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DeepMindの検索結果1 - 40 件 / 73件

DeepMindに関するエントリは73件あります。 人工知能AIGoogle などが関連タグです。 人気エントリには 『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』などがあります。
  • 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。

      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
    • 「6年解けなかった構造があっさり」──タンパク質の“形”を予測する「AlphaFold2」の衝撃 GitHubで公開、誰でも利用可能に

      米Alphabet傘下の英DeepMindが、遺伝子配列情報からタンパク質の立体構造を解析するAI「AlphaFold v2.0」(以下、AlphaFold2)をGitHub上で無償公開し、ネット上で注目を集めている。Twitterを利用する生物系の研究者からは「革命的な成果だ」「これからの研究の前提が変わっていく」など、AlphaFold2の予測精度に対して驚きの声が相次いだ。 なぜAlphaFold2はこれほどの驚きや賞賛をもって迎えられているのか。タンパク質構造解析の難しさをひも解く。 未知の部分が多いタンパク質の構造 タンパク質は数十種類のアミノ酸からできており、配列によってさまざまな性質に変化する。例えば筋肉、消化酵素、髪の毛はそれぞれ役割が異なるが、いずれもタンパク質で作られている。タンパク質の構造が分かれば、生体内の化学反応の理解が進む。アルツハイマー型認知症やパーキンソン病

        「6年解けなかった構造があっさり」──タンパク質の“形”を予測する「AlphaFold2」の衝撃 GitHubで公開、誰でも利用可能に
      • 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

          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
        • 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

            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
          • 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。

              マスク氏ら、AI開発の一時停止訴え 「社会にリスク」
            • 最強将棋AIが新境地へ、DeepMindのAI「AlphaTensor」が50年以上停滞していた行列乗算アルゴリズムの改良に成功

              囲碁世界チャンピオンを打ち負かしたDeepMind製のAI「AlphaGo」は度重なる機能強化によってチェスや将棋などあらゆるボードゲームへの対応を果たしました。新たに、AlphaGoの系譜を受け継ぐAI「AlphaTensor」が「行列の積を計算する最適な方法を求めるゲーム」に挑み、行列の積を計算する未発見のアルゴリズムを導き出すことに成功しました。 Discovering faster matrix multiplication algorithms with reinforcement learning | Nature https://doi.org/10.1038/s41586-022-05172-4 Discovering novel algorithms with AlphaTensor https://www.deepmind.com/blog/discovering-no

                最強将棋AIが新境地へ、DeepMindのAI「AlphaTensor」が50年以上停滞していた行列乗算アルゴリズムの改良に成功
              • 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

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                • 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

                    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
                  • AIで数学の新たな定理発見 英DeepMindと数学者がNatureに共同論文

                    新たな数学の定理の発見や、未証明の予想の解決にAIが役立つ──そんな研究結果を、囲碁AI「AlphaGo」などで知られる英DeepMindが発表した。順列に関する新しい定理を発見した他、ひもの結び目を数学的に研究する「結び目理論」についても、異なる数学の分野をつなぐ、予想していなかった関係性を見つけたという。 DeepMindは、豪シドニー大学と英オックスフォード大学の数学者とともに数学研究を支援するための機械学習フレームワークを構築。これまでも数学者は、研究対象を調べるためにコンピュータを使い、さまざまなパターンを生成することで発見に役立ててきたが、そのパターンの意義は数学者自身が考察してきた。しかし、研究対象によっては何千もの次元があることから、人間による考察も限界があった。 今回開発したアルゴリズムは、こうしたパターンを検索する他、教師あり学習を基にその意味を理解しようと試みるという

                      AIで数学の新たな定理発見 英DeepMindと数学者がNatureに共同論文
                    • DeepMindの研究者が「AIが人類を滅ぼす可能性は高い」との論文を発表

                      by Dick Thomas Johnson 画像生成AIが人間を差し置いて絵画コンテストで優勝するなどAIが近年目覚ましい進歩を遂げる中、査読付の専門誌であるAI Magazineに、将来的に超知能AIが現れて人類に対する脅威となる可能性は高いと結論付ける論文が掲載されました。 Advanced artificial agents intervene in the provision of reward - Cohen - 2022 - AI Magazine - Wiley Online Library https://doi.org/10.1002/aaai.12064 Google Deepmind Scientist Warns AI Existential Catastrophe "Not Just Possible, But Likely" | IFLScience http

                        DeepMindの研究者が「AIが人類を滅ぼす可能性は高い」との論文を発表
                      • Gemini - Google DeepMind

                        The Gemini ecosystem represents Google's most capable AI.Our Gemini models are built from the ground up for multimodality — reasoning seamlessly across text, images, audio, video, and code.Latest updates

                          Gemini - Google DeepMind
                        • GoogleはなぜChatGPTに後れをとったのか。そしてレイオフを逃れたAIチームは追いつけるのか(Google Tales) | テクノエッジ TechnoEdge

                          IT系海外速報を書いたり、翻訳を請け負ったりしています。初めてのスマートフォンはHTC Desire。その後はNexus 5からずっとGoogleさんオリジナルモデルを使っています。 Google(というかその親会社のAlphabet)が1万2000人のレイオフを発表しました。これでいわゆるGAFA(FacebookはMetaになっちゃったので古い)でリストラを発表していないのはAppleだけに。Apple以外はコロナ禍の2019年~2022年の間、かなり雇用を拡大していた(Alphabetは57%増)ので、予想されていたものではあります。 スンダー・ピチャイCEOは大規模リストラの理由を「AIへの初期投資で生まれた大きなチャンスを完全につかむため」と公式ブログで説明しました。 ▲Google I/O 2022でAIについて語るスンダー・ピチャイCEO “初期投資”というように、Googl

                            GoogleはなぜChatGPTに後れをとったのか。そしてレイオフを逃れたAIチームは追いつけるのか(Google Tales) | テクノエッジ TechnoEdge
                          • 自動プログラミングAIの「AlphaCode」をDeepMindが発表、競技プログラミングレベルのコード生成が可能

                            DeepMindが競技プログラミングレベルのプログラミングが可能な人工知能(AI)の「AlphaCode」を発表しました。AlphaCodeのほかにも自動でプログラミングが可能なAIは存在しますが、AlphaCodeは414億ものパラメーターを保持した特に精度の高いAIに仕上がっているとのことです。 Competitive programming with AlphaCode | DeepMind https://deepmind.com/blog/article/Competitive-programming-with-AlphaCode Competition-Level Code Generation with AlphaCode (PDF)https://storage.googleapis.com/deepmind-media/AlphaCode/competition_leve

                              自動プログラミングAIの「AlphaCode」をDeepMindが発表、競技プログラミングレベルのコード生成が可能
                            • わずか1分で10日間の天気を予測可能なAI「GraphCast」をGoogle DeepMindが発表、スパコンで数時間かけた予測より高精度

                              Google DeepMindが気象予測AI「GraphCast」を発表しました。10日間の天気を予測する場合、従来の気象予測システムではスーパーコンピューターを数時間稼働させる必要がありましたが、GraphCastでは1台のマシンを1分稼働させるだけで従来の予測システムを超える精度での予測が可能とアピールされています。 Learning skillful medium-range global weather forecasting | Science https://www.science.org/doi/10.1126/science.adi2336 GraphCast: AI model for faster and more accurate global weather forecasting - Google DeepMind https://deepmind.google/

                                わずか1分で10日間の天気を予測可能なAI「GraphCast」をGoogle DeepMindが発表、スパコンで数時間かけた予測より高精度
                              • OpenAIやDeepMindのCEOやトップ研究者ら、「AIによる人類絶滅リスク」警鐘声明に署名

                                AIに取り組む著名研究者、エンジニア、CEOなどのグループが5月30日(米国時間)、AIによる人類絶滅の危機について、新たな警告を発した。 「Statement on AI Risk」(AIリスクに関する声明)に署名したのだ。広く受け入れられるよう簡潔にまとめられたこの声明は、「Mitigating the risk of extinction from AI should be a global priority alongside other societal-scale risks such as pandemics and nuclear war.」(AIによる絶滅のリスクを軽減することは、パンデミックや核戦争などの他の社会的規模のリスクと並んで世界的な優先事項とすべきだ)というものだ。 この声明は、サンフランシスコに拠点を置く非営利団体Center for AI Safety(C

                                  OpenAIやDeepMindのCEOやトップ研究者ら、「AIによる人類絶滅リスク」警鐘声明に署名
                                • 人間と同レベルでプログラミングができるAI「AlphaCode」、DeepMindが開発 - fabcross for エンジニア

                                  DeepMind Technologiesは、コード生成人工知能(AI)の「AlphaCode」を開発。 AlphaCodeはプログラミングコンテストでほぼ中央値となる成績を収め、人間と同レベルのコーディングスキルを持つことを示した。2022年2月2日の公式ブログで発表されていたが、このたび12月8日に、AlphaCodeについての論文が『Science』に掲載され、表紙を飾った。 DeepMindはAIを開発している企業だ。2015年には、同社の囲碁プログラム「AlphaGo」がAIとして初めて人間のプロ囲碁棋士を破り話題となった。 AlphaCodeは競技プログラミング向けに作られたシステムだ。競技プログラミングでは、批判的思考、論理、アルゴリズム、コーディング、自然言語理解を組み合わせて、予期せぬ問題に対する解決策を創出することが必要となる。予期せぬ問題に解決策を見出すのは、従来の機

                                    人間と同レベルでプログラミングができるAI「AlphaCode」、DeepMindが開発 - fabcross for エンジニア
                                  • Google DeepMindのAI気象予測モデル「GraphCast」、従来予報を大きく上回る性能との研究結果

                                    Google DeepMindのAI気象予測モデル「GraphCast」、従来予報を大きく上回る性能との研究結果 Google DeepMindは、「Graph Neural Network」(GNN)採用の気象AIモデル「GraphCast」をオープンソースで公開した。欧州中期天気予報センターのデータでトレーニングされており、向こう10日間の気象予測を約1分で生成する。 米Google DeepMindは11月14日(現地時間)、「前例のない精度で中期天気予報を行うことができる」と謳う気象AIモデル「GraphCast」を発表した。 同日に科学雑誌「Science」に掲載された論文によると、世界の気象状況を最大10日前まで予測する場合、GraphCastは気象シミュレーションシステム「欧州中期天気予報センター」(ECMWF)の「高解像度予報」(HRES)より正確かつ迅速だったという。 異

                                      Google DeepMindのAI気象予測モデル「GraphCast」、従来予報を大きく上回る性能との研究結果
                                    • DeepMindが人間レベルにかなり近づいたAI「Gato」を構築、ゲームプレイ・チャット・ロボットアーム操作などが可能

                                      囲碁世界チャンピオンを負かし引退に追い込んだ囲碁AI「AlphaGo」などで知られるDeepMindが、テキスト出力の領域を超えた単一の汎化エージェントだという「Gato」を構築しました。Gatoは文脈に基づき、テキストを出力するか、関節を動かすか、あるいはボタンを押下するかといった動作を決定できるとのことです。 A Generalist Agent https://www.deepmind.com/publications/a-generalist-agent DeepMind’s new AI can perform over 600 tasks, from playing games to controlling robots | TechCrunch https://techcrunch.com/2022/05/13/deepminds-new-ai-can-perform-ove

                                        DeepMindが人間レベルにかなり近づいたAI「Gato」を構築、ゲームプレイ・チャット・ロボットアーム操作などが可能
                                      • Introducing Gemini: our largest and most capable AI model

                                        A note from Google and Alphabet CEO Sundar Pichai: Every technology shift is an opportunity to advance scientific discovery, accelerate human progress, and improve lives. I believe the transition we are seeing right now with AI will be the most profound in our lifetimes, far bigger than the shift to mobile or to the web before it. AI has the potential to create opportunities — from the everyday to

                                          Introducing Gemini: our largest and most capable AI model
                                        • The capabilities of multimodal AI | Gemini Demo

                                          Our natively multimodal AI model Gemini is capable of reasoning across text, images, audio, video and code. Here are favorite moments with Gemini Learn more and try the model: https://deepmind.google/gemini Explore Gemini: https://goo.gle/how-its-made-gemini For the purposes of this demo, latency has been reduced and Gemini outputs have been shortened for brevity. Subscribe to our Channel: h

                                            The capabilities of multimodal AI | Gemini Demo
                                          • Google DeepMindが音楽生成に特化したAIモデル「Lyria」を発表、口ずさむだけでメロディーが生成される

                                            Googleの人工知能関連企業「Google DeepMind」が2023年11月16日、音楽生成に特化したAIモデル「Lyria」と、Lyriaを用いて音楽制作が可能な2つのツールセット「Dream Track」「Music AI Tools」を発表しました。 Transforming the future of music creation - Google DeepMind https://deepmind.google/discover/blog/transforming-the-future-of-music-creation/ An early look our AI Music experiment - YouTube Blog https://blog.youtube/inside-youtube/ai-and-music-experiment/ DeepMind and

                                              Google DeepMindが音楽生成に特化したAIモデル「Lyria」を発表、口ずさむだけでメロディーが生成される
                                            • Google DeepMindが数学オリンピックレベルの幾何学問題を解けるAI「AlphaGeometry」を発表、人間の金メダリストに近い性能を発揮

                                              Google DeepMindが、国際数学オリンピックレベルの複雑な幾何学問題を解決できるAI「AlphaGeometry」を発表しました。AlphaGeometryは、実際に国際数学オリンピックで出題された幾何学問題30問を制限時間以内に25問解いたとのことです。 Solving olympiad geometry without human demonstrations | Nature https://www.nature.com/articles/s41586-023-06747-5 AlphaGeometry: An Olympiad-level AI system for geometry - Google DeepMind https://deepmind.google/discover/blog/alphageometry-an-olympiad-level-ai-syst

                                                Google DeepMindが数学オリンピックレベルの幾何学問題を解けるAI「AlphaGeometry」を発表、人間の金メダリストに近い性能を発揮
                                              • ChatGPTに強力なライバル:DeepMindのSparrow

                                                Alphabet傘下のAI研究所DeepMindが開発するチャットボット「Sparrow」は、市場投入時には、ChatGPTより優れた製品になる可能性がある。Sparrowは、証拠となる出典を示し、嘘やなりすましのようなリスクを抑制する工夫をしている。 DeepMindのデミス・ハサビスCEOが、米TIME誌のインタビューの中でChatGPTの対抗馬となるチャットボット「Sparrow」を開発中であることを明かした。DeepMindはSparrowのプライベートベータ版を2023年中にリリースする予定だ。 チャットボットは通常、インターネットからかき集めたテキストで訓練した大規模言語モデル(LLM)によって動いている。これらのモデルは、少なくとも表面上は一貫性があり文法的に正しい文章の段落を生成することができ、ユーザーからの質問やプロンプトに応答することができる。 Sparrowの特徴的な

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                                                • DeepMind・OpenAI・Anthropicの設立の経緯について、AIのリスクを最も恐れていた人々は自分たちがトップになるべきだと決心し構築するまで

                                                  AlphaGoやAlphaZeroを開発したDeepMind、GPT-4やChatGPTなどを開発したOpenAI、チャットボットAIのClaudeを開発するAnthropicという3つのAI組織がどういう経緯で設立したのかについて、The New York Timesがまとめています。 How Elon Musk and Larry Page’s AI Debate Led to OpenAI and an Industry Boom - The New York Times https://www.nytimes.com/2023/12/03/technology/ai-openai-musk-page-altman.html ・目次 ◆イーロン・マスクとラリー・ペイジの議論 ◆DeepMindの誕生 ◆DeepMindがGoogleに買収されるまで ◆OpenAIの設立とマスク氏の離

                                                    DeepMind・OpenAI・Anthropicの設立の経緯について、AIのリスクを最も恐れていた人々は自分たちがトップになるべきだと決心し構築するまで
                                                  • DeepMindが作った平凡な性能のAI「Gato」、何がすごいのか

                                                    最近では、深層学習を使った人工知能(AI)のブレークスルーについてのニュースを頻繁に見かけるようになった。しかし、Alphabet傘下のDeepMindが発表した最新の成果のすごさは分かりにくい。この研究の成果を一言で要約するとすれば、「多くのタスクでそれなり仕事ができるAI」を作ったということになるだろう。 「Gato」と名付けられた最近発表されたDeepMindのプログラムは、いわゆるマルチモーダルなAIで、テレビゲームをプレイしたり、チャットをしたり、文章を書いたり、写真にキャプションを付けたり、ブロックを積み上げるロボットアームを制御したりすることができる。Gatoは、1つのニューラルネットワークで複数の種類のデータを扱い、複数の種類のタスクを実行する能力を持っている。 プレプリントの論文を発表するサーバー「Arxiv」に投稿された「A Generalist Agent」と題する論

                                                      DeepMindが作った平凡な性能のAI「Gato」、何がすごいのか
                                                    • DeepMindが深層強化学習を利用してアルゴリズムを改善するAI「AlphaDev」を発表、すでにソートアルゴリズムやハッシュ関数の高速化に成功

                                                      AlphaGoの開発元として有名なGoogle DeepMind社が深層強化学習を応用してさまざまなコンピューティングアルゴリズムを改善するAI「AlphaDev」を発表しました。同時に、AlphaDevを利用してソートアルゴリズムを高速化できたという論文がNatureに掲載されています。 AlphaDev discovers faster sorting algorithms https://www.deepmind.com/blog/alphadev-discovers-faster-sorting-algorithms Faster sorting algorithms discovered using deep reinforcement learning | Nature https://doi.org/10.1038/s41586-023-06004-9 ソートアルゴリズムとは

                                                        DeepMindが深層強化学習を利用してアルゴリズムを改善するAI「AlphaDev」を発表、すでにソートアルゴリズムやハッシュ関数の高速化に成功
                                                      • Google、AGIのある未来を目指しGoogle DeepMind立ち上げ

                                                        米Alphabet傘下のGoogleは4月20日(現地時間)、2014年に買収し、現在はAlphabet傘下の英DeepMindとGoogle Brain Teamを統合し、Google傘下のGoogle DeepMindという企業にすると発表した。 CEOは、現在DeepMindのCEOを務めるデミス・ハサビス氏。Google Brainの責任者、ジェフ・ディーン氏はGoogleのチーフサイエンティストに昇格し、Google ResearchとGoogle DeepMindのチーフサイエンティストを兼任する。ディーン氏はAlphabetおよびGoogleのCEO、スンダー・ピチャイ氏の直属になる。 Google Researchは今後もアルゴリズムやプライバシー、量子コンピューティング、ヘルスケア、責任あるAIなどの分野への取り組みを続ける。 ピチャイ氏は、新ユニットが「AIの進歩を大幅

                                                          Google、AGIのある未来を目指しGoogle DeepMind立ち上げ
                                                        • Google DeepMind、LLM採用AIシステム「FunSearch」で数学的難問を解決

                                                          米Google傘下のGoogle DeepMindは12月14日(現地時間)、LLM(大規模言語モデル)とLLMによる幻覚(ハルシネーション)を防止する“評価器”を組み合わせた新たなシステム「FunSearch」を発表した。長年解決不可能な数学問題とされてきた「Cap set問題」を解き、実社会でも役立つ「ビンパッキング問題」のための効果的なアルゴリズムを発見したという。 FunSearch(funは「楽しい」ではなく、「関数」に由来する)は、GoogleのLLM「PaLM 2」をコンピュータコードで微調整したバージョンの「Codey」を使っている。LLMは不正確な情報を幻覚させることが分かっているため、LLMの出力から不正確だったり無意味だったりする部分を拒否する“評価器”アルゴリズムを組み合わせているという。 FunSearchはLLMと評価器による出力と評価を反復させていくことで、自

                                                            Google DeepMind、LLM採用AIシステム「FunSearch」で数学的難問を解決
                                                          • Google DeepMindがAIツールを使って220万種類の新しい結晶構造を発見、これまで発見されてきた数の45倍以上

                                                            GoogleのAI研究部門であるGoogle DeepMindが、「GNoME」と呼ばれるAIツールを使って理論的には安定しているものの実験的には実現されていない新しい結晶構造を220万種類も発見しました。220万種類という数字は、これまで発見された結晶構造の45倍以上にもおよびます。 Scaling deep learning for materials discovery | Nature https://www.nature.com/articles/s41586-023-06735-9 Millions of new materials discovered with deep learning - Google DeepMind https://deepmind.google/discover/blog/millions-of-new-materials-discovered-w

                                                              Google DeepMindがAIツールを使って220万種類の新しい結晶構造を発見、これまで発見されてきた数の45倍以上
                                                            • Google DeepMindによる「AIを使って220万種類の新しい結晶構造を発見した」という主張に研究者が異議を唱える

                                                              GoogleのAI研究部門であるGoogle DeepMindは、「GNoME」と呼ばれるAIツールを使って、「理論的には安定しているものの実験的には実現されていない新しい結晶構造」を220万種発見したことを発表しました。しかし、複数の研究者がGoogle DeepMindの発表した新しい結晶構造を分析した上で、「既知の物質を過度に拡大解釈したものがほとんどで、驚くほど新しいと言える化合物では含まれていない」と反論しています。 Artificial Intelligence Driving Materials Discovery? Perspective on the Article: Scaling Deep Learning for Materials Discovery | Chemistry of Materials https://pubs.acs.org/doi/10.1021

                                                                Google DeepMindによる「AIを使って220万種類の新しい結晶構造を発見した」という主張に研究者が異議を唱える
                                                              • DeepMindの研究者らが有効性を検証した、LLMに自ら高品質な訓練データを生成させる「自己学習」 | AIDB

                                                                DeepMindの研究チームは、現在の大規模言語モデル(LLM)は人間によって生成されたデータに過度に依存しており、LLMの発展にとって望ましい状況ではないと考えました。 この問題に対処するために、彼らはLLMが自律的に高品質な訓練データを生成し、データセットを自ら拡充する「自己学習」アプローチの有効性を検証しました。 実施された実験では、自己生成データによって、数学やコード生成の分野におけるLLMの能力が顕著に向上したことが確認されました。 本記事では、研究内容を詳しく見ていきます。 参照論文情報 タイトル:Beyond Human Data: Scaling Self-Training for Problem-Solving with Language Models 著者:Avi Singh et al.(多数) 所属:Google DeepMind URL:https://doi.o

                                                                  DeepMindの研究者らが有効性を検証した、LLMに自ら高品質な訓練データを生成させる「自己学習」 | AIDB
                                                                • Google DeepMindのCEO、ChatGPT競合の次世代モデル「Gemini」を語る

                                                                  米Google傘下のGoogle DeepMindのデミス・ハサビスCEOが、“次世代基盤モデル”の「Gemini」について、6月26日付の米Wiredのインタビューで語った。記事のタイトルは「次のアルゴリズムはChatGPTを超えると発言」となっている。 Geminiは、今年のGoogle I/Oで初めて紹介された。Googleのスンダー・ピチャイCEOは「マルチモーダルでツールとAPIの効率的な統合のためにゼロから構築したモデル」と説明した。 ハサビス氏はインタビューで、Geminiは、大まかに言うと、AlphaGoタイプの深層強化学習によるシステムの長所と大規模言語モデルの機能を組み合わせたものと考えることができると語った。また、「非常に興味深い新たなイノベーションも幾つかある」とも。 同氏によると、Geminiは開発中で、完成にはまだ数カ月かかるという。 ハサビス氏は5月、AIリス

                                                                    Google DeepMindのCEO、ChatGPT競合の次世代モデル「Gemini」を語る
                                                                  • Google、マルチモーダル生成AIモデル「Gemini」リリース

                                                                    米Googleは12月6日(現地時間)、Google I/Oで予告したマルチモーダルな生成AIモデル「Gemini」の最初のバージョンを発表した。 Gemini 1.0は「Ultra」「Pro」「Nano」の3つのサイズで提供する。「Pro」は同日から生成AIボット「Bard」の英語版に搭載される。また、「Nano」は同社のハイエンドAndroidスマートフォン「Pixel 8 Pro」に搭載される。Pixel 8 Proでは、「レコーダー」アプリの要約強化や、「Gboard」のスマートリプライに展開されるとしているが、日本語対応は未定という。 最大サイズで高度なAIである「Ultra」はまだ「さらなる改良」を行っており、2024年に開発者や企業向けに公開する計画としている。また、2024年にはGemini Ultraで稼働する「Bard Advanced」もリリースする予定だ。 Goog

                                                                      Google、マルチモーダル生成AIモデル「Gemini」リリース
                                                                    • DeepMindの碑文解読AI「Ithaca」で失われた碑文を72%の精度で復元することに成功

                                                                      Googleの親会社・Alphabet傘下のAI企業であるDeepMindが開発した碑文解読AIにより、断片化していてとても読めない古代ギリシャの碑文を最大72%の精度で復元できたとの論文が発表されました。碑文の内容だけでなく、それが書かれた年代や地域まで高い精度で推測できるAIにより、古代文明への理解が進むと期待されています。 Restoring and attributing ancient texts using deep neural networks | Nature https://www.nature.com/articles/s41586-022-04448-z DeepMind’s new AI model helps decipher, date, and locate ancient inscriptions - The Verge https://www.theve

                                                                        DeepMindの碑文解読AI「Ithaca」で失われた碑文を72%の精度で復元することに成功
                                                                      • Google DeepMind

                                                                        Latest news Discover our latest AI breakthroughs and updates from the lab Responsibility & Safety The ethics of advanced AI assistants The ethics of advanced AI assistants Exploring the promise and risks of a future with more capable AI Research TacticAI: an AI assistant for football tactics As part of our multi-year collaboration with Liverpool FC, we develop a full AI system that can advise coac

                                                                          Google DeepMind
                                                                        • 機械学習のアルゴリズムはドーパミン神経によって脳にも実装されていることが判明

                                                                          決まった時間にブザーを鳴らし餌をやることでブザーが鳴るだけで唾液が出るようになったパブロフの犬のように、生物の脳や神経構造は長い間科学者の研究対象となっています。また、脳の仕組みを参考にしたニューラルネットワークなど、人工知能の開発に脳神経の研究が用いられることもあります。そんな中、世界最強の囲碁プログラム「AlphaGo」を開発したDeepMindが、機械学習のアルゴリズムがドーパミン神経によって脳にも備わっていることを発見しました。 A distributional code for value in dopamine-based reinforcement learning | Nature https://www.nature.com/articles/s41586-019-1924-6 Dopamine and temporal difference learning: A fr

                                                                            機械学習のアルゴリズムはドーパミン神経によって脳にも実装されていることが判明
                                                                          • GPT-4のライバルと目されるGoogleの次世代マルチモーダルAI「Gemini」のリリースを延期するとスンダー・ピチャイCEOが決定か

                                                                            GoogleのAI開発部門であるGoogle DeepMindが開発中といわれている次世代マルチモーダルモデル「Gemini」はOpenAIのGPT-4に匹敵する性能を持っており、2023年中にリリースされると報じられていました。しかし、IT系ニュースメディアのThe Informationによると、Googleのスンダー・ピチャイCEOによってリリースが来年に延期されたとのことです。 Google Postpones Big AI Launch as OpenAI Zooms Ahead — The Information https://www.theinformation.com/articles/google-postpones-big-ai-launch-as-openai-zooms-ahead Google delays its ChatGPT 4 rival 'Gemini

                                                                              GPT-4のライバルと目されるGoogleの次世代マルチモーダルAI「Gemini」のリリースを延期するとスンダー・ピチャイCEOが決定か
                                                                            • ChatGPTのライバルと目されるGoogleのAI「Gemini」がリリース間近

                                                                              AI研究者として知られるデミス・ハサビス氏が率いる、GoogleのAI開発部門・Google DeepMindが、開発中のAI「Gemini」のリリースが近づき、一部企業に初期バージョンへのアクセスを許可したことが報じられています。 Google Nears Release of Gemini AI to Challenge OpenAI — The Information https://www.theinformation.com/articles/google-nears-release-of-gemini-ai-to-rival-openai Google nears release of AI software Gemini - The Information | Reuters https://www.reuters.com/technology/google-nears-re

                                                                                ChatGPTのライバルと目されるGoogleのAI「Gemini」がリリース間近
                                                                              • Google、AIの研究体制を再編 DeepMindと統合 - 日本経済新聞

                                                                                【シリコンバレー=奥平和行】米グーグルは20日、人工知能(AI)の研究体制を再編すると発表した。2014年に買収し、「アルファ碁」の開発などで知られる英ディープマインドと組織を統合する。対話AI「Chat(チャット)GPT」の登場などでAIをめぐる競争が激しくなるなか、組織を一本化することで開発や実用化を加速する。ディープマインドは10年にデミス・ハサビス最高経営責任者(CEO)らが設立し、グ

                                                                                  Google、AIの研究体制を再編 DeepMindと統合 - 日本経済新聞
                                                                                • Google DeepMindが「AIは人間と同じように社会学習でスキルを獲得できる」ことを実証したと主張

                                                                                  Google DeepMindの研究チームが、AIも人間同様の知識伝達手段によってスキルを獲得できるとする研究結果を発表しました。 Learning few-shot imitation as cultural transmission | Nature Communications https://www.nature.com/articles/s41467-023-42875-2 「状況に応じて適切に行動し目的を達成する」ための知識について、人間はテレビで見た新しいレシピを再現したり、ツアー旅行でガイドに付いていったり、同僚からコピー機の使い方を教えてもらったりするなどの行動を通して、他の人間から効率的に知識を得ることができます。 こうした人間の知識伝達の仕組みをAIに取り込むことで、AIが知識を獲得するために膨大な事例のデータを読み込み、大量の時間とコンピューティング能力を使用する必

                                                                                    Google DeepMindが「AIは人間と同じように社会学習でスキルを獲得できる」ことを実証したと主張

                                                                                  新着記事