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
「AIが世界を乗っ取る」「AI研究を厳重に管理すべき」などのAI脅威論をAIのゴッドファーザーが否定、「AIは人間どころか犬の知能にも達していない」と主張
ディープラーニングやニューラルネットワークといったAI分野での功績で2018年度のチューリング賞を受賞した3人の科学者は、AIブームの基礎を築いたことから「AIのゴッドファーザー」とも呼ばれています。そんなAIのゴッドファーザーの1人であり、Metaのヴァイスプレジデント兼チーフAIサイエンティストを務めるヤン・ルカン氏が、昨今のAI脅威論について「依然としてAIの能力は限られており、それほど賢くはない」と否定しました。 Godfather of AI says warnings that it's a threat to humanity are "ridiculous," job losses won't be permanent | TechSpot https://www.techspot.com/news/99086-godfather-ai-warnings-threat-hu
Googleが高速かつ高性能な軽量AIモデル「Gemini Flash」を発表、Gemini Proの10分の1の価格で性能は同等クラス
Googleが軽量かつ高性能なAIモデル「Gemini Flash」を2024年5月15日(水)に開催された「Google I/O 2024」で発表しました。Gemini FlashはGemini Proの10分の1の価格で利用可能で、ベンチマークテストではGemini Proに匹敵する性能を示しています。 Gemini Flash - Google DeepMind https://deepmind.google/technologies/gemini/flash/ Google Gemini updates: Flash 1.5, Gemma 2 and Project Astra https://blog.google/technology/ai/google-gemini-update-flash-ai-assistant-io-2024/ Gemini FlashはAPI経由で動
対面でのやり取りにビデオ通話を使う人が多くなった現在、接続が途切れ途切れになり、以前にも増してイライラさせられるようになった。そこで、個々の話者の話し方を模倣して発言のスニペット（断片）を生成し、小さな隙間を埋めることで、途切れをスムーズにしてくれる人工知能（AI）が登場した。グーグルのチームが開発したこのテクノロジーは現在、同社のビデオ通話アプリ「デュオ（Duo）」で使われている。 オンライン通話中、私たちの声はたくさんの小さな断片に切り刻まれ、パケットと呼ばれるデータブロックの形でインターネット上を通り抜けていく。パケットは多くの場合、相手方にごちゃごちゃになって到着するので、ソフトウェアでそれらを並べ替える必要がある。しかし、まったく届かないパケットもあり、それが原因で会話に不具合や途切れが生じる。これは通話状態がもっともよい時でさえ起こる。グーグルによると、デュオでの通話の99%で
スタンフォード大学の学生で、GoogleのAI研究開発部門であるGoogle DeepMindでも働く学生研究者のTony Z. Zhao氏は、低コストのオープンソースマニピュレーター「Mobile ALOHA」を開発しています。Mobile ALOHAは靴ひもを結んだり卵を割ったり料理をしたりすることが可能という、超絶器用なマニピュレーターです。 Mobile ALOHA https://mobile-aloha.github.io/ さまざまなマニピュレーターやロボットアームが開発されていますが、そのほとんどが「卓上での操作」に焦点を当てて設計されているため、一般的な作業に役立つ「機動性」や「器用さ」に欠けるそうです。そこで、「人間による両手での全身制御タスク」を模倣できるようなシステムをZhao氏ら研究チームは開発しており、その第一歩として低コストのオープンソースマニピュレーター「M
AIの開発・運用に関する包括的な規則を定めた欧州「AI法」が3月13日に欧州議会で可決され、5月に施行される予定だ。このAI法によって、これまでと何が変わって、何が変わらないのか、ポイントをまとめてお伝えする。 by Melissa Heikkilä2024.03.25 24 14 この記事は米国版ニュースレターを一部再編集したものです。 ついに正式に決定した。3年という歳月の末に、欧州連合（EU）の包括的な新「人工知能（AI）法」が3月13日、欧州議会で可決されたことで、最後の官僚的試練を乗り越えたのだ（AI法については、昨年 私が公開したこの記事で5つの重要ポイントを解説している。併せてお読みいただきたい）。 このニュースは、個人的にはひとつの時代の終わりのようにも感じる。2021年に、AI法の初期草案のスクープを入手した最初の記者が私だった。以来、それに続くロビー活動の混乱の行方を見
by Jonny Lindner 近年目覚ましい発展を遂げている人工知能(AI)については、「核兵器よりも危険」といった脅威論が叫ばれている一方で、「脅威論は無責任だ」という楽観的な意見も存在します。そんな中、AIの第一人者とされるカリフォルニア大学サンフランシスコ校の情報工学教授スチュワート・ラッセル氏は、自著「Human Compatible: Artificial Intelligence and the Problem of Control」の中で、「AIの脅威を心配するのは決して早すぎない」と述べて、楽観論に対し徹底的な反論を繰り広げています。 Many Experts Say We Shouldnt Worry About Superintelligent Ai Theyre Wrong - IEEE Spectrum https://spectrum.ieee.org/com
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
GPT-4などLLMのコード生成能力にデバッグ機能を追加する『SELF-DEBUGGING（セルフデバッギング）』と実行プロンプト | AIDB
GPT-4などの大規模言語モデル（LLM）はコード生成においても驚異的な成果を上げています。しかし、モデルが生成するコードは必ずしも完璧ではありません。そこで、DeepMindとUCバークレーの研究者らは新たなフレームワーク『SELF-DEBUGGING（セルフデバッギング）』を開発しました。 追加訓練なしでも、複数のベンチマークにおいて高いパフォーマンスを達成できる手法です。実行プロンプト（の例）は比較的シンプルで、多くのプログラミングタスクで容易に適用できます。 参照論文情報 ・タイトル：Teaching Large Language Models to Self-Debug ・著者：Xinyun Chen, Maxwell Lin, Nathanael Schärli, Denny Zhou ・所属：Google DeepMind, UC Berkeley ・URL：https://
羽生善治九段「将棋AIは先手勝率7割」に仰天…最強ソフト開発者との対談で「“将棋の結論” を考え直します」（SmartFLASH） - Yahoo!ニュース
コンピュータ将棋ソフト（AI）はいまや人類を凌駕し、将棋の世界は大きく変わろうとしている。 【写真あり】将棋AIで藤井七冠との王将戦を振り返る羽生九段と山岡氏 タイトル獲得99期など「史上最強」ともいえる実績を築き上げ、また今年、日本将棋連盟会長に就任した羽生善治九段（52）。2年連続で、世界コンピュータ将棋選手権で優勝を果たした最強AI「dlshogi」の開発者・山岡忠夫氏（45）。 知のトップランナーの2人が、本誌で初対面。自らの将棋の研究にも取り入れている将棋AIについて、羽生九段からは鋭い質問が飛び出す！ ●限界が見えないAI 羽生 最近のAI開発のトレンドはありますか？ 山岡 今、将棋AIの種類は大きく2つあります。ひとつは従来型で、探索でいかに手数を多く読むかを目指して作られてきた。もうひとつは、新しい画像認識などで使われているディープラーニング（DL）を応用した型です。読みの
Googleの生成AIアシスタント「Duet AI in Google Workspace」日本語対応へ：Google Cloud Next Tokyo ‘23 グーグル・クラウド・ジャパンは、オフィススイート「Google Workspace」といったクラウドサービスの利用を支援する生成AIアシスタント「Duet AI in Google Workspace」の日本語対応を発表した。 グーグル・クラウド・ジャパンは11月15日、オフィススイート「Google Workspace」といったクラウドサービスの利用を支援する生成AIアシスタント「Duet AI in Google Workspace」の日本語対応を発表した。2024年に日本語化予定という。Google Cloudの年次イベント「Google Cloud Next Tokyo ‘23」（東京ビッグサイト）で明らかにした。 Due
グーグル、新・大規模言語モデル｢Goose｣を密かに社内導入。｢25年で培ったあらゆる専門知識で訓練｣
グーグル（Google）はAI（人工知能）を可能な限りすべての製品に導入しているが、ビジネスの効率化という点でもAIに注目している。 同社は社員限定で｢Goose｣という名の大規模言語モデル（LLM）を導入した。その目的は新製品開発の支援にあると、Business Insiderが確認した内部文書には書かれている。 同文書によると、Gooseはグーグルの新しいLLMであるGeminiの後継となる。Gooseは｢グーグルの25年間にわたる、あらゆるエンジニアリングの専門知識によって訓練｣されているという。 Gooseに関する社内向けの概要には次のように記されている。 ｢Gooseはグーグル特有の技術にまつわる質問に回答し、社内の技術スタックを用いてコードを書き、自然言語プロンプトに基づいたコードの編集などの革新的な機能をサポートしている｣ グーグルは過去13カ月の間に経営の効率化を進めており
最新の研究により、大規模言語モデルには政治的なバイアスが多く含まれていることがわかった。質問に対して得られる回答の内容が、モデルによって右派的になったり左派的になったりするのだ。 by Melissa Heikkilä2023.08.11 19 19 企業は、社会的責任を持つべきだろうか。それとも、株主に利益をもたらすためだけに存在するのだろうか。人工知能（AI）に回答を求めた場合、AIによって全く異なる回答が返ってくるかもしれない。オープンAI（OpenAI）の旧モデルである「GPT-2」や「GPT-3 エーダ（GPT-3 Ada）」は、前者の意見に賛成するだろうし、同社のより高性能なモデルである「GPT-3ダ・ビンチ（GPT-3 Da Vinci）」は、後者の意見に賛成するだろう。 それはなぜか。ワシントン大学、カーネギーメロン大学（CMU）、西安交通大学が実施した新たな研究によると、
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
ヒト「脳オルガノイド」をコンピューター・チップに接続し、単純な計算タスクを実行できるシステムが開発された。新しいバイオ・コンピューターの可能性を示している。 by Abdullahi Tsanni2023.12.12 24 10 米研究チームが、シャーレの中で培養されたヒトの脳細胞の塊である「脳オルガノイド」を電子チップに接続し、簡単な計算タスクを実行することに成功。新たな研究成果として発表した。 発表したのは、インディアナ大学ブルーミントン校のフェン・グオ准教授らの研究チーム。幹細胞から作製した脳オルガノイドをコンピューター・チップに取り付けた「ブレイノウェア（Brainoware）」と呼ばれるセットアップを構築。人工知能（AI）ツールに接続した。研究チームは、このハイブリッド・システムが、情報を処理、学習、記憶できることを明らかにした。初歩的な音声認識の実行にも成功したという。12月1
先日、バイオや医療の世界に革命を起こすであろう大成果をDeepMindが発表しました。同社はタンパク質の立体構造をDNA情報から高精度で予測できるAIを完成させ、それを活用することでヒトのプロテオーム（ヒトを構成する全てのタンパク質）を最も完全かつ正確に網羅したデータベースを完成させたのです。言うなれば、バイオ界の長年の謎を紐解く「ロゼッタストーン」を作り出したようなもので、ヒトゲノムの完全解析に成功して以来の飛躍的な進展です。 タンパク質はアミノ酸から作られていて、筋肉などの組織や酵素、抗体など、生物にとって重要な様々な部分を構成しますが、その設計図となるのがDNAです。個々のタンパク質の機能を理解するためには、その構造の解明が欠かせません。しかし、DNA情報からどのような形のタンパク質が作られるのかを理解し、予測するのは非常に難しく、科学者たちにとって長年の課題となっていました。従来の
複雑な問いへの答えを求めて、検索エンジンが吐き出した何ページもの検索結果を開いて回った経験はないだろうか。例えば、愛犬を菜食で育てても良いかを調べたいとしよう。まずはGoogleを開き、検索窓に「菜食は犬にとって良いか」と入力して検索を実行すると、大量のリンクが表示される。この中から、目的の情報を求めて記事やレポートを見て回る。答えが見つかる頃には、思っていた以上に時間が過ぎているはずだ。 しかし遠からず、複雑な問いへの答えを見つけることは、それほど退屈でつまらない作業ではなくなるかもしれない。Microsoftは話題のチャットボット「ChatGPT」を支える人工知能（AI）を自社の検索エンジン「Bing」に統合し、検索の概念を一変させようとしているという。実現すれば、BingはGoogleよりも優れた検索体験を提供し、数十年にわたるGoogle一強時代が終わる可能性があるとAIの専門家は
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
[LinkedIn discussion, Twitter thread] Never before in my life had I seen so many smart people working on the same goal: making LLMs better. After talking to many people working in both industry and academia, I noticed the 10 major research directions that emerged. The first two directions, hallucinations and context learning, are probably the most talked about today. I’m the most excited about num
グーグル、プロも驚く音楽生成AI「Music AI Sandbox」を開発（アスキー） - Yahoo!ニュース
グーグルは5月14日（米国時間）に開催した開発者向けイベント“Google I/O”で、音楽生成AI「Music AI Sandbox」を発表した。本連載でも昨年、グーグルが音楽生成AIの「MusicLM」を発表したことに触れた。また、Metaも音楽生成AIとして「Audiobox」を発表。AI大手のStability AIも「Stable Audio」をバージョン2.0に進化させている。 では、Music AI Sandboxの位置付けとはどういうものだろうか。 AIは音楽クリエイターの仲間なのか まず、Music AI Sandboxは、グーグルの母体アルファベットでAI開発を担当するGoogle DeepMindが手がけた音楽生成AIである。具体的にどういうものかは、Google DeepMindが公開した動画を見るとわかりやすい。 ここではプロデューサーでありミュージシャンでもある
2020年は世界的に新型コロナウイルス感染症の猛威に苦しめられた1年となりました。そんな中でも、科学は着実に進歩を遂げていたことを示す、「科学者が選ぶ2020年の特筆すべき研究結果」を、イギリスの大手紙・ガーディアンが発表しています。 The virus-free scientific breakthroughs of 2020, chosen by scientists | Science | The Guardian https://www.theguardian.com/science/2020/dec/20/the-virus-free-scientific-breakthroughs-of-2020-chosen-by-scientists ◆1：民間企業初の有人宇宙船が打ち上げ成功 日本時間の2020年5月31日、イーロン・マスク氏がCEOを務めるアメリカの宇宙開発企業Spac
Google DeepMindから「自己改善型AI」が登場、あらゆる場面でのロボットアームの使い方を勝手に身につけることが可能
GoogleのAI開発チーム・Google DeepMindが、わずか100回のデモンストレーションでさまざまなロボットアームの操作を習得し、自己生成データを用いてさらに能力を洗練させていくことが可能な自己改善型AIエージェント「RoboCat」を発表しました。 RoboCat: A self-improving robotic agent https://www.deepmind.com/blog/robocat-a-self-improving-robotic-agent RoboCatがどのようにしてロボットアームを動かすのかは、以下のムービーを見るとよくわかります。 RoboCat: A self-improving robotic agent - YouTube まず、人間が目標となる完成図を画像で提示して、これを再現するようRoboCatに指示します。ここでは、3本のペグが
今から始めて追いつけるAI学習入門セット、画像生成・音声変換・AIチャット・英単語をわかりやすいムービー形式で基礎から学べる「Udemy」講座まとめ
Google DeepMindが開発したAIであるAlphaGoが囲碁の世界チャンピオンに打ち勝ったというニュースが世界を駆け巡ったのもすでに8年近く前の出来事で、AIの可能性が示されてから多数の研究者たちがAI技術の開発に情熱を注いだ結果、AI技術は飛躍的な進歩を遂げました。今ではテキストで指示するだけでいい感じのイラストを生成してくれるAIや、人間かのように言葉を操って要約や作文といったタスクをこなせるAIなどが登場しています。そうしたAIの使い方や仕組みについて、ムービー形式でわかりやすく解説してくれる講座が多数用意されているのがオンライン学習プラットフォームの「Udemy」です。ちょうどUdemyの夏のビッグセールが8月31日(木)まで開催されていて高品質な講座が1200円～で受講可能とのことなので、今からAIを学び始めるのに良さそうな講座をいくつかピックアップしてみました。 オン
Google I/Oで明かされたAndroidの進化 日本で「Googleメッセージ」開始、RCS対応でKDDIと連携
Google I/Oで明かされたAndroidの進化 日本で「Googleメッセージ」開始、RCS対応でKDDIと連携（1/2 ページ） Googleは、5月14日から15日（現地時間）に渡り、米カリフォルニア州マウンテンビューで、開発者向けイベントの「Google I/O」を開催している。14日の基調講演では、同社CEOのスンダー・ピチャイ氏ら幹部が登壇。生成AIモデルGeminiの最新版である「Gemini 1.5 Pro」や、高速版の「Gemini 1.5 Flash」を発表するとともに、Google DeepMindが開発中のAIエージェント「Project Astra（アストラ）」を披露した。
「データを活用した未来の組織」をテーマとしたビジネスカンファレンス「Sansan Evolution Week 2023」に、Google LLCの親会社であるAlphabet Inc.の現会長 ジョン・ヘネシー氏が登壇。「ビジネスの核心に切り込むデータドリブン経営とは」と題して、AI領域で驚異的なブレイクスルーが起きた理由や、システムを「大量のデータ」で訓練することによる効果などを語りました。 ITの歴史上最も重要な出来事 ジョン・ヘネシー氏：ここからはAIのディープラーニングの革命について、全体像をお話しします。これはITの歴史上最も重要な出来事であり、トランジスタの発明やデジタルコンピューターによる変革以来となるものです。この2つから世界の産業全体が生まれたのですが、ディープラーニングはそれに匹敵する技術です。 この技術の応用範囲は飛躍的な広がりを見せています。AlphaGoが囲碁チ
イーロン・マスク、原爆、AI… 天才たちが勝手に作り出す「危険な未来」を前に、 2024年の私たちがひとまずできること｜FINDERS
BUSINESS | 2024/01/03 イーロン・マスク、原爆、AI… 天才たちが勝手に作り出す「危険な未来」を前に、 2024年の私たちがひとまずできること 【連載】幻想と創造の大国、アメリカ（36） 渡辺由佳里 Yukari Watanabe Scott 渡辺由佳里 Yukari Watanabe Scott エッセイスト、洋書レビュアー、翻訳家、マーケティング・ストラテジー会社共同経営者 兵庫県生まれ。多くの職を体験し、東京で外資系医療用装具会社勤務後、香港を経て1995年よりアメリカに移住。2001年に小説『ノーティアーズ』で小説新潮長篇新人賞受賞。翌年『神たちの誤算』（共に新潮社刊）を発表。『ジャンル別 洋書ベスト500』（コスモピア）、『トランプがはじめた21世紀の南北戦争』（晶文社）など著書多数。翻訳書には糸井重里氏監修の『グレイトフル・デッドにマーケティングを学ぶ』（日
せりふの“あのキャラ度”をAI診断、ゲームシナリオ作りに活用 「ライター多数の現場も楽に」（1/2 ページ） 「Fate/Grand Order」などのヒットを契機に増えた、ストーリーをメインに据えたスマートフォンゲーム。さまざまな企業が開発を進める一方、プロジェクトが巨大化すると複数のライターが必要になり、キャラクターの言動に細かいぶれが出るといった問題もある。バンダイナムコグループの研究開発機関、バンダイナムコ研究所（東京都江東区）は、この課題に自然言語処理AIを活用して立ち向かっている。 「現場からは『せりふを把握し続ける負担が減って楽になった』『この人に聞かないとキャラ特有の言い回しが分からない、ということがなくなった』などの声もある」──バンダイナムコ研究所の中野渡（なかのわたり）昌平さん（イノベーション戦略本部プロデュース部事業プロデューサー）は、自社開発したツール「AIセリフ
Google傘下のAI企業であるDeepMindが開発するAlphaZeroは、2016年に囲碁のトップ棋士を打ち破ったAlpha Goに汎用性を持たせた進化版です。近年では、AIを用いて「チェスの新たなバージョン」を探索する試みが行われており、AIがさらにチェスの可能性を広げるかもしれないと報じられています。 Assessing Game Balance with AlphaZero: Exploring Alternative Rule Sets in Chess - 2009.04374.pdf (PDFファイル)https://arxiv.org/pdf/2009.04374.pdf Assessing Game Balance with AlphaZero: Exploring Alternative Rule Sets in Chess | DeepMind https://d
MuJoCo: Complex contact-related phenomena like the flipping of a Tippe top emerge naturally in MuJoCo due to its accurate description of contacts. A recent PNAS perspective exploring the state of simulation in robotics identifies open source tools as critical for advancing research. The authors’ recommendations are to develop and validate open source simulation platforms as well as to establish op
Facebookとカーネギーメロン大の「Pluribus」や、DeepMindの「AlphaStar」など、不完全情報のマルチプレイヤーゲームで人間に勝利を収めるAIが続々登場するなか、今度はプレイヤーの役割が隠された人狼系ゲームで人間を超えるAIが現れた。 MITの研究者が開発したゲームボット「DeepRole」は、オンラインゲーム「レジスタンス：アヴァロン」をプレイし、隠されたプレイヤーの役割および勝利のための最適なアクションを推測する。 ・ゲームツリーの推定値と実際のアクションを比較アヴァロンでは、3人のプレイヤーが「レジスタンス」チームに、2人のプレイヤーが「スパイ」チームに割り振られる。割り振りはランダムかつ秘密裏に行われ、レジスタンスはこれを推測しながらミッションを成功に導く。 一方スパイは、すべてのプレイヤーの役割を知っており、正体を知られずにミッションの失敗を企てる。 De
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
Pythonの運営評議会は、global interpreter lockの廃止をどう決定したのか｜unknown protocol
Pythonの仕様はPEP(Python Enhanced Propozal)、つまりPythonの仕様を拡張するための仕様を誰かが提起し、それをSteering Council（運営評議会）が決定することでPythonそのものに盛り込まれる。インターネットの仕様に詳しい人であれば、RFCみたいなものといえば伝わるだろうか。 ちなみに、昔からそうだったというわけではなく、それまでPythonの生みの親であるGuido van Rossumが一人で決めていたのが、2019年に引退を機に現在の運営体制になっており、その際の議論は、こちらに書いた。 CPython’s global interpreter lock (“GIL”) prevents multiple threads from executing Python code at the same time. The GIL is a
MOUNTAIN VIEW, CALIFORNIA — In a move that is completely unsurprising to many, Google’s AI research division has announced that they are issuing PhD degrees to select employees. Industry research organizations like Google Brain, DeepMind, and FAIR are well known as heavy hitters in the artificial intelligence research community, publishing as many papers (if not more) as academic institutions like
GoogleのAI研究部門「Google DeepMind」のロボット工学チームが、ロボットに簡単な命令を出すだけでタスクを実行してもらう未来に向けての研究成果を発表しました。その中のトレーニングデータ収集システム「AutoRT」には、アイザック・アシモフの「ロボット工学三原則」をもとにした「ロボット憲法」が含まれているそうです。 Shaping the future of advanced robotics - Google DeepMind https://deepmind.google/discover/blog/shaping-the-future-of-advanced-robotics/ Google’s DeepMind ‘Robot Constitution’ will make sure its AI droids won’t kill you - The Verge h
2017年にGoogleの研究者が提唱した深層学習モデルで、チャットAI「Chat GPT」などに使われる。「どこに注目するか」を重視したことで、自然言語処理での精度や処理速度を大幅に高めた。 米OpenAIの「ChatGPT」は2022年に公開されるやいなや、その精度の高さに世界が衝撃を受けた。このChatGPTは、同社の大規模言語モデル（LLM）「GPT（Chat Generative Pre-trained Transformer）」をベースにしている。Transformerこそ、LLMの根幹である。 Transformerはエンコーダー（符号器）とデコーダー（復号器）で構成し、「どこに注目するか」を重視するアテンション機構を中心としている。大規模並列処理に向いたモデルで、GPUでの処理を想定して設計した。 Transformerは米Google Brain（現在の米Google D
米Googleの親会社、Alphabetは7月23日（現地時間）、産業ロボット用のソフトウェア開発に重点を置く新企業Intrinsicの立ち上げを発表した。自動運転のWaymo、ドローン宅配のWing、ヘルスケアのVerilyなどと同様に、X部門を卒業し、「Other Bets」部門に属す。 IntrinsicのCEO、ウェンディ・タン・ホワイト氏は公式ブログで「使いやすく、低コストで柔軟性の高いソフトウェアを開発」し、「企業、起業家、開発者のための産業用ロボットの生産性と経済的潜在力のロックを解除する」と語った。Intrinsicのチームは企業立ち上げまでの数年間、AlphabetのXプロジェクトとして、AIの自動知覚、深層学習、強化学習、動作計画、シミュレーション、力覚制御などを使って、高度なタスクをロボットに教育する方法を開発してきた。 以下の動画は、「自動知覚、力覚制御、マルチロボ
PaLM 2 のご紹介
過去 10 年間の AI における最大の進化を振り返ると、Google はその多くの場面で先頭に立ってきました。私たちの基盤モデルにおける画期的な研究は、この業界と何十億人もの人々が毎日使用している AI を活用した製品の基礎になっています。私たちがこれらの技術を責任を持って進歩させ続けることで、医療から人間の創作活動に至るまで、広範囲にわたる分野で大きな変革をもたらすことができる可能性があります。 AI の開発における過去 10 年間に、私たちはニューラルネットワークを大規模化することで非常に多くのことが可能になることを学びました。実際、より大きなサイズのモデルが驚くべき能力を示すのを見てきました。しかし同時に、私たちの研究を通じて、それは「大きければ良い」という単純なものではなく、創造的な研究が優れたモデルを構築するための鍵であることも学びました。モデルのアーキテクチャと学習方法に関す
強化学習コンペで交通×AIに挑戦：KDDCUP2020 RL Track 世界3位獲得！ - Qiita
はじめに Happy Holidays 🎉 NTTドコモの出水です．最終日の本記事では，ドコモR&Dチームで参加した強化学習コンペティションの取組みと活用方法をお届けします！ コンペのテーマは「交通$\times$AI」で，タクシーの配車割当てや再配置 (Taxi dispatching & repositioning) を最適化するAIの開発でした🚖 Source : KDD Cup 2020 Reinforcement Learning Competition ドコモR&Dでは，データサイエンス分野の技術力向上を目的に，世界最高峰のデータ分析コンペティションKDD Cupへ毎年参加しています． 2019年は１部門で優勝，続く2020年は３部門で入賞を果たしました1． 世界最高峰のデータ分析競技会「#KDDCUP 2020」の3部門で入賞 2016年から参加を続け、今回の入賞は2年連
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
世界最強の棋士を打ち負かした囲碁AI「AlphaGo」やタンパク質構造解析アルゴリズム「AlphaFold」を開発したことで知られるAI開発企業のDeepMindが、「まったくルールの異なるゲームにも対応できるAI」を開発したことを発表しました。 Open-Ended Learning Leads to Generally Capable Agents | DeepMind https://deepmind.com/research/publications/open-ended-learning-leads-to-generally-capable-agents Generally capable agents emerge from open-ended play | DeepMind https://deepmind.com/blog/article/generally-capabl
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グーグルがビデオ会議のイライラを解消、音声の途切れをAIで補完
低コストなのに超絶器用で靴ひもを結んだり卵を割ったり料理したりも可能なマニピュレーター「Mobile ALOHA」
ついに成立した欧州「AI法」で変わる4つのポイント
AIの専門家が「今からAIの暴走を心配するのは早すぎ」との楽観論に徹底反論
Googleの生成AIアシスタント「Duet AI in Google Workspace」日本語対応へ
チャットGPTは左派的、大規模言語モデルに政治的バイアス
Google DeepMindのCEO、ChatGPT競合の次世代モデル「Gemini」を語る
脳オルガノイドをコンピューターに接続、日本語の音声認識に成功
Google DeepMindの新発表はバイオ領域のロゼッタストーンになる | Coral Capital
「ChatGPT」の言語モデル統合で「Bing」はグーグルの牙城を崩せるか
Google、マルチモーダル生成AIモデル「Gemini」リリース
Open challenges in LLM research
「2020年における科学的進歩」10選、コロナ禍でも科学は着実に進歩している
人間の脳が学習で使うエネルギーはシステムの1,000分の1 アルファベット会長が語る、「AI時代」の人間の競争力
せりふの“あのキャラ度”をAI診断、ゲームシナリオ作りに活用 「ライター多数の現場も楽に」
人間を倒してチェスのあり方を一変させたAIが「チェスの新たな可能性を広げる」ために使われている
Opening up a physics simulator for robotics
人狼系ゲームで人間を超えるAIが登場！ MITの「DeepRole」はスパイを見破る | Techable(テッカブル)
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 AI Research Division To Issue PhD Degrees
Googleのロボット工学チームが「ロボット工学三原則」にインスピレーションを得た「ロボット憲法」を作成
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さまざまなゲームを人間のようにプレイ可能なAIをDeepMindが開発、マルチプレイにも対応