陰謀論者 vs. 生成AI──大規模言語モデルは陰謀論を説得できるか？ 米MITなどが2000人以上で検証
陰謀論は一度信じ始めると、反証によって覆すのが非常に難しい信念だと考えられている。しかし、この研究では従来の陰謀論に対する反証の試みが失敗してきたのは、単に各陰謀論者に合わせた説得力のある反証が不足していたためではないかという可能性を検討した。陰謀論者は自分の関心のある陰謀について非常に詳しいことが多く、反論する側が議論で劣勢に立たされるのである。 この課題に対処するため、この研究ではLLM（GPT-4 Turbo）を活用した。実験では、計2190人の陰謀論者がLLMと3ラウンドの対話を行った。参加者は自分が信じる陰謀論を詳細に説明し、AIにはそれぞれの陰謀論の信念を低下させるよう指示した。 その結果、参加者の陰謀論信念が21.43％低下した。さらに、参加者の27.4％が対話後に陰謀論を確信しなくなった。この効果は2カ月後も持続し、非常に広範な陰謀論で一貫して見られ、陰謀論信念が深く根付い
炭化したパピルス巻物内の単語をAIモデルで解読 「ベスビオ火山チャレンジ」で初の賞金
西暦79年の火山噴火で埋もれたポンペイ近郊邸宅で発掘された、炭化したパピルスの巻物「ヘルクラネウム・パピルス」に記された単語が初めて解読された。巻物の解読コンテスト「ベスビオ火山チャレンジ」の主催者は10月12日、初の単語解読者、ルーク・ファリター氏（21）に4万ドルの賞金を授与すると発表した。 このコンテストは、ケンタッキー大学のブレント・シールズ教授らが2019年に開始した巻物解読研究に端を発するもの。巻物は炭化しており、開こうとすると崩れてしまうため、1700年代に発掘されて以来、ほとんどが開かれずに保管されている。 教授らはまず、粒子加速器で炭化した巻物を3D CTスキャンし、並行して崩れてしまった巻物の断片をスキャンして、それらでデータセットを構築した。チームはこのデータセットでトレーニングした機械学習モデルを使って文字の断片の検出に成功し、解読を加速するため、研究で構築した機械
アンケート調査の偏ったデータをバランス調整するPythonモデル「balance」 米Metaが開発
このコーナーでは、2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にしているWebメディア「Seamless」（シームレス）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 米Metaに所属する研究者らが発表した論文「balance - a Python package for balancing biased data samples」は、参加者グループの範囲指定により発生する、アンケート調査の偏ったデータをバランス調整するオープンソースのPyPythonパッケージを提案した研究報告である。 アンケートは重要な研究ツールであり、他の手段では測定できない感情や意見などの主観的な経験に関するユニークな測定値を提供する。しかし、調査データは自ら選択した参加者グループから収集されるため、そこから対象集団への洞察を直接
生成AIに“生成AIが作った文章”を学習させ続けるとどうなる？ 「役立たずになる」と英国チームが報告
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 英オックスフォード大学や英ケンブリッジ大学、英インペリアル・カレッジ・ロンドン、米トロント大学に所属する研究者らが発表した論文「The Curse of Recursion: Training on Generated Data Makes Models Forget」は、GPT-4などの大規模言語モデル（LLM）が別のLLMが生成したテキストを学習し続けるとどうなるかを調査した研究報告である。 今後、LLMモデルを使って生成した文章がネット上に溢れかえる未来、それらを多く含むデータをトレーニングする後続のLLMモデルはどうなるかを検証する。 LLMモ
日照条件に左右されない街の「真の色」推定技術 NTT、メタバースなどに応用へ
NTTは6月15日、撮影された画像から、照明条件によらない「真の色」（物体固有の反射率・アルベド）を推定する新たな手法を開発したと発表した。画像から影などを取り除き、任意の照明条件を再現できるという。実在の街を再現した“超リアルメタバース”構築などに応用する。 街の写真など実世界データをデジタル化する際、撮影時の照明条件が影響する。 例えば物体認識では、撮影時の照明条件が推定精度に影響するため、様々な照明条件下で撮影した画像を集めて検証する必要がある。また、さまざまな照明条件下で街の写真を複数つなぎ合わせてメタバース空間に再現する際、影が残ってしまう問題があった。 こうした問題を解決するため、1枚の画像を、物体表面の照明条件に依存しない反射率（アルベド）画像と、照明条件に依存する陰影画像に分解する「固有画像分解」技術が開発されてきた。 NTTの新技術では、レーザーを照射し、その反射光を計測
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
パナソニックHD、AIでロボット同士の鉢合わせ約半分に--走行経路効率的に
パナソニック ホールディングス（パナソニックHD）は6月1日、人やほかのロボットが共存する環境下でも、ロボットの効率的な走行経路を計画できるAI技術を開発したと発表した。 パナソニックHDによると、労働力不足を補うために自律走行ロボットの開発、実証が進められ、オフィスビルのような狭い屋内環境でも、人や別のシステムの制御下にある複数のロボットと衝突することなく、かつ効率的な走行が求められているという。 その一方で、ロボットが衝突を避ける際に減速や停止を繰り返すと、そのたびに目的地までの到達時間に遅延が発生。このような環境で効率的な走行を実現するためには、遅延時間を考慮した難易度の高い走行経路の計画技術が要求される。 これまでにも、MAPF（Multi-agent Path Finding）という、グリッド状のグラフ上で複数ロボットが衝突しない経路を作成する問題設定が研究、応用されてきたが、従
脳活動から見ている映像を復元する技術「Mind-Video」 シンガポールと香港の研究者らが開発
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 シンガポール国立大学と香港中文大学に所属する研究者らが発表した論文「Cinematic Mindscapes: High-quality Video Reconstruction from Brain Activity」は、脳活動から見ている映像を復元する手法を提案した研究報告である。磁気共鳴機能画像法（fMRI）で取得した脳活動から高品質な動画を再構成する。 脳活動からユーザーが見ている画像を復元する手法は、これまでにもいくつか報告されてきた。例えば、阪大などが発表した、画像を見せた際のfMRI信号から潜在拡散モデルで画像を生成する手法である。一方で
ChatGPTに人格を与えるとどうなる？ スティーブ・ジョブスになりきってEUに毒舌、有害性が増大
ChatGPTに人格を与えるとどうなる？ スティーブ・ジョブスになりきってEUに毒舌、有害性が増大：この頃、セキュリティ界隈で AIチャット「ChatGPT」に人格を持たせると、性差別や人種差別など不穏当な発言を連発するようになって有害性が増大する──米国の非営利研究機関「アレン人工知能研究所」（AI2）はそんな研究結果を発表した。例えばスティーブ・ジョブズ氏の人格を持たせたChatGPTは、欧州連合（EU）について毒舌を吐いたと伝えている。 AI2は、マイクロソフトの共同創業者である故ポール・アレン氏が共同創設した研究機関。ChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）のもつ可能性と限界のギャップを研究する目的で、ChatGPTで生成したコンテンツの有害性を分析した。 ChatGPTは初期設定で使う限り、一般的には差別用語などを含むコンテンツは生成しない仕様になっている。しかしAI2は
25人のAIが一緒に暮らしたら、自我は芽生えるか？ ゲームの中で検証 バレンタインなど勝手に企画
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 米スタンフォード大学とGoogle Researchに所属する研究者らが発表した論文「Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior」（プレプリント）は、ChatGPTなどで制御したキャラクター25人が1つの町で一緒に生活したらどうなるかを検証した研究報告である。それぞれ架空の人格を持ったキャラクター達がバーチャル世界で創発的な行動を繰り広げ、その様子を観察し考察する。 研究者らは、ChatGPT（GPT-3.5）とカスタムコードで制御する25人のキャラクターが、高度にリアルな行動で
話し方で「飲みすぎ」か分かるAI 12秒の会話で酩酊状態を特定
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。 オーストラリアのLa Trobe UniversityとDeakin Universityに所属する研究者らが発表した論文「Audio-based Deep Learning Algorithm to Identify Alcohol Inebriation（ADLAIA）」は、12秒間の発話に基づいて個人の酩酊（めいてい）状態を予測できる機械学習モデルを提案した研究報告である。 急性アルコール中毒は、認知・精神運動能力を低下させ、交通事故や暴力など、さまざまな公衆衛生上の危険を引き起こす。酩酊者は通常、呼気測定器を用いて血中アルコール濃度（BAC）を測定することによって識別できる。 今回
4800万件の科学文献でトレーニングしたMetaのAI、わずか2日で公開停止に
新型コロナウイルス感染症（COVID-19）のまん延が始まってから最初の1年間で、科学は急速な発展を見せた。その間に、COVID-19に関して10万本以上の論文が発表されたのだ。前例のない取り組みであり、前例のない膨大な新情報が発信された。 そうした研究を1つ残らず読んで理解するのは不可能だっただろう。人間には到底無理だ（そもそも、誰もそんな気にはならないだろう）。 しかし、「Galactica」なら、理論的には可能だ。 Galacticaは、Meta AI（旧Facebook Artificial Intelligence Research）が開発した人工知能（AI）で、機械学習を利用して「科学を整理する」ことを目指している。デモ版が先週オンラインでリリースされてから、ちょっとした話題になり、批判（疑似科学を生み出す、誇大宣伝だ、一般利用には早すぎる）が上がった。 このツールは、検索エン
AIの第一人者ルカン氏、現在のアプローチの多くは真の知能につながらないと批判
「Facebook」「Instagram」「WhatsApp」を運営するMeta Platformsで人工知能（AI）担当のチーフサイエンティストを務めるYann LeCun氏は、この分野に携わる多くの人を困惑させることになりそうだ。 LeCun氏は6月、「Open Review」に投稿した論文で、機械に人間レベルの知能を持たせることが期待できると考えるアプローチについて概観を示した。 この論文で暗に主張しているのは、現在のAIに関する大規模なプロジェクトのほとんどは人間レベルという目標に決して到達できないという点だ。 LeCun氏は、9月に入って米ZDNetが実施した「Zoom」でのインタビューの際、現時点で最も成功しているディープラーニング（DL）の研究手法の多くを非常に懐疑的に見ていることを明らかにした。 コンピューター科学分野のノーベル賞に相当する「ACM A. M. チューリング
言語処理のニューラルネットワークモデルが脳の働きと同じ構造をしているという仮説
脳がどのように時間を把握するのかという研究や選択的に恐怖やトラウマなどの記憶を消去する実験など、「脳がどのように機能して、脳のどこで何をするのか？」という疑問は依然として不明な点が多くなっています。そのような脳の働きについて、言語処理の深層学習モデルであるTransformerが、脳の機能を追跡する類似モデルとして役に立つことが示されました。 Quanta Magazine https://www.quantamagazine.org/how-ai-transformers-mimic-parts-of-the-brain-20220912/ Relating transformers to models and neural representations of the hippocampal formation | OpenReview https://openreview.net/f
Kavli IPMUなど、AIの活用で宇宙論パラメータの高精度測定に成功
東京大学 国際高等研究所 カブリ数物連携宇宙研究機構(Kavli IPMU)、米アリゾナ大学、京都大学(京大)、名古屋大学(名大)、国立天文台(NAOJ)の5者は7月21日、AI技術の一種であるニューラルネットワークを用いたエミュレータを開発し、現在世界最大の銀河サーベイであるスローン・デジタル・スカイ・サーベイ(SDSS)から得られた銀河の3次元分布(地球から見た奥行き方向および2次元角度方向)のデータを用いて、宇宙の性質を決める基本的な物理量である「宇宙論パラメータ」のうち、現在の宇宙における凹凸の度合いを表す値を、従来にない約5％という高精度で測定することに成功したことを発表した。 同成果は、Kavli IPMUの小林洋祐大学院生/特任研究員(現・アリゾナ大学天文学科 博士研究員)、京大 基礎物理学研究所の西道啓博特定准教授(Kavli IPMU 客員科学研究員兼任)、Kavli I
MinecraftをAIがプレイ、10分で「ダイヤモンドのツルハシ」を高速作成 米OpenAI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。 米OpenAIの研究チームが開発した「Video PreTraining （VPT）: Learning to Act by Watching Unlabeled Online Videos」は、人間がプレイするMinecraft（マインクラフト）の映像から複雑な動作を学習するモデルだ。学習したモデルは、熟練した人でも20分以上かかるダイヤモンドツールの作成を10分程度で成し遂げ、その有効性を示した。 人がプレイしたマインクラフトのプレイ動画がWeb上に多く存在する。今回のモデルはこの膨大な動画データで学習するわけだが、これら動画からは何が起きたかが分かるだけで、マウスの動きやキーの押し順
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
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
地下の光ファイバーに伝わる振動から路面状態を推定し除雪の必要性を判断、NTT、NECらが世界初 
宇宙で最初の星はひとつではなかった
ロボットの最適な設計をアルゴリズムが考えると、驚くほど「奇妙な形状」ができあがる
すばる望遠鏡とAIで奇妙な銀河を複数検出