今週のAI関連ニュース：AIと共存した働き方とは何か？
英国で「人工知能は特許発明者と認めない」判決。AIが生み出した特許品の発明者は誰に？
https://japanese.engadget.com/ai-cant-be-legally-credited-as-an-inventor-in-the-uk-100023221.html
日本の法律でも、特許法第29条第1項の柱書で「産業上利用できる発明をした者」が、その発明の特許を受けられると規定され、生身の人間、つまり ” 物 ” ではなく ” 者 ” でなければ特許をを得ることは難しそうです。ただ、DABUSの件に関して、日本でもAIの発明者適格性審査は始まっている模様なので、今後の展開は気になるところです。
アマゾン 身の回りの世話する家庭用ロボット 年内に発売へ
https://www3.nhk.or.jp/news/html/20210929/k10013281721000.html
アマゾンは、5年から10年後には、一家に少なくとも1台の家庭用ロボットを持つようになるのではないかとしていて、今回の参入が今後、ロボット産業にどのような影響を与えるのか注目されます。
ビデオグラフィック「人工知能（AI）」
https://www.afpbb.com/articles/-/3369125
人間がすることのほとんどをロボットができるようになれば、多くの人が職を失う恐れがある。野放しのままなら、高度な知能が人間を出し抜いて操るようになるとの懸念もある。
データ中心主義に懸念？ 米国で提唱された「AIの基盤」が波紋を呼んでいる
https://wired.jp/2021/10/11/stanford-proposal-ai-foundations-ignites-debate/
スタンフォードの研究者がこうしたモデルの限界を十分に認識しており、その一部は研究論文でも説明されていること、それにAIをさらに進歩させるために必要なものはこうしたモデルがすべてではないことも付け加えている。
中外製薬、データサイエンティスト内製に注力するワケ
https://project.nikkeibp.co.jp/behealth/atcl/feature/00009/100700131/
創薬分野におけるAIやビッグデータの活用は、そろそろ分水嶺を迎えるのかもしれない。これまでは必要なデータを蓄積する時期、そしてこれからは蓄積されたデータを本格的に活用する時期という意味である。
アノテーションプラットフォーム「FastLabel」、名古屋大学発AIベンチャーのTRYETINGと連携
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000021.000065427.html
FastLabelのアノテーションデータを迅速にモデル化するAIプラットフォームとして、UMWELTを活用。また、UMWELTの既存のお客様に対し、データ前処理方法の一環としてFastLabelのデータアノテーションサービスを提供予定です。
新型コロナ第6波 “12月から再拡大” AIが予測 警戒呼びかけ
https://www3.nhk.or.jp/news/html/20211102/k10013331891000.html
さまざまな条件を組み合わせてAIで分析、予測したところ、12月になるとワクチンの効果が薄れ、年末の飲食の機会が増えることから、新型コロナウイルスの感染者が再拡大し、感染の第6波が来ると予測されるということです。
ＡＩ活用して観光案内 神奈川 藤沢で実証実験
https://www3.nhk.or.jp/shutoken-news/20211101/1000072180.html
ＡＩは、多くの観光客から質問を受けたり、会話したりする中でどんな情報が求められているかを分析するほか、回答の精度も高くなっていくということで、藤沢市では、来月末まで設置を続け、その後の活用方法について検討することにしています
ＡＩは、多くの観光客から質問を受けたり、会話したりする中でどんな情報が求められているかを分析するほか、回答の精度も高くなっていくということで、藤沢市では、来月末まで設置を続け、その後の活用方法について検討することにしています
https://www3.nhk.or.jp/shutoken-news/20211101/1000072180.html
ファミマが陳列ロボ導入
https://nordot.app/828197336796184576?c=39546741839462401
ロボットはベンチャー企業のテレイグジスタンス（東京）が開発した。搭載したカメラが、売れ行きや商品の形状を計測。倉庫の商品をアームでつかみ、棚に並べていく。1商品につき約30秒で作業を終える。
AIぬいぐるみがグランプリ！小中学生がAIで課題解決に挑戦
https://www.watch.impress.co.jp/kodomo_it/news/1362765.html
AIプログラミングによくある課題として、学習させるデータの質によって学習モデルがうまく働かない点がある。今回のファイナリストたちも、この点を実際にやりながら気がついて、それぞれ工夫をこらしていたのが印象的だった。
AIと共存した働き方とは何か？ デジタル未来の研究者に聞く
https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/01687/00046/
効率性の観点でいえば、AIをどんどん活用したほうがいいと思います。人がやるときつい仕事であっても、AIは何の文句も言わずに働いてくれますからね。これをもって「AIが仕事を奪う」というなら、「どうぞ奪ってください」という人は実はたくさんいるのではないでしょうか。
グーグル、次世代のAIアーキテクチャー「Pathways」を発表–マルチタスクが可能に
https://japan.cnet.com/article/35178824/
Pathwaysは、1つの感覚から得た情報にしか反応できないというAIモデルの能力の限界を取り除き、テキストや画像、音声など複数の感覚に反応できるようになる。「Pathwaysは、視覚、聴覚、言語理解力を同時に駆使するマルチモーダルモデルを実現できる可能性がある」このマルチモーダルモデルは、例えば「ヒョウ」という言葉、誰かが「ヒョウ」と言っている音声、あるいはヒョウが走っている動画を処理できる。
フェイスブック 顔認証機能を廃止へ プライバシーに配慮
https://www3.nhk.or.jp/news/html/20211103/k10013333131000.html
SNSの情報管理をめぐる問題が相次いで明らかになる中、フェイスブックから社名を変更したアメリカのIT大手メタは、フェイスブック上で写真や動画に写っている人の顔を自動的に識別する顔認証の機能について、プライバシーに配慮して近く廃止すると発表しました。
「機械学習データセットのためのGoogleフォト」実現加速のためScale AIがSiaSearchを買収
Scale AIは、ソフトウェアと人を使って、画像、テキスト、音声、ビデオデータにラベルを付け、機械学習アルゴリズムを構築する企業に提供している。Scale AIは当初、自律走行車メーカーに、機械学習モデルのトレーニングに必要なラベル付きデータを提供することを目的として設立された。
