aamall

機械学習

2018年09月05日

AIの学習用データの作成

AIはデータを学習して精度を高めます。その際に使うデータには、アノテーションと呼ばれる作業が必要になります。アノテーションとは、データにおいて「何が正解なのか」与えるなど、意味づけを行う作業のことを指します。例えば、人の顔が写る画像の中で、どこが目か鼻か口かを示す。犬か猫のどちらかが写る画像の中で、どちらが犬でどちらが猫か記録するなどです。これによって何を学習すればよいか判別できるようになるわけです。

この作業が行われたデータの数が十分でないと、精度が低くなってしまいます。また、先の例からも推測がつくように、アノテーションは大きな手間がかかります。こうした背景から、このアノテーションを代行するサービスがあります。データを渡せば、利用に応じた学習用データを作ってくれるということです。将来的にはAIがアノテーション作業自体を代行することを計画している企業もあります。

今回の紹介したのは、AIが普及したことで新しく生まれたビジネスのほんの一例です。変化が激しい時代ですから、どこにビジネスチャンスがあるかアンテナをはっていることが重要になります。

(本郷理一)



robotbusiness at 07:00|Permalink

2018年02月23日

AIによる偏見と差別

AIに学習させるための教材は人が選びます。そしてその教材はテキストデータや画像データなどがあり、いずれも人間がつくったものです。

学習用の教材が客観的なデータでない場合、そのデータには、偏見や差別を含んでいる場合があります。そしてその教材をAIがそのまま学習するため、AIも人間と同じように偏見と差別を持ってしまう可能性があります。ある特定の人やものを差別するようなAIを意図的に生み出すことも可能だと言うことです。特に、AIが人の評価に使われる場合、これは大きな問題になります。

この問題を解決するために、極端に偏ったデータを使用しないことがまず考えられます。
また現在では、偏見と差別をAIから除く取り組みがされています。

(本郷理一)


robotbusiness at 09:00|Permalink

2017年10月12日

AIが偏見と差別を人から学習する可能性

最近では、AIに文書を読み込ませて学習させることがあります。
読み込ませる文書は人間が作ったものです。
よってこの場合、AIは人間から学習するということになります。

ここで問題になるのが、偏見や差別を含んだ文書をAIがそのまま学習するため、AIも人間と同じように偏見と差別を持つということです。
AIが人の評価に使われる場合、これは大きな問題になります。
この問題を解決するために、偏ったデータを使用しないことがまず考えられます。
また現在では、偏見と差別をAIから除く取り組みがされています。

(本郷理一)




robotbusiness at 11:53|Permalink
管理人プロフィール
日本ロボコム代表
学生起業家
本郷理一(ほんごう・りいち)

大学で建築を学びながら、日本ロボコム株式会社の設立に加わる。
また、「ロボット住宅」に関わる新会社の設立準備を行う。
合わせて、単なるビジネスを超えたソーシャルイノベーターの道を探る。
「ロボットビジネス勉強会」の月例会で「ロボットビジネスセミナー」の講師を務めている。
応援クリック
いつもおつきあいくださり、ありがとうございます。
皆さまに応援していただくと大きな励みになります。

ギャラリー
  • 超高精度AI自動翻訳|第10回ロボットビジネス勉強会
  • 超高精度AI自動翻訳|第10回ロボットビジネス勉強会
  • 第10回ロボットビジネス勉強会参加者募集
  • 第10回ロボットビジネス勉強会参加者募集
  • 第6回ロボットビジネス勉強会参加者募集
  • スマートロボティクスが登場
  • スマートロボティクスが登場
  • 月刊ロボットビジネスVol.3発行
  • 月刊ロボットビジネスVol.3発行