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AI活用

2018年01月22日

文章から画像を生成

AIが画像に写っているものを自動で判定する技術があります。
「猫が寝ている画像です。」など、画像の説明をAIがしてくれるわけです。

一方、説明を与えることで画像を自動生成させる技術も開発されました。
例えば、「黄色い体で、黒い翼と短いくちばしを持つ」と説明を与えるだけで、この条件を満たす画像が生成されます。
この場合はこれらの条件からイメージされるような鳥の画像ができます。
生成された画像は、どっかから持ってきた既存の画像ではなく、ピクセル単位からつくったものです。

そのため、できた画像に写っているものは、実在するものではないという可能性があります。
先ほどの鳥の例からいえば、誰が見ても「鳥」だと分かるが、何の鳥かは分からないという状況です。

精度はまだまだかもしれませんが、この技術が進んでいくと、音声から画像を生成することや、文章だけの脚本から映像を自動でつくることもできるかもしれません。

(本郷理一)



robotbusiness at 09:27|Permalink

2017年10月24日

AIブームに取り残される

AIは人工知能と呼ばれるくらいですから、元は人間の知能を再現しようとする試みでした。
実際には人間の知能の仕組みを完全に紐解くのは難しく、現在に至るまで再現できていない状況です。

AIが人間の知能に近づけない理由に身体を伴っていないことがあると個人的に思っています。
科学的根拠はないので、ただの勘ですが。

しかし、AIがそのレベルまで達していなくても十分に活用できる環境が整い、流行りだしたのがここ数年だと思います。
AIの「すごさ」が多くの人に認識されたきっかけは、よく引き合いに出される「AIがプロ棋士を越えた」というものかもしれません。
その上で、AIをビジネスにしたい企業が、AIの定義の曖昧さを利用してプロモーションを行ってきたことも関係しそうです。

一方、そういった企業の努力によってAIのビジネス活用が以前より具体的になり、普及し始めています。
現時点でAIは何でもできるものではないですが、全く利用しないというのも難しい環境になっていきそうです。

私自身、時代に取り残されているという危機感を覚え、「ロボット」関連の会社設立に加わりました。

(本郷理一)



robotbusiness at 08:20|Permalink

2017年10月23日

AIの表情解析

AIが得意とする画像認識の事例がニュースとして取り上げられていました。
日銀の黒田総裁の記者会見の映像を解析したところ、表情と金融政策の変更に相関関係があることが確認されたというものでした。

今回使われた技術は、画像から「怒り・軽蔑・不愉快・恐れ・幸福・無関心・悲しみ・驚き」という項目を計測し感情を示すといものです。
今回の技術を応用して、日銀が次の会合で金融政策を変えるか予測できる可能性があるそうです。

余談ですがこのニュースを見たとき、アメリカ大統領選挙の勝敗予測を思い出しました。
討論会でまばたきが多い方が落選するというデータがあるらしいです。
今回の黒田総裁の例は、感情に踏み込んでいるのでより正確に予測ができるのかもしれません。

顔から読み取れる情報は多いとされていて、それらの情報を可視化する試みが盛んになっています。
例えば、性別や年齢などは簡単に認識することができます。
他にも「顔色が悪い」という表現があるように、体調を見抜く、一部の病気を発見するなど。
極端な例では、ゲイかどうか分かるというものもあり、ここまでくると因果関係があるのかかなりあやしいと思います。

AIの利用方法には注意が必要だと思います。
というのもAIに対する人の意識・認識が追いついていないからです。

(本郷理一)



robotbusiness at 11:27|Permalink

2017年10月03日

AIのパスワード推測

今回はAIの悪用にもつながる事例です。

AIがパスワードを推測することで、特定がはやくなり、その確率が上がったという実験データがあります。

従来の特定の仕方は、片っ端から文字を並び替えていく方法と、過去に流出したパスワードからつくり方を推測する方法です。
これらの方法はいずれも数年の時間がかかります。

実際にはパスワードをつくるとき、完全にランダムな文字列にする人は多くありません。
忘れてしまわないように自分の中でパターンをつくる傾向があります。
「このパターンをAIが自ら見つけ出す」という領域に足を踏み入れようとしています。

AIはセキュリティ面での悪用が懸念されています。
その一方で、AIはセキュリティを守ることにも活用することができます。

(本郷理一)



robotbusiness at 09:00|Permalink

2017年10月02日

AI同士で経験を共有

最近のAIは膨大なデータを解析することで、精度の高いモデルをつくります。
学習のためのデータ量が少ないと、例えば、人から見て間違った分析結果を示してしまうことがあります。

AIの間でデータを共有することで、従来より少量のデータからでも十分な学習ができる可能性がでてきました。

「体」のつくりが異なるロボットのデータを、自分のつくりに合うように「解釈」できます。
例えば、ひらがなの書き方を人が教えることで、ロボットAが腕を動かしてひらがなを書けるようになったとします。
先ほどのロボットAとは腕のつくり(関節の数や回転可能な角度など)が異なるロボットBは、ロボットAが学習したデータを使ってひらがなを書けるということです。

また、欲しいデータと比べて共通した特徴が少ないものでも、調節して再利用ができます。
例えば、ある河川で氾濫があり、雨量と川の水位や速さとの関係を表したデータが得られたとします。
そのデータをAIが調節することで、形状の異なる別の河川の氾濫状況の予測に利用できるということです。

これらの仕組みは、人間の「経験から学ぶ」というものに近い気がします。

AIが生みだしたものを別のAIが学習するという流れはすでにうまれています。
人間が教えなくても、AI同士で経験を共有することで精度を高めていくかもしれません。

(本郷理一)



robotbusiness at 10:00|Permalink

2017年09月22日

顔認証技術の導入事例(1)

9月上旬にAppleから新型iPhoneである「iPhone X」が発表されました。
その際、話題になったものに「顔認証」があったと思います。
写真や寝顔でもロックが解除されてしまうのではないかなど不安視する声が多かった印象です。
Appleによれば、誤認証は指紋認証よりも少なく、セキュリティー対策はしっかりとされているとのことです。

実際、顔認証の精度はAIの発展によって飛躍的に向上しました。
今回は顔認証技術の事例や展望について少しだけですが紹介していきます。

一番分かりやすいのは、通行するのに本人確認が必要なゲートへの設置でしょう。
イベント会場への入場や企業などの施設への入退場、空港の入国管理などです。
羽田空港では10月から顔認証を日本人の帰国手続きに利用するそうです。
これにより入国審査官から帰国の証印を得なくてもゲートを通過できるようになります。

オフィス内への顔認証導入事例もあります。
三井住友銀行と三井住友カードは、社員食堂の会計などオフィス内での決済時に活用することを目指しています。

また、群集の中でも一人ひとりの顔が認識できるため、不審者や指名手配犯を発見することにも役立てられます。

他にも感情や遺伝的疾患など、AIが顔から読み取れる情報は予想以上に存在します。

しかし、この顔認証技術は行き過ぎた使い方をしないように気をつける必要があります。
「あの人、賢そうな顔だね」と口で言うだけならまだましですが、AIを使って顔に表れる知性を数値化し企業の採用基準に使えば、問題になると思います。
要するに、差別的な使い方はしてはならないということです。

(本郷理一)



robotbusiness at 09:30|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。
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