Apple、GoogleらのAI（人工知能）普及団体に参加
人工知能（AI）普及を目指す非営利団体Partnership on Artificial Intelligence to Benefit People and Society（略称：Partnership on AI）は1月27日（現地時間）、米Appleが創立メンバーとして参加したと発表した。
この団体の目的は2つ。1つはAIがいかに人類に貢献し、安全であるかを世に知らしめること。もう1つは、AIのベストプラクティスを共有し、この分野の研究機関（Advancement of Artificial IntelligenceやAllen Institute for Artificial Intelligenceなど)や専門家からのアドバイスを団体として受けることだ。
Appleは、GoogleやFacebookのようにAIへの取り組みについてあまり発表していないが、2016年12月にAI関連の論文「Learning from Simulated and Unsupervised Images through Adversarial Training」を発表して注目を集めた。
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金食い虫の「機械学習」と実用に堪えない「ディープラーニング」
統計アプローチではない新たな手法の発見など、機械学習やディープラーニングの根幹技術の飛躍的な発展でもない限り、ビジネスでの活用を通じて世界を変えるには、多くの課題を抱えている。
実は、そのデータの量と質は、統計学に縁の無い人の想像を超える水準が求められる。技術や実現性を検証する段階でも、高い水準が要求される。AIを取り入れた新サービスや業務改革の検討を進めている企業では、たとえデータ量が多くても、属性項目が少ないうえに空欄や形式不備があり機械学習に使える属性項目に乏しいか、あるいは使える属性項目はあるがデータ量が足りないかなど、既存のデータ自体の問題に起因して検証が進まない。検証しても精度が低くて、導入のメドが立たないという状況を引き起こしている。
その問題解決のためには、2つのアプローチがある。1つは、既存データを検証可能な状態にメンテナンスすること。もう1つは、検証に必要な条件をそろえデータを新たに取り直すことだ。だが、いずれにしても大量の工数や多額のコストが発生してしまう。
読者の中には、次のように考える人もいるかもしれない。「標準化はされていなくても、必要なデータをデジタル形式で保存している企業もあるんじゃないか」。だが、少なくとも民間企業においては、それはあり得ないと断言できる。現時点の業務に不要なデータを多額のコストを投じて管理しておくなど、合理的な経営判断の下では選択されないからである。
しかも事態をさらに複雑化している点は、データの量と質を確保するための業務は、情報システム部門の範疇外の可能性が高いことだ。そのため、システムだからといって情報システム部門に丸投げしてはいけない。業務部門や経営層こそがAIの原理を理解し、適切なコスト感覚を持った上でのビジネス判断が求められる。
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PFNの深層学習フレームワーク「Chainer」が大幅な高速化へ、分散処理に対応
PFNは分散バージョンのChainerが他の深層学習フレームワークと比べて、スケーラビリティ（拡張性）の面で優れているとした。PFNが他の深層学習フレームワークを、同じサーバー環境、同じデータセットで評価したところ、分散バージョンのChainerでは4.4時間だった学習時間が、米Googleが開発する「TensorFlow」では24.1時間、米Microsoftが開発する「Computational Network Toolkit（CNTK）」では9.1時間、主要開発者が米Amazon Web Servicesに移籍した「MXNet」では7.7時間かかったという
現行のChainerは性能よりも柔軟性を重視していた面があった。それに対して分散バージョンのChainerは、柔軟性を維持しながら拡張性の高さも実現することになる。
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脳とAIが融合する？ イーロン・マスクが詳細を来月発表か
人間の脳に"デジタルレイヤー（digital layer）"を加えるビジョンをイーロン・マスク（Elon Musk）氏はまだ諦めていない。
TeslaとSpaceXのCEOイーロン・マスク氏は、去年6月のVox Media's Code Conferenceで初めて提唱した概念「ニューラル・レース（neural lace）」についての発表を来月行うかもしれないと25日水曜日の午前中にツイートした。
2015年、マスク氏とY Combinatorのサム・アルトマン（Sam Altman）氏は、NPO「OpenAI」を設立した。人類にもっとも利益をもたらす方法で、AIを推進することがその目的だ。
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ローエンドのFPGAがドライバー監視や電子ミラーを実現、消費電力4.6Wで深層学習も
ドライバーモニタリングシステムはFovioと共同で開発したもの。赤外線カメラでドライバーのまぶたの動きや目線、頭部の向きや傾きをリアルタイムに検知する。デモでは、ドライバーが濃い色のサングラスをかけたりマスクを着用したりしても正確に検出。マスクを着用の上、片目を隠しても正確に視線の向きを検知できた。ドライバーの動きを検出するソフトウェアとカメラの両方を1チップで動作できる点が特徴だという。
ザイリンクスは2018年にドライバーモニタリングシステムが各国で義務化されると見込んでおり、FPGAによる低コストなシステムが不可欠だとしている。
歩行者がどこにいるかを検知、追跡するセマンティック セグメンテーションは、MPSoCに搭載されている合計4つのARMプロセッサ、画像表示用のGPU、ネットワークを実装しているプログラムロジック部の消費電力を合算して4.6Wで動作した。
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厚労省、データヘルス推進に本腰 「保健医療分野におけるAI活用推進懇談会」初会合へ
AI活用にも必須となる健康・医療・介護のビッグデータの利活用を促進すべく、同日に「データヘルス改革推進本部」の初会合を開催。従来縦割りで管理されていた健康・医療・介護分野のデータを横断的につなげる情報通信技術（ICT）インフラを2020年度から本格稼働させる計画。
欧米に比べてAI利活用に対する取り組みが遅れている日本だが、医療・健康・介護に関する個人の記録を膨大に保管していることが強みといえる。「データヘルス改革推進本部」では、社会保障や診療報酬の管理システムや情報閲覧・通知システムの構築のみでなく、健康診断を受けた時期と結果、その後、病気にかかって受けた治療などを追跡し、これらのデータを分析することで最適な予防法を導くなどの仕組みを確立する。
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トヨタが、AIによる自動運転を「2つのモード」に分ける理由
トヨタ 専務役員 伊勢 清貴氏は「自動運転というとドライバーがハンドルから手を放し、人を目的まで勝手に運んでくれる、そんな世界をイメージする人も多い。こういう無人運転も必要だと考えているが、それはトヨタの考える自動運転とは異なる」と説明する。
自動運転を支える技術は、トヨタでは3つの知能化に分けて考えられている。
1つ目は「運転」知能化。
2つ目は「つながる」知能化である。
そして最後が「人とクルマの協調」のための知能化である。
トヨタの自動運転では、ドライバーが運転したいときとしたくないときで、2つのモードを選択できる。運転したくないときは「運転代行モード」となり、運転したいときは「守護モード」となる。
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