訳で人と同等レベルに達した
Microsoftでは、人間の翻訳者が翻訳するのと同じように、中国語の文章を英語に翻訳する翻訳アルゴリズムを作成した。 これまでは、中国語の文章を英語に翻訳することは困難であった。ここ数年で驚くべき結果を生み出した技術であるニューラル機械翻訳のおかげで、Microsoftは機械による翻訳文を、人による翻訳文と同等のレベルにした。
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物体検出のためのディープラーニングライブラリで、Facebookがオープンソースで提供するDetectron
FacebookやGoogleから最近、最新のディープラーニングアルゴリズムの実装がリリースされており、それによって困難な問題であるマシンオブジェクトの検出に取り組むことができる。
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UKのスーパーマーケットが機械学習ソムリエを発表
ドイツのスーパーマーケット会社LidlのUK拠点は、Facebook Messengerベースのチャットボットを開始した。これは、顧客が食べ物や場に相応しいワインを選ぶ手助けをするように設計されている。チャットボットはMargotという名前であり、NLUにユニークなアプローチで買い物客とコミュニケーションを行う。そして、よくある質問へ回答したり、食べ物に合うワインを選定したり、ワインを見つけたり、クイズの実施したりする。
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チーム感情と成果の関係
AI企業のDeep Affects社はJiraプロジェクトを調査し、感情面の健康とチームの生産性との関係を示した。彼らの発見はGallup社の2017 State of the Workforce調査によっても示されている。その調査は、感情面で積極的に関与しているチームを持たないことによるコストを示している。
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2018年のマシンラーニングと人工知能
IEEEは毎年、次年度のテクノロジトレンドのトップ10を発表している。2018年のリストには、人工知能とマシンラーニングに関する複数のトピックがあげられた。IEEEが選んだ2018年の最もホットなトレンドは、ディープラーニングだ。
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TensorFlowとKubernetesでGPUを利用したワークフローを構築する
Daniel Whitenack氏は先日のKubeCon + CloudNativeCon North America 2017 Conferenceで、TensorFlowとKubernetesテクノロジを使用した、GPUベースのディープラーニングワークフローについて講演し、オープンソースのデータパイプラインフレームワークのPachydermを紹介した。
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MicrosoftはAzure Bot ServiceとLanguage Understandingの一般提供を発表した
Microsoftは先日、Azure Bot ServiceとLanguage Understanding が一般提供されたと発表した。これらは数か月間、パブリックプレビューされており、アイルランド、香港、ブラジルのサンパウロを含む9個以上のリージョンで利用可能になり、開発者がより多くを実現できる新機能が提供されている。
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パネルディスカッション - AIの未来
SF QConで開かれたAIの未来に関するパネルディスカッションで、今日のマシンラーニングが直面する問題について取り上げられた。検討されたのは次の領域だ - 現在のAIが直面する重大な問題、テクノロジは人材雇用をいかに変えるか、非技術系企業が現在のテクノロジを活用する方法は、AIに関する人の役割とは、間もなく現れるであろう新たなブレークスルーは何か。
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スタートアップ企業のVicariousが脳の視覚野にヒントを得たAIによるCAPTCHAの解読に成功
Vicariousがニューラルネットワークを改善して、Recursive Cortical Network(再帰的皮質ネットワーク)と呼ばれる新たなネットワークレイアウトによるCAPTCHA問題の解決を可能にした。一般的なニューラルネットワークとは異なり、RCNはトレーニング前の知識を一切持たず、輪郭(contour)と表面(surface)の知識からスタートする。この事前知識は、モデル構築と一般化可能性(generalizability)の向上に用いられる。
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GoogleとIntelがDIYのAIであるVision Kitをリリース
GoogleがDIY(do-it-yourself)のAIキットを開発した。これがあれば、オブジェクトを認識できるインテリジェントカメラを作れるようになる。このキットの主なコンポーネントはラズベリーパイ用のVisionBonnetである。このボードにはIntel製のMovidiusチップが搭載されている。Intelは既存のハードウェアに計算能力を追加することを専門としており、これまでにNeural Computer Stickを開発している。
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LinkedInのスマートリプライ機能
LinkedInが新しい自然言語リコメンドエンジンをローンチした。彼らはこれを使って、メッセージに対するスマートリプライ機能を提供する。エンジニアリングチームにより、そのモデルとインフラストラクチャ開発プロセスがブログに詳しく説明されている。