たった1枚の写真から高解像度の3DCGモデルをAIで生成できる「Human-SGD」が発表される
写真から3DCGモデルを作成するにはさまざまな方向から被写体を何枚も撮影する必要があります。クウェート大学・Meta・メリーランド大学の研究者が、たった1枚の写真から高解像度のCGモデルを生成する「Human-SGD」を発表しました。 [2311.09221] Single-Image 3D Human Digitization with Shape-Guided Diffusion https://arxiv.org/abs/2311.09221 Human-SGD https://human-sgd.github.io/ 研究チームの1人であるJia-Bin Huang氏が、Human-SGDがどういうモデルなのかを解説するムービーをYouTubeで公開しています。 3D Human Digitization from a Single Image! - YouTube ライダージャケ
1600以上のAPIを適切に呼び出してAIに付き物の「幻覚」を大幅に減らす言語モデル「Gorilla」が公開される
近年はChatGPTやBardなどの対話型AIが相次いでリリースされ、人間の質問や呼びかけに対して非常に高精度な回答ができることで注目を浴びていますが、これらの対話型AIは時に真実ではないことを真実かのように話す「ハルシネーション(幻覚)」を起こすことがあります。そこで、膨大な数のAPIから適切なものを呼び出し、幻覚を大幅に減らすことができる言語モデル「Gorilla」を、アメリカ・カリフォルニア大学バークレー校とMicrosoft Researchの研究チームが公開しました。 Gorilla: Large Language Model Connected with Massive APIs https://arxiv.org/abs/2305.15334 Gorilla https://gorilla.cs.berkeley.edu/ GitHub - ShishirPatil/gori
「AI多すぎ、何使えばいいか分からない……」を解決するAI「HuggingGPT」 文章入力だけで、適切な機械学習モデルを自動選択
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。Twitter: ＠shiropen2 中国の浙江大学とMicrosoft Research Asiaに所属する研究者らが発表した論文「HuggingGPT: Solving AI Tasks with ChatGPT and its Friends in HuggingFace」は、大規模言語モデル（LLM）と多数の機械学習モデルを連携し、ユーザーがテキストを入力するだけで、その内容を解決するための適切な機械学習を選んでくれるシステムを提案した研究報告である。 今回はChatGPTと、LLMの機械学習モデルやデータセットなどが共有されているプラットフォーム「Hugging Face」（詳細
「プロンプトエンジニアリング」の“教科書”、日本語版が登場 無償でAIの上手な使い方を解説
資料を和訳したのは、HRテック事業などを手掛けるギブリー（東京都渋谷区）の取締役を務める新田章太さん。翻訳作業にもGPT-4を活用したとし「日本語翻訳をよりナチュラルにできるよう、プロンプティングしながら作業したので、実質の翻訳作業はたった1日で終わった」と説明している。 関連記事 東大松尾教授が答える、ChatGPTとは何なのか？ 一問一答 国内におけるAIの権威である東京大学の松尾豊教授は、ChatGPTをどう見ているのか？ ChatGPTは、一時的なトレンドか技術的転換点か、AI研究者から見てChatGPTは？ 日本もLLMを作ったほうがいいのか？ といった問に答えた GPT-4にGPT-4の発表を要約させてみた 人間よりも良い記事になるか？ 超長文をChatGPTに読ませる方法も 米OpenAIの大規模言語モデル「GPT-4」。言語処理性能がずば抜けているというが、ではGPT-4は
「GPT-4より強力なAIの開発を直ちに停止せよ」──公開書簡にマスク氏やウォズニアック氏が署名
AIの安全性について研究する非営利の研究組織Future of Life Institute（FLI）は3月28日、GPT-4よりも強力なAIシステムの開発と運用を少なくとも6カ月間停止するように呼びかける書簡を公開し、本稿執筆現在1000人以上が署名している。イーロン・マスク氏や、米Appleの共同創業者、スティーブ・ウォズニアック氏の名前もある。 人類にとって深刻なリスクをもたらす可能性のある一般的なタスクにおいて、人間と競合するようになったAIシステムに対する懸念から提示された。現在のAI技術が安全性や倫理性の問題を引き起こす可能性があるため、研究者や開発者に対して、これらのリスクを十分に評価し、必要な対策を講じるよう呼びかけている。 また、AIがもたらす利益とリスクの均衡を保つために、国際的な協力と競争の制限が重要だと主張する。信頼性、アライメント、忠誠心などを確保するために必要な
歌声から伴奏を生成するAI「SingSong」 Googleが技術開発
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。Twitter: ＠shiropen2 Google Researchに所属する研究者らが発表した論文「SingSong: Generating musical accompaniments from singing」は、歌声からその歌に適した伴奏を生成する機械学習モデルを提案した研究報告である。入力した歌声に合わせてインストゥルメンタル音楽（インスト）を生成し、す入力の歌声と生成した楽器を合成した新たな音源を出力る。 SingSongは、音源分離とオーディオ生成の2つのモデルから構成される。まず既存の音源分離アルゴリズムを用い、大規模で多様な音楽コーパスをボーカルと楽器の音源のペアに分離し
アルゴリズムの枠組みの延長線上にあるAI研究が真の人工知能を達成できない理由は「アフォーダンス」の欠如が原因
人工知能(AI)の研究は急激に進んでおり、人間のような精度で絵を描いたり文章を書いたりするモデルも登場しています。しかし、これらは「人工知能」という名前でありながら、実際は事前に人間が与えたデータセットを元にアルゴリズムを組んで、その通りに処理しているに過ぎず、独立した知性を持った真の人工知能とはいえません。この真の人工知能を生むためには、「アフォーダンス」が必要だという論文が発表されています。 Frontiers | How Organisms Come to Know the World: Fundamental Limits on Artificial General Intelligence https://doi.org/10.3389/fevo.2021.806283 AIの研究は、アラン・チューリングが1950年に発表した論文「計算する機械と知性」の中で「機械は考えることがで
AI国際会議「NeurIPS」に異変、高度人材が日本企業に殺到
「NeurIPS 2022」の展示スペース。左上はメタ、左下はグーグル、中央はアップル、右はバイトダンスのブース（写真：日経クロステック） 2022年11月下旬から12月上旬にかけて開催されたAI（人工知能）分野の国際会議「NeurIPS 2022」で、これまでにない光景が見られた。同分野の優秀な学生や研究者が職を求めて日本企業に押し寄せているのだ。背景には、米大手IT企業の人員削減や採用凍結、ならびに中国企業の出展撤退などがある。 NeurIPSは、AI分野の「トップカンファレンス」と位置付けられている。毎年最新の研究成果が発表され、優秀な学生や研究者、技術者などが集う。論文の採択率は20～30％と狭き門だ。 多くの優秀な人材が集まるため、企業は採用活動に熱心だ。展示スペースにブースを構え、最新成果を披露したり、説明員を配置したりしてアピールしている。 このように人材採用の場として機能し
「世界モデル」とは何か？ 知能の実現に向けて、松尾研が研究を推進する理由。 | 東京大学松尾研究室 - Matsuo Lab
松尾研では「知能を創る」というビジョンを掲げ、研究を進めています。 本記事では知能を創る上で重要な研究テーマとなる「世界モデル」について、松尾研の特任助教である鈴木雅大さんにお伺いしました。 （鈴木さんのインタビューは、前・後編の2回でお届けいたします。後編はこちら） 世界を「直感的」に理解する世界モデルは、真の知能の実現において必要不可欠。 ー「世界モデル」の説明をお聞きする前に、なぜ松尾研は「世界モデル」の研究を推進しているかを教えてください。 松尾研では「知能を創る」というビジョンを掲げており、世界モデルが真の知能の実現において必要不可欠だからです。 世界モデルについては後ほど詳しくご説明しますが、「外界（世界）から得られる観測情報に基づき外界の構造を学習によって獲得するモデル」を指します。 我々は、世界モデルが知能のベースにあって、その上に様々な知的な機能が実現できると考えています
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