ディープフェイクの行き先は今のところ身も蓋もない｜阿楠
顔が別人に差し替えられた映像を初めて見たときはとても驚いて、気持ち悪いけれど、わくわくもしました。ディープフェイクっていうんだなあ、ＡＩってやっぱり凄いなあと思いました。 ディープフェイクでしびれまくった動画がありまして、シャイニングのジャック・ニコルソンをジム・キャリーにしちゃったこちらの作品です。ジム・キャリーのシャイニングもめちゃくちゃ怖いです。 ディープフェイクの映像は顔のパーツの位置や輪郭に違和感を感じやすいですが、この映像はほぼ違和感がなくて感動します。 もとはGIGAZINEさんで知りました。シャイニングの他のシーンも紹介されています。
ＡＩ スマホに指当たる音で文字推測可能に 対策必要か | NHKニュース
スマートフォンで文字を入力する際に、画面と指が当たるごくわずかな音をＡＩで解析すると入力された文字を高い精度で推測できることが静岡大学のグループの研究で分かりました。グループでは新たなセキュリティー対策が必要になる可能性があるとしています。 グループでは、スマートフォンに文字を入力する際に指や爪が画面に当たってわずかに音が鳴ることに注目し、実際のスマートフォンで「０」から「９」までの数字をそれぞれ100回ずつ入力して、その際に出る音をＡＩに学習させました。 そして、実際に画面をタップしてその音から、どの数字を入力したのかＡＩに解析させたところ、95％以上の精度で正しい数字を推測することができたということです。 グループによりますと、スマートフォンの画面は内部の部品の取り付け方などで場所により音質や反響にわずかな違いがあり、ＡＩはその違いからタップした位置を推測しているとみられるということで
深層学習でカクテルパーティ効果を再現、「脳を読む」補聴器
騒音の中で会話をする相手の声だけを判別できる「カクテルパーティ効果」を再現できるシステムをコロンビア大学の研究チームが開発している。測定した脳波のデータをもとに、集中したい人の声だけを増幅できるという。 by Charlotte Jee2019.05.20 56 15 2 0 騒がしいパブの中で、親友と楽しく話している場面を想像してみよう。騒々しい中でも、あなたは周囲の雑音にフィルターをかけて相手の声に集中し、友人が語るとっておきの噂話をすべて聴き取ることができる。「カクテルパーティ効果」と呼ばれるこの現象は、多くの人に自然に起こるものだ。しかし補聴器の利用者にとって、無関係の雑音に対処することは難しく、非常にフラストレーションを伴う場合がある。 だが、そんな状況を一変させる可能性のある新しいシステムが開発されている。このシステムは、ユーザーが声を聞きたがっている相手を感知し、その人の声を
Googlerも学んだAI講座、「Learn with Google AI」で一般公開
Googleが、ML（機械学習）の基礎からディープラーニングまで、AI（人工知能）について学べるWebサイト「Learn with Google AI」を開設。15時間でMLのコンセプトを学べる短期集中講座も無料で受講できる。 米Googleは2月28日（現地時間）、「AI（人工知能）がどのように問題を解決するのかを誰でも理解できるようにする」ためのWebサイト「Learn with Google AI」を開設したと発表した。 このサイトでは、ML（機械学習）のコンセプトを学んだり、MLのスキルを高めたりするための方法を提供する。AIに興味を持ち始めた初心者からディープラーニングのエキスパートまで、様々なレベルに合うコンテンツを用意したという。
「私はロボットではありません」AIで突破 他のディープラーニングより“300倍”効率的なモデルが登場
少ない訓練データで「CAPTCHA」の文字画像を認識できる学習モデルが、科学雑誌「Science」に掲載された。 Webサイトでの登録やログイン時に表示される「私はロボットではありません」の文言と、ぐにゃぐにゃに曲がった読みにくい文字。これらはWebサイトをクロールする「ボット」を弾き、人間が作業していることを証明する「CAPTCHA」というテストだ。 米国のAI企業Vicariousの研究者たちは、効率良くデータを学習してCAPTCHAに表示された文字を認識できる学習モデルの研究結果を、科学雑誌「Science」に掲載した。CAPTCHAの文字を認識するために必要となる訓練データは、従来のディープラーニング手法に比べて約300倍効率的になったという。 彼らは、少数の例から学習して一般化できる能力を持つ人間などの脳を参考に、神経科学の知見を導入した「再帰的皮質ネットワーク」（Recursi
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
IoTとDeep Learningで自宅警備員を育ててみる
