AI法による規制とイノベーション
人工知能（AI）は急速に普及を遂げ、AI活用により素晴らしい機会や画期的な進歩がもたらされていますが、その一方で、ＡＩが悪用される可能性に対して、依然として世界中が懸念を示しています。これに対し最近、欧州連合（EU）において、AIに関する世界初の法的枠組みであるAI法が成立しました。この法律は、AIのリスクに世界規模で対処し、AI使用に関する規則、要件、義務、権利、安全規制、倫理を規定するものです
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RISC-Vはエッジ機械学習（ML）推進のカギに
機械学習（ML）を導入すると、誰もがすぐにクラウドのデータストレージと処理には高額なコストがかかることに気づきます。これまで企業の多くは、MLのワークロードをホストするインフラを自社運用することで、このコストを抑えようとしてきました。それでも、規模が大きくなると、ローカルデータセンターの消費電力が増加するなど、さまざまなトレードオフが生じてきます。
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新たなAI革命の始まりか？ ChatGPT出現でコアハードウェア競争が一触即発
ChatGPTが爆発的に普及する中、世界の大手テクノロジー企業はAIGC（AI生成コンテンツ）の活用用途を探り、新たな競争が始まろうとしています。AIが大規模言語モデル（LLM）の時代に突入したことは、AIの産業化の扉を開く鍵となるかもしれません。
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スマートスピーカーより大切な音声技術の真の恩恵とは？
音声合成技術の進歩によって、AmazonのAlexaやAppleのSiriになどに代表される音声アシスタントの普及がますます加速しています。音声機能が進化したことにより、さらに重要なサービスが提供される日もそう遠くはありません。人工知能（AI）を活用した音声技術は、声を失った人、発声障害を持つ人など、何百万もの人々に自分の声を提供するという究極的な目標に向かって進化を続けています。
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【ニューテック・チューズデー】ゲーム・自動車・医療...VRが広げるミライ ～VR開発に必要なAIソリューションとは～
技術ジャーナリストのトミー・カミングスが、毎週、設計エンジニアにとって興味深い「旬の」トピックを取り上げます。
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車内はどこまで検知できれば安全？ AI・センサー融合がヒント
自動運転車はもう間もなくあちらこちらで見かけることになるでしょう。しかし、多種多様な実環境において真の自律走行が実現するのは、まだ当分先の話です。人間のドライバーは依然として目の前の状況に注意を払う必要があり、実験用の自動車の車内も、あまり動きのない実験室のような環境であるようです。
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AIでより快適な生活を ～身体的障害にAIソリューション～
人工知能（AI）は、私たちの社会や生活に急速に浸透し、さまざまな分野に変革をもたらしています。近年の深層学習や強化学習などの進歩によって、この動向はますます加速していきそうです。AIの進歩は、視覚障害や音声・言語障害、手足の欠損・損傷などの身体的障害を持つ人々からも特に高い関心が寄せられています。
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「おすすめ」がおすすめじゃない時。レコメンド機能をうまく設計するコツ
レコメンド機能による「おすすめ」にがっかりすることはありませんか。映画評論サイト「ロッテントマト（Rotten Tomatoes）」では、評論家やユーザーの評価をまとめて掲載していますが、ここで90%以上の高評価を獲得した映画が必ずしも私の好みに合うとは限りません。むしろ30%未満の作品のほうがよっぽど面白かったこともあります。このおかしな現象を人工知能（AI）は解消できるのでしょうか。
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AIを進化させる「強化学習」とは？ 自動運転の観点から解説！
このような技術革新の進歩に貢献しているのが、機械学習の3つの手法の1つである「強化学習」です。強化学習によって、コンピュータは環境の重要な特徴を認識し、最適な判断を行えるようになったのですが、これはつい最近生まれた技術です
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正しく理解していますか？AI・アルゴリズム・機械学習の違い
人工知能（AI）、機械学習（ML）、アルゴリズムという言葉は、間違った使い方をされ、混同され、誤解されていることがよくあります。全く違う言葉であるにもかかわらず、同じ意味で使われていることもあります。残念ながら、それぞれの意味を理解していないと、複雑で進歩の著しいこの分野では、ますます混乱することになるでしょう。
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それネガティブ？ポジティブ？ネットの口コミはAIで分析できるか
2020年には、44億人以上ものインターネットユーザーがソーシャルメディアなどに投稿、口コミ、レビューを書き込み、そこから膨大な量のデータが生まれています。これらのデータから抽出される「インサイト」は、製品開発、マーケティング、顧客サポートに活かせるため、企業やイノベーターにとって計り知れない価値があります。
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AIはどこまで人間に近づけるか ― 自動運転システムから考察する
想像してみましょう。車を運転していて、横断歩道に差し掛かかります。標識を確認し、あたりに交通誘導員がいないか確かめます。前に車がいれば、その車が止まるかもしれないと考え、横断歩道まで来ると、渡ろうとしている歩行者がいないか左右を確かめます。すでに歩行者がいて、横断歩道を渡っている、あるいは渡ろうとしていれば、歩行者に道を譲ります。安全だとわかれば、そのまま通過します。
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車両検知アルゴリズムの謎を解き明かす
車両検知は謎が多いように見えますが、この技術は結局のところ、指定エリアの画像の画素特徴量を計算し、その特徴に基づいて対象オブジェクトがどのカテゴリに分類されるかを判断する数式です。オブジェクトの検知方法は、一般的には特徴量抽出とカテゴリ分類という2段階に分けられ、サポートベクターマシン（SVM）と輝度勾配方向ヒストグラム（HOG）を併用するのが一般的です。
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AIの起源は古代ギリシャにあり
今日のAIや深層学習（ディープラーニング）は、2,000年以上前から蓄積されてきた世界中の優秀な発明家たちの功績に成り立っています。AIがどこに向かっているのか、現在の状況になるまでの経緯から理解していきましょう。AIはどこから始まったのか、その真相に迫ります
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医薬品開発のスピードアップにAIが欠かせない理由
医薬品はさまざまな病気に対応しますが、本格的な創薬及び製造には複雑な工程があり、製薬会社が費やす時間と費用は相当なものです。タフツ大学医薬品開発研究センターの調査では、2014年に25億ドルだった推定額は毎年8.5%増えています。
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