AIや機械学習を使った技術の発展は著しいが、あまりにも必要な処理能力が多すぎて、発展は頭打ちになるのではないかという予測があるようだ（WIRED）。

欧州のある大規模スーパーマーケットチェーンは、AIと顧客の購入する商品の傾向、天候や交通情報などのデータを使用して入荷する商品を選択し、在庫管理を行う手法をとっていた。結果、製品の廃棄率などを大幅に削減することに成功したという。

しかし、導入したアルゴリズムは計算量があまりに多く、システムの維持コストが増えすぎた結果、導入を中断したという。クラウドコンピューティングのコストが下がるか、アルゴリズムの効率が大幅に改善するかしない限りは導入はできないという決断になったようだ。同様の問題は、あちこちで指摘されるようになっており、AI研究者は計算リソース不足の影響を感じ始めているとしている。

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あるAnonymous Coward 曰く、

毎日新聞によると、「社会調査研究センターと毎日新聞が7月18日に実施した全国世論調査では、携帯ショートメール調査の回答者735人を対象に『安倍晋三首相にいつまで首相を続けてもらいたいですか』と尋ね、自由に意見を書いてもらった。 」という。

調査結果はリンク先を見てもらうとして、
よく分からない宛先からのショートメールに快く返信する人がいるというのが驚きのタレコミ人の方が心が荒んでいるだけなのだろうか。

なお社会調査研究センターのページでは、調査結果および、答えた方の年齢と回答の文章がすべて掲載されている。ざっと見た感じだが、かなりの長文を書いている方も結構見られる（社会調査研究センター）。

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headless 曰く、

Amazonは14日、実店舗での買い物に使用するスマートショッピングカート「Amazon Dash Cart」を発表した(Dash Cart紹介ページ、 GeekWireの記事、 The Vergeの記事、 SlashGearの記事)。

Dash Cartはタッチスクリーンディスプレイやバーコードスキャナーを搭載し、AmazonアプリのQRコードをスキャンしてサインインすれば買い物を開始できる。クーポンもスキャンするだけで適用されるという。カートに入れた商品はコンピュータービジョンアルゴリズムとセンサーフュージョンで識別するとのことだが、動画によると基本的にはバーコードを用い、バーコードのない商品は手入力が必要になるようだ。

あとは専用レーンを通って店から出れば自動で精算が行われ、電子メールでレシートが届くとのこと。カートにサインインしているため、専用レーンを通過するまでは目を離すと危険そうだ。

Dash Cartは年内にカリフォルニア州ウッドランドヒルズにあるAmazonのグローサリーストアで利用可能になるとのことだ。

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イーロン・マスク氏は9日、上海で11日まで開催中の世界人工智能大会にビデオ出演し、Teslaが自動運転レベル5(完全自動運転)の基本機能を今年中に完成できるとの見方を示した(SlashGearの記事、 The Next Webの記事、 Bloombergの記事、 Weiboに投稿された動画)。

マスク氏によれば自動運転レベル5を実現するにあたり、根本的に困難な点は残っていないという。ただし、多数の細かい問題が残っており、それらすべてを解決していく必要があるとのこと。多くの場面での対応を可能にしたのち、特殊な場面での対応をトレーニングする必要も出てくる。現実の世界ほど複雑なものはなく、シミュレーションはそのサブセットである必要がある。そのため、Teslaでは細部への対応に注力しているそうだ。マスク氏は現在のTeslaのハードウェアに自信を持っており、ソフトウェアの改善だけで自動運転レベル5が達成可能だと考えているとのことだ。

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国際技術標準化機関であるIEEEが、サーモグラフィーコンペなるものを開催していたそうだ。正式名称は「Thermal Image Super-Resolution Challenge」といい、コンペの内容は、解像度の低いサーモグラフィー画像から、機械学習で高解像度の画像を生成する方法を競い合うというもの（TechCrunch）。

コンペの結果は6月14日に発表されたそうだが、渋谷に拠点を置くAI系企業クーガーのSabari Nathan氏とPriya Kansal氏によるモデルが2位に入賞したとのこと。同社は人型AIの開発をしており、視覚を担う画像情報の分析・解析のための研究開発をしていたそうだ。

IEEEは画期的で新規性のある画像解析の機械学習ソリューションを求めていたとされる。サーモグラフィー画像は、可視光を扱う写真と違い熱だけを扱うため、照明その他の環境条件の影響を受けない。このため、医療や軍事、自律走行車の物体検出などの分野に応用しやすいとしている。

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Anonymous Coward曰く、

AIを使って耳の画像から本人がどんな顔をしているかを推定する、「Ear2Face」という手法が発表された（論文）。

先行研究としてすでに、声から顔を推定するSpeech2Faceが知られている。

もしかすると、他にも思いもよらぬ情報から当人の顔面を推定できるのかもしれない。

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楽天モバイルが販売するスマートフォン「Rakuten Mini」で、製品ページに記載されているものとは異なる周波数帯に対応するものが出回っているという（ INTERNET Watch、Togetterまとめ、Android Plus）。

対応周波数帯が異なっていたとしても、楽天モバイルの通信網で利用する場合は問題がないが、それ以外の通信網を利用する場合に問題が発生する可能性がある。特に、Rakuten Miniで利用できることが確認されているIIJmioのeSIMの利用に支障が出る可能性があるようだ。

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5月1日午前、楽天モバイルの携帯電話サービスの一部ユーザーで通信障害が発生した。ネットワーク設備のソフトウェアにおける不具合が原因とのことで、同日夜には復旧したのだが（楽天モバイルの発表、ITmedia、日経新聞）、この障害の「お詫び」として楽天は影響を受けたユーザーに対しお詫びとして楽天ポイント1000ポイントを付与するという（ケータイWatch、日経xTECH）。

日本の携帯電話キャリアでは、長期利用者への特典としてポイントを付与することはあったが、通信障害のお詫びとしてポイントを付与するというのは異例。

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Microsoftのりんな開発チームは1日、AI「りんな」で人間の声の感情表現が可能になったことを発表した(Microsoftのニュース記事)。

今回りんなは約2時間分の「嬉しい」および「悲しい」声を学習。文章の内容から感情表現方法をニューラルネットワークが予測し、それぞれの「感情スタイル」での話し声を生成できるようになったそうだ。Microsoftでは人間の声のニュアンスを学習して再現することを「スタイル」と呼んでおり、「感情スタイル」は人間の声の感情表現を再現するものだという。また、「歌唱モデル」にも「嬉しい」および「悲しい」声を学習させ、歌唱表現と感情表現を組み合わせた歌声も生成可能になったとのこと。

ニュートラルな話し声に対し、感情スタイルを適用した「嬉しい声」「悲しい声」の音声サンプルや、AIりんなのシングル曲「snow, forest, clock」の一部に感情スタイルを適用した歌唱例の動画、感情スタイルの話し声を使用して「廃線ウォーク」をりんなが案内するVRコンテンツも公開されている。個人的には強いなまりが気になって感情どころではなかったが、スラドの皆さんのご感想はいかがだろうか。

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