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From: atmarkit-news-admin@atmarkit.co.jp atmarkit-news-admin@atmarkit.co.jp] On Behalf Of ＠IT通信
Sent: Wednesday, October 31, 2018 12:03 PM
Subject: No.869［「深層学習（Deep Learning）」を学んでみよう／驚きの言語認識能力を持つ3歳児］
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■ ┃＠┃Ｉ┃Ｔ┃［＠IT通信 No.869］2018/10/31 ■
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■ C o n t e n t s ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ■ ■
■今週のテーマ
「深層学習（Deep Learning）」を学んでみよう
■編集部からのお知らせ
【11/2〜4】システムメンテナンスに伴う会員限定コンテンツの閲覧などの停止
■今週のキーワード（from ＠IT記事）
ブロックチェーン
■［コラム］キャンペーンマネジメント部員のつぶやき
驚きの言語認識能力を持つ3歳児
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自動車が自動運転技術を取り入れる中で、避けて通れない問題が「トロッコ問題」で
す。トロッコ問題は哲学者が提唱した問題で、自動運転技術に例えると、「横断歩道
で人身事故を避けられない状態になった自律走行車が、横断歩道を渡っている5人を
ひいてしまうか、歩行者を避ける代わりに壁にぶつかり搭乗者1人を犠牲にする
か？」というものです。
2016年に、MIT Media Labが自律走行車の倫理的な判断について人々に議論してもら
おうと、ゲーム形式でトロッコ問題を問い掛ける「Moral Machine」を公開しまし
た。そのゲームでは、複数のトロッコ問題において回答者が「どちらの状況を望む
か」の判定を下すというものです。横断歩道を渡る人に対して、性別や年齢などの属
性を用意したり、動物が横断歩道を渡るパターンがあったりしました。実際に私も
「難しい問題だ……」と頭を抱えながら答えました。
そのMoral Machineから得られた約4000万回の判定を分析した結果が、総合学術雑誌
の『Nature』に掲載されたそうです。分析結果によれば、自律走行車が「動物の命よ
り人命を優先する」「少数の命より多数の命を優先する」「高齢者ではなく若者の命
を優先する」ことに同意する人が多かったそうです。私は似たような回答を選んでい
たので、「皆似たような考えを持っているのだな」と感じました。現在も参加できる
ので、興味がある方は、参加してみてください。
▼「Moral Machine」（MIT Media Lab）
https://re.itmedia.jp/14K14Z81
■今週のテーマ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
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■ 「今週のテーマ」は、＠ITで過去に掲載された記事の中から、担当編集者が
■ お勧めの記事をテーマ別に再掲載するものです。
【テーマ】「『深層学習（Deep Learning）』を学んでみよう」
●ニューラルネットワーク、Deep Learning、Convolutional Neural Netの基礎知識
と活用例、主なDeep Learningフレームワーク6選
今あらためて、Deep Learningの歴史をひもとくと、その歴史は決して明るいもの
ではなかったことが分かります。Deep Learningの構成要素である、ニューラルネッ
トワークとそれを単純に多層に組み合わせたものに関しては、それこそ1980〜1990年
代前後から盛んに研究されていました。しかし、その精度や処理量の問題から、同じ
く分類推定モデル構築によく利用される機械学習ロジックである「ベイジアンネット
ワーク」「サポートベクターマシン」の裏に隠れてしまい、冬の時代が長く続くこと
になったのです。
▼続きは
「ニューラルネットワーク、Deep Learning、Convolutional Neural Netの基礎知
識と活用例、主なDeep Learningフレームワーク6選」へ
https://re.itmedia.jp/14K14Z49
さらに「『深層学習（Deep Learning）』を学んでみよう」関連記事は……
●ロボットにDeep Learningを導入して画像認識の精度が向上すると、どう便利にな
るのか ロボットをビジネスに生かすAI技術
Pepperや自動運転車などの登場で、エンジニアではない一般の人にも身近になりつつ
ある「ロボット」。ロボットには「人工知能／AI」を中心にさまざまなソフトウェア
技術が使われている。本連載では、ソフトウェアとしてのロボットについて、基本的
な用語からビジネスへの応用までを解説していく。今回は、Pepperで使われている
Deep Learningを例に、精度が高い画像認識機能を持つロボットの利点を解説する
（2016/12/19）
https://re.itmedia.jp/14K14Xza
●Recurrent Neural Networkとは何か、他のニューラルネットワークと何が違うのか
Deep Learningで始める文書解析入門
本連載では、Deep Learningの中でも、時系列データを扱うRecurrent Neural
Networkについて解説。加えて、その応用方法として原稿校正（誤字脱字の検知）の
自動化について解説します（2016/08/30）
https://re.itmedia.jp/14K14XA8
●Caffeで画像解析を始めるための基礎知識とインストール、基本的な使い方
いまさら聞けないDeep Learning超入門
最近注目を浴びることが多くなった「Deep Learning」と、それを用いた画像に関す
る施策周りの実装、事例について、リクルートグループにおける実際の開発経験を基
に解説していく連載。今回は、画像解析における物体認識、Convolutional Neural
Netの概要に加え、Caffeの環境構築の仕方や基本的な使い方を解説する
（2015/11/09）
https://re.itmedia.jp/14K14XB6
■編集部からのお知らせ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
■
■ 【11/2〜4】システムメンテナンスに伴う会員限定コンテンツの閲覧などの停止
＠ITは、2018年11月2日（金）〜2018年11月4日（日）の間、システムメンテナンスを
予定しています。
ご提供しております会員限定コンテンツの閲覧や「人気連載まとめ読み！ ＠IT
eBook」のダウンロード、記事の印刷、PDF出力、連載の通知メール、メールマガジン
「＠IT新着速報」の配信などのサービスは、システムメンテナンス期間中ご利用でき
ません。ご迷惑をおかけしますが、あらかじめご了承ください。よろしくお願いいた
します。
■今週のキーワード （from ＠IT記事）━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
■
■ ブロックチェーン
「ブロックチェーン（block chain）」は、分散型の仮想通貨システム「Bitcoin」で
使われた、トランザクション履歴を管理するための技術。中央集中型のシステムを使
わずとも、安全で信頼性があり、安価なコストで、世界中のどこからでも簡単に使え
る仮想通貨を実現するための基幹テクノロジーとして注目されている。金融／通貨に
限らず、さまざまな分野での応用が期待されている。
▼続きは記事「ブロックチェーン」へ
https://re.itmedia.jp/14K14Z57
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システムの安全化を図るサイバーセキュリティ取り組み方改革
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付加価値の高いサービスを創出するために、様々なITサービスや資産（クラウド、
IoT、モバイル、ウェブアプリケーション、コンテナなど）が次々に導入されていま
す。サイバー攻撃による被害を完全に防ぐことは困難であるという認識の高まりとと
もに、増え続けるサイバー攻撃の脅威に対し、攻撃や侵入を前提とした被害を最小限
に留めるための継続的リスク管理が、サイバーセキュリティの最優先課題として、多
くの企業や官公庁で取り組まれています。デモを交えながらご紹介します。
●○日時:東京 11/27（火） 大阪 12/5（水） 福岡 12/11（火）
●○詳細： https://re.itmedia.jp/14ACQngx
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■■［コラム］キャンペーンマネジメント部員のつぶやき ━━━━━━━━━━━
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■ 驚きの言語認識能力を持つ3歳児
日本人の両親の下に生まれためいは、家庭の都合で1歳2カ月から2歳10カ月までの約
1年8カ月を、米国で過ごしました。日本を出国する前のめいは、危なげなつかまり立
ちしかできませんでした。しかし、米国で過ごす中で、家中を走り回れるほどに成
長。言葉を覚える時期を英語圏で過ごしたため、日本語に加えて超ネイティブな英語
を話せるようになりました。例えば、「Yellow」は「イエロー」ではなく、米国人の
ように「ィヤロウ」と言うのです。そんなめいと一緒に過ごす中で、とても驚かされ
た出来事がありました。
めいと一緒に朝ごはんを食べていたときのこと。めいから「Bread, Please」と英語
で追加のパンをせがまれました。しかし、パンが残っていなかったので、私は
「Breadはないよ」と返事しました。するとめいは、「（英語が分からないんだ
な……？）」という顔をして、突然流ちょうな日本語で「パン！」と言ったのです。
3歳のめいが、Breadがパンであることと、英語と日本語が違う言語であることを認識
していて、私はとても驚かされました。
めいにはかわいい一面もあります。ある日、ふかしたカボチャを夕飯に作ってあげた
ときのこと。空になった器を持ってキッチンにめいが来たので、私は「ごちそうさま
かな？」と思い、「食べ終わったら何て言うの？」と尋ねました。普段からめいが、
食べ終わったら両手を合わせて「ごっとーたま」（ごちそうさま）と言うので、そう
返ってくると思っていました。しかしめいは、「More Pumpkins, Please！」と発
言。想定外の答えと、あまりのかわいさに、思わず笑ってしまいました。
ちなみに、めいの両親は現在、「将来のために、今の語学力をどうやって保ち続ける
か」悩んでいるそうです。何か良い方法はないものでしょうか……？
（キャンペーンマネジメント部 杉浦知子）
▼コラムバックナンバーはこちら
https://re.itmedia.jp/14K14Z73
▼このコラムについてのご意見・ご感想は＠ITのFacebookページへ
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（＠IT通信／編集担当：石川俊明）
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Copyright(C) 2018 アイティメディア株式会社
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