人間のように学ぶ機械学習、AI読唇術「機械」など–今週の人工知能11-11-16

1 –人工知能システムがWebをサーフィンしてパフォーマンスを向上させる

情報抽出には、プレーンテキストで保存されているデータ項目の分類が含まれ、機械学習科学者の主要な研究分野です。 先週、MITの研究チームが、計算言語学会の自然言語処理の経験的手法に関する会議で、機械学習システムの情報抽出に対する新しいアプローチを紹介し、最優秀論文賞を受賞しました。 チームの勝利のアプローチは、システムにできるだけ多くのデータを供給する代わりに、別のルートを取り、はるかに小さなデータセットに焦点を当てます。これは、人間が使用するのと同様のプロセスです。理解できない論文を読んでいる場合は、 Webで検索して、理解できる記事を見つける可能性があります。 この新しいシステムアプローチは、同様のことを行います。 特定のテキストを評価する際のシステムの信頼スコアが低い場合、システムはより多くの情報を照会し、特定の用語のセットに関連するWebから少数の新しい記事を引き出します。 将来的には、このモデルをスパースデータに適用して、データベースのレビューにかかる時間を大幅に節約できる可能性があります。

（記事全文を読む MIT News)

2 –RiskIQがセキュリティリスクに機械学習を適用するために$ 30.5Mを取得

サンフランシスコを拠点とするデジタルリスク管理のスタートアップRiskIQは、Georgian Partnersが主導し、Summit Ventures、MassMutual Ventures、Battery Venturesを含む取引でさらに30.5万ドルのシリーズCを調達し、65.5年以来の総資金調達額は2009万ドルであると発表しました。RiskIQ AIベースのサービスは、大企業が会社の名前を冠している可能性があるが、消費者の情報を盗んだりマルウェアを広めようとする犯罪者によって運営されているサイトやアプリを検索して見つけるのに役立ちます。 同社の総予約数は80年の前半に2016％増加し、現在の合計200の企業顧客と、Facebook、UnderArmourなどを含む13,000のセキュリティアナリストがいます。 ジョージアンパートナーズのプリンシパルであるスティーブレイテルもRiskIQの取締役会に参加します

（記事全文を読む シリコンバレービジネスジャーナル)

3 –最初のカーネギーコロキウムは軍事における人工知能、データプライバシーに焦点を当てています

カーネギーメロンは、ワシントンDCのカーネギーメロン国際平和基金（CEIP）本部で、データプライバシーと軍事作戦に関するAIに関する考慮事項を取り上げた、2部構成のコロキウムの第XNUMX部を開催しました。第XNUMX部では、インターネットガバナンスとサイバーについて取り上げます。抑止力、XNUMX月XNUMX日、ピッツバーグにあるCMUのコーホン大学センターで。 自律技術に関するXNUMX番目のパネルディスカッションを開いたCyLabディレクターのDavidBrumleyは、次のように述べています。

「米国、ロシア、イスラエル、中国、インドを含む世界中の国々は、その運用において人工知能と自律技術をますます展開し、投資しています。 自律性は巨大になるでしょう、そしてそれを正しくすることは絶対に重要です。」

CMUの工学部の学部長であるJimGarrettは、このようなフォーラムは、グローバルコミュニティに深刻な影響を与える可能性のある問題について、アイデアを交換し、さまざまな見解を受け入れるために非常に重要であると強調しました。

（プレスリリース全文を読む カーネギーメロンニュース)

4 –オックスフォードの研究者は、超人的な精度で唇を読むことができるコンピュータープログラムを開発します

オックスフォードの研究者は、93.4パーセントの精度で唇を読むことができる読唇AIプログラムを開拓しました。これは、聴覚障害のある学生の平均52.3パーセントの精度をはるかに上回っています。 「LipNet」と名付けられたこのソフトウェアは、GoogleのDeepMindと共同で構築され、被験者の30,000本のビデオでトレーニングを行いました。 システムは（個々の単語ではなく）文を処理し、文脈に単語を配置することができました。 このプログラムは、言語の多様性、アクセント、現実世界の壊れたスピーチの準備がまだ整っていませんが、補聴器の改善、騒がしい場所での会話の許可など、社会を助けるだけでなく、害を与える可能性もあります。個人またはグループが個人的な会話を拾ったり、違法な大量監視を行ったりするため。

（で記事全文を読む 電報 と出版された論文 オックスフォード大学)

5 –機械学習アルゴリズムが天文学におけるジェンダーバイアスを定量化

チューリッヒのスイス工科大学の研究者がarXivサーバーで発表した論文は、機械学習を使用して、天文学の学術論文の引用における性別の偏りを推定しました。 まだピアレビューされていませんが、この分野の専門家は、有効な方法論と思われるものについてコメントしています。 インディアナ大学ブルーミントン校の情報学者であるキャシディ・スギモトは次のように述べています。

「この論文の目新しさは、引用における性差が性別ではなく論文の詳細に起因する可能性があるという神話を払拭することにあります。」

アルゴリズムは、200,000年から5年までの1950つのジャーナルの2015の論文でトレーニングされました。結果は、最初にリストされた女性の著者の論文は、主要な男性の著者の論文よりも約6％少ない引用を受け取ったことを示しました。 アルゴリズムはまた、女性の著者がいる論文は、男性が書いた論文よりも4パーセント多く引用されるべきであると予測しました。 学者では、引用が少ないということは、通常、助成金、推薦状、その他の表彰が少ないことを意味します、とエール大学天文学・天体物理学センターの所長であるメグ・アーリーは言います。 しかし、この論文はまた、最初に発表された論文から19年間で、女性が男性よりも7％少ない記事を発表していることにも言及しています。これは、学界に貢献するための重要な時期です。 これはまた、女性がより恒久的な地位を確保する上での要因となる可能性があります。

（記事全文を読む サイエンティフィック·アメリカン)

画像クレジット：Tek-Think

出典：https：//emerj.com/machine-learning-that-learns-more-like-humans-an-ai-lip-reading-machine-and-more-this-week-in-artificial-intelligence-11- 11-16 /