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at a glance AI編:アイカードブック 

人工知能 ちょっとだけ見ていってください:アイカードブック(iCardbook):

※あちこちクリックしてみてください。

プレス用サンプル

(windows10の最新ブラウザEdge以外で閲覧可能です=IE、chrome、safari、firefox)

◆関連URL
三宅陽一郎 <人工知能>と<人工知性>—— 環境、身体、知能の関係から解き明かすAI——
978-4-907445-08-9
ASIN: B06XFMQTQY

 

 

●従来、雑誌・新聞起点だった情報収集のパスは、完全に変わってしまった。

A:<メディアとしての紙>から<デジタル化するメディア>へ

●Yahooに致命傷を与えた、プラットフォームの交代 http://jp.techcrunch.com/2016/07/26/20160725jaime-mobilster/
「コンテンツ消費のパターンも変わった。デスクトップのコンピューターで拡張的なコンテンツやニュースサイトを長時間見るのではなく、生活の中のちょっとしたダウンタイムを埋めるために、ユーザーは細切れで楽しめるモバイルエンターテイメントを求めるようになった」。
マイクロモーメント/スマホシフトへの対応が遅れたのが致命的。

「重要なポイントは、テックチームはプラットフォームの交代に対して準備することに危機感を持たなければならないということだ。会社を殺すのは、競合他社であることは少ない。変化を目前に固まってしまうことが会社の終焉を招く」。

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[出版社とAI]読者とのつながりをAIの活用でより密なものにしていく。まずは一人出版社の読者ページとAIシステムを接続する試みから

Creative Edge School Booksさまの許諾を得て全文掲載しています)

[出版社とAI]読者とのつながりをAIの活用でより密なものにしていく。まずは一人出版社の読者ページとAIシステムを接続する試みから

一人出版社の「学びの場」は、販売終了したコンテンツを無料公開・蓄積し、読者・受講者からのフィードバックを新しいコンテンツの企画に活かすための重要な仕組みです。
現在、5つの「学びの場」があり(以下のMuseアカデミーはその一つ)、新しいコンテンツを継続的に生み出しています。

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一人出版社がAIを導入してやろうとしていること[1]

Creative Edge School Booksさまの許諾を得て全文掲載しています)

時価総額69兆円のGoogleが、私たちに無料でAIサービスを提供しても何ら不思議はない/一人出版社がAIを導入してやろうとしていること[1]

サブスクリプションで配信している「シンクゼロマガジンニュースレター」のオーディオブックの荒原稿を公開しています。

シンクゼロマガジンニュースレターは、AIやロボティクス、医療、教育などに関連した国内外のニュースを厳選。ニュースの裏側を読み解くコンテンツですが、第2号から「一人出版社がAIを導入してやろうとしていること」(体験エピソード)を追加します。
※現在、シンクゼロマガジン(定期購読コンテンツ)は限定配信になっており、一般の定期購読受け付けは保留中ですが、単品で購入可能になっています。

シンクゼロマガジンニュースレター Vol.01

http://design-zero.tv/i/tz01/

一人出版社がAIを導入してやろうとしていること[1]
パラダイムシフト前夜、ブレーキの壊れたダンプカーのように走った日々

私が初めてパソコンを触ったのは学生の頃である。ワイヤーフレームの折り鶴がスクリーンの中を飛び回るCGのデモンストレーションを見て、衝撃を受けたことを今でも鮮明に覚えている。「こりゃ大変なことになるぞ、コンピューターを学べる会社に入らなきゃ!」と思い、その可能性がある企業をピックアップして、面接に行った。2、3日の出来事だったと思う。ほんとに速かった。
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●テクノロジーを知っているか。

A:<メディアとしての紙>から<デジタル化するメディア>へ

●一人出版社がAIを導入してやろうとしていること[3] http://society-zero.com/chienotane/archives/4403
「まもなく「AIと相談」しながら、会議の資料やレポートを作成する時代がやってくる。
SFの世界ではない、もう始まっている」。

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●「人工知能」ブームに乗り遅れた!という方々に捧げる人工知能(機械学習)まとめ

C:技術で/技術が/技術を(ICT:社会・法・制度論と技術文化論)

●「人工知能」ブームに乗り遅れた!という方々に捧げる人工知能(機械学習)まとめ記事 http://tjo.hatenablog.com/entry/2016/05/15/130000
現在巷で「人工知能」としてもてはやされているもののコアにあるのは概ね機械学習、自然言語処理、画像認識、音声認識、データマイニングあたりの分野。

世の中で今もてはやされている「人工知能」の多くは基本的には「弱いAI」。つまりマッチングに代表されるような、「機械学習をコアとする関連技術群」。
「強いAI」へ向かうためのキーコンセプトが、「ディープラーニング」。

Deep Learningはデータセットが大きければ大きいほどその真価を発揮しやすい機械学習(人工知能)で、それを支える強固なITインフラ基盤が必要。従って、AWS, Azure, GCPなどのクラウドコンピューティングサービス上で動くものであることが多い。
さらに「ディープラーニング」が深化すると、「人工知能がヒトの知性を上回る『シンギュラリティ』(Singularity: 技術的特異点)という事態を迎える」ということも、ホットな話題になっている。

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●未知の本との出会い演出

A:<メディアとしての紙>から<デジタル化するメディア>へ

●中身は開封してからのお楽しみ。未知の本に出会いたい読書家必見! 包装紙でラッピングされた本を販売する「blind dates with books」http://greenz.jp/2016/05/03/blind_dates_with_books/
未知の本との出会い演出。オーストラリアの古本屋「Elizabeth’s Bookshop」が始めたサービス。”blind date”とは、英語で友人の紹介などで知らない相手とデートをするという意味。読者が新しい本とワクワクするような出会いができるように、と願ってつけられた名前。

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●第四の革命、AIの時代は、哲学復権の時代でもある

160318 MP

┃Economy あるいは資本主義のメタモルフォーゼ
成長と生産性、ビジネスモデル、経営、、国家、民主主義など

●Mizuho.hack http://www.mizuhobank.co.jp/mizuho_hack/index.html
みずほ銀行が「Pepperハッカソン」を開催することを発表。

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●「強い人工知能」と「弱い人工知能」

C:技術で/技術が/技術を(ICT:社会・法・制度論と技術文化論)

●「強い人工知能」と「弱い人工知能」の違い、知っていますか? 人工知能の基本と活用を考える http://markezine.jp/article/detail/23814
人工知能の基本とマーケティングの分野における活用の可能性について。
強い人工知能:知能を持つ機械
弱い人工知能:人間の知能の代わりを一部する機械
後者が現在議論されて、実用化が急がれている領域だが、「ディープラーニング」がキーワード。ただ過剰な期待は禁物。
画像認識のように、物体を認識するにあたり、その物体の持つ「特徴量」と呼ばれる要素を発見するためにはディープラーニングは非常に有効だ。一方で、既に実用化が進んでいる文字列の検索システムのように比較的シンプルなパターン認識で実現できているものについては、ディープラーニングはオーバーテクノロジーであり、コストや処理時間に見合う精度の向上が見込めるかというとそうでもない」。
「また、戦略や企画立案のように過去のデータを参考にするだけでは上手くいかないものや、クリエイティブ制作のように創造性が必要とされ何が評価されるか不明確なものに対するディープラーニングの活用方法は見えていない」。
マーケティングへの活用は、弱い人工知能、それもディープラーニングの手前の機械学習の領域に属する。

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●GPUにより高速化された人工知能 深層学習へ

C:技術で/技術が/技術を(ICT:社会・法・制度論と技術文化論)

GPUによるAIの高速化――新たなコンピューティング・モデルの誕生 https://blogs.nvidia.co.jp/2016/01/12/accelerating-ai-artificial-intelligence-gpus/
最新型AI―すなわちディープラーニング―のビッグバンについて。近年、ディープラーニングが急速に進歩しているのは「プログラミングが容易で、ネットワークのトレーニング速度を10倍から20倍に引き上げられる高速グラフィックス・プロセッシング・ユニット(GPU)が登場したから」。
ディープラーニングにおいて、12個のNVIDIA GPUが2,000個のCPUに匹敵するパフォーマンスを挙げられる。このおかげで、「ディープラーニングは2012年に人間が書いたソフトウェアを打ち負かし、2015年には「超人的な」認識能力(ヒトの認識能力(例:画像)を超えた)を実現した。


●グーグルのAI研究者による「ディープラーニング」無料教育コースがスタート http://newswitch.jp/p/3396
1週間6時間で3カ月間、MOOCのユダシティー通じて提供。エンジニアやデータサイエンティストなどの中上級者向け。インストラクターはグーグルの主席科学者で、「グーグル・ブレインチーム」でマシンラーニング(機械学習)や人工知能(AI)を研究するヴィンセント・ヴァンホウク(Vincent Vanhoucke)博士が務める。
(サイト Deep Learning | Udacity https://www.udacity.com/course/deep-learning--ud730
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