AI・機械学習・データサイエンス– category –

AI Benchmarkは、携帯電話やタブレットに内蔵されたAIアクセラレータチップのパフォーマンスを測定するために開発されたオープンソースプロジェクト。2018年にリリースされ以降、人気の機械学習モデルやベンチマークテストの範囲が広がり続けている。 【こ...

AI Auditabilityは、人工知能システムの動作や結果が第三者によって理解でき、検証可能であることを保証する概念です。これは2010年代後半に注目され始め、倫理的および法的な観点からAI技術の開発と利用を支える重要な役割を果たしています。 【この記事...

AI安全とアライメントは、人工知能の進化に伴う倫理的・技術的な課題解決を目指す重要な概念です。2010年代半ばから研究が活発になり、現在では様々な企業や学術機関で取り組まれています。 【この記事の目次】 AIアライメントの定義 アライメントの歴史的...

AI Alignmentは、人工知能と人間社会の価値観を統一し、安全な発展を目指す学術分野だ。1950年代から研究が進められ、近年では自動運転や医療支援など実用化に向けた取り組みも活発化している。 【この記事の目次】 AI Alignmentの定義 AI Alignmentの歴史...

自動運転AIは、交通の安全と効率を向上させるために開発された高度な人工知能システムです。1980年代から研究が進められ、近年ではLevel 5完全自律走行に向けた実用化を目指しています。 【この記事の目次】 自動運転AIの定義と階層 自動運転AIの開発歴 自...

医学分野における画像処理とAI技術が融合した医療画像AI。過去数十年の進化を経て、現在は疾患早期発見や手術支援などの幅広い応用範囲を持ちつつ、今後もその可能性は広がるばかりだ。 【この記事の目次】 医療画像AIとは 歴史と進化 機能と仕組み 医療画...

AIの透明性は、機械学習モデルの決定過程や予測結果を説明する能力について議論しています。この概念は2010年代に注目され始め、特に監査や医療分野で重要となっています。本記事ではその意義、方法論、課題を探ります。 【この記事の目次】 透明性の定義 ...

責任あるAIとは、人間社会における倫理的価値観を尊重し、予測不可能なリスクや不正行為から守る人工知能技術のこと。近年のAI開発における最重要課題として注目を集めている。本記事ではその概念と実践方法について解説する。 【この記事の目次】 責任あ...

説明可能AI は、AI・機械学習・データサイエンス分野において欠かせないキーワードのひとつです。本記事では説明可能AIの定義から背景、仕組みや活用方法まで幅広く解説します。 【この記事の目次】 Q. 説明可能AIとは何ですか？ Q. 説明可能AIはどんな場...

幻覚（AI） は、AI・機械学習・データサイエンスに関連する用語で、機械学習モデルを構築・改善する際に必ず意識する用語です。この記事では、幻覚（AI）の意味・仕組み・活用方法を図解付きでわかりやすく解説します。 【この記事の目次】 Q. 幻覚（AI）...