米OpenAI「公表しないで……」 ブラックボックスであるLLMの中身を“盗む”攻撃 米Googleらが発表
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Google DeepMindなどに所属する研究者らが発表した論文「Stealing Part of a Production Language Model」は、米OpenAIのGPT-4や米GoogleのPaLM-2などのクローズドな大規模言語モデル（LLM）から、モデルの一部を盗み出す攻撃を提案した研究報告である。言語モデルのAPIへのクエリを通じて、低コストでモデルの内部構造に関する情報を抽出することに成功した。 GPT-4やPaLM-2などの最先端AIモデルは、APIを通じて一般ユーザーに提供されているが、内部構造や学習に使用され
AIが数学オリンピックの難問証明 ひらめき獲得 数学者「ついに」：朝日新聞デジタル
","naka5":"<!-- BFF501 PC記事下（中⑤企画）パーツ＝1541 -->","naka6":"<!-- BFF486 PC記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 --><!-- /news/esi/ichikiji/c6/default.htm -->","naka6Sp":"<!-- BFF3053 SP記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 -->","adcreative72":"<!-- BFF920 広告枠）ADCREATIVE-72 こんな特集も -->\n<!-- Ad BGN -->\n<!-- dfptag ＰＣ誘導枠５行 ★ここから -->\n<div class=\"p_infeed_list_wrapper\" id=\"p_infeed_list1\">\n <div class=\"p_infeed_list\">\n <div class=\"
電撃発表、グーグルが｢全力開発｣した生成AI｢Gemini｣の全貌…ChatGPT超えするか
｢生成AIイヤー｣とも言える2023年も終わりに近づいてきたが、ここにきてグーグルがさらに新しい技術を投入すると発表した。 グーグルは12月7日（日本時間）、生成AI向けの新しい大規模言語モデル｢Gemini（ジェミニ）｣を発表した。 自社のチャットAI｢Bard｣はもちろん、｢Pixel 8 Pro｣をはじめとしたAndroidスマートフォンへの組み込みも進める。 グーグルのスンダー・ピチャイCEOはリリースの中で、Geminiをこう表現する。 ｢賢いソフトウェアというよりも、より便利で直感的な、相談できる専門家または仲間のように感じられるようになる｣ グーグルが本気で取り組んだGeminiとは、どんな存在なのだろうか。
DeepMind、AIで人間考案のものより優秀なソートアルゴリズムを発見 最大70％高速化
米Google傘下のAI企業Google DeepMindは6月7日（現地時間）、アルゴリズムを開発するAI「AlphaDev」が、人間が考えたものより高速なソートアルゴリズムを発見したと発表した。 ソートアルゴリズムは、入力されたデータを一定のルールに基づいて並べ替えるもの。ネット検索結果の並べ替えやランキング制作などIT技術の根幹を担う技術の一つ。今回AlphaDevが考案したアルゴリズムは既存のものに比べて、少量のデータなら最大70％、数十万規模の大量のデータなら約1.7％速く処理できた。 DeepMindはAlphaDevに新しいアルゴリズムを発見させるため、ソートの作業を「組み立てゲーム」としてプレイさせた。「正確にソートできる」「既存のアルゴリズムより高速である」という2点を満たせばクリアとした。 関連記事 OpenAIやDeepMindのCEOやトップ研究者ら、「AIによる人
マスク氏ら、ＡＩ開発の一時停止訴え 「社会にリスク」
[２９日 ロイター] - 米実業家イーロン・マスク氏や人工知能（ＡＩ）専門家、業界幹部らは公開書簡で、ＡＩシステムの開発を６カ月間停止するよう呼びかけた。社会にリスクをもたらす可能性があるとして、まずは安全性に関する共通規範を確立する必要があると訴えた。 オープンＡＩが開発したＡＩ対話ソフト「チャットＧＰＴ」の最新版言語モデル「ＧＰＴ─４」に言及し、これを上回るシステムを開発停止の対象にすべきとした。 公開書簡は非営利団体「フューチャー・オブ・ライフ・インスティチュート（ＦＬＩ）」が発表。マスク氏や米アルファベット傘下ディープマインドの研究者、英スタビリティーＡＩのエマド・モスタク最高経営責任者（ＣＥＯ）、ＡＩの大家であるヨシュア・ベンジオ氏やスチュワート・ラッセル氏など１０００人以上が署名している。
韓国トップの囲碁棋士引退「努力してもＡＩには勝てない」 | NHKニュース
ＡＩ＝人工知能を活用した囲碁のコンピュータープログラムと対局して１勝を挙げた韓国のトップ棋士が引退を表明し、引退の理由について、「ＡＩが登場したことで、どんなに努力してもトップになれないことが分かった」と語りました。 イ九段はこの中で、引退の理由について、「ＡＩが登場したことで、どんなに努力してもトップになれないことが分かった。決して敗れない存在がある」と語り、囲碁のＡＩに勝てないことを引退の理由に挙げました。 国際的なタイトルを数多く持つイ九段は、2016年、ＩＴ大手グーグルの傘下にある企業が開発した囲碁のＡＩ、「ＡｌｐｈａＧｏ」と５番勝負の対局を行い、４敗を喫しながらも１勝を挙げましたが、これ以降、ＡｌｐｈａＧｏに勝った棋士はいません。 将棋やチェスに比べて、対局のパターンが多い囲碁では、ＡＩが人間に勝つのは難しいとされていましたが、ディープラーニングの手法によって飛躍的に進化し、ＡＩ
AlphaGoの衝撃再び — タンパク質構造予測でAlphaFoldが今までのモデルに圧勝｜Zhubo.JP
原文記事: [阿尔法狗再下一城 | 蛋白结构预测AlphaFold大胜传统人类模型] (2018/12/03公開) 「研究したいタンパク質があるのだが、その構造と機能がわからない」 — これは分子細胞生物学の研究者が日々直面する最大の難題の一つである*a。アミノ酸配列測定技術が発展する中で、多くのタンパク質の配列がハイスループット*1に解析されているが、この配列決定の段階から実際に3次元構造を決定するまでの間には、未だに大きな距離がある。 生物の基本単位が細胞だとして、細胞の基本的な機能単位こそが、複雑多岐なタンパク質の1つ1つである。そしてまさにタンパク質の機能の本質を決定しているのが、タンパク質の構造である。タンパク質の機能を研究したり、それをターゲットとする薬剤を開発したいというとき、タンパク質の構造はとても重要な要素の一つになる。だからこそ、生物学には、構造生物学という学問領域まで
囲碁王者を倒したAlphaGoをゼロから始めて30時間で打ち負かす「AlphaZero」、将棋・チェスの最強ソフトもサクッと制圧
囲碁の世界チャンピオンを打ち負かしたソフト「AlphaGo」が正常進化して、「AlphaZero」が誕生しました。人間による手助けを一切必要としないAlphaZeroは、ルールしか知らない状態から自己教育することで、たった30時間でAlphaGoを完膚なきまでに打ち負かす強さに成長可能。囲碁だけでなく、数十時間の独学でチェス・将棋でも、既存の最強ソフトを圧倒する強さへと進化できます。 AlphaZero: Shedding new light on the grand games of chess, shogi and Go | DeepMind https://deepmind.com/blog/alphazero-shedding-new-light-grand-games-chess-shogi-and-go/ 囲碁チャンピオンを打ち負かしたソフト「AlphaGo」は、自分で自分を鍛
5年後｢高学歴大量失業時代｣がやってくる？
コンテンツブロックが有効であることを検知しました。 このサイトを利用するには、コンテンツブロック機能（広告ブロック機能を持つ拡張機能等）を無効にしてページを再読み込みしてください。 ✕
Alpha Zeroの衝撃と技術的失業｜山本一成🚗TURING
2016年、Google DeepMind社から恐ろしい論文が出された、AlphaGoその名を冠した囲碁プログラムが既存の囲碁ソフトに勝率99％を叩き出したのだ。AlphaGoは強化学習とDeep Learningを組み合わせた囲碁プログラムで、その年に最強の囲碁棋士の一人である李世ドルさんに4勝1負で勝利した。その後も進歩を続けて今のAlphaGoの強さは人類が体感できるレベルを超えるほど強くなったと予想される。 2017年も終わりのころ、Google DeepMind社からまた途方もない論文が発表された。囲碁とほぼ同じ手法で最強レベルのチェスや将棋プログラムを超えたということだった。実際のところ正確に超えたのかどうかちょっとだけ疑問もあるのだが、まず前提として彼らの新手法が途方もない成果をあげたこと素直に祝福したい。彼らは自分たちのプログラムをAlpha Zeroと名付けた。 コンピュ
AlphaGo Zeroの論文の要約 : ブログ
AlphaGo Zeroが自己学習のみで過去最強になったというニュースが出たのでその元論文を読み、要約をしました。 まず感想を述べると、過去数千年にわたって蓄積してきた知識をAIが数時間で発見することに対する気持ち良さがありました。人間などクソ食らえと思っておりますので、こう言うニュースはとてもスッキリします。そして人間の発見していない打ち筋の発見にも感動しました。これこそがAIの真髄だと信じています。人間が見えていないものをAIが見つける、僕もいつかそんなことをしてみたいと思いながら生きています。 あともう一つ重要だと思ったのは、とてもネットワーク構造および学習過程が簡素化されたことです。マシンパワーも過去に比べて非常に少なく済み、個人でもすぐに再現実験ができそうなくらいです。AIが強くなることと、構造および学習のsimplerが同時に達成できていることが本質的だと思います。 一応、下記
Google、AIチップ「TPU」はGPUより30倍速い
米Googleは4月5日（現地時間）、AlphaGoや様々なサービスで利用しているオリジナルプロセッサ「TPU（Tensor Processing Unit）」についての論文（リンク先はPDF）を発表し、その性能について説明した。 Googleは現在はTPUを、主に人工知能の推論（学習済みモデルを使う）フェーズで使っているという。そのAIワークロードでは、TPUはGPUやCPUよりも15～30倍高速で、30～80倍エネルギー効率が高いとしている。 なお、ここで比較しているCPUは米IntelのHaswell世代の「Xeon E5-2699 v3」、GPUは米NVIDIAの「Tesla K80」で、いずれも実際にGoogleのデータセンターで稼働しているものだ。
「ＡｌｐｈａＧｏ」が進化 囲碁の打ち手教えずに従来型破る | NHKニュース
囲碁のトップ棋士に勝った人工知能「ＡｌｐｈａＧｏ」が進化し、打ち手を全く教えずに白紙の状態から学習して従来型の人工知能を破ったと開発した会社が発表し、人工知能はもはや人間の知識に制約されなくなったとしています。 この会社が開発した人工知能「ＡｌｐｈａＧｏ」は、囲碁の名人の打ち手のデータを基に学習を重ね、ことし世界最強とされる中国のトップ棋士を破り、大きな話題となりました。 今回、新たに開発した「ＡｌｐｈａＧｏＺｅｒｏ」は答えを導くデータがなくても、人工知能がみずから試行錯誤を繰り返して、よりよい答えにたどり着く、「強化学習」という手法を取り入れたということです。 そして、囲碁の基本ルール以外には何も教えず、わずか３日間で５００万回の対戦をひとりでに繰り返して強さを身につけた結果、トップ棋士を破った従来型の人工知能に圧勝したということです。 さらに、新型の人工知能は白紙の状態から学習する中で
「囲碁AIはイ・セドルに勝てても私には勝てない」と発言していた中国の最強棋士がアルファ碁に破れる
by Jaro Larnos Google傘下にある人工知能研究所DeepMindが開発したAlphaGo(アルファ碁)と、中国の最強棋士である柯潔(か・けつ)九段との試合が、現地時間2017年5月23日から中国で開催中の「The Future of Go Summit」で行われました。以前、「AlphaGoはイ・セドルに勝てても私には勝てない」と発言していた柯九段ですが、23日に行われた3戦中の1戦目はAlphaGoが勝利しました。 AlphaGo China | DeepMind https://deepmind.com/research/alphago/alphago-china/ AlphaGoを巡っては2016年3月9日、トップ棋士・李世乭(イ・セドル)九段との対局が韓国のソウル市内で行われ、AlphaGoが勝利したことが世界中に衝撃を与えていました。AlphaGoが第1局目に勝
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
Engadget | Technology News & Reviews
囲碁AI「AlphaGO」の次世代版は、自己対局で「最強」を超えた──その進化の本質と、グーグルの野望
野狐囲碁 on Twitter: "AlphaGo Zero はゼロから学習し→3時間までは初心者→10時間に基本定石を発見→16時間に小ナダレ定石を学習→19時間で死活、厚みと地の概念を学習→24時間に小目の定石を学習→36時間に星の定石を学習→55時間に人類の理… https://t.co/12EAlIEFCF"
囲碁AI、人間圧倒し「引退」 医療・エネに応用へ - 日本経済新聞
最強棋士・柯潔、囲碁AI「AlphaGo」に敗れる。だが開発者は「人間の勝利である」と言う：初戦現地レポート
TechCrunch • Startup and Technology News
