アジラプレス

毎度アジラとうございます!こちらはアジラの広報メディアです。

ディープラーニングによる画像認識は人間の『眼』を超えたのか

先日、渋谷dotsにて松尾豊先生(東京大学大学院 工学系研究科 特任准教授)の講演を拝聴してまいりましたので、掲題の点に絞って。

人間の眼を「超えた」とは

例えば、1000枚ある画像を、「これはコンテナ船、、これはレパード、これはキノコ、これはマダガスカルキャット・・・」と分類したとして、人間の眼(視覚野)による認識の間違いは、51枚でした。

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出典:How Google's Image Recognition Works

 

人間の眼(視覚野)の性能である「51枚」をベンチマークとし、米国や中国のIT企業は競うように同条件でコンピュータに分類をさせました。

2011年で最優秀だったモデルによる認識の間違いは 257枚。

「なんだ、人間の眼のほうがよっぽど優れているじゃないか、安心、安心、一安心」と思ったかどうかはさておき、この時点ではコンピュータの認識モデルは、人間の眼にまったく太刀打ちできませんでした。

この状況を一変させたのがご存知、ディープラーニング

2012年に登場してからというもの、過去の記録をものすごいスピードで塗り替えていきます(※CNNの理論自体は昔からありました)。

  • 2012年・・・164
  • 2013年・・・117
  • 2014年・・・67枚 (Google)
  • 2015年1月・・・60枚 (Baidu)

【補足】ここでの「眼」は眼球のことではなく、認識を行う視覚野のことです。イメージセンサーとしての眼はもうとっくに人間の基本性能を超えていると言われています。

一気に抜き去った

2015年2月にMicrosoftが叩き出した記録は、49枚です。

人間の認識間違い51枚に対し49枚と、コンピュータの認識のほうが正確になってしまいました。

これが「人工知能が人間の眼を超えてしまった」と言われる、最も大きな事件のあらましです。松尾先生曰く「歴史的ブレイクスルー」です。

この4ヶ月後に我々アジラは創業するわけですが、このニュースを聞いてCNN(畳み込みニューラルネットワーク)による画像認識のモデリングをすぐに始めました。ビッグデータ分析の知見もあり、あまり苦労せずに最初のプロトタイプができたのですが、そのポテンシャルの高さにみんなで驚いたのを覚えています。

【補足】実際は間違えたのが何枚ではなく、エラー率として発表されていますが、ここでは分かりやすく1000枚中、何枚間違えたという表現にしてあります。

ディープラーニングを活用した認識モデルの精度はさらに進化を続けており、

  • 2015年3月にGoogleが48枚
  • 2015年12月には再びMSが36枚

と精度を高めてきています。

この先、いずれは10枚、そしていよいよ 0枚 になる時が来ると思います。

一方、人間の行う作業において、眼(認識)を使わない仕事はないと言われています。 

  • 認識の精度が人間より高く、
  • 365日24時間フルで稼働し続けても、
  • コモディティ化して廉価になっても、

文句のひとつも言わずに、粛々と働き続ける人工知能。

どういったところにどのように使われるのか?

新しい市場がどう生まれていくのか。

どのマーケットにどんなゲームチェンジャーが表れて、プレイヤーがどうなるのか。

技術屋はもちろんのこと、事業戦略を立てる企画系のビジネスパーソンにも大変興味深いテクノロジーだと思います。

ご参考まで

松尾先生の講演について、詳細はこちらでどうぞ。

画像認識が人間の目を超えた 人工知能の歴史的ブレークスルーの先に - ログミー

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松尾先生が推奨する『眼の誕生』を新宿紀伊国屋でゲット。早く読みたい。

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こちらもつい買ってしまいました。

途中、AI開発をなりわいとするITスタートアップの情景が描写されているのですが、「アレレ、うちとぜんぜん違うぞ。アレレレ」となりました。

ITスタートアップと云えば、一般のイメージはああなんでしょうね。

 

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某社にお伺いしたときにエントランスにあった国内最強のスパコン。

水冷のノズルが溶接してあるところとか、ワンオフの美しさといいますか、まるで芸術作品のようです。欲しい。

日本の未来は、日本のディープラーニング技術は、こういった企業のみなさんが支えているのです。「二位じゃダメ」とか、そういうこと抜きに、ディープラーニングの持つポテンシャルを、どう日本に、日本のビジネスに活かしていくかを前向きに考えたいですね。

 

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最後に、渋谷紀伊国屋のゴジラ(非売品)です。欲しい。

我ら破壊と創造をもたらすゴジラたらんことを。

初夏の陽気のなか鎌倉へ、いざ営業!

Xin chao!(ベトナム語でこんにちは!)

大人の事情でまだ名乗れませんが、事情が解けるのは今月末なので、もう少しお待ち下さい。

精力的に様々な企業さまへ

代表が日本に出張(代表はベトナムに染まっているので、帰国とは言わず、出張と言っています)と、ITイノベーターの入社を機に、今月は精力的に様々な企業さまへ伺わせていただいています。

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わたくしも、自分のアイディア実現に向けて、鎌倉は七里ガ浜にあるスタートアップ企業さまにお邪魔させていただきました。

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現地に着いて早々、海辺でパンをかじってたところをトンビにパンを強奪されるというアウェイの洗礼を受けましたが、そこはアイスブレイクのいいネタができたとポジティブに受け取り、訪問に向かいました。 

アイスブレイクといえば、代表、ITイノベーター、わたくしと3人で訪問すると、名刺デザインが3人とも違うので、初回の訪問時に毎回それがよいブレイクとなっております。さすがハノイのアラン・ケイ!

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で肝心の訪問ですが、流石にその業界で起業なさっている方なので、アイディアについて、需要や問題点を指摘していただけ大変勉強になりました。

また、おそらくどの業界もそうですが、サービスのプラスアルファにディープラーニングは関心をもってくださるようで、そこがハマれば新しいサービスが生まれるのではと感じました。

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帰り際、古来よりモノノフの信仰を集めた、鶴岡八幡宮に今後のアジラの戦勝祈願をして帰路につきました。

では、また。Hen gap lai!(また会いましょう)

アジラ主催の第一回AIセミナー(データサイエンス&人工知能) in Viet Nam

先日、株式会社アジラ主催の第一回「AI セミナー」を、フランジア・ベトナム社にて開催させて頂きました。フランジア・ベトナム、小林代表に御礼を申し上げます。

Xin cảm ơn!!

開催を記念し、資料を公開させて頂きますので、ベトナムIT関係者の皆様はぜひ身内のITエンジニアにシェアして頂ければと存じます。

多くのITエンジニアが気になっている分野だと想定しており、そんな皆さんに、

  1. (´ε`;)ウーン…難しそう・・・でもやってみたい(キッカケがない)
  2. あれ、これなら自分たちもやればできるんじゃないかな?
  3. ファッ?!モデリングしたい!もう居ても立ってもいられない!!

という具合で進化して頂ければ幸いです。

今回の目的としては Step 1 → 2 への進化を促す取り組みです。

Lets Data Science And Artificial Intelligence!!

 

 

全カリキュラムは以下になっております。 

前半「初歩編」

Day 1 Overview about AI & data science・・・NOW !!

Day 2 Linear algebra review & Linear regression

Day 3 Classification

Day 4 Practice about Linear regression or Classification

後半「アドバンスド編」

Day 5 Tips & tricks about ML in real projects

Day 6 Introduce about deep learning (CNN) & image processing

Day 7 Introduce about RNN

Day 8 Pratice about CNN

 

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セミナーの様子です。

スピーカーはアジラ・ベトナムCEOのグエン・タイン・ハイです。

6月のグローバルAIハッカソン(@渋谷)や、第一回人工知能EXPO(@ビッグサイト)にあわせて訪日する予定ですので、ぜひ会いに来て頂ければと思います。

日越英の三ヶ国語を操るハノイ最強のプロジェクトマネージャーです。 

 

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CEOハイ(左)と、アジラ顧問「広報戦略アドバイザー」の和島氏(右)です。

彼は弊社顧問であるとともに事業経営者であり、ハノイから世界へと、IRはじめ様々な情報を発信するプレスリリース配信サービスを運営しています。

今後のハノイの活躍とともに大きく成長するビジネスです。

www.vietnam-press.com

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AIセミナー運営チームのみなさん。

お疲れ様でした!

We Love Hanoi ! We Love Technology ! 

We are ASILLA, our native shore !

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アジラの最新トピック

人の動きを認識する「行動認識」のデモムービーを公開しました。ABR(アジラの行動認識モデル)が認識した行動を、ムービーの上部に赤い文字列として表示しています。

こちらについては別途、詳細な記事を公開予定ですので、乞うご期待!

【利用シーンと精度】各種みまもりサービス、防犯セキュリティー(不審者や万引きの検知)など、様々なシーンでご利用頂ける基礎技術だと考えています。現在、60%ほどの認識率ですが、6月の人工知能EXPOに向けて、「90%」を目標に精度改善を行っています。

【強み】最大の特徴はモーションセンサー等のデバイスが必要ない点で、手間もなく、負荷もなく、利用シーンを広げられる点です。

お問合わせは株式会社アジラまでお気軽にどうぞ。

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