高橋恒一 on Twitter: "GPTでAI界隈が沸騰している。開発者も含めて誰も急激な性能向上の理由を理解出来ていない。普段は半年や1年で古くなるような時事ネタはあまり呟かないことにしているが、このところの動きがあまりに早く、未来に向けての不確実性が高まってい… https://t.co/1BCs8cXavs"
GPTでAI界隈が沸騰している。開発者も含めて誰も急激な性能向上の理由を理解出来ていない。普段は半年や1年で古くなるような時事ネタはあまり呟かないことにしているが、このところの動きがあまりに早く、未来に向けての不確実性が高まってい… https://t.co/1BCs8cXavs
10年後、世界はSFになると思う｜Futurist（フューチャリスト）コミュニティ・メディア
[toc] 概要 結論：2030年代から世界はSFになる ※本記事の主張は個人的な感覚が多分に含まれておりますので、その前提を理解した上で読み進めていただければ幸いです。 結論から言うと、 高い可能性で2020年代後半(2026年頃)から「指示待ち人間レベル」もしくは猫レベルの人工知能（一般化知能、Generalized Intelligence）が台頭 社会実装が急速に進み、2035年までに社会のあらゆる側面を変革 そこそこの可能性で汎用人工知能や超知能が20年以内に実現 世界はSF（Science Fiction）になる 上記のことが具体的な年代ベースで最新のAI技術の発展から外挿したレポートやオンライン予測サイト、専門家向けアンケート等から、イメージできるのではないかと考えています。 多くの人は2022年現在の世界を、AIとか言っているけどちょっと画像認識/生成できたり、片言で変な雑
中国版ChatGPT、異常な盛り上がりでカオス 出オチでClubhouseの二の舞も……
米スタートアップのOpenAIが開発した、自然な対話や文章作成ができる対話型AI「ChatGPT」が世界に衝撃を与えている。 米国でチャットAIをけん引している企業にはMicrosoftとGoogleがあるが、中国でも大きな変革のうねりに乗り遅れまいとお祭り騒ぎで、カオスっぽくなっている。しかし中国の反応は、日本のそれとはベクトルが異なる。 関連記事 AIの権威による「ChatGPT」の説明が分かりやすい！ 東大松尾教授の資料が話題 米OpenAIの「ChatGPT」が注目を集める中、自民党の「AIの進化と実装に関するプロジェクトチーム」に東京大学の松尾豊教授が提出した資料が「分かりやすい」と話題になっている。 ChatGPTを学生が利用すると“質の良い論文”が書ける？ 医学生18人を調査 クロアチアの研究者が発表 クロアチアのスプリット大学に所属する研究者らは、ChatGPTを利用して論
ChatGPTと「ジェネレーティブAI戦争」の知られざる6つの事実 | Forbes JAPAN 公式サイト（フォーブス ジャパン）
Microsoft（マイクロソフト）共同創業者のビル・ゲイツは、最近急激な発展を見せる人工知能（AI）について「2023年の最もホットな話題であると同時に、議論の的にもなる」と語っている。他のAI業界のリーダーたちもゲイツと同意見だ。 こうした状況を最もよく表しているのが、OpenAI（オープンAI）と同社が開発した対話型ロボットの「ChatGPT」だ。フォーブスの推計では、ChatGPTのユーザー数は、リリースから60日足らずで500万人を突破している。 ChatGPTは、ペンシルベニア大学ウォートン校の期末試験で「B」評価を獲得するほどの頭脳を持っており、間もなくマイクロソフトのOfficeをはじめ、数多くのビジネス向けアプリケーションに組み込まれる予定だ。 しかし、OpenAIのCEOのサム・アルトマンと社長のグレッグ・ブロックマンは、ChatGPTのリリースを棚上げすることを検討し
エッジAI史 【AIチップ年表付き】 〜エッジAIは今ここまで進んでいる〜｜Marina Sakaguchi
こんにちは、LeapMind Inc.でマーケティングを担当しているMARINA（@m__sb04）です。 今回の記事は、「LeapMind Advent Calendar」の18日目です！🎄🎅 （3年前からいつかAdvent Calendarを会社でやりたいなぁと思いながらも人数が少なすぎた＆やりたいという人がいなかったので、今年実現してとても嬉しい！！飯塚さんに感謝！） さて本題に早速入っていきますが、職業柄、かれこれエッジAI業界を3年ほどウォッチしてきました。特に、今年はエッジAIブームなのではないかというくらいにJetson Nano、Coral Dev Boardをはじめ、多くのAIアクセラレータが発表・販売されました。 沢山出すぎて自分自身も把握しきれなくなってきたので、そろそろ年表・まとめを作らねばというタイミングで “LeapMind Advent Calendar”
PyTorch vs. TensorFlow、ディープラーニングフレームワークはどっちを使うべきか問題【2019-2020年】
連載目次 ※本稿には新バージョンがあります。2021年に向けてのアップデート記事（2020年12月16日公開）はこちらです。 本稿は、ディープラーニング（深層学習）に関心があるビジネスマンから、これから始めてみたいというエンジニア、既に取り組んでいる実務経験者まで、幅広い人に向けて書いた。よって、初歩的な内容も含めつつ説明していくのでご了承いただきたい。 ディープラーニングを実装する場合、フルスクラッチでゼロからコードを書くのは非効率なため、専用のライブラリ／フレームワークが用いられるのが一般的だ。ディープラーニングが流行してから直近4年ほどの間に、次々と新しいフレームワークが登場した。現在、主要なものを挙げると、 TensorFlow： 2015年登場、Google製。一番有名で、特に産業界で人気 PyTorch： 2016年登場、Facebook製。この中では新興だが、特に研究分野で人
深層強化学習の動向 / survey of deep reinforcement learning
全脳アーキテクチャ若手の会第28回勉強会 Keywords: DQN, 強化学習, Episodic Control, Curiosity-driven Exploration
Tech Trends 2017 | Design Mind | frog, part of Capgemini Invent
Breakthrough technologies will continue to create new value and transform experiences for businesses and consumers alike. To start 2017 we look at 15 technology trends that will unlock opportunities for growth and enable organizations to provide more meaningful experiences to their customers, employees, and society. Superhero-Performance In Autonomous Vehicles By now we’ve all heard the news: 1.2
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Artificial Intelligence Index Report 2023
