人工知能学会では外部発信活動の一つとして「AIマップβ」を公開している。本記事では活動のいきさつや、AIマップの活用方法を紹介する。幸治,人工知能学会]この記事は会員限定です。会員登録(無料)すると全てご覧いただけます。深層学習の普及によりAI(人工知能)に注目が集まっているが、深層学習以外の各種AI研究の認知と利用の拡大に対する課題意識から、2018年に人工知能学会でタスクフォースを編成してAIマップの作成をスタートした。市瀬氏、東芝の植野氏と筆者が検討メンバーになり、島根大学の津本氏が本活動の提案者として議論に参加した。日々急速に変化するAI技術のマップは、すぐに最新ではなくなるため、いつまでも未完成という意味も込めて「β」を付けている。最初の検討事項はAIマップを誰に見てもらうかだった。AI研究者なら自分自身の研究分野と関連研究を熟知しており、AIマップは参考にならない。そこで、当時の全国大会で急速に参加人数が増えていたAI研究の初学者と異分野の研究者を対象にAI技術を俯瞰(ふかん)して提示することを目的とした。「AI技術のツール化やクラウドサービス化が進んでいるが、どの技術を使うべきかが分からない」という話を聞いていたためだ。2次元平面上にどのような考え方や基準を基にAI技術を配置するかはマップ作成のポリシーに関わる大きな課題だ。AI研究者でもあるタスクフォースメンバーが作成したマップ構成案は各自のAIの捉え方が垣間見えて面白いものだった。当初はこの統合方法を議論していたが、どのマップも一定の世界観のもとで合理的に技術が配置されていることから「どれも参考になるしβ版だし」ということで最終的には4枚のマップとして掲載することにした(図1)。AIマップβの4枚のマップ4つのAIマップに配置されているAI技術のキーワードリストは共通だ。それぞれの技術が別の視点では異なる場所に位置付けられ、他の技術との近接関係も異なることを眺めてみるのも面白い。マップβ)なお、AIマップは人工知能学会のWebサイトでダウンロードできるので、マップをお手元において読んでいただければと思う。それぞれのマップ(A)から(D)について見ていこう。設定を有効にする必要があります。5大予測2020年は、自然言語処理(NLP)のTransformer技術に基づくBERT/GPT-3や、画像生成のディープフェイクが大注目となる一方で、倫理に関する問題がさまざまな方面でくすぶり続けた。幾つかの情報源を参考に、5個の予測を行う。5分で分かる人工知能(AI)人工知能をビジネスで活用したい人に向け、最新技術情報に基づき、人工知能の概要、注目される理由、歴史と課題、できること、次の一歩を踏み出すための参考情報を、5分で読めるコンパクトな内容で紹介する。5分で分かるディープラーニング(DL)ディープラーニング(深層学習)をビジネスで活用したい人に向け、最新技術情報に基づき、深層学習の概要、ニューラルネットワークの仕組み、深層学習の代表的な手法としてコンピュータビジョン向けのCNN/GAN、および自然言語処理向けのRNN/Transformer(BERT/GPT)の概要を、5分で読めるコンパクトな内容で紹介。最後に、次の一歩を踏み出すための参考情報もまとめる。メールマガジンをご購読ください。申し込みページへITmediaはアイティメディア株式会社の登録商標です。