チャット相手が人間かボットか30％以上が判別できず--チューリングゲームの参加者
Human or Notが使用したAIボットは、「GPT-4」やAI21 Labsの「Jurassic-2」といった最上位クラスの大規模言語モデル（LLM）をベースにしている。これらのLLMは、チャットボットやAIツールがより人間に近いテキストを生成できるように、深層学習を利用する。AI21は独自のフレームワークも開発し、ゲームごとに異なるキャラクターを持つボットを作成したという。 参加者はさまざまな工夫をこらして、相手が人間なのかボットなのかを見極めようとした。しかし、AIは十分に訓練され、多くの情報を持っていたため、必ずしもうまくいかなかった。 例えば、チャット相手が綴りや文法でミスをしたり、スラングを使ったりすると、多くの人は相手が人間である可能性が高いと考えるが、言語モデルは特定の間違いやスラングを使うように訓練されていた。 また中には、AIの学習データには最近の出来事は含まれてい
人知を超えた構造のモーターを生んだパナソニックのAI、熟練者を凌駕
（a）は現行の「LAMDASH（ラムダッシュ）」シリーズ。直線運動をするリニアモーターを採用しており、今回、AIで設計したのは「ムーバー」と呼ばれる駆動部分である（出所：パナソニック ホールディングス） 同社によれば、デバイス開発におけるAIの活用は、大学での構造設計の研究やマテリアルインフォマティクスなど材料分野では事例が多いが、モーターなどの部品そのものに適用した事例はほとんどないという。 最近では、人間に近いレベルの受け答えなどができることから、生成系AIの「ChatGPT」〔米OpenAI（オープンAI）〕が世界的に注目を集めているが、パナソニックの開発成果は、実世界の複雑な事象がからむ、ものづくりの分野にもAIの波が押し寄せていることを象徴している。 パナソニックのLAMDASHは製品化から既に20年以上がたっている。現場では小型化・高効率化に向けて地道な改良を続けてきたものの、
警察による殺人をAIで「予測」するプロジェクト--Mozillaが支援
2人の黒人アーティストが、「警官による次の殺人を予測できるとしたら？」という挑発的な問いを投げかける新たなプロジェクトをリリースした。 アーティストでテクノロジストの2人は、Mozillaの支援と資金提供を受けて、この革新的なプロジェクト「Future Wake」を発表した。このインタラクティブなウェブサイトでは、警察による予測ソフトウェアの利用を逆手に取り、実際の法執行機関のデータで訓練された人工知能（AI）を使って、今後起こりうる警察による殺人を予測する。 これらの予測では、シカゴ、ヒューストン、ロサンゼルス、ニューヨーク、フェニックスで、今後警察による暴力の犠牲になる可能性が高い架空の人物らのストーリーを提示している。プロジェクトの特性などを理由に、今回アーティスト2人は匿名のままとすることを希望している。 米国ではここ数年、警察がAIを利用することについて論争が巻き起こっている。A
グーグルのAI、厄介な経営問題に
米アルファベットのスンダー・ピチャイ最高経営責任者（CEO）は、人工知能（AI）が同社の将来の核心をなすと見込み、広範にわたる事業でAI技術を活用するための巨額投資を行っている。だがここにきて、AIが最も厄介な経営問題の1つとして浮かび上がってきた。 グーグルの親会社アルファベットではここ1年半の間に、AI分野の有力研究者や幹部に絡み、物議を醸す問題が相次ぎ発生している。 先月には、AIの有力研究者であるティムニット・ゲブル氏がグーグルと決別した。これに先立ち、ゲブル氏はAIに対するグーグルのアプローチに批判的な研究を提出し、同社の多様性に関する取り組みについて同僚らに不満を漏らしていた。同氏の研究では、グーグルはこのような強力な技術の展開で慎重さを欠いており、スーパーコンピューターの構築による環境への影響についても十分に配慮していないと結論づけた。 ...
グーグルがビデオ会議のイライラを解消、音声の途切れをAIで補完
対面でのやり取りにビデオ通話を使う人が多くなった現在、接続が途切れ途切れになり、以前にも増してイライラさせられるようになった。そこで、個々の話者の話し方を模倣して発言のスニペット（断片）を生成し、小さな隙間を埋めることで、途切れをスムーズにしてくれる人工知能（AI）が登場した。グーグルのチームが開発したこのテクノロジーは現在、同社のビデオ通話アプリ「デュオ（Duo）」で使われている。 オンライン通話中、私たちの声はたくさんの小さな断片に切り刻まれ、パケットと呼ばれるデータブロックの形でインターネット上を通り抜けていく。パケットは多くの場合、相手方にごちゃごちゃになって到着するので、ソフトウェアでそれらを並べ替える必要がある。しかし、まったく届かないパケットもあり、それが原因で会話に不具合や途切れが生じる。これは通話状態がもっともよい時でさえ起こる。グーグルによると、デュオでの通話の99%で
Engadget | Technology News & Reviews
You can watch the entire first season of 'Star Trek: Strange New Worlds’ for free on YouTube
プリファード襲った技術の成熟 AIの舞台はハードに - 日本経済新聞
NIKKEI Primeについて 朝夕刊や電子版ではお伝えしきれない情報をお届けします。今後も様々な切り口でサービスを開始予定です。
「過学習で差別」はデタラメ？、問題ツイート受けAIの公平性を専門家が議論
「このシンポジウムを企画したのは、ある『AI研究者』の差別発言がきっかけだった」。Preferred Networks（PFN）の丸山宏フェローはシンポジウム冒頭でこのように語った。 日本の人工知能（AI）関連の研究会3団体は2020年1月9日、「機械学習と公平性に関するシンポジウム」を開催した。AI技術やAI倫理の専門家が登壇し、AIの活用が人の差別につながるリスクと回避策について議論を交わした。聴衆の過半は企業からの参加者だった。 主催したのは人工知能学会 倫理委員会、日本ソフトウェア科学会 機械学習工学研究会、電子情報通信学会の「情報論的学習理論と機械学習研究会」である。 開催のきっかけになったのは、東京大学大学院情報学環・学際情報学府の特任准教授を務めていたAI研究者の大沢昇平氏が19年11月に投稿したツイートである。 同氏が経営するAIスタートアップの人材採用方針について「中国人
ロボットが契約書をめくって自動で押印 手作業の負担を軽減 デンソーと日立が開発
デンソーウェーブ、日立キャピタル、日立システムズが、ロボットとRPAを活用して押印を自動化するサービスを発表。契約書・請求書の電子化が進んでいない業界の押印作業を効率化する狙い。リリースは2020年3月で、月額制で提供する予定。 デンソーウェーブ、日立キャピタル、日立システムズは12月11日、ロボットとRPAを活用して契約書などの押印を自動化するサービスを発表した。金融機関や自治体など、契約書・請求書の電子化が進んでいない業界の押印作業を効率化する狙い。2020年3月から月額制で提供する予定。 デンソーウェーブのロボットアーム「COBOTTA」2台とカメラで構成された専用のマシンを、PCに接続して使用する。COBOTTAは、アームの先端に装着した社印を押す作業と、書類のページをめくる作業を担う。ページをめくるたびに、カメラで書類を撮影し、押印欄を識別する仕組み。 RPAは、カメラで撮影した
もはや人の介在は不要、AIが自らAIを作り判断根拠まで説明する時代が来た
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LINE、AIが電話応対する「LINE AiCall」、一部店舗で予約受付の実証実験を開始
LINEは11月20日、エビソルと「俺のGrill＆Bakery 大手町」において、AI電話応対サービス「LINE AiCall」の実証実験を開始したと発表した。 これは、LINEが保有する音声認識、チャットボット、音声合成の技術を組み合わせることで、自然な会話が可能なAI電話応対サービスを実現する、AIソリューションサービス事業「LINE BRAIN」における開発プロジェクト。エビソルとは、AI技術を利用した音声自動応答サービスに関する基本合意を7月23日に締結している。 今回、サービス名称を「DUET」からLINE AiCallと定め、実用化に向けた実証実験を、エビソルの飲食店向け予約管理システム「ebica予約台帳」を導入している「俺のGrill＆Bakery大手町」にて開始。ebica予約台帳の電話予約受付機能のうち、固定電話からかかってきた予約電話に、LINE AiCallが試験
MLOps（機械学習基盤）とは？ AIOpsとの違い
用語「MLOps（“Machine Learning”と“Operations”の合成語）」について説明。機械学習モデルの実装～運用のライフサイクルを円滑に進めるために築かれる、機械学習チーム／開発チームと運用チームが協調し合う管理体制（機械学習基盤）を指す。 連載目次 用語解説 MLOpsとは、「機械学習チーム（Machine Learning）／開発チーム」と「運用チーム（Operations）」がお互いに協調し合うことで、機械学習モデルの実装から運用までのライフサイクルを円滑に進めるための管理体制（機械学習基盤）を築くこと、またはその概念全体を指す。類義語にDevOpsがあるが、まさにそのDevOpsから発展して生まれた考え方である。DevOpsに詳しければ、その機械学習版だと考えるとよい。 DevOpsの考え方と同様に、機械学習チーム／開発チームは、最終的なソリューションの一機能と
AzureでAIチップにアクセス可能、機械学習を高速化
Microsoftは、同社のクラウドプラットフォーム「Azure」の顧客に対し、英国の新興企業GraphcoreのAI（人工知能）アクセラレーターチップ「Colossus Intelligence Processing Unit（IPU）」の利用提供を開始した。 大手クラウドサービスプロバイダーが、新興企業のAIアクセラレーターチップでデータを処理する機会を顧客に提供したのはこれが初めてで、数あるAIチップスタートアップの中から選ばれたことでGraphcoreは大きなチャンスを手にしたと言える。 MicrosoftとGraphcoreは2年間、Graphcore IPU向けのクラウドシステムの開発と、Graphcore IPUの視覚処理および自然言語処理（NLP：Natural Language Processing）モデルの強化に共同で取り組んできた。NLPモデルの中でも、Googleの
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NVIDIA、1EFLOPSの性能で生成AI/LLM処理を加速する「DGX GH200」
中国、消費電力35Wで256TOPSの高性能AIチップ
りんなが国民的AIを目指しMicrosoftから卒業。rinna株式会社を設立
もう「Discord」のノイズともおさらば？機械学習ノイズキャンセル機能ベータ開始 | Game*Spark - 国内・海外ゲーム情報サイト
Engadget | Technology News & Reviews
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AIによる思考の自動化は「知的負債」を膨らませている