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Ai の最新動向と今熱い chat bot による業務効率化
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- 3. AI への高まる期待 33兆円 国内IoT/AI/ロボティクス 2020年市場予測 出典：ガートナー 2017 年ハイプサイクルより出典：総務省「 2016 年情報通信白書」より
- 5. – Satya Nadella “DEMOCRATIZING AI” すべての人すべての組織のため AI の民主化 AI の民主化にむけ世界で 8000 名規模の Microsoft AI and Research Group 設立 Satya Nadella, CEO Harry Shum, EVP of AI and Research Group
- 6. https://www.partnershiponai.org/ AI 技術のリー ダー 5 社が連携 • Amazon • Facebook • Google • IBM • Microsoft AI 技術に普及 にあたりベスト プラクティスの 共有や共通の課 題ついて協議し、 人や社会への AI の貢献
- 7. Azure を使った大規模な AI リサーチを目的に OpenAI 社と提携 6 Harry Shum EVP of AI and Research Group Microsoft Research Sam Altman Co-Founder OpenAI Microsoft Azure 上で提供 する AI テクノロジー • N-Series (GPU w/InfiniBand) • The Microsoft Cognitive Toolkit • Azure ML • Azure Bot Service • Azure Functions Microsoft Azure が推薦 クラウド プラットフォー ムに決定 • ディープ ラーニングに 最適化されたハード ウェア構成 • The Microsoft Cognitive Toolkit や Azure ML 等 充実したフレームワー クやクラウド サービス
- 11. Any Languages
- 12. NEW ビデオインデクサー NEW ラボ NEW NEW NEW カスタム カスタム カスタムカスタム カスタム
- 14. 世界最高レベルの深層学習技術で画像を認識 ImageNet で最高評価 28.2 25.8 16.4 11.7 7.3 6.7 3.5 ILSVRC 2010 NEC America ILSVRC 2011 Xerox ILSVRC 2012 AlexNet ILSVRC 2013 Clarifi ILSVRC 2014 VGG ILSVRC 2014 GoogleNet ILSVRC 2015 ResNet ImageNet Classification top-5 error (%) 2015 年、マイクロソフトは、エントリーした 5 分野すべてで 1 位を獲得 (ImageNet classification, ImageNet localization, ImageNet detection, COCO detection, and COCO segmentation)
- 15. 「 Face API は毎時数千人 からのサインインリクエ ストに対し 迅速かつ正確 にドライバーの認証を実 現しています。」 Dima Kovalev, Product Manager, Uber Face API
- 20. Switchboard Switchboard cellular Meeting speech IBM, Switchboard Broadcast speech ついに人間の誤認識率 5.9 % を超える
- 24. AI & Bot に注目する理由 • いつでもどこでも • ユーザーが使い慣れたツール を経由して、商品やサービス を提供可能 • 自然言語からの類推 • パーソナライズ、パターン化 などによる定型処理 • 業務効率化に大きく寄与
- 25. 実は Cognitive Services は多くのみなさま からお使いいただき劇的に成長しています サービス数自体も 3 年前の 4 サービスから 現在は 29 サービスまで拡大
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- 43. ダイアログ形式のコミュニケー ションを実装 (C#, Node.js) BOT アプリをメッセージング サービスに接続 Bing, Cortana などから利用 できるディレクトリに登録 Microsoft Bot Framework
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- 59. シンプルなAPIとフォーマット インデックス追加・更新 /indexes/<indexname> PUT インデックス一覧表示 /indexes GET インデックス統計情報取 得 /indexes/<indexname>/stats GET インデックスの削除 /indexes/<indexname> DELETE ドキュメント追加・削除 /indexes/<indexname>/docs/index POST 検索 /indexes/<indexname>/docs GET ドキュメントlookup /indexes/<indexname>/docs/<key> GET ドキュメント数取得 /indexes/<indexname>/docs/$count GET サジェスション /indexes/<indexname>/docs/suggest GET テストアナライザ /indexes/<indexname>/analyze POST https://<アカウント名>.search.windows.net { "@odata.context": "https://yoichikademo.search.windows.net/ indexes('messages')/$metadata#Collection( Microsoft.Azure.Search.V2016_09_01.IndexR esult)", "value": [ { "errorMessage": null, "key": "1", "status": true, "statusCode": 201 }, { "errorMessage": null, "key": "2", "status": true, "statusCode": 201 }, { "errorMessage": null, "key": "3", "status": true, "statusCode": 201 } ] } ※ APIバージョン 2016-09-21の機能一覧。バージョンごとの機能についてはこちらを参照ください
Notas del editor
- トーキングポイント(TP) 今、産業界において、第四次産業革命と言われる程、デジタルによる「変革」のスピードが急速に広がっています。 企業のデジタル化が進み、それを差別化や競争力の向上に活かす動きが急速に進展しています。 そのデジタルの変革であるデジタルトランスフォーメーションを推し進める重要な要素がAI/ロボティクスです。 AI/ロボティクス市場は2020年までに33兆円市場と予測されています。 この裏付けとして、ガ―トナーのハイプサイクルでは、機械学習、コグニティブ、スマートロボット、自動走行車が期待のピーク期を迎えています。 そのうち、機械学習は2ー5年以内、コグニティブエキスパートアドバイザーやスマートロボットは5-10年以内に本格採用されると予測しています。
- マジック、技術と AI の約束 「任意の十分に高度な技術は、魔法と区別が」です。 未来派アーサー ・ C ・ クラークは、この思い出に残る観測よりも、半世紀前を行った。しかし、人工知能、彼の先見の明の宣言、および魔法のこの概念の将来を考えると、その約束と同様、AI の進歩を記述するための apt 方法です。 人工知能、サイエンス フィクションのもの一度約束ではありません。 今起こっています。 私たちの世界でのデータの広大な量のため今可能だ-私たちの造られた世界で、雲で、我々 のデバイスでほぼ無限の計算資源と深いニューラル ネットワークなどの AI 技術の最近の進歩と組み合わせます。組み合わせで、これらの進歩は、この膨大な情報量を理由に私たちを有効にしてますます、それの意味をなさない。 それでも、データ、および技術の刺激的な進歩への無限の世界では、時間は究極の制約です。 我々 は単にそれのより多くをすることはできません。我々 は、すべては時間、分、秒それぞれの日で同じ数を共有します。 問題は、どのように我々 はすべてを使用できますこの基本的な制約を解決するために計算力の観点からあるか。世界のよりよい感覚をするか。愛の本質であります。そしてそこにマジックがある. マシンを操作する人は効率、なりより、するために人間を有効にするから腕の長さで私たちを保つタスクを合理化できます。機械を操作する人は世界で最も厄介な問題のいくつかを解決できます。 コンピューターがゲームで勝つことがありますが、そんなに多くを行うことができます。何ができる人と機械が病気を打ちと貧困との闘いのような社会の最大の課題を解決するために共同作業を想像してください。 マシンを使用して、人々 はより良いビジネス成果を運転できます。交通機関; の風景を永遠に変更します。保護し、惑星を維持する新しい方法を発見します。改革医療;不治を治します。 人類は、長い間インテリジェント マシンの概念との不安な関係に影響をきたと認識しています。これは、コンピューターは人間の労働を置き換えません恐怖からの茎の一部。別の長期保有の懸念は、AI の背後にある技術がそれを理解する当社の能力を上回る。考えて、それが不可欠、その保護私たちの約束だけでなく人間、人類規模で。 人と機械のテーブルに異なる資質や能力をもたらします。人間には、創造性、共感性、感情があります。強力な AI の計算と混合すると、大量のデータに対して理由や人間を見分けることができますパターンを検出する能力-マシンを強化でき、実体と魔法の両方の方法で人間の能力を拡大します。 マイクロソフトはこの努力には見知らぬ人ではありません。我々 は、空間に豊かな歴史があるし、に貢献を支援している- と -25 年の AI の進歩。そのスピーチ マイクロソフトリサーチの創造と信じて投資初期の 1990 年代に始まりより自然なコンピューティングを作成する努力の次のフロンティアになります。 ほぼ 30 年間わずか 5.9%-のエラー率と音声とエラー率が 3.5% だけで画像を認識する技術を開発しました。つまり、たとえば、深い学習を使用すると、コンピューターを認識できることの会話内の単語についてだけでなく、人は、リアルタイム翻訳を提供します。また、工場のフロアでのコンピューターは加工部分と人間の腕が区別または自律走行車がバウンドするボールと通りを渡ってスキップ幼児の違いを伝えることができますを意味します。 、真の人工知能を持つシステムを構築する追求の具体的な進歩を遂げていることを確認します。O はあなたのビジョンは大胆で広範な。このビジョンは、包括的なまた。AI、象牙の塔から人工知能を取るし、それをすべてのアクセスの民主化を目指して-最終的には、人間の条件を改善するために。
- トーキングポイント(TP) マイクロソフトにとってAI技術はとても重要 9月末に開催したIgniteではサティアの「AIの民主化」のビジョン Microsoft AI and Research Groupが5000人体制で新設
- トーキングポイント(TP) ■Facebook、Amazon、Google、IBM、MicrosoftがAI領域での提携を発表 ■AI 技術に普及にあたりベストプラクティスの共有や共通の課題ついて協議、AIによる人や社会への貢献
- トーキングポイント(TP) ■11月にOpenAI 社と提携発表 ■提携の目的はAzure を使った大規模な AI リサーチ ■Microsoft Azure が推薦クラウドプラットフォームに決定 なぜMSを選んだのか？ ■ディープラーニングに最適化されたハードウェア構成（InfiniBandでK80 GPUを相互接続できる。Pascal GPSをクラウドで提供予定） ■ディープラーニングに最適化されたハードウェア構成NVIDIA 社 GPU 搭載の N-Seriesの一般提供によりThe Microsoft Cognitive Toolkit を利用予定 ■The Microsoft Cognitive Toolkit や Azure ML 等充実したフレームワークやクラウドサービス Today we’re announced a new partnership with OpenAI and new Azure innovations building on the company’s AI momentum and further substantiating Azure’s position as the Intelligent Cloud. OpenAI is a nonprofit AI research organization co-founded by Elon Musk, Sam Altman, Greg Brockman and Ilya Sutskever. With this partnership, we hope to make significant contributions to advance the field of AI, and make it more accessible to every developer and every organization. OpenAI chose Microsoft Azure as their primary cloud platform, to help advance their research and create new tools and technologies that are only possible with the cloud. We also announced Azure innovations to demonstrate our commitment to AI, and to help developers and organizations run high performance workloads and build intelligent applications. Why OpenAI chose Microsof OpenAI chose Microsoft due to our deep learning research and ongoing commitment to AI, along with Azure’s support for open source technologies and its unique combination of high performance computing, big data and intelligence capabilities such as Azure Batch, Azure Machine Learning and the Microsoft Cognitive Toolkit (formerly CNTK). Azure has impressed us by building hardware configurations optimized for deep learning — they offer K80 GPUs with InfiniBand interconnects at scale. We're also excited by their roadmap, which should soon bring Pascal GPUs onto their cloud.
- トーキングポイント(TP) マイクロソフトが提供するAIスタック 製品サービスとして、デジタルパーソナルアシスタントのコルタナ、多言語対応で対話できるスカイプ、女子高生人口知能のりんな、ミックスリアリティを体験できるホロレンズ APIサービスとしては認知系サービスのCognitive Servicesやボット連携を容易にするBot Framework 機械学習には、機械学習プラットフォームのAzure Machine Learning、、ディープラニングをカスタマイズできるThe Microsoft Cognitive Toolkit インフラには、機械学習やディープラーニングに最適化したGPUなどのハードウェアやHadoopなどストレージをクラウドで提供
- なぜAzure上でOSSか？その答えはData分析とAIの活用にあると考えています。 1．EASY：すべてPublic APIで呼び出し可能なAI。クラウド上のデータを利用して、非常に簡単に使えるAIを構築 2．Open＋Flexible: OpenなプラットフォームかつPython、R、Node JSなど柔軟な開発言語を選択 3．Tested: GitHubやMSDNなどサンプルコードやコミュニティのサポートを推進 実際AWSのOSSは専用にカスタマイズされており、サポートできない。AzureのOSSのほうがOpenであるという評価もいただいております。
- Millions of people worldwide have embraced Uber as a new means of reliable transportation and flexible income. To safeguard against fraud and enhance both driver and rider peace of mind, Uber uses the Face API, part of Microsoft Cognitive Services, to help ensure the driver using the app matches the account on file. The extra verification step is fast, works on all smartphones and in dim light, and scales to more than 1 million driver-partners. By using the Face API, Uber saved months of development work, time it could devote to tailoring the user experience. https://customers.microsoft.com/en-US/story/uber
- https://youtu.be/aEBi4OpXU4Q Millions of people worldwide have embraced Uber as a new means of reliable transportation and flexible income. To safeguard against fraud and enhance both driver and rider peace of mind, Uber uses the Face API, part of Microsoft Cognitive Services, to help ensure the driver using the app matches the account on file. The extra verification step is fast, works on all smartphones and in dim light, and scales to more than 1 million driver-partners. By using the Face API, Uber saved months of development work, time it could devote to tailoring the user experience. https://customers.microsoft.com/en-US/story/uber
- We are also making great progress in speech. Six months ago we became the first to reach human parity in speech recognition with the famous Switch Bot data set that is a collection of phone call data. And we beat the human error rate of 5.9 percent and we continue to improve.
- 単なる認知情報での判定ではなく、属性を含めたデータとして取っていくことで、分析と掛け合わせて高付加価値なデータに転換し利用
- 何か自動で動作するアプリのことを Bot と言います Web を自動でクロールしてくるのも Bot なのですが、今日では入力に応じて自動で回答するものを Chat Bot と言い、チャットが省略されているケースが多いです チャットボットだと AI が使われているようにも思われますが、必ずしもそうでは ありません 単純応答は AI は入っていない。自然言語を解釈する際に利用する ボット自体は Web サービス 何かしら解釈して応答する サーバー側とクライアント側に何かしらのアプリが必要
- 自動応答するところと、人間が考えて判断して行動するところをうまく切り分ける
- Bot の Design は画面フロー ニアリーイコール 会話フローです Web サイトと Bot を比較しながら説明します 認証＞検索＞購入 何かで意図を確認し実行する
- メニューをどのようにつくるか？ 旅行の予約をする 飛行機の予約が必要です。また宿泊の予約が必要です。 その中にいくつかのパラメーターが必要になります。 飛行機の予約は、出発場所、到着場所、日程等。宿泊予約も、予約開始日、終了日、人数、部屋の種類、見積等。 あいさつは Web では必要ないが、 Bot では欲しくなる またモバイル アプリ等もそうですが、先の Web サイトでの認証もそうですが、会員確認等は欲しいですよね 実際にこの Bot が自然言語を受け付けると一番上の言葉のように「品川から沖縄に行きたい」というような言葉になるし、「1泊1人10,000円までで国際通りから徒歩圏」というような言葉になります。 この自然言語を解釈して Bot を機能させます
- 必要に応じて外部サービスを利用する
- 入力するよりメニューがあって選んだ方が早い
- フローの設計が必要
- Microsoft Teams とも連携可能