無償公開！ AI関連のPDF『Future Computed』、I/O 2018 ＆ Build 2018 のセッション動画：気になるニュース＆ネット記事

電子書籍『Future Computed： 人工知能とその社会における役割』が無償公開。また、Google I/O 2018 と Microsoft Build 2018のセッションビデオも無償公開。さらにpandasの新バージョンリリースなど。機械学習関連の最新情報まとめ。

[一色政彦，デジタルアドバンテージ]

連載目次

ご注意：本記事は、＠IT／Deep Insider編集部（デジタルアドバンテージ社）が「deepinsider.jp」というサイトから、内容を改変することなく、そのまま「＠IT」へと転載したものです。このため用字用語の統一ルールなどは＠ITのそれとは一致しません。あらかじめご了承ください。

　今回は、前回公開日2018年5月16日から本日25日までの、特に目を通しておきたい機械学習関連の最新情報をできるだけコンパクトにまとめた。ニュース情報で取りこぼしがないか、ざっとチェックしてみてほしい。

製品リリース関連

pandas 0.23.0 リリース

　2018年5月15日、半年ぶりのpandasのメジャーリリースが行われた。

• What’s New — pandas 0.23.0 documentation

　今回の注目機能として以下が挙げられている。詳しくは上記リンク先を参照されたい。

• Round-trippable JSON format with ‘table’ orient
• Instantiation from dicts respects order for Python 3.6+
• Dependent column arguments for assign
• Merging / sorting on a combination of columns and index levels
• Extending Pandas with custom types
• Excluding unobserved categories from groupby

注目のネット記事

無償ダウンロード： 『Future Computed： 人工知能とその社会における役割』

　マイクロソフトが、日本語150ページの電子書籍（PDF）を下記リンク先で無償公開している。

• ダウンロード： 『Future Computed： 人工知能とその社会における役割』

　内容は、「今から20年後という、AIが日常世界に存在する未来」に対して、マイクロソフトがどのようなビジョンや考えを持っているのかが示されている。章立ては以下のようになっている。

• 第1章　人工知能の未来
• 第2章　責任あるAI利用のための基準、政策、法規
• 第3章　AIおよび職業と雇用の未来
• さいごに　人間の創造性を強化するAI

イベントレポート： 機械学習工学研究会 キックオフシンポジウム

　現在のところ、機械学習とソフトウェア工学は切り離された世界で進められることが多い。しかし最終的には、AIや機械学習はシステム全体の開発プロセスの一端に過ぎないのだから、「機械学習が含まれる開発・運用プロセスにソフトウェア工学の知見をもっと生かしていこう」という議論から、この研究会が設立されたとのこと。

　その機械学習工学研究会（MLSE、「メルシー」と読む）の発足イベントが、2018年5月17日に開催された（ちなみに、筆者も参加して、手元にノートが残っているので近いうちに公開する予定）。下記リンク先の記事では、「基調講演1： ソフトウェア工学における問題提起と機械学習の新たなあり方」のセッション内容がまとめられている。

• 【機械学習工学研究会キックオフ！】機械学習の7つのステップ 「機械学習は間違える前提で設計する」 | 人工知能ニュースメディア AINOW

技術解説： Arm MLプロセッサ

　Arm（アーム）社は、Arm MLは、主にモバイルデバイスやエッジデバイスをターゲットにした機械学習用のプロセッサである。その内容を説明する記事が公開されている。

• 【後藤弘茂のWeekly海外ニュース】Armが機械学習専用プロセッサ「Arm ML」を投入へ - PC Watch
• ARM Details "Project Trillium" Machine Learning Processor Architecture

イベントレポート： Nervana NNPプロセッサ

　一方、インテルは深層学習向けNNP（Neural Network Processor）である「Nervana NNPL-1000」についてイベントで商品提供時期などを発表している。

• Intel、深層学習を高速化する「Nervana NNP-L1000」を2019年末までに出荷 〜2020年の東京オリンピックのAIプラットフォームパートナーに就任 - PC Watch

AIプロジェクトのアンチパターン

　下記の記事の大筋は、AIプロジェクトの作業に対する理解不足があり、そのため適切な人員・役割の配置ができていないことなどが、プロジェクト失敗の原因として取り上げられている。そもそもの大本の原因として「経営層の問題」が指摘されている。

• AI/データサイエンスのプロジェクトが失敗する10の危険なサイン - Qiita

ニュース： MicrosoftがSemantic Machinesを買収

• Googleの影響？ Microsoft、Cortanaの会話系スキルを改善するためにAIスタートアップを買収 | ギズモード・ジャパン

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セッションビデオ公開： Microsoft Build 2018