今週のAI関連ニュース：プログラムの自動化？
「AI Market」がAI開発会社やAIサービスをカテゴリ別に紹介する「AI開発会社/AIサービスカオスマップ 2021」を公開！
本カオスマップでは、各社Webサイトやプレスリリース等の公開情報を元に、AI Marketが独自調査を行い、独自の視点でAI開発会社およびAIサービスを以下のカテゴリに分け、掲載しています。
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000001.000078849.html
説明可能なAIに関する名著 日本語訳が無料に、データサイエンティストが執筆
データサイエンティストのクリストフ・モルナル（Christoph Molnar）氏が著した『解釈可能な機械学習──ブラックボックス化したモデルを説明可能にするためのガイド』の日本語訳がWeb上で無料公開されている。日本のSNS上では「読もう」「これは熱い」「ありがたい」「すごい太っ腹だ」など、絶賛のコメントが見られる。
https://ledge.ai/interpretable-machine-learning/
APTO、AI学習データ（アノテーションデータ）作成を手伝うことでポイントが貰えるポイ活アプリ「harBest（ハーベスト）」をリリース
スマートフォンアプリ「harBest」では、AI学習データの作成を専用の端末を用意することなく直感的に作業をすることができるため、クラウドワーカー（主婦や学生など）は、作業上限なく好きな時間に好きな作業を行うことができます。また、作業内容に応じたポイント数をクラウドワーカーに付与します。ポイントはAmazonギフト券などに交換することができます。
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000012.000053927.html
世界初デジタルＮＦＴ住宅、50万ドルで売却
オンライン上で販売されているデジタルアートなどの信頼性や所有者を効果的に立証するデジタルトークンで、デジタル台帳ブロックチェーン上でアーティストの署名とともに暗号化されている。 「アート、ＮＦＴ、暗号通貨など、デジタル資産との付き合い方の変化やアイデアが現実化しつつある」
https://www.cnn.co.jp/style/arts/35170479.html
AIの基盤となるデータに「ラベル付けの間違い」が蔓延、その影響の深刻度
データのラベル付けという考え方自体が問題をはらんでいるとする意見もある。UnifyIDという企業で働く機械学習研究者のビナイ・プラブーは、「特に視覚分野において、教師あり学習の中核にラベルというこの曖昧な概念が存在しています」と語る。
https://www.sankei.com/wired/news/210516/wir2105160002-n1.html
1週間以上かかる建築プランの作成がAIでわずか約1分に
本シミュレーターはスマホの地図上で計画地をタッチすると、AIが土地情報を収集してビッグデータを解析し、計画地の最適な建築プランが作成できるというもの。建築プランに基づき、AIによる投資パフォーマンスの分析によって最適な事業計画を設定することで、不動産価値の判定もできる。
https://ledge.ai/touch-and-plan/
プログラミングの自動化がついに実現する？ AIが生成するコードの課題と可能性
SourceAIは、人工知能（AI）を使ったコード生成ツールの改良に取り組む企業だ。コードを書く際にAIが参照するものは、そのコードが処理すべき作業を短く記したテキストである。例えば、「ユーザーが指定するふたつの数字を掛け算せよ」と命じられると、そのツールはプログラミング言語「Python」で10行余りのコードを即座に生成してコマンドを実行するという。
https://wired.jp/2021/05/18/ai-latest-trick-writing-computer-code/
バーチャルライブ「VARK」運営元が6億円のシリーズB調達、「メタバース」要素取り入れた大型開発着手
普段学校に行ったり、仕事をしたり、友達と話したりという日常の中に「ライブに行く」というイベントがあるように、VARKというバーチャル空間の中に遊ぶ場所があり、友人としゃべる場所がある「普通の場所」として存在し、その日常の一部としてバーチャルライブがある。そういった「バーチャルが日常になる」という未来を目指し、いち早くそれを実現すべく大型開発プロジェクトを開始するという。
https://jp.techcrunch.com/2021/05/17/vark-fundraising/
AIポータルメディア「AIsmiley」がWeb雑誌「AIアノテーション事例ガイド」を無料配布
テキストや画像、音声といったデータに、AI が学習できるように関連情報をつけ、対象となるデータに意味を与えます。 関連情報をつけることで、AI はデータのパターンを認識可能になるため、学習できるようになるのです。 AI を開発する上では、タグが付けられている状態のデータを大量に用意した上で、機械学習アルゴリズムを学習させていかなければなりません。タグ付けが正確に行われていないデータを用意しても、AI は正しく学習することができないため、 AI 開発において「タグ付け」の作業を行うアノテーションは、絶対に欠かせないものだといえるでしょう。
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000034.000053344.html
グーグル、AIが自然な会話を繰り広げる新技術「LaMDA」
たとえば冥王星について、LaMDAと会話しようとすると、その地形や、惑星探査船のニューホライズンズについてやり取りする場面が披露された。しかしこうした会話は事前に準備されたものではなく、LaMDAが、学習データから合成したものだという。自然な会話が生成され、その会話も同じ道筋と二度通ることはなく、何を話しても会話が成立するのがLaMDAの特徴という。
https://k-tai.watch.impress.co.jp/docs/news/1325424.html
