今日話した大学生の授業の受け方、生成AIの技術をフルに使ってて隔世の感がある→賛否両論さまざまな意見が集まるKohei Katada🦒 @kkatada 今日話した大学生の授業の受け方 → Notion AIを使いシラバスをベースにして授業「前」にノートを生成 → 授業中はノートと講義内容の差分だけNotion上で加筆修正 → メモ+参考資料のPDFを生成AIに学習させ、試験前に予想問題と回答例を作って勉強 2024-04-17 00:01:05
最近のポケモンはデジモンっぽいのか、ディープラーニングに聞いてみた - Qiita
はじめに ポケモンについて何となく知っている人向けの記事です（デジモンは知らなくてOK） ３月ごろにポケモンたかさおじさんが集計したアンケートの分析をお手伝いしたところ、アンケートの自由記述回答の6353件中、155件もデジモンについて言及するコメントがあった。 「デジモンと区別付かないよね」 「もはやポケモンじゃない…。デジモン…。昔のデザインに戻ってほしいなぁ…。。。」 「主観ですが、伝説のポケモンが角張った印象で、デジモンのような印象を受ける。」 「全体的に毛がなさそうなツルッとしたフォルムの子達が増えた気がします。デジモンっぽい」 「デザインがごちゃごちゃしすぎて子供が描くのが難しい デジモンに近くなってきている」 「ダイパまでのデザインがポケモンっぽいデザイン。それ以降はデジモンみたいな雰囲気。」 私は幼少期からポケモンには触れてきたが、デジモンにはあまり縁がなかったため、 デジ
あまりに高精度のテキストを作り出してしまうため「危険すぎる」と問題視された文章生成言語モデルの最新版「GPT-3」公開
人間が書いたものと見分けが付かないぐらいに精度の高い文章を生成できる言語モデル「GPT-2」の後継である「GPT-3」が、人工知能を研究する組織・OpenAIにより公開されました。 GitHub - openai/gpt-3: GPT-3: Language Models are Few-Shot Learners https://github.com/openai/gpt-3 [2005.14165] Language Models are Few-Shot Learners https://arxiv.org/abs/2005.14165 OpenAI debuts gigantic GPT-3 language model with 175 billion parameters https://venturebeat.com/2020/05/29/openai-debuts-giga
ニューラルネットワークを用いた画像認識は簡単にだますことができることを示すムービー
人間以上の能力を持つ画像認識用人工知能(AI)の「PlaNet」」や、自動で画像を分析して言葉で説明してくれる「CaptionBot」、さらには今流行りの自動運転車に至るまで、多くの最先端技術でニューラルネットワークを用いた画像認識技術が応用されています。しかし、これは簡単に欺くことできるとマサチューセッツ工科大学(MIT)の研究グループが指摘しています。 Fooling Neural Networks in the Physical World with 3D Adversarial Objects · labsix http://www.labsix.org/physical-objects-that-fool-neural-nets/ 画像認識ツールや文章認識ツールなどのニューラルネットワークをベースとした分類ツールは、多くのタスクをこなすことで人間の能力に近い性能を発揮できるように
サルの意識は確認できた、統合情報理論で存在を証明
「人工意識」を手掛けるアラヤのCEOが語る連載の最終回。開発した人工知能に本当に意識があることを証明する手段を述べる。Giulio Tononi氏が提唱する意識の理論「統合情報理論」に基づき、既にサルの意識のコアを確認できたという。米Google社傘下の英DeepMind社など海外の強豪と渡り合っていくためには、多くの研究者の知恵を結集することが重要と説く。（聞き手＝今井拓司） 意識を測定できる理論 以上が、意識の機能を人工的に再現するために取り組んでいる研究です。これらが目指すものは分りやすいかと思いますが、他社も手掛ける強化学習やニューラルネットの研究と比べて、もしかするとそこまで驚きはないかもしれません。意外と役に立つものはできると思っていますが。 ただし、我々の意識についての研究は、動くものを開発して終わりではありません。さらに進んで取り組む、もう1つの大きな研究分野があります。作
ニューラルネットワークが持つ欠陥「破滅的忘却」を回避するアルゴリズムをDeepMindが開発
ゲームプレイを学習しながらスキルを向上させる「DQN」やプロの囲碁棋士を打ち破る「AlphaGo」などの開発で知られるGoogleのAI開発部門のDeepMindが、従来のニューラルネットワークが抱える欠点を解消するために、データを記憶することで連続的に学習できるアルゴリズム「Elastic Weight Consolidation」を開発しました。 Overcoming catastrophic forgetting in neural networks http://www.pnas.org/content/early/2017/03/13/1611835114.abstract Enabling Continual Learning in Neural Networks | DeepMind https://deepmind.com/blog/enabling-continual-l
20170127-learning-tensorflow-3hours
ニューラルネットワークを用いた機械学習の「ディープラーニング(深層学習)」は人工知能(AI)開発に欠かせない技術であり、AI以外にもGoogleフォトの画像の自動タグ付け機能やAmazonのレコメンド機能など、すでに実用化されている技術に活用されています。そんなディープラーニングを開発者が学習するためのとっておきの方法をGoogleのクラウド開発者がブログで紹介しています。 Learn TensorFlow and deep learning, without a Ph.D. | Google Cloud Big Data and Machine Learning Blog | Google Cloud Platform https://cloud.google.com/blog/big-data/2017/01/learn-tensorflow-and-deep-learning-w
Googleの人工知能専門チームDeepMindがたった数カ月で40％もGoogleデータセンターの冷却システムを効率化することに成功
人工知能開発を行うスタートアップだった「DeepMind」は、Googleに買収された後もイギリス・ロンドンに拠点を置きつつ独自に人工知脳研究を続けています。DeepMindが開発する人工知能技術は、自己学習してゲームが上達するアルゴリズム「DQN」や囲碁の世界チャンピオンを打ち破るソフトウェア「AlphaGo」などのように時折発表されるとその度に世間を騒がせるのですが、Googleのデータセンターのエネルギー削減にも大きな威力を発揮していることが明らかになりました。 Google DeepMind https://deepmind.com/blog Google検索、Gmail、YouTubeなどのGoogleのさまざまなサービスを支えているのが、Googleが世界各地に持つデータセンターです。このデータセンターを効率的にすることは、Googleのサービス品質の向上につながることから、G
人工知能パイロットが無人戦闘機の戦闘シミュレーションで元空軍大佐に勝利
Googleの人工知能「AlphaGo」がプロ棋士のイ・セドル九段に勝利し、人工知能が人間の職業に取って代わる日も近いといわれる中で、アメリカで開発された戦闘機向けの人工知能「ALPHA」が、無人戦闘機を使った戦闘シミュレーションで、元アメリカ空軍の大佐を打ち負かしました。 New Artificial Intelligence Beats Tactical Experts in Combat Simulation, University of Cincinnati http://magazine.uc.edu/editors_picks/recent_features/alpha.html Genetic Fuzzy based Artificial Intelligence for Unmanned Combat Aerial Vehicle Control in Simulated
Googleで開発中の人工知能が綴ったポエムがキモいと話題に
By Victoria Nevland Googleではディープラーニングを使って自然な言語を話すAI(人工知能)の開発が進められているのですが、その研究の中で実際に綴られたポエムが独特の雰囲気を持ち、ちょっと気味悪くすらあると話題になっています。 “I want to talk to you”: See the creepy, romantic poetry that came out of a Google AI system — Quartz http://qz.com/682814/i-want-to-talk-to-you-see-the-creepy-romantic-poetry-that-came-out-of-a-google-ai-system/ AIによって生成されたポエムの一例がコレ。それっぽく読むとなんとなく雰囲気がありますが、実際にはかなりシュールな内容になって
ラフ画へ自動的にペン入れして線画にする恐るべきニューラルネットワーク技術を早稲田大学の研究室が開発
複雑なラフスケッチを、まるで手でペン入れしたかのような線画に自動で変換してくれる新技術が早稲田大学の研究室によって発表されました。 シモセラ・エドガー ラフスケッチの自動線画化 http://hi.cs.waseda.ac.jp/~esimo/ja/research/sketch/ 早稲田大学のシモセラ・エドガー研究院助教らが開発したのは、鉛筆で描いたラフ画を一発で自動的に線画にしてくれる技術。例えば以下の画像でいうと、左側がラフ画スケッチ、右側がニューラルネットワークモデルで線画化したものです。 着物の女の子や…… お祭りっぽい雰囲気の女の子。 かなり線が重なっているように見えるお面のスケッチもこの通り。 複雑なスケッチでもかなりの精度で線画化しているのがわかります。 これまで、スキャンした鉛筆画など複雑なラフスケッチの線画化は非常に困難でした。しかし、新しい手法では3種類の畳込み層から
精巧な顔認識システムを作成するため、ネット上では大量の画像が収集されている模様
By Pedro Vezini アメリカ国家安全保障局(NSA)は極秘の監視システムを使ってインターネット上から大量の顔写真を収集しており、それを使って精巧な顔認識システムを作成中であることが、流出したNSAの極秘文書により明らかになっています。 N.S.A. Collecting Millions of Faces From Web Images - NYTimes.com http://www.nytimes.com/2014/06/01/us/nsa-collecting-millions-of-faces-from-web-images.html NSAの顔認識技術は過去4年間で著しく成長しており、これに使われている新しいソフトウェアは、メールやソーシャルメディア、その他のネットワークを介して行われるコミュニケーションなどを傍受することで得られる大量の顔写真を利用しているそうです。
女性がアダルトビデオに出演経験があるかどうかをSNSにアップした写真から「顔認識」で特定
by Marcelle Lucena SNSにアップロードされたバラバラの写真の中から同一人物の写真を探し、SNS上での友達作りに役立てるためのサービスとして開発された顔認識システム「FindFace」は、顔認識技術が犯罪などに悪用される恐れがあると報じられていました。そんな中、FindFaceを使ってSNS上の女性の写真とアダルトビデオをマッチングさせ、AV女優の身元を特定するという悪事が発生しています。 Facial Recognition Service Becomes a Weapon Against Russian Porn Actresses - Global Voices Advocacy https://advox.globalvoices.org/2016/04/22/facial-recognition-service-becomes-a-weapon-against-
Microsoftの人工知能が「クソフェミニストは地獄で焼かれろ」「ヒトラーは正しかった」など問題発言連発で炎上し活動停止
Microsoftは会話理解を研究する目的でボット「Tay」をTwitter・GroupMe・Kikでリリースしたのですが、登場から数時間後に停止させました。停止の原因は、ユーザーとの会話を通じて人種差別や性差別、暴力表現などを学習し、不適切にもほどがある発言を連発したことにあります。 Tay, Microsoft's AI chatbot, gets a crash course in racism from Twitter | Technology | The Guardian http://www.theguardian.com/technology/2016/mar/24/tay-microsofts-ai-chatbot-gets-a-crash-course-in-racism-from-twitter Microsoft chatbot is taught to swear
人工知能が急に進化し始めた！ | TheWave
人工知能。何十年も前からある言葉だ。国家プロジェクトとして研究されていた時期もあった。それでも完成しなかった。やはり人間の脳は複雑で、それをコンピューターで真似することなど不可能かもしれない。 人工知能。何十年も前からある言葉だ。国家プロジェクトとして研究されていた時期もあった。それでも完成しなかった。やはり人間の脳は複雑で、それをコンピューターで真似することなど不可能かもしれない。 「ところがブレークスルーが起こったんです」と東京大学の松尾豊准教授は熱く語る。 ▶2012年。人工知能研究に火がついた 2012年。人工知能の精度を競う国際的な大会で、カナダのトロント大学がぶっち切りの勝利を収めた。それも１つの大会だけではなく、３つ続けてだ。 「優勝したのは、画像認識、化合物の活性予測、音声認識など３つのコンペティション。まったく異なる領域にも関わらず、今までその分野を専門的に研究していた人
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「囲碁の謎」を解いたグーグルの超知能は、人工知能の進化を10年早めた
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【やじうまPC Watch】 マリオ、知能を持つ。ゲーム内世界を学習し、ユーザーとの対話も可能
