今週のAI関連ニュース：AIが人間の創造能力を超越する日は来るのか
グーグル 今秋発売のスマホに自社開発の半導体を初めて搭載
自社の半導体を使うことで、子どもなど、動き回る人やモノをカメラで撮影した際に、はっきりした画像が残せるほか、スマホ上で翻訳が瞬時に可能になるとしています。グーグルのピチャイCEOは「4年の歳月をかけて作った自社製の半導体を皆さんと共有できることにワクワクしている」などとツイートしました。
https://www3.nhk.or.jp/news/html/20210803/k10013178191000.html
踏切内の歩行者、ＡＩで検知 山陽電気鉄道、２カ所に導入
遮断機が下りると、監視カメラの画像をＡＩが高精度で解析する。異常を検知したら、高速で特殊信号発光機を作動させて近くを通る運転士に知らせるほか、指令室にも現地の映像とともに通知する。実証実験では、車いすに乗る人やベビーカーを押す人を検知するなど、一定の効果を確認した。既存の検知装置と併用する。
https://www.kobe-np.co.jp/news/keizai/202108/0014560805.shtml
学習指導要領にみる「AI時代を生きる」子どもたちに必要な力
人間ならではの発想を生み出す源となる「感性」をいかに磨いていくのか。場面や状況を理解して自ら目的を設定し、その目的に応じて必要な情報を見いだし、情報を基に深く理解して自分の考えをまとめるのに必要な「論理的思考力」をいかに身につけるのか。
https://news.livedoor.com/article/detail/20661085/
日本企業のDX課題は「人材不足」が53.1％で最多、総務省「報通信白書」を公表
デジタル技術の導入状況を見ると、「AI（人工知能）」は日本が24.3％、アメリカが35.1％。「データ分析」は日本が42.0％、アメリカが62.7％。「IoT（モノのインターネット）」「クラウド」「スマホアプリ」「ブロックチェーン」などの領域においても、日本はアメリカに遅れを取っている。
https://ledge.ai/soumu-johotsusintokei-2021/
超高密度な半導体チップを、AIが設計する時代がやってくる
エンジニアには今後もかなりの量の専門知識が求められるだろう。例えば、ゲームをプレイする強化学習のアルゴリズムは、短期的な利益につながるが最終的には失敗する戦略に固執することが、研究によって示されている。
https://wired.jp/2021/08/05/fit-billions-transistors-chip-let-ai-do/
ローソン、AIで配送ルート作成
2023年度にはAIが各店舗の在庫や納品希望時間を分析し毎日自動で配送計画を組むことを目指す。その日ごとの配送効率を高めることで群馬県の配送センターの場合、トラックの台数を導入前と比べて1日あたり7台（約15%）、CO2排出量は年間240トン（約17%）削減できるとみる。
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC069OS0W1A800C2000000/
ＡＩ正しい理解を 関連企業が啓発団体設立
ＡＩに対する一般消費者のイメージについて「暮らしを豊かにするとの認識がある一方で、映画やドラマで人間を支配する話も多く、その影響もある」と分析。「ＡＩにできないことも多く、正しい理解によってＡＩと人間の共存がある」と指摘する。
https://www.nnn.co.jp/dainichi/news/210809/20210809014.html
グリー、ライブ配信を軸に仮想空間「メタバース」事業に参入 3年で約100億円を投資
メタバース事業を巡っては、米Facebookも参入を発表しており、7月26日にはメタバースを実現するための組織「Metaverse product group」の立ち上げを発表。同社のマーク・ザッカーバーグ代表は自身のFacebookで「（メタバースは）モバイルインターネットの次のコミュニケーションプラットフォームになる」とコメントしていた
https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2108/06/news149.html
AIが人間の創造能力を超越する日は来るか？ 西安交通大学の「和歌」自動生成プログラム
AIの開発と普及により、確かに生活は便利になる。だがそのいっぽうで、これまで人間が担ってきた通訳翻訳家といった専門技能者はどうなるのだろう。あるいは人間のみが備えるとされた知力や芸術創造能力が、はるかに高度で高速で巨大容量のAIに代替されるようになるのだろうか。
https://hon.jp/news/1.0/0/31262
TwitterのAIバイアス発見コンテスト、アルゴリズムの偏りが明らかに
「ターゲットモデルは、淡色または暖色で滑らかな質感の肌と、典型的な女性らしい顔印象を持つ、スリムで若く見える人の部分を、より顕著であるとみなす方向に偏っている」と、Kulynych氏は自身のプロジェクトの調査結果として説明した。
https://japan.cnet.com/article/35175001/
説得力のあるフィッシング詐欺のメールを、AIが人間よりうまく“書く”時代がやってきた
研究チームは、モデルのアウトプットを複数のサーヴィスにかけることで、メールを送信する前に流れ作業のように文面を校正するラインを組んだ。その結果、完成した文章は「不気味なほど人間らしく」なったという。しかも自動化されたプラットフォームであるにもかかわらず、驚くほど細部にまで凝った文章が出力されたという。例えば、シンガポール在住者に向けて生み出されたコンテンツでは、シンガポールの国内法について言及されていた。
https://wired.jp/2021/08/10/ai-phishing-emails/
機械学習のための数学について解説｜おすすめの書籍や講座も紹介！
大切なことは、勉強を継続させるために無理をしないこと、適切な目標をたてて着々と課題をこなしていくことです
https://ainow.ai/2021/08/10/257419/
