そうだ、星を見よう！初心者にも優しいスマート天体観測機｢Vespera｣2022.09.21 21:0025,329 George Dvorsky - Gizmodo US ［原文］ （ そうこ ） 星どころか、最近、空も見上げてない。よし、見なきゃ。 こんな便利なものがあるんですね、知りませんでした。スマート天体観測機ですって。宇宙を観察してみよう！ と思い立ったとして、都合よくそこに天体望遠鏡があったとして、見たい星はもちろん、そもそも何かしらの星に狙いを定めて望遠鏡を設置するのって簡単ではありませんよね。方向とか、角度とか、ある程度知識がないと星を見るスタートラインにすら立てません。でも、スマート天体観測機なら、準備はおまかせなんです。米Gizmodo編集部からレビューが届いています。これは興味ある！ 数週間前、天体望遠鏡のレビュー担当しない？ と言われ、ちょっと困っていました。レビ

初心者でも天体観測が楽しめる｢スマート望遠鏡｣。最新モデルはここがすごい #CES20242024.01.09 23:0037,522 Kyle Barr - Gizmodo US ［原文］ （ そうこ ） 毛布にくるまってタンブラーにいれた温かいコーヒーを飲み、白い息をはきながら夜空を見上げるのやってみたいな。と思っている人は少なくないはず。でも、天体観測って、望遠鏡って素人では設置が難しいよねって人のためにスマート天体望遠鏡という便利なものがあるのです。 スマート天体望遠鏡にもいろいろなメーカーがありますが、Unistellarの最新モデル｢Odyssey｣は、2023年にリリースした自社モデルよりも重さもサイズも約半分というコンパクトモデル。もっと気軽に手軽に天体を楽しむことができます。 初心者でもスマートに使える昨年Unistellarがリリースした｢eQuinox 2｣は、天体初

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Adobeが権利的にクリアなトレーニングモデルを用いた画像生成AI「Firefly」を発表したり、Microsoftの検索エンジンであるEdgeで対話型AIのChatGPTが活躍していたり、世界的なコンサル企業が「社員の50％は業務にジェネレーティブAIを活用している」と明らかにしたりと、ジェネレーティブAIは社会に広がり続けています。しかし、AIを使用してコンテンツを作成・公開する人が増えていることで、新たな問題として「AIが生成したコンテンツがインターネット上にあふれ、それをAIが学習することで、重大な欠陥が生まれている」ということが研究者グループから指摘されています。 [2305.17493] The Curse of Recursion: Training on Generated Data Makes Models Forget https://doi.org/10.48550/

リクルート入社後、事業企画に携わる。独立後、経営・組織コンサルタントとして、各種業界のトップ企業からベンチャー企業、外資、財団法人など様々な団体のＣＥＯ補佐、事業構造改革、経営理念の策定などの業務に従事。現在は、経営リスク診断をベースに、組織設計、事業継続計画、コンプライアンス、サーベイ開発、エグゼクティブコーチング、人材育成などを提供するプリンシプル・コンサルティング・グループの代表を務める。京都大学卒。国際大学ＧＬＯＣＯＭ客員研究員。麹町アカデミア学頭。 著書に『「一体感」が会社を潰す』『それでも不祥事は起こる』『転職後、最初の1年にやるべきこと』『社長！それは「法律」問題です』『インディペンデント・コントラクター』『愛社精神ってなに？』などがある。 組織の病気～成長を止める真犯人～　秋山進 日本には数多の組織があり、多くの人がその中に属しています。組織は、ある目的のために集まった人た

人類の祖先が、約600万年前に他の霊長類から分岐して以来、脳は4倍ほど大きくなったと言われています。 しかし、多くの人は、約1万年前の最終氷期の後で、脳が縮小し始めたことを知らないでしょう。 結果、現在人の脳は、10万年前の初期人類のそれより、わずかに小さくなっているのです。 なぜ、そんなことが起こったのでしょうか。 アメリカの研究チームは今回、その謎について、ヒトより100万倍も小さな脳を持つアリとの共通点から新たな仮説を発表しました。 それによると、アリとヒトは、個人知より社会全体の集合知を発達させたことで、脳が効率化のために縮小したという。 頭蓋骨のデータセットからも、それを支持する証拠が見つかったとのことです。 研究は、10月22日付けで学術誌『Frontiers in Ecology and Evolution』に掲載されています。 Ants Could Help Explain

「映像も物理も、微分可能になるとすごいことが起きる」ということの意味を文系にもわかるように説明しようと試みる 2021.07.26 Updated by Ryo Shimizu on July 26, 2021, 07:12 am JST 最近のプログラミングの新しい波は微分可能プログラミング(differentiable programming)である。 微分可能プログラミングとは、簡単に言うと・・・と思ったが、簡単に言うのは結構難しい。 まず「微分」という言葉があまり簡単ではない印象がある。 まずは微分と積分の関係性を説明しておこう。文系の読者に向けた記事であるので、非常にざっくりと説明してみよう(そのかわり、元々数学が得意な読者にとっては直感的ではない説明になるかもしれない)。 まず、瓶からコップにジュースを移すような状況を想定してみる。 瓶からコップが一杯になるまで60秒で注ぐとし

学生の時に勝手にやってたCellゼミで、タンパクの折りたたみ推定の難しさの話が出たことがあるけど、あのときの印象では自分が生きてるうちにコンピュータで何とかなる日が来るとはとても思えなかった。現代科学ってものすごいよね。 www.itmedia.co.jp ただこれ、ふつうの人の反応を見ると、タンパクの折りたたみが簡単に解析できるようになることの素晴らしさが、イマイチ伝わってないような気がする。これって単に難しいことがついに出来るようになりましたという一里塚じゃなくて、科学的にも応用的にもメチャメチャ素晴らしいことなんだよね。 たとえば現在ホットなトピックで言えば、SARS-COV2のスパイクタンパクが、変異によってどんな立体構造を取りうるか、なんてのも楽に安価に推定できるようになる。これを総当りでやっておけば、免疫逃避や標的タンパクの変化といった危険な変異を「事前に」特定するようなことが

スマホで目を撮影するだけで、新型コロナ検査ができるアプリをドイツ企業が開発した。 https://t.co/VT87kImtxP

米オーバーン大学の研究者らは、言語理解能力を測定するテストで高得点の自然言語システムが、文中の単語の順序の入れ替えに気づかないことを発見した。こうしたシステムは、文中のいくつかのキーワードを拾い上げてテストの課題を処理しているだけであり、人間のように文の意味を理解しているわけではない。 by Will Douglas Heaven2021.01.22 46 58 21 25 言語を理解しているように見える人工知能（AI）の多くは、一般的な言語理解の課題において人間より高い得点を出している。ところが、文中の単語が並べ替えられても、そのことに気づくことができない。つまり、AIは実際にはまったく言語を理解していないのだ。問題の原因は、自然言語処理（NLP）システムが訓練される方法にある。この問題はまた、どのようにして自然言語処理システムを改善すればよいかを指し示している。 アラバマ州オーバーン大

マサチューセッツ工科大学の研究チームは、自然言語処理のアルゴリズムを用いてウイルスの遺伝子の変化を読み解く手法を開発した。新型コロナウイルスの新たな変異種を予測し、特定する研究を加速させる可能性がある。 by Will Douglas Heaven2021.01.21 47 42 14 12 かつてガリレオは、自然は数学で書かれていると言った。生物学はもしかしたら言語で書かれるのかもしれない。今や自然言語処理（NLP）アルゴリズムは、タンパク質配列を生成し、新型コロナウイルス（SARS CoV-2）が免疫系を逃れるに当たっての鍵となる重要な変化をはじめとする、ウイルスの突然変異を予測できるようになった。 こうしたことが可能になったのは、生物学的システムの特性の多くは単語と文章に翻訳可能だという重要な見識によっている。「私たちは進化の言語を研究しています」と、マサチューセッツ工科大学（MIT

「オリジナルのGPTからGPT-3に至る改良速度には目を見張る。この速度が続けば、GPT-5かGPT-6は最も賢い人間と見分けが付かなくなるだろう」。 米テスラのイーロン・マスクCEO（最高経営責任者）は2020年8月、自らが創設したAI（人工知能）開発の非営利団体、米オープンAIが開発した文章作成AIである「GPT-3」について、Twitterでこう発言した。 オープンAIが2020年6月に公開したGPT-3は、文章の「言語らしさ」を予測する「言語モデル」と呼ばれるAI技術だ。言語モデルに大量の文章を学習させると、単語と単語、文章と文章の関係をベクトルによって表現したり、ある単語の次にどの単語が続くのか統計的に割り出したりできるようになる。AIは言語モデルを使って、単語や文章を理解したり、自然な文章を生成したりする。機械読解や質問応答、機械翻訳などに欠かせない技術だ。 GPT-3は言語モ

なぜGPT-3が画期的な成果を挙げられるようになったのか。都立大学の小町准教授は「GPT-3のモデル構造は初代のGPTから変化していない。モデルのパラメーターと学習データ量を巨大にするだけで、生成する文章の水準が向上し、わずかな訓練で新しいタスクに対応できるようになった」と語る。 GPT-3のニューラルネットワークのパラメーター数は1750億個で、前バージョンで2019年に公開したGPT-2の15億個と比べて100倍以上の規模だ。2018年に公開されたBERTと比べると500倍以上にもなる。事前学習した文章データの量も45TBと膨大だ。BERTの事前学習データ量は約3000分の1である16ギガバイト（GB）に過ぎなかった。 「パラメーターと学習量を大きくするだけで言語モデルの性能が向上するメカニズムはまだ解明されていない。」。小町准教授はそう述べる。しかし性能向上の理由は巨大化以外に存在し

OpenAIが開発する「GPT-3」は、ほとんど違和感のないブログ記事を生成できてしまうほど高い精度を誇る言語モデルです。そのGPT-3がテキストを生成する仕組みについて、オンライン学習プラットフォーム「Udacity」でAIや機械学習関連の講座を持つJay Alammar氏が解説しています。 How GPT3 Works - Visualizations and Animations – Jay Alammar – Visualizing machine learning one concept at a time. https://jalammar.github.io/how-gpt3-works-visualizations-animations/ The Illustrated GPT-2 (Visualizing Transformer Language Models) – Ja