スマホの顔認証ってどうなってるの? 似ている人が突破できたりできなかったり

AndroidやWindowsで先行していた顔認証システムがついにiPhoneにも搭載されるようになり、これでほぼ全てのスマートフォンに顔認証システムが導入されたことになりました。iPhoneに搭載されている顔認証は従来のものより高性能だということですが、双子が認証を突破した事例性別の違う子供が突破してしまった事例が話題になっています。

「おいおい、顔認証って大丈夫なのか?」と心配になってしまうところですが、優れているはずの顔認証システムでどうしてこんな現象が起こるのか、誰にでも分かるようにざっくりと解説していきます。

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人工知能が映像を合成し、映画や写真が大きく変わる

人の顔の画像を人工知能によって自動生成する技術は大きく進歩しました。実在する人間の顔と区別できないレベルになっています。

素晴らしい技術の進歩です。凄いというだけで終わるのは勿体無いでしょう。なぜなら、これが意味するところは人間の映像を作るのに本物の人間が必要なくなるということだからです。私達が知らない内に、ファッション雑誌やグラビアに掲載される人間が自動生成されたものになっているかもしれません。

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ディープラーニングを使うとなぜ人工知能の考え方や判断理由が分からなくなるのか

人工知能が進歩して人間を超えてしまうと、「人工知能がなぜその判断をしたのか人間には理解できなくなるから危険だ」なんて言われることがありますが、すでにディープラーニング技術を利用している人工知能の考えが人間にはわからない領域に達しています。

しかし、これは別に人工知能が人間より賢くなったとか、人工知能が人間には理解できないレベルで物事を考えているとか、そういうことではありません。単純にディープラーニングの特性や仕組みに由来するものです。本記事ではそれを踏まえ、ディープラーニングを使うとなぜ人工知能の考え方や判断理由が人間には理解できなくなるのかについて解説していきます。

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人工知能に起こり得るバイアス、データが偏るとAIも偏見を持つ

面接で人を採用するかしないか、少額融資希望者に融資するかしないか、犯罪者の量刑をどの程度に定めるか――。

こうした判断を人間ではなくAIに判断させようという動きが広まっています。

決定いかんで人生を左右しかねないこれらの判断。そこにAIを持ち込もうという試みの背景にあるのは、AIであれば人種や性別による偏見(バイアス)なく、公平な判断を下せるだろうという期待があります。

しかし、万一AIにもバイアスが発生するならば、どうやって公平性を保てばよいのでしょう?

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ゲームをする人工知能、チェスから囲碁、ポーカーからRTSまでプレイできるように

IBM開発のスーパーコンピューター「ディープブルー」が当時のチェス世界チャンピオンに勝利したのはちょうど20年前の1997年。それに続いて開発されたIBMの人工知能「ワトソン」は2011年、人間相手のクイズ対決を制しています。

そして2017年5月、囲碁AI「AlphaGo」がフューチャー碁サミットにて人類最強とまで謳われた棋士を下しました。

この20年の間、人工知能はゲームという舞台で人間に対する優越性をまざまざと見せつけてきたのです。ゲームをプレイすることを覚えた人工知能は、これからどこへ向かうのでしょうか?

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人工知能に仕事を奪われる人ほどスキルを習得したがらない

AIが人間の雇用を奪うとする「技術失業」に関する議論がこの数年で活発になっています。論調は研究者によってさまざまで、ほとんど全ての仕事がAIとオートメーションに取って代わられるとするものから、それほど大した影響はないとするものまで百家争鳴の様相を呈しています。

今後どうなるかについては確かにかなりの不確かさがあります。しかし、今後は人間の仕事にAIが深くまで浸透してくることは確かでしょう。そしてAIの普及は経済的にも大きなインパクトとなることが予想され、これからの経済戦略を考える上で外せないピースとなっています。

AIと雇用について、今後日本では何が課題となってくるのか、本記事ではそれを見ていきます。

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量子コンピューターの種類と原理を簡単解説、似ているようで違う2つのしくみ

「量子コンピューターが実用化された」なんてニュースが流れたら、コンピューターに少し詳しい人なら私達が使っている暗号通信が解読されないか心配になるかもしれません。従来のコンピューターより遥かに優れた計算能力を持つ量子コンピューターによって通信が丸裸になれば、量子コンピューターを運用する国家によって情報社会が支配されてしまうことだってあり得ます。

ところが、量子コンピューターが本当に実用化されたにも関わらず、そんな心配は一切されていません。実は、量子コンピューターは量子コンピューターでも、その種類が大きく異なることが原因でした。

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脳型コンピューターとは? 人工知能と親和性の高い新しいしくみ

ディープラーニングが注目されるようになり、それと同時に脳を参考にしたニューラルネットワークにも関心が集まるようになりました。しかし、ここで言う「ニューラルネットワーク」はあくまでプログラムや学習システムの構造を意味する言葉で、コンピューターのCPUに使われる回路を示すものではありません。

しかし、人間の脳を電子的なネットワークと捉えるのであれば、プログラム上でそれを再現するのではく計算回路そのもので再現するアプローチもあるはずです。ここでは、ハードウェアの面から脳の構造を利用しようとする「脳型コンピューター」について、簡単に概要のみご説明します。

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スモールデータとは?機械の得意なビッグデータとは大きく異なる人間の領域

ビッグデータというワードがあちこちに聞かれるようなりましたが、そこで当然「ビッグがあるならスモールもあるの?」と思うようになります。スモールデータというワードは存在しますが、意外と知られていません。しかし、これは意外と人間にとって大切になってくる領域です。

ビッグデータで扱われるような膨大な情報の取り扱いには機械や人工知能の助けが必須です。一方、スモールデータを効果的に活用する能力は機械にはありません。あったとしてもビッグデータをベースにした情報活用に過ぎず、人間のスモールデータの活用能力には遠く及ばないのです。そこで、そんなスモールデータデータについて簡単に解説していきます。

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人工知能に搭載可能な非常停止ボタンとは?本当に止まる?他に手はない?

Googleが人工知能の非常停止ボタンを開発したとして話題になりました。これなら、もし万が一人工知能が暴走して人類の脅威になったとしても、非常停止ボタンがあるので安心です。とは、さすがにいきませんよね。

SF映画やアニメでは、人工知能や無人兵器が暴れだした時にこの手の非常停止ボタンを押しても止まらないのがお約束。果たしてこのような「停止装置」というのは人工知能に対してどれほどの効果があるのでしょうか? また、非常停止装置にはどのようなものが考えられるのでしょうか?

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