博士ニートまとめ

博士を取りましたが進路が定まっておりません。
また、将来きちんと定職に就ける保証もありません。
私のような博士は多いはず。そのような場合でも生活ができるようにと考えて始めたまとめサイトです。
普通のまとめサイトとは異なり、自分で書いた記事も投稿していきます! もし不適切なところなどがありましたら、メニューバーのコンタクト、右カラム下側のメッセージや記事のコメント欄等に書いてお知らせください。できるだけ迅速に対処させていただきます。

    カテゴリ:科学 > コンピュータ

    1: しじみ ★ 2018/06/29(金) 19:17:24.23 ID:CAP_USER
    米Facebookの「特定の音声をトリガーとし、スマートフォンなどのデバイスに環境音を取得させる」特許が
    米国特許商標庁のWebサイトから確認された。

     同特許は、テレビ番組などの放送されるコンテンツが、
    「どの視聴者に、どの程度」のインプレッションを得ることができたかを把握する技術についてのもの。
    個人単位の情報に踏み込むことが困難だった既存の視聴率メーターやアンケート調査の代替となる可能性がある。

     具体的には、テレビ番組の中に含まれる不可聴域のトリガー音声にスマートフォンが反応し、
    その時点での環境音を録音して処理をした後、サーバーサイドに情報を送信するというもの。

     そのさい、録音に含まれる番組に固有の信号(audio fingerprint)を検出することで、
    どの番組を見ているか特定することができる。
    それにより、スマートフォンに保存されている個人プロファイルと合わせ、
    「どのようなプロファイルの人が、どの番組を見ているか」という従来よりも厚みのある情報が収集可能になるということのようだ。

     現時点では特許が取得された段階にすぎず、実用化にさいしては規制・倫理的な問題も想定されるため、
    このような技術をすぐに目にすることは考えづらい。

     しかし、VR関連から通信技術の研究開発まで手がけるFacebookだけに、
    なにか異なったかたちで技術が活かされる可能性は否定できないだろう。

     また、特許中の「使用者が同定されるクライアントデバイス」などの表記を、
    本稿では「スマートフォン」としていることをお断りしておく。

    no title


    PC Watch
    https://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/yajiuma/1130147.html
    【Facebook、家庭内のTV音声をスマホで検知、視聴状況を把握する特許】の続きを読む

    1: しじみ ★ 2018/06/10(日) 11:21:16.99 ID:CAP_USER
    ニューヨーク(CNNMoney) 米マサチューセッツ工科大学(MIT)メディアラボは8日までに、
    人工知能(AI)を活用した「サイコパス」アルゴリズムを開発したと明らかにした。

    アルゴリズムの名前は「ノーマン」。
    アルフレッド・ヒッチコック監督の映画「サイコ」の主要登場人物にちなみ命名された。
    AIの背後にあるデータの重要性を示すのが狙いだ。

    MITの研究者はノーマンの訓練にあたり、
    死者などに関する生々しい画像や動画の内容を説明する文章を使用した。
    画像や動画は米掲示板サイト「レディット」の「最もダークな片隅」に投稿されたものだ。

    そのうえで、ロールシャッハ心理テストで使われるインクのしみに対して
    ノーマンがどのように反応するかを調査。通常の訓練を受けた別のアルゴリズムの反応と比較した。
    このアルゴリズムはインクのしみの中に花や結婚式のケーキを見いだしたが、
    ノーマンは人間が射殺されたり、車でひき殺されたりする様子を見て取ったという。

    MITの研究チームはCNNMoneyの取材に、
    「ノーマンは画像に関する恐ろしい文章だけに接していたため、ど
    のようなイメージを見ても死を連想してしまう」と説明した。

    機械学習アルゴリズムに偏ったデータが使われ、AIが誤った方向に進んだ場合の危険性を物語っているという。

    AIの善良さはデータ次第ということを示す例としては、
    米マイクロソフトが2016年に公開したツイッターのチャットボット「Tay(テイ)」がある。
    マイクロソフトの広報担当は当時、テイについて社会的・文化的・技術的な実験と説明。
    しかしツイッターのユーザーがテイを挑発し、人種差別的で不適切な発言をするように仕向けた。

    no title


    CNN
    https://www.cnn.co.jp/tech/35120545.html
    【米MIT、「サイコパス」アルゴリズムを開発 AIを活用】の続きを読む

    1: しじみ ★ 2018/05/29(火) 21:56:51.48 ID:CAP_USER
    【5月29日 AFP】人工知能(AI)と皮膚科医が正確かつ迅速に皮膚がんを発見する対決を行ったところ、
    AIに軍配が上がったとする研究論文が29日、英医学誌「Annals of Oncology(腫瘍学年報)」に掲載された。

     ドイツ、米国、フランスの研究チームはディープラーニング(深層学習)の一種である
    畳み込みニューラルネットワークというAIを使ったシステムに10万枚以上の画像を示し、
    皮膚の病変が良性か悪性か識別できるよう学習させ、
    17か国の皮膚科医58人と競い合う形でメラノーマ(悪性黒色腫)か良性のほくろかを識別する画像テストを実施した。

     結果、画像から正確に皮膚がんと診断できた割合は皮膚科医が平均で86.6%だったのに対し、
    AIのシステムは95%に達し、研究チームによると「畳み込みニューラルネットワークがほとんどの皮膚科医をしのいだ」という。

     テストに参加した皮膚科医の大半は5年以上の経験を持つベテランで、他は19%が経験2~5年、29%が経験2年未満だった。

     論文の第一著者であるハイデルベルク大学(Heidelberg University)のホルガー・ヘンスル(Holger Haenssle)氏は、
    「畳み込みニューラルネットワークが見落としたメラノーマの数は少なく、
    皮膚科医より検知能力が高いということになる」と指摘。
    また「良性のほくろをメラノーマと誤って診断することも少なかった」といい、
    「不必要な手術を減らすことにつながるかもしれない」との考えを示した。

     ただ、患者や皮膚の病変に関する情報をさらに与えると皮膚科医の診断結果も向上したといい、
    AIは皮膚がんをより早く、かつ簡単に診断し、
    手術による早期の除去を可能にする便利な技術となり得ると研究チームは結論付けている。

     研究チームによると、世界各国で年間およそ23万2000人がメラノーマを発症し、
    死者は5万5500人に上るという。(c)AFP

    AFP
    http://www.afpbb.com/articles/-/3176420
    【AI、ディープラーニングで医師より正確に皮膚がん発見】の続きを読む

    1: しじみ ★ 2018/05/29(火) 22:34:09.48 ID:CAP_USER
    人工知能(AI)の専門家が受け取ることのできる巨額の給与と賞与は、
    シリコンバレーで誰もが知っている「公然の秘密」のひとつだ。

    そして今回、「オープンAI(OpenAI)」という研究所のほとんど人目には触れられていない納税申告書が、
    目の飛び出るような驚くべき数字を明らかにした。いったいどうしてそこまで高騰したのか?

    ■年収2億円でも低いほうかもしれない

    オープンAIは2016年、
    そのトップ研究者であるイリヤ・サツキーバーに190万ドル(約2億円)を超える報酬を支払った。
    また、別の主導的な研究者であるイアン・グッドフェローには、
    彼が組織に加わったのが3月だったにもかかわらず、80万ドルを超える報酬を支払った。
    この2人はグーグル社から採用された。

    この分野で第3の有名人であるロボット研究者のピーター・アベルは、
    カリフォルニア大学バークレー校の教授を退職後、2016年6月に同研究所に参加したが、
    42万5000ドルの報酬を得た。

    これらの数字にはすべて、入所時の契約金が含まれている。

    オープンAIは非営利団体であるがゆえに、公開を要求された納税申告書に記載された数字は、
    世界中の組織がAI系の人材に支払っている額の基準になると思われる。

    ただし注意すべき点があるとすれば、非営利団体としての同研究所はストックオプションを提供できないため、
    同研究所での報酬は、別の組織で得ることのできる報酬より低い可能性がある、ということだ。

    ■不足する人材を確保するために

    トップクラスのAI研究者の給与は、その技術を理解する人材がそれほど多くないことや、
    何千もの企業がその技術に取り組みたいと考えていることを背景に急上昇してきた。

    カナダにある独立系研究所の「エレメントAI(ElementAI)」の推定によれば、
    本格的なAI研究をするのに必要なスキルを有している人材は全世界に2万2000人おり、
    この数字は1年前に比べて約2倍になったとのことである。

    「たしかに宝の山はありますが、そこから少しずつしか人材は供給されません」と、
    AIに取り組むスタートアップ企業「スカイマインド(Skymind)」社の
    CEO兼創業者のクリス・ニコンソンは言う。

    このことは、大学や政府にとって重要な問題を提起している。

    大学や政府も、次世代の研究者の教育や、軍事から新薬発見まで、
    あらゆる分野におけるAI技術実用化のために専門家を必要としている。
    だが、大学や政府が支払う給与は、民間部門にはとても届かない。

    2015年、電気自動車メーカー「テスラ(Tesla)」社の
    イーロン・マスクCEOとハイテク業界の著名な人物らがオープンAIを設立し、
    サンフランシスコのシリコンバレーの北部に事務所を移転した。
    同研究所は、AIに注力する業界全体を主導する2社である
    グーグルやフェイスブックで経験を積んだ数名の研究者を採用した。

    給与や契約金に加えて、インターネットの巨大企業は通常、
    オープンAIが提供していないかなりの量のストックオプションを従業員に報酬として提供している。

    画像:オープンAIのトップ研究者、イリヤ・サツキーバー。彼は2016年、190万ドル以上を稼いだ
    no title


    https://courrier.jp/news/archives/120623/
    【人工知能研究者がもらう「驚愕のお給料」】の続きを読む

    1: しじみ ★ 2018/04/26(木) 16:28:14.08 ID:CAP_USER
    あらゆる通信の分野で暗号の技術は不可欠なものとなっていますが、
    桁違いの計算能力がある量子コンピューターが完成すれば、現在の暗号は解かれてしまうと指摘されています。
    これに対して、NTTは、
    量子コンピューターでも解けない次世代の暗号の実現に向けた新たな技術を開発しました。

    暗号の技術をめぐっては、コンピューターの性能の向上とともにどんどん複雑化していますが、
    汎用性(はんようせい)の高い量子コンピューターが完成すると現在の暗号は解かれてしまうおそれがあり、
    次世代の暗号の開発が急がれています。

    特に心配されているのが、現在の暗号が抱える弱点です。
    この弱点は、暗号化された情報をわざと一部書き換えたうえで暗号を解く操作を大量に繰り返すと、
    得られた結果の規則性から、どのように暗号化したかが類推できるおそれがあるというものです。

    これに対して、NTTは、
    こうした操作が行われた場合に意味の無い数字を示す新たなプログラムを開発しました。
    こうすることで、たとえ量子コンピューターでも規則性を読み取ることは難しいということです。

    しかも、このプログラムは現在のパソコンや携帯端末でも動かすことができ、
    次世代の暗号の実用化に一歩近づいたとしています。

    汎用性の高い量子コンピューターの実用化は10年後か20年後と予想されていて、
    NTTセキュアプラットフォーム研究所の草川恵太さんは
    「世界各国の研究チームが開発を進める暗号に組み込んでもらえるよう提案したい」と話しています。

    NHKニュース
    https://www3.nhk.or.jp/news/html/20180426/k10011418321000.html
    【量子コンピューターでも解けない 新暗号技術開発 NTT】の続きを読む

    このページのトップヘ