Engadget | Technology News & ReviewsResearch indicates that carbon dioxide removal plans will not be enough to meet Paris treaty goals
意識あるロボットをつくり、意識の発生を証明する
2000年に京都大学卒業。米California Institute of Technologyなどを経て2015年まで英University of Sussex准教授を務める。2015年にアラヤを創業。（写真：加藤 康） 我々は、意識を人工的に作り出すことを目標に研究開発を進めています。「怪しいことをやっているな」と見られることも多いですが、地道に取り組んでいるという印象を持ってもらえる方が最近増えてきました。 意識に関して、大きく2つの研究開発をしています。1つは、意識の機能に着目して、それを再現しようというものです。いわゆる強化学習の発展形といえる技術を開発しており、ロボットの制御の最適化に使おうとしています。もう1つは、生物や機械に意識があることを証明する研究です。米University of Wisconsin, Madison校教授のGiulio Tononi氏らが提唱する「統
AIで有名女優のポルノ動画を作成するプログラマーが登場、まるでリアルのような完成度
映画「ワンダーウーマン」に主演した女優のガル・ガドットさんが、近親相姦もののポルノに出演しているように見えるムービーが作成されました。プログラマーによって作られた映像は非常にリアルですが、機械学習のアルゴリズムを利用して作られたものとなっています。 AI-Assisted Fake Porn Is Here and We’re All Fucked - Motherboard https://motherboard.vice.com/en_us/article/gydydm/gal-gadot-fake-ai-porn 以下が公開されたフェイクポルノ。画像をクリックするとムービーを見ることが可能で、動きといい表情といい、かなり自然な仕上がりであることがわかります。 ムービーを投稿したのは海外掲示板・redditの「deepfakes」というユーザー。deepfakesさんはTensorFl
Preferred Networks、深層学習の学習速度において世界最速を実現 - 株式会社Preferred Networks
大規模な並列コンピュータを活用し、分散学習パッケージChainerMNでImageNetの学習を15分で完了 株式会社Preferred Networks（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：西川徹、プリファードネットワークス、以下、PFN）は、大規模な並列コンピュータ「MN-1※1」を活用し、深層学習（ディープラーニング）の学習速度において世界最速を実現しました。 深層学習モデルの精度を向上させるため、学習データのサイズやモデルのパラメータ数が増加し、それにともなって計算時間も増大しています。1回の学習に数週間かかることも稀ではありません。複数のコンピュータを連携させて学習を高速化することは、新たなアイディアの試行錯誤や検証に要する時間を圧縮し、素早く研究成果をあげていくために非常に重要です。 一方で、複数のコンピュータを使った並列分散学習においては、通常、GPU数を増やすほどバッチサ
TensorFlowにdefine by run（TensorFlow Eager）がやってきた - のんびりしているエンジニアの日記
皆さんこんにちは お元気ですか。今回の三連休は二郎食べて満足しました。 Chainerにはじまり、PyTorchなどdefine by runで ニューラルネットワークを計算するフレームワークがあります。 このdefine by runは非常にRNN系のニューラルネットワークを書く際に重宝しています。 そして、10月末にTensorFlowからもdefine by run用の インターフェースが試験的に提供されました。それがTensorFlow Eagerです。 ※define by runが不明な方はこちらへ s0sem0y.hatenablog.com TensorFlow Eager TensorFlow Eagerは次の公式の記事で紹介されています。 ただし、この機能はPreview段階です。 通常使う場面では問題ないと思いますが、念のため何か起こっても問題ない環境で利用してくださ
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の訓練データを作成するツールを作ってみた - ②画像の水増し - Qiita
はじめに 前回に続いて、今回は画像の水増しを行います。 正方形のリサイズの前でも後でもどちらでも良いのですが、私は正方形リサイズの後に実行しました。 ちょっと、面倒くさくてTODO残してますが、問題なく実行できるはずです。 難しいことを記述していないので適度にファイル名や設定値を変えていただければと思います。 この設定の場合ですと、約1000枚で７倍まで増やすことができます。ただ、私のマシンで実行時間は３時間半ほどかかりました。 プログラム #!/usr/local/bin/python3 #!-*- coding: utf-8 -*- import argparse import os import tensorflow as tf from PIL import Image import numpy as np import shutil def padImages(input_dir
前の仕事でやってたディープラーニングの話
お仕事紹介 この夏にやってた仕事が、その後の皆様の努力もあって無事リリースされたようで、手元のアプリにも降ってきたし、ちょこちょこ表でも話が出ているのでその紹介を。 https://speakerdeck.com/diracdiego/20171029-kantocv-kikuta ここで紹介されているカテゴリ分類、というのが自分がやってた物です。 写真を、料理の名前ごとにフォルダ分けしたかのようなビューを作る、という機能で、そのうちモデルの所だけを担当していました。 UIやサービスとしてはいろいろ難しさもあるにせよ、モデルとしては画像からどの料理か当てる、なんていう、いかにも普通の画像認識問題となっている。 マルチラベルにするかシングルラベルにするか、とか、細かい所で選択肢はいろあろあるにせよ、データセットもラベル付けされてるのが既にあるし、そう難しい事は無いだろう、と思っていた（それは
記事の「ホシイ」が「イラナイ」の約2倍--データを交えて振り返る「ハッカドール」
ディー・エヌ・エー（DeNA）が展開している、アニメやゲームに特化したニュースアプリ「ハッカドール」。サービス開始から3年が経過し、これまでの数値的なデータを含めた振り返りと、一部有料サービスの導入など直近の取り組みについて、これまでビジネス面を担当していた寺嶋隆司氏と、現在のハッカドールチームのプロデューサーである荒巻裕子氏に聞いた。 ハッカドールは、アニメやゲーム、ライトノベルなど、いわゆる“オタク”ユーザーに特化したニュースとして、2014年8月からスマートフォン向けアプリを配信。2015年5月からはウェブ版のサービスを開始したほか、ガイド役キャラクターのコンテンツ展開も実施し、2015年10月からテレビアニメも放送。また、2016年3月からは広告を導入するといった事業者向け施策も手がけている。 記事の「ホシイ」が「イラナイ」の2倍--情報収集に前向き 3年間で積み重ねたデータとして
経営陣「AIで業務改革をしろ！」→現場「そう言われても」 JALがAIを“実用化”するまで
ハワイ旅行を検討しているユーザーが「ハワイ島にはどんなアクティビティーがあるの？」「おいしいものが食べたい！」などと自然な話し言葉で入力すると、おすすめの現地情報（旅行サイト「トリップアドバイザー」が提供）を教えてくれる。 開発には、日本アイ・ビー・エム（以下、日本IBM）が協力。コグニティブ・コンピューティングシステム「IBM Watson日本語版」（以下、Watson）の機能を活用している。 約1年半で完成したチャットbot「マカナちゃん」は、約80％のユーザーが「満足した」と回答し、（JALのアンケート調査より）ある程度の成功を収めた。だが「そもそもAIを使って何ができるのか、テクノロジーに対する肌感がなかった」と、JALの岡本昂之さん（Web販売部 主任）はサービス提供前当時を振り返る。 同社はどのようにAIの活用を始め、サービスとして実用化していったのか。10月27日に都内で開か
櫟井唯ちゃんの画像を無限に生成する話りぴーと - ｼﾞｮｲｼﾞｮｲｼﾞｮｲ
joisino.hatenablog.com ▲昔の記事 前回の試みから二年以上経ちましたがまだゆゆ式二期は発表されません。(*1) 二期が発表されないためこの記事のタイトルものんのんびよりさんから拝借することになりました。 やはり今話題のディープラーニングでなんとかするしかなさそうです。 三行で説明して Progressive Growing GAN (Tero Karras et. al. 2017) を chainer で実装して櫟井唯さん（ゆゆ式）の画像を生成しました。 こんな感じのができました。（下の方にスクロールするともっとたくさんあります。） github.com レポジトリです。 Progressive Growing GAN とは 浅いネットワークで小さい画像を生成・識別することからはじめ、段階的にネットワークと画像を大きくしていく手法です。太古に流行った AE の事前学
カップルが別れるかどうか人間より正確に予測するAI：分析するのは言葉の意味じゃない
カップルが別れるかどうか人間より正確に予測するAI：分析するのは言葉の意味じゃない2017.10.22 14:00 塚本 紺 恋愛のアドバイスすらAIからもらう時代に。 アメリカでは｢カップル・セラピー｣というカウンセリングが普及しています。問題を抱えて夫婦関係が上手くいっていない、2人とも関係の修復方法がわからずこのままでは離婚しかない。そんな悩みを抱えた夫婦が心理学などを専門にするセラピストと3人で解決の糸口を探るものです。 はたしてカップルが関係を修復して離婚を回避できるか、カウンセリングを始めた段階では誰にも予測がつかないものですが、南カルフォルニア大学の研究者たちはAIを使って高確率で予測することに成功したそうです。このことに関する論文がPLOS ONEで公開されています。 我々の実験ではストレスを抱えた関係にある夫婦を対象にした、経年臨床調査のデータを用いました。その結果、音声
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nao@nagoya on Twitter: "夫が買ってきたAIスピーカーなんだけど、わたしが「ただいま」って言った時には「おかえりなさい」だけだったのに、夫が「ただいま」と言うと「おかえりなさい。帰ってきてくれて、本当に嬉しいです」とか返してたので、夫とAIスピーカーの関係を疑い始めている…"
Building A.I. That Can Build A.I. (Published 2017)
Nerds rejoice: Google just released its internal tool to collaborate on AI
MENACE: the pile of matchboxes which can learn
Classifying Japanese characters from the Edo period
TensorFlow Lite | TensorFlow
TechCrunch
aibo
AI研究の論文引用ランキング マイクロソフト首位 - 日本経済新聞
