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人工知能の描いた絵が面白い [AI(人工知能]

■人工知能の絵

人工知能の描いた絵が面白いです。


ノートパソコンに向かって作業している人の写真
イラストや、lineのトーク画面などと組みあわせると
面白い絵ができます。

さらにiPhoneのアイコンの並んだ画面、googlemapなど
おなじみの画面と組み合わせると、元の写真が意外な絵画になります。

http://news.livedoor.com/article/detail/11314726/








ムンクの叫びと組み合わせて、みたものも面白いです。

http://ima.goo.ne.jp/column/article/4072.html

最後の
エヅプトのラクガキとTwitterアイコン
の組み合わせも、見ていて楽しい絵になっています。
こういう絵は人間にしか描けないと思っていました。

人工知能技術活用のビッグデータ分析で業務生産性向上 [AI(人工知能]

人工知能技術活用のビッグデータ分析で業務生産性向上

日立、人工知能技術活用のビッグデータ分析で三菱東京UFJ銀行の業務生産性向上を支援

日立製作所は、
人工知能技術を活用したビッグデータ分析による
三菱東京UFJ銀行の業務の生産性向上に向けた取り組みの支援を開始した。

名札型のウエアラブルセンサーで取得した行動データを、
日立の人工知能技術を活用して分析する試行実験を行った。
行員が、業務中に装着したウエアラブルセンサーから、
身体の動きに関するデータを収集し、
組織の生産性との相関性が高い「組織活性度」を算出した。
また、行員のコミュニケーションとその頻度や業務の継続時間などに関する行動データを計測し、
職位や年齢などの属性、懇親会などの行事の有無と関連付けた分析を行い、
組織活性度に与える影響が大きい要素およびその影響度を定量的に算出した。

日立ハイテクが開発した「組織活性度」測定機能搭載の新ウエアラブルセンサは、
人間行動データを取得し、個人の活性度*4を演算後、組織で集計・平均することで、
「組織活性度」の定量化を実現した製品。
「組織活性度」を定量化することで、業務改善や生産性向上などを支援することができる。
身体運動の特徴パターンから集団の幸福感を定量的に求める予測モデルを活用したことにより、
実現した。
集団の幸福感を定量的に求める予測モデルは、

ウエアラブルセンサで得られた大量の人間行動データの分析から、
集団の幸福感と強い相関がある身体運動の特徴パターンを見出したもので、
「ハピネス度」として定量化した。
さらに、定量化された幸福感は、その組織の生産性に強い相関があることを突き止めた。

http://release.nikkei.co.jp/detail.cfm?relID=396721&lindID=1
http://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2015/02/0209.html






このセンサーで幸福度が測れるのですね。
センサーの開発段階では、どうやって幸福度を測ったのだろうか?
結局、紙のアンケートで
「あなたは幸福ですか」
と聞いて、点数化したのだろうか。
ある集団の幸福度がわかるとどうやって、生産性向上をあげられるのか?
「この部署、幸福度が低いです」
「よし、幸福度を上げて生産性向上だ」
「みんなで飲みに行こう!」
となるのだろうか。

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ハンドルもペダルもないgoogle carがかわいい。 [AI(人工知能]

google carがかわいい。
ハンドルもペダルもない。二人乗り。

屋根の上のセンサーで状況を把握する。
周りを走る車、自転車、人間、標識を認識する。
自転車に乗った人が手で合図するとそれも認識する。

世界では、約120万人が毎年自動車に関連する事故で亡くなっているそうです。
自動運転の車が普及したら、交通事故は激減するでしょう。

https://www.google.co.jp/search?q=google+car&rlz=1C1CHPO_jaJP555JP555&es_sm=93&source=lnms&tbm=isch&sa=X&ved=0CAgQ_AUoAmoVChMImeOeh7eLyAIVQhqUCh2urw_O&biw=1225&bih=602








自動車保険の会社は売り上げが減るでしょう。
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人工知能型タブレット向け教材TreasureBox(トレジャーボックス) [AI(人工知能]

一人の教師が、数十人の生徒を相手に一斉に授業を行う。

このスタイルでは小学生では3割、中学生で5割、高校生になると7割の児童/生徒が
授業についていけないといわれる。

https://www.atpress.ne.jp/news/65755

COMPASSの
TreasureBox(トレジャーボックス)人工知能型”と呼ぶタブレット向け教材は
子供たち一人ひとりに適した問題を出し
問題を解くスピードや、解く過程を解析し、
子供の理解度を正確に把握する。
誤った場合は、原因を特定し、適切な問題を出題する。
4000問以上の問題から次に解くべき問題を出題する。
先生と生徒が1対1になった授業が可能になる。

学習塾での導入実験では、通常、14週間かけて行う1学期の授業が2週間で終わり、
受講者全員が学校平均点を上回るという教育効果が得らた。






以下、私の妄想です。
7倍のスピードで学習できるので、小学校を1年で終わらせることができる。すごい。

医師国家試験問題を解答する人工知能プログラム [AI(人工知能]

医師国家試験問題を解答する人工知能プログラムを開発

http://www.keio.ac.jp/ja/press_release/2015/osa3qr0000013aey-att/web20150916.pdf

慶應義塾大学理工学部の榊原康文教授と医学部の研究グループは、
静岡大学情報学部の狩野研究室等と共同で、
医師国家試験を一部自動解答する人工知能プログラムを開発した。

医師国家試験問題のうち、臨床実地問題の 27 題について解答を行った結果、
プログラムの正答率は 42.6%となった。
ランダムに解答して得られる正答率 19.6%とくらべて高い正答率だった。
医師国家試験の合格判定基準は約 60%程度と言われており、
2-3 年以内に医師国家試験に合格できる解答機の完成が可能。

電子カルテ等に記録された内容から患者の情報を適切に読み取り、
医師の診療を支援するシステムの構築が期待される。






人工知能がどんどん賢くなりますね。
2-3 年以内に医師国家試験に合格できるようになるとはすごい。
その後、どんどん賢くなると、100%に近づくのでしょうか。
人間の医者より、ずっと賢いですね。

AIがデザインした服だけが売れる時代 [AI(人工知能]

株式会社アルベルトは、最先端の機械学習手法であるディープラーニングを用いて
大量の画像を解析し、自動的にタグ付けするサービスの提供を開始した。

http://www.albert2005.co.jp/release/archives/201509/08_110022.html

これまでECサイトでは、商品を検索したり分類したりするために、
大量の商品画像を人手で確認し、カテゴリや形状、色やテイストといった情報を付与しており、
多大な時間的、経済的コストがかかっていた。
また、画像の数が増えれば増えるほど抜けや漏れなどのヒューマンエラーが発生し、
精度が落ちるという問題が発生していた。
アルベルトではこの問題を解決する為に最先端の機械学習手法であるディープラーニングを活用し、
人手を介さずに大量の画像に対して自動的にタグ付けを行なうシステムを開発し、
大幅なコスト削減と精度の向上を実現した。

本サービスは、主にアパレルにおける自動タグ付けに強みを持つサービスとして提供する。
利用企業が、商品画像をサーバーにアップロードすると、
それらの画像を自動的に解析し、基本ファッション用タグ(カテゴリ/形状/色/柄/素材/感覚表現など約200種類)を
付与したファイルを生成することができる。

現状におけるカテゴリ(トップス/ボトムス/インナー/レディース/メンズ/ティーンズ/キッズなど)、
形状(Tシャツ/カットソー/半袖など)、色や柄(無地/ボーダー/水玉など)などの識別精度は
人力で行なった際と同等以上を達成している。

「過去に購入したことのある商品とテイストが似ているものを推薦する」といった応用が可能になった。






商品画像をAIが判別し、カテゴリ/形状/色、レディース/メンズ、Tシャツ/カットソーを判別するのですね。
レディース/メンズの区別は難しいと思うのですが、的確にできるのでしょうか。

これを進めていくと、AIが商品の売れる、売れないの判断もできるようになるかもしれません。

仕入れる前にAIで、売れ行き予想をするのが普通になるかも。
メーカもデザインの段階で、売れ行き予想の高いものだけを作るようになるでしょう。
そのうち、AIが服をデザインするようになるでしょう。
AIがデザインした服だけが売れる時代になるでしょう。


ロボットが勝手にやりました [AI(人工知能]

スイスで、
子どもが文字の書き方をロボット教えることで
子どもが学習するという、プロジェクトを進めているそうで。

http://getnews.jp/archives/1093185

ロボットはAI(人工知能)搭載を搭載していて
はじめは下手な字を書く。
子どもは見本の文字を書いて、ロボットに教えてあげる。
ロボットは文字を学習し、少しずつ、上手になっていく。

これ、楽しそうですね。

楽しんでいるうちに、自分も字を覚えることができます。
人に教えると覚えるといいますからね。

日本だと漢字を覚えるのに使えそうです。

漢字が書けないとき
「いやー、うちのロボットの覚えが悪くって。」と言い訳にも使えます。






ロボットがどんどん賢くなっていくとなんでもロボットにせいにできます。

秘書がやった」「部下がやった」
という言い訳が
「ロボットが勝手にやりました」
になると思います。


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