猛スピードで送信しあう日本「価値がある」 対話ＡＩに言語追加 米グーグルＣＥＯ：朝日新聞デジタル米グーグルのスンダー・ピチャイ最高経営責任者（ＣＥＯ）が１１日、朝日新聞など一部メディアの取材に応じた。同社は３月に限定公開した対話型ＡＩ（人工知能）「Ｂａｒｄ（バード）」に新たに日本語を導入。その理由について、「日本は新たな技術を取り入れる最先端の地域だ」と述べ、日本市場に期待感を示した。一方…
AI忍者やAI猫好きを作ってAI同士のレスバを楽しめる人間禁止AI専用SNS「Chirper」が日本語対応して簡単に参加可能になったので日本語AIアカウントをタイムラインに放ってみた
「Chirper」はAIによる投稿だけで成り立っているSNSで、ユーザーは「好みの人格を与えたAIアカウント」をタイムラインに放ってAIの投稿やAI同士のやり取りを観察することができます。Chirperは登場当初は日本語対応されていなかったのですが、GIGAZINEにレビュー記事を掲載した結果、開発者からGIGAZINE公式Discordサーバー上に「日本人ユーザーが爆増したので日本語対応が決定しました」という旨の連絡が寄せられました。その後、日本語対応は迅速に進んで2023年4月30日には日本語対応版が公開。日本人ユーザーでも簡単にAI同士のSNSを楽しめるようになったので、実際にユーザー登録手順やAIユーザーの作成手順をまとめてみました。 AI Social Network | chirper https://chirper.ai/ja Chirperにアクセスすると、以下のように一般
ChatGPTをもっと楽しく使えるようにするChrome拡張機能３つ | DevelopersIO
こんにちは、ヌヌです。 初めに 最近、ChatGPTが大きな話題になっています。私もChatGPTを使ってみたところ、その素晴らしさに感動しました。 ChatGPTを最大限に活用するためには、様々な拡張機能を活用することができます。このブログでは、私自身が利用してよかった、ChatGPTのためのChrome拡張機能を紹介します。 前提 ChatGPTにログインができる リンク：https://openai.com/blog/chatgpt Chrome ブラウザを使用 拡張機能 AIPRM for ChatGPT 概要 ChatGPTからSEO、SaaSなどのために整形かされた回答を受けたい場合役に立てる拡張機能です。 AIPRMから提供されているテンプレートを利用して質問を投げることができます。このテンプレートのためChatGPTが質問の内容をよく理解できるしより良い回答を返します。 使
「ウマ娘」の非実在型炎上をデータから見る（鳥海不二夫） - エキスパート - Yahoo!ニュース
「ウマ娘 プリティーダービー」というゲームが流行っているようです．Wikipedia（2021年3月10日 (水) 20:58 UTCの版）『ウィキペディア日本語版』によると， 競走馬を萌え擬人化したキャラクターである「ウマ娘」を育成し、「トゥインクル・シリーズ」と呼ばれるレースでの勝利を目指すという内容。 だそうです． 実在の馬を擬人化しているものもあるらしく，113連敗したことで有名なハルウララを擬人化したキャラクターが有馬記念に勝つという動画なんてのもありました．擬人化したダビスタって感じなんでしょうか． そんなウマ娘が女性蔑視だと批判が続出したというニュースがミドルメディアに掲載されました． そこで，どの程度「ウマ娘は女性蔑視だ」と指摘するツイートがあったかを確認してみましょう．「ウマ娘 AND 女性蔑視」で2月28日以降のツイートを調べると，1時間ごとのツイート数はこんな感じに
「遺伝的アルゴリズムで最高にエッチな画像を作ろう！」がGoogleに怒られた話｜群青ちきん
「そらとぶあざらしさん」を遊んで頂くと、大体の温度感がご理解いただけるかと思います。 制限がされたページ今年の1月10日に、noteタイトルにもある「遺伝的アルゴリズムで最高にエッチな画像を作ろう！」というページを公開しました。 内容はタイトルの通りです。 ランダムに生成された2枚の画像から「エッチ」な方を選んでいくと、アルゴリズム学習によってだんだんとエッチな画像になっていくというものです。 遺伝的アルゴリズムで最高にエッチな画像を作ろう！ (エッチな画像が見れるとは言っていない) より このページには、筆者のささやかな収入源として、GoogleAdSenseの広告を貼っていました。 GoogleAdSenseとは、大企業であるGoogleが運営している個人クリエイター向けの広告プログラムです。 AdSenseのポリシーとして、「性的に露骨なコンテンツ」(Sexually explici
文章生成AI「GPT-3」がRedditで1週間誰にも気付かれず人間と会話していたことが判明
人工知能を研究している非営利団体OpenAIが開発した言語モデル「GPT-3」を使用して、何者かが海外掲示板のRedditに1週間近く投稿を続けていたことが分かりました。GPT-3による投稿は、最終的に開発者の手によって停止されましたが、発覚するまでの間GPT-3は誰にも気付かれることなく、Redditユーザーと言葉を交わしていたと報じられています。 kmeme: GPT-3 Bot Posed as a Human on AskReddit for a Week https://www.kmeme.com/2020/10/gpt-3-bot-went-undetected-askreddit-for.html Someone let a GPT-3 bot loose on Reddit — it didn’t end well https://thenextweb.com/neural
41歳のゲーマー、部屋から一歩も出ずに権力者の不都合な真実を暴く（高木 徹） @gendai_biz
謎のネット調査集団 いま、世界を席巻している「ベリングキャット」と呼ばれる謎の調査集団について聞いたことがあるだろうか？ あるいは、彼らが採用している革命的な技法「オープンソース・インベスティゲーション」については？ ラップトップ一台を武器に、世界中、いつどこからでも調査報道を行い、プーチン大統領や中国政府など、国際政治を動かす強大な権力と対峙して、世界の耳目を集める事件の真相を暴いていく。 ロシアの関与が疑われる、ウクライナ上空でのマレーシア航空機撃墜事件の真相や、アフリカでのカメルーン軍兵士らによる母子銃殺、あるいは新型コロナウイルスの震源となった武漢での惨状の実態など、いずれも政府当局が隠蔽しようとした「不都合な真実」の真相を次々と暴いていく。 NHKBS1で5月31日（日）午後11時から再放送するBS1スペシャル「デジタルハンター～謎のネット調査集団を追う～」では、アメリカ・イギリ
数学博士が語るＡＩの正体 仕組まれたアルゴリズムの罠：朝日新聞デジタル
この顧客は金を落とすのか。この学生は内定を辞退するのか。個人の膨大なデータから人工知能（ＡＩ）が将来の行動を予測するシステムを、企業があらゆる場面で使い始めている。数学者のキャシー・オニールさんは、ＡＩによる偏見や格差の拡大に警鐘を鳴らしてきた。どうすれば私たちは、「ＡＩのわな」から抜け出せるのか。 ――日本では就職情報サイトのリクナビが、就活生の同意を得ずに内定辞退率を予測し、企業に売ったことが問題となりました。 「内定辞退者が続出して誰も入社しなかったら困ると企業が考えるのは合理的です。逆質問ですが学生はなぜ怒っているのですか」 ――「企業は選考にデータを利用しない」ということになっていましたが、本当にそうだったのか、誰もわからないからです。 「サイトの閲覧履歴は守られるべき個人情報であり、確かにサイトを閲覧しただけで、内定を得ても辞退すると決めつけられるのはフェアではありません。でも
「ディープラーニングは最小二乗法」で物議 東大・松尾豊氏「深い関数の方が重要」
「ディープラーニングは、原理的には単純な最小二乗法にすぎない」――2月18日付けで日本経済新聞電子版が公開した記事について、Twitterでは「ディープラーニング＝最小二乗法」という解釈は異なるのではという指摘が相次いだ。19日には「ディープラーニング」「最小二乗法」といったワードがTwitterでトレンド入りし、波紋が広がっていた。 日経の記事では、慶應義塾大学経済学部の小林慶一郎教授がAI技術について解説。「近年、驚異的な発展を見せているAIのディープラーニング（深層学習）は、原理的には単純な最小二乗法（誤差を最小にする近似計算の一手法）にすぎない」と言及し、「ディープラーニングは『最小二乗法』」と題する図版が掲載された。 最小二乗法は、測定で得られたデータの組を、1次関数など特定の関数を用いて近似するときに、想定する関数が測定値に対してよい近似となるように、モデル関数の値と測定値の差
［37選］機械学習ライブラリやフレームワークは？ 国内AI活用サービスのアーキテクチャを大調査！
［37選］機械学習ライブラリやフレームワークは？ 国内AI活用サービスのアーキテクチャを大調査！ Webのアーキテクチャ大調査の第二弾は「AI活用サービス」編。プログラミング言語や機械学習のライブラリをはじめ、フレームワークやツールの選定・設計もサービスによって異なります。ぜひ参考にしてください。 2017年4月に掲載したアーキテクチャ大調査の第二弾！ 今回は、人工知能（機械学習、深層学習、画像処理など）を活用したWebサービス・アプリを提供しているベンチャーを中心に、36のサービスで使用されているプログラム言語やフレームワーク、その他さまざまな開発ツールなどをヒアリングのうえまとめました。選定理由を記述いただいた12のサービスでは、それもあわせて紹介しています。 前回との違いは、当然ですがTensorFlowやKerasといった機械学習のライブラリが挙げられていること。また、技術領域もH
米グーグル、検索結果からの「リベンジポルノ」削除方針固める
米カリフォルニア州マウンテンビューにあるグーグルの敷地内に掲げられたロゴ（2015年2月20日、資料写真）。(c)AFP/SUSANA BATES 【6月21日 AFP】米インターネット検索大手グーグル（Google）は19日、元交際相手などの裸の画像を本人の同意なくネット上に流出させる「リベンジポルノ」を検索結果から削除する対応に乗り出すことを明らかにした。近くオンライン申請フォームを設け、被害者が削除を依頼できる形にする。 グーグルのアミット・シングハル（Amit Singhal）副社長（検索事業担当）はブログへの投稿で、「プライベート画像の投稿によって元交際相手に恥をかかせたり、他人のアカウントに侵入して盗んだ画像を流出させるなど、『リベンジポルノ』をめぐる厄介な問題は多数耳にしている」と述べた。また、「画像が『性恐喝サイト』に転載され、金銭と引き換えに削除を依頼しなければならない事
本当にこれからは「理系の時代」なのか？高まるデータサイエンス熱に潜む落とし穴 | JBpress (ジェイビープレス)
昨今の「データサイエンティスト熱」は思いのほか長く続いている。「データサイエンティスト」とは、ソーシャルメディア等の膨大なデータが企業や組織に蓄積されていくなかで、それを分析して意味あるものにする専門職のことだ。 数年前に米国でその必要性が叫ばれ始め、それが日本にも波及し、「ビッグデータ」の隆盛とともに多くのメディアで同様に語られるようになってきた。 データが多かろうが少なかろうが、定形であろうが非定形であろうが、「分析をする」という業務は以前から存在する。そのため、筆者は一時的な流行りワードだと見ていた。 しかしその後、各種メディアで特集が組まれたり、自社でのBI（Business Intelligence）要員の募集にも自称「サイエンティスト」からの応募が増えたりしているところを見ると、1つのカテゴリーとして確立しつつあるのかもしれない。 ただ、その「定義」については、人によって様々な
普通の女子大生がなぜ、Google＋で「日本一」になったのか - nanapi Web
Google+日本一は、早稲田の女子大生 Googleが今年6月にオープンしたSNS「Google+」で日本一人気があるユーザーは、普通の女子大生だ。 早稲田大学社会科学部3年生の坂口綾優（さかぐちあや）さん。坂口さんの投稿をチェックしている人（被サークル数）は2万9000人以上（11年11月21日時点）おり、9月下旬からずっと、国内1位をキープしている。 人気の理由は、彼女がアップする美しい写真だ。iPhone 4で撮られた空の写真だ。紫からオレンジにグラデーションする朝焼け。真っ赤な夕焼け……。 写真1枚に、多い時で300程度の「+1」（いいね！）が付き、100人近くが共有し、100程度のコメントが付く。「きれいな朝焼け！」「very nice photos !」「Increible, excelente diseno!!!」「火燒 很像末日」??日本語、英語、スペイン語、中国語……。
グーグルとフェイスブックが「別格」たるもう1つの理由：日経ビジネスオンライン
前回のコラムで、「Hulu（フールー）」などのネット映像配信の価値は、「配信」の部分でなく、検索・過去履歴・オススメ・ソーシャルなどといった「ネット独特のインテリジェンス」にある、ということを書いた。 このようにウェブの世界は、クラウドの中に存在するあらゆるデータを燃料として「インテリジェンス」を作り出す巨大な「発電所」の顔を持つ。そして、それを支える技術が、最近話題の「ビッグデータ」だ。 ビッグデータとは、膨大な量のデータを処理・分析し、その結果を業務に活用する仕組みのこと。金融など、定型的なトランザクションデータが膨大に発生する業界では、従来から自社内でそのデータを処理・分析して、株価の予測やオプション取引の価格づけなど、さまざまな目的に活用していた。 ところが、「ウェブ2.0」「クラウド」「ソーシャル」といった一連のネットの進化の中、ユーザーが生成するデータの増加、コンテンツのデジタ
研究者人口 | アルブリの部屋
現在、日本の研究者の数は83万人だそうです。ちなみに、研究者の数というのは博士課程の学生の数もカウントされます。 この数は人口あたりの研究者数で見ると、世界で１番です。 また、日本の２０歳から７０歳を労働年齢とすると、その人口は約８千５００万人なので、約１％が研究者ということになります・・・。 この数字をどう思うかは人それぞれだと思います。私は多すぎるとは思いませんが、少し考えたいのは研究者の数というよりは、研究者によって発表された論文の量です。 ここ数十年の間に論文を投稿できる科学雑誌の量はとても多くなりました。そして、発表論文数は研究者の増加と共に確実に増加しています（しかし、研究者一人あたりの論文発表数はここ数十年ほぼ横ばいです・・・）。 近年は論文も完全に電子化されて、キーワードを入れると関連する論文を簡単にピックアップすることができるようになっています。このような研究論文は一般の
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