ChatGPTのヤバさは、論理処理が必要と思ったことが確率処理でできるとわかったこと - きしだのHatena
ChatGPTのヤバいところは、論理処理が必要だと思っていたことが、じつは多数のデータを学習させた確率処理で解決可能だと示したことだと思います。 たとえば、このように正規表現にマッチする文字列を生成するには、特別に専用の論理処理が必要だと思っていました。 前のブログのときには特殊処理が必要だと考えてましたね。 ウソはウソと見抜ける人じゃないとChatGPTを使うのは難しい - きしだのHatena けど、123_45678world.mdはマッチするのにマッチしないと言っているので、そのような誤りが入ることを考えると、どうも確率処理だけでやっているようです。 考えてみると、3層以上のニューラルネットであれば論理素子を再現できるので、ディープラーニングで論理処理を模倣することは可能なんですよね。 バックプロパゲーションでニューラルネットの学習 - きしだのHatena そもそも論理は、多数の
「CPU最強 vs. GPU最強」──進化する将棋AIのいま プロに勝利した「Ponanza」から「水匠」「dlshogi」まで
「CPU最強 vs. GPU最強」──進化する将棋AIのいま プロに勝利した「Ponanza」から「水匠」「dlshogi」まで：プロ棋士向け最強将棋AIマシンを組む！（1/4 ページ） 将棋のプロ棋士である広瀬章人八段向けに「最強の将棋AIマシン」を組むべく奔走する本連載。前回は、プロ棋士の間でコンピュータを使った研究が本格化していること、必要な演算装置には多コアCPUである米AMDの「Ryzen Threadripper」や並列計算の多いAI処理に向いたGPUがあることを紹介した。 今回注目するのは、「CPU計算による将棋ソフト」と「GPU計算による将棋ソフト」のいまの実力と、それにつながる技術的な変遷についてだ。 コンピュータ将棋がプロに勝った日 その技術は“AIブーム”にあらず コンピュータ将棋の歴史は長く、コンピュータ将棋協会が主催する「世界コンピュータ将棋選手権」の第1回は19
おわりに - なぜ機械学習はうさん臭く感じられるのか? / 真面目なプログラマのためのディープラーニング入門
本講座では計8回にわたり、ディープニューラルネットワークの原理と実装について 説明してきた。ニューラルネットワークの原理は基本的には 勾配降下法であり、その基盤となっているのが関数の微分可能性である。 ニューラルネットワークにはさまざまな形態が存在するが、 画像処理・画像認識の場合は畳み込みニューラルネットワークが非常に 有効であることがわかっている。また、ニューラルネットワークの 出力形式や損失関数を変えることにより、ニューラルネットワークが 物体検出や奥行き推定など、さまざまなタスクに利用可能であることを紹介した。 さて、本講座は「真面目なプログラマのための」ディープラーニング入門、 と銘打っている。真面目なプログラマとは何か? 諸説いろいろあるだろうが、 多くのプログラマは、ソフトウェア開発において 仕様の明確さや、 システムの効率・堅牢性、そして 保守のしやすさといったものを 追求
実在しない顔の画像3000点を無償配布、AI学習用データセットに 法人向け・商用利用可
AI活用のコンサルティング事業を手掛けるAPTO（東京都渋谷区）とエイアイ・フィールド（東京都品川区）は10月5日、AIの学習データとして利用できる、実在しない男女の顔写真3000枚の無償配布を始めた。法人を対象に11月30日までの期間限定で提供し、商用利用も認める。「AI市場の加速に貢献できれば」（2社）という。 エイアイ・フィールドが自社の技術で自動生成した、実在しない10代～90代の男女の画像を提供。APTOが作成した年齢・性別などのアノテーション（画像を説明するテキスト情報）も付属する。申し込みは専用サイトで受け付ける。 もともとはエイアイ・フィールドが自社サービスで活用するために作成した画像だったが、6月に用途を研究目的に限った上で1000点を無料配布したところ、利用者からの反響があったことから、データを2000点追加し、商用利用を認めた上で再配布することを決めたという。 関連記
松尾豊氏が監修した人工知能基礎 2万5000円が3000円に引き下げ | Ledge.ai
画像は教材のイメージ 株式会社zero to oneは2月1日、東京大学大学院工学系研究科 教授の松尾豊氏が監修したオンライン教材「人工知能基礎（学習期間60日間）」の定価を従来の2万5000円から3000円に改定した。また、行政職員向けに「人工知能基礎」の無償提供プログラムを開始する。同プログラムの対象は国家公務員法あるいは地方公務員法上の一般職の人。 「人工知能基礎」は、AIの歴史も含めた基本知識から、知識表現、自然言語処理といった概念、さらには機械学習やディープラーニング（深層学習）の基本知識まで、AIに関する基礎を幅広く網羅したとうたう教材。ビデオ教材、監修インタビュー、確認テスト（すべてオンラインで完結）で構成されている。 教材のイメージ さらに、「人工知能基礎」を通して学習した内容をもとに、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）による「G検定（Deep Learni
渡辺明名人と東大教授で日本の脳研究の第一人者である池谷裕二先生との対談記事が間違いだらけである件 | やねうら王 公式サイト
ここまでひどい記事は久しぶりだ。 渡辺明名人の疑問「将棋の初手でこれを指したら負けという“必敗”の手はありませんか？」 脳研究者の答えは… https://number.bunshun.jp/articles/-/846635 この手の対談は、編集側が元の発言とは異なる意図で解釈して、誤った書き方にしてしまうことが多々あるので、誰が悪いのかということはここでは問題としないことにする。ただ、内容が間違いだらけではあるので、ここではそれを指摘するに留める。 14年前のAIは「奨励会1級とか初段ぐらいだった」 池谷 渡辺さんのすごいところは、転換期を迎えた時に「じゃあAIに学んでみるのも面白いかもしれない」と思ったことですね。柔軟な適応力で発想の着火点をスムーズに転換されています。渡辺さんはかなり早い時期からAIと対戦されていましたよね？ 渡辺 あれは2007年ぐらいでしたが、まだAIが全然強く
【一問一答】マヅコの知らない「異常検知」の世界 - Qiita
これから異常検知を勉強される初心者、中級者の方のために一問一答集を作ってみました。 実際にあった質問も含まれますが、ほとんどの質問は、私が勉強しながら疑問に思ったことです。 なお、各質問には私の失敗談を添えております。皆さんは私のような失敗をしないよう 祈っております(^^)。異常検知に特化した内容となっておりますので、ご了承ください。 初心者の方向け 勉強の仕方編 Q：異常検知を勉強したいのですが、何から手をつけて良いのか分かりません。 A：書籍を買って読むのがおススメです。 最初、私はネット情報で勉強していました。しかし、それにも限界があります。 ところが、書籍（入門 機械学習による異常検知）を買って読んだところ、かなり知識を 得ることができました。最初から、書籍を買っていれば、一年くらい得することができたのに... と思うこともあります（^^； ただ、こちらの本はディープラーニング系
「AVモザイク除去」できるAIに業界が震撼、人気AV女優も被害に… | 日刊SPA!
かつて実話誌の広告にあった「AVのモザイク除去機」が現代に甦った！ AIの技術の進化によりモザイクの除去が可能となったが、人気AV女優も被害にあうなど、業界は深刻な被害に頭を痛めていた 昨年12月にSPA！は、AI（人工知能）で有名芸能人の顔にすげ替えた「フェイクポルノ」の蔓延についてお伝えしたが、現在、AIを悪用したアダルトコンテンツにはもう一つの潮流がある。それはモザイクが限りなく薄く見える「モザイク除去動画」の存在だ。すでにKやFといった海外のポルノ動画サイトでは大量にアップされている。 なかには本来、無修正作品が出回っているはずのない有名女優のT・SやM・Yなどの動画もある。これらの動画が流通し始めた当初、「いったいこれは何だ？」と謎が謎を呼んだが、そのカラクリが明らかになりつつあり、AV業界が震撼しているという。 真相に迫る前に、まずは実際にサイトで件の動画を探してみた。無数にア
《日経Robotics》東芝が単眼カメラのレンズ収差からステレオ並み高精度距離画像、深層学習で推定
普通の単眼カメラでわずか1枚の写真を撮るだけで、高精度な距離画像を得られる技術を東芝が開発した。 レンズの口径分による像のボケ具合や、レンズによる色収差・非点収差など画像上の像の微細な様子を基に距離を推定する方式であり、特殊なレンズや画像センサを使う必要がなく、通常の一般的な市販レンズをそのまま使える点が最大の特徴である（図1、図2）。 収差からの距離推定は非常に複雑なため、東芝は今回、ディープラーニング（深層学習）技術を用いることで、精度高く距離画像を得られるようにした。レンズを用いた事前の学習こそ必要だが、市販されている多くの単眼レンズとRGBカメラで手軽に距離画像を得られる。 距離画像の精度は、ステレオカメラで撮影した場合に匹敵する。
「本当にすごい」「感動した」──AIの美空ひばりが新曲披露、ネットで話題に
歌声の再現には、ディープラーニング（深層学習）を活用したヤマハの歌声合成技術「VOCALOID:AI」を使用。生前の歌唱データから、AIに歌声や歌い方、話し方の癖などを学習させ、本人が歌ったことのない曲でも本人らしく歌えるようチューニングを繰り返した。 番組では、美空さんの等身大立体映像を4Kでステージ上に投影。作詞家の秋元康さんが手掛けた新曲「あれから」を披露した。衣装デザインは生前に美空さんの衣装を担当していたファッションデザイナーの森英恵さんが務め、美空さんを師とあがめる歌手の天童よしみさんが振り付けに協力した。 同番組は、10月2日（水）午前0時35分にNHK総合で再放送する予定。 関連記事 ヤマハ、深層学習で美空ひばりの歌唱を再現 VOCALOIDの技術をAIで発展 NHKで披露 ヤマハがディープラーニングの技術を活用した同社の歌声合成技術「VOCALOID:AI」を使い、美空ひ
AI/機械学習 × Raspberry Pi(ラズパイ)の可能性を感じる事例まとめ16選 – ピクアカインフォ
Raspberry Pi(ラズパイ)で何ができるのか、その可能性を模索している方は多いでしょう。これまではセンサーを取り付けてデータを収集するものが多かったですが、最近ではAI/機械学習と合わせて画像やデータを分析する事例も増えています。 今回はそんなAI/機械学習 × Raspberry Piの事例をまとめて紹介します。 認識・予測する ディープラーニングの活用例として有名な文字や物の認識、音から機械の稼働状況の認識の例を紹介します。いずれもRaspberry Piで動いてます。 数字の認識 ラズベリーパイと機械学習（python）を使って数字認識してみた カラー図解 Raspberry Piではじめる機械学習 基礎からディープラーニングまでに掲載されている数字認識を試したレポートです。実際の認識率は50%程度とのことです。 きゅうりの仕分け 「ディープラーニング×きゅうり」の可能性に、
ラズパイでディープラーニングと筋電位センサを用いた筋電義手（プロトタイプ）作りました - もう疲れたので電子工作します
最近、以前から興味のあった筋電位センサを触っています。 また、ディープラーニングの勉強も始めたのですが、 ディープラーニングの仕組みを理解する中で「ディープラーニングって筋電位センサに応用できるんじゃ？」と閃きました。 そこで色々試してみたところ、簡単な動作推定を行うことに成功したので、まとめてみます。 タイトルにある通り、ラズパイを使ってます。 実際の動作 筋電位センサ（自作） 筋電位センサ（市販：MyoWare） 回路 ディープラーニング入門 ディープラーニング（データ解析） ディープラーニング（データ取得） ディープラーニング（学習） ディープラーニング（推定） システムまとめ 感想 実際の動作 実際に動いているときの動画です。 手を握った時、反った時、屈曲した時の３パターン（厳密には無動作時を併せて４パターン）における筋電位パターンをディープラーニングを用いて分類し、分類結果に応じ
アニメキャラを無限に生成「Crypko」、PFNが提供
AIベンチャーのPreferred Networksが、アニメキャラクターを無限に生成できるというサービス「Crypko」の提供を始めた。 AI（人工知能）ベンチャーのPreferred Networks（東京都千代田区）は4月3日、ディープラーニングを活用し、アニメキャラクターを自動生成するサービス「Crypko」（クリプコ）を始めた。まずはアニメ、イラスト、ゲームなどの制作企業に提供する。 画像を生成するAIと画像を評価する別のAIを「敵対」させ、精度を向上させていく技術「GAN」（Generative Adversarial Network：敵対的生成ネットワーク）を活用した。生成したキャラには滑らかな動きをつけ、自然な表情を作ることも可能だ。パーツごとにユーザーの好みや意図も反映できるという。
「ディープラーニングは最小二乗法」で物議 東大・松尾豊氏「深い関数の方が重要」
「ディープラーニングは、原理的には単純な最小二乗法にすぎない」――2月18日付けで公開された日経新聞の記事が物議を醸している。 「ディープラーニングは、原理的には単純な最小二乗法にすぎない」――2月18日付けで日本経済新聞電子版が公開した記事について、Twitterでは「ディープラーニング＝最小二乗法」という解釈は異なるのではという指摘が相次いだ。19日には「ディープラーニング」「最小二乗法」といったワードがTwitterでトレンド入りし、波紋が広がっていた。 日経の記事では、慶應義塾大学経済学部の小林慶一郎教授がAI技術について解説。「近年、驚異的な発展を見せているAIのディープラーニング（深層学習）は、原理的には単純な最小二乗法（誤差を最小にする近似計算の一手法）にすぎない」と言及し、「ディープラーニングは『最小二乗法』」と題する図版が掲載された。 最小二乗法は、測定で得られたデータの
AIにおける予測と解釈性を両立、説明可能AIの提供を開始
電通国際情報サービスは、simMachinesが開発したAIソリューション「simMachines」の販売権を取得し、提供を開始した。従来は難しいとされてきた「予測」と「予測に至る解釈の提示」を可能にし、数千項目の変数を持つデータにも対応する。 電通国際情報サービス（ISID）は2018年6月26日、simMachinesが開発したAI（人工知能）ソリューション「simMachines」の販売権を取得し、提供を開始した。 ディープラーニングなど、現在AIの主流である技術は、予測はできるが予測に至った根拠を示すことができず、公平性や透明性が求められる領域へは適用しにくかった。また、ディープラーニングや類似検索で用いるアルゴリズムは、データにひも付く変数が増加するにつれて十分な学習結果が得られにくくなる。 simMachinesは、世界的に注目されているXAI（説明可能AI）の1つで、「予測」
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