【シリコンバレー=山田遼太郎】米マイクロソフトのサティア・ナデラ最高経営責任者(CEO)は19日、米新興企業オープンAIのCEOを解任されたサム・アルトマン氏がマイクロソフトに加わると明らかにした。同社に新設する人工知能(AI)の先進的な研究チームを率いるという。ナデラ氏が19日深夜(米西部時間)にX(旧ツイッター)への投稿で明らかにした。オープンAIの共同創業者の1人で、アルトマン氏とともに
世界のルールが根本的に変わってしまう… そういう展開は、マンガや映画ではよく起こる。それが現実でも起きそうだ。 あと数日(から数週間)で「トップレベルの画像生成AI」が、世界中にフリーで配布される。 イラスト、マンガはおろか3D CGや建築、動画、映像…果てはフェイクニュースからポルノまで…あらゆる創作に携わる全ての人を巻き込む、歴史的な転換点が訪れようとしている。 凄さ的には、悪魔の実がメルカリで買えるようになる。念能力トレーニング動画がYoutubeにアップされる。それぐらいヤバい。 メルカリで悪魔の実が買える世界では、誰もが能力者(一流とは限らない)になれる。そんな、漫画やゲームのラスボスが語るようなユートピアが、あと数日で現実になってしまうかもしれない。 Stable Diffusionで出力したドワーフの王様Stable Diffusionで出力したホビットのスタディ Stabl
デンマークの新政党「人工党」を立ち上げたアーティスト集団「コンピューター・ラース」のチャットボットが表示された画面(2022年8月3日撮影)。(c)James BROOKS / AFP 【8月5日 AFP】デンマークで政策立案を人工知能(AI)に全面的に委ねる新政党「人工党」が5月に結成され、来年6月の総選挙での候補者擁立を目指している。 人工党を立ち上げたアーティスト集団「コンピューター・ラース(Computer Lars)」は、前回の2019年総選挙で有権者の約15%が棄権したのは、どの従来政党にも魅力を感じなかったからだと主張し、そうした有権者に働き掛けていきたいと述べている。 AFPの取材に応じたメンバーの一人、アスケー・ブリュール・スタウニス(Asker Bryld Stau)氏によると、同党のAIは、1970年以降に存在したデンマークの小政党の全刊行物を分析することで、「庶民の
リンク 3D人-3dnchu- Midjourney Beta - キーワードを元にAIの力でアーティスティックな画像を生成してくれるサービス!無料のオープンベータ版を利用可能! キーワードを元にAIの力でアーティスティックな画像を生成してくれるサービス「Midjourney(ミッドジャーニー)」のベータ版が一般公開され、今話題を集めています。 3 users 13 大槍葦人 @oyariashito イラストレーター。 関連ワード: マシンチャイルド、英雄*戦姫、四艶少女画展、アリスエクスマキナ、北へ。、リトルウィッチ、白詰草話、Quartett!、リトルウィッチロマネスク、ロンドリーフレット、シュガーコートフリークス、少女騎士団、天狐、アルスの巨獣 oyariashito.net
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
Googleを解雇されたAI倫理研究者が指摘していた「大規模言語モデル」の危険性:Googleさん(1/2 ページ) 先週の金曜日、いつも巡回している米国のIT系メディアがいっせいに、GoogleのAI部門、Google AIのEthical Artificial Intelligence(倫理的AI)チーム共同リーダー、ティムニット・ゲブルさんがGoogleをクビになったと報じました。 ゲブルさんが2日の夜、自らのTwitterで、Googleがいきなり自分をクビにしたとツイートしたのです。 ゲブルさんは、AI研究分野では著名で尊敬されている研究者。黒人で女性。かつてMicrosoft Research在籍中、今の顔認識は学習データが白人男性の顔に偏っているので肌の色が白くないと認識率が下がるという有名な論文を共著で発表しました。著者名は覚えていなかったけれど、私もこの論文(の記事)は印
ムーアの法則は本来「集積回路上のトランジスタ数が1.5年ごとに2倍になる」という傾向を指した法則です。このムーアの法則の5倍から100倍のペースで人工知能(AI)は進歩していると、GeForce Experienceの立ち上げに携わった元NVIDIAのエンジニアであるジェームス・ワン氏が報告しています。 AI Training Costs Are Improving at 50x the Speed of Moore’s Law https://ark-invest.com/analyst-research/ai-training/ 2010~2020年にかけて、AIのトレーニングモデルに費やされるコンピューターの演算処理能力は急激に増加しています。以下のグラフは縦軸が演算処理能力で、「Petaflop/Days」は1日当たり1秒間に4兆回の演算を行うことを意味します。横軸は西暦です。 1
「自分だけのキャラを作りたい」 AIで美少女を「無限生成」、若きオタクエンジニアの挑戦(1/4 ページ) 女の子の瞳、髪形、表情が変化し、何体ものキャラクターが生まれていく――Preferred Networksが深層学習を活用し、アニメキャラクターを自動生成するサービス「Crypko」(クリプコ)を提供している。開発したのは、中国出身の若きエンジニア。「自分の想像通りのキャラクターを形にできるサービスを作りたい」と意気込む2人に開発の舞台裏を聞いた。 女の子の瞳、髪形、表情が万華鏡のように目まぐるしく変化し、何体ものキャラクターが生まれていく――AI(人工知能)ベンチャーのPreferred Networks(PFN、東京都千代田区)が、アニメやゲームの制作会社向けにそんな技術の提供を始めた。深層学習(ディープラーニング)を活用してアニメキャラクターを自動生成するサービス「Crypko」
火曜日だけど水曜日!(挨拶) 前回「社会人のためのAIガチャ入門」を公開したところ、アレな内容でも炎上もせず(無視されたとも言える)、ファミレス1回分ぐらいの課金を頂いたので、また記事を書いてみました。 なお、今回は真面目な内容となります(前回比)。 「社会人のためのAIガチャ入門」は、「AI開発を依頼する側」の視点で書かれました。 今回もデータサイエンティストやAIエンジニアなどの「作る側」ではなく、「依頼する側」を想定しています。 「作る側」の情報は書籍やネットで豊富にありますが、「依頼する側」や「利用する側」の情報不足を懸念しており、今回の記事を書いた次第です。 なお、「技術記事を書けないだけでは?」と邪推しないこと。 「AI開発を他社に依頼しても失敗する」が前回の結論でしたが、昨今のブームにより「我が社でもAIを導入したい」「AIで何かやりたい」という要望が、社内(特に偉い人)から
AlphaZeroの論文は世界に衝撃をもたらしました。曰く、ディープラーニングと強化学習で作られた評価関数は激烈に強く、囲碁だけでなく、チェス・将棋でも人間を超え最強のソフトを超えたと。 人間 vs コンピュータに終止符を打ち最後まで絶対的強さを魅せつけたPonanza、そのPonanzaをWCSC27で破ったelmo、そのelmoを90-2-8で破ったAlphaZero。elmoとのレート差は約400。コンピュータ将棋も終わった。 ......と思ったかも知れません。あの時は。 しかし、AlphaZeroの論文(2017年12月発表)から1年も経たないうちその神話は終焉を迎えました。 レーティングサイト(新/旧)のレーティング表からもお察しの通り、今の将棋ソフトのレーティングはelmo+400ぐらいの値が出ています。 orqha0926はorqhaの最新バージョン(公開版orqhaに対し
久しぶりに仕事関係の記事です。 Twitterでフォローしているマスクド・アナライズ氏のツイートを見て興味を持った&わが社でも「AI!IoT!機械学習!」とかよくわからず言ってる人が増えてきたので、ざっくり勉強しようと思って「誤解だらけの人工知能」を読んでみました。 ちなみに私は大学で機械学習の論文を読んでおり、機械学習についてはなんとなーく知識がある感じのレベルです。 かといって大学では論文を読んだだけで手を動かしてない実務に乏しい感じの残念な人間だったので、本当に薄ーく知識があるだけのなんちゃってであることは周りとあまり変わりがありません… しかも高校時代は数学が大の苦手で、機械学習の数式はさっぱりな人間です。 その前提で感想を書きました! 【定期案内】 「社会人にとってAIの知識は必須!でも忙しくて勉強出来ないよ」 「大丈夫、このnoteを読んでごらん!」 「え、マスクドアナライズさ
Alpha Zeroが猛烈に三目並べを自己対戦したとき、ついにこの時代が来たと悟った 2018.02.04 Updated by Ryo Shimizu on February 4, 2018, 11:57 am JST AlphaGoを改良したAlpha Zeroが囲碁だけでなくチェスや将棋などを攻略できるようになった、という話を聞いても「今更?」とピンと来なかったまま日々が過ぎていきました。 しかし一昨日ふと気になって、会社に届いたばかりの深層学習PC、DK-1000で試運転がてら実装をいくつか見てみると、AlphaGoのときよりもずっとシンプルな実装になっていて心底驚きました。 試しに、リバーシ(オセロ)とTic-Tac-Toeを実行してみると、猛烈な勢いでAlpha Zeroは自己対戦を始め、どんどんスコアを上げていきます。 最終的にはTic-Tac-Toeを1000回くらい学習し
【AI】 Googleの人工知能、「黒人」と「ゴリラ」を2年かけても判別できず ゴリラタグを削除する結果に 1 名前:サーバル ★:2018/01/15(月) 16:14:46.33 ID:CAP_USER9 波紋を呼んだ「ゴリラ」誤認識、機械学習ではいまだ解決せず 2015年、グーグルは大きな非難を受けた。グーグル・フォトの画像認識システムが黒人女性をゴリラと認識してしまったからだ。しかし、2年経った今でも、問題は適切に修正されていない。その代わり、グーグルは多くの霊長類に関連する画像タグを検閲して削除している。 ワイアード(Wired)は多くの動物の写真を使ってグーグル・フォトを再度テストした。確かに、パンダからプードルといった動物については簡単に認識できることは分かった。しかし、ゴリラやチンパンジー、それにヒト科に分類されるチンパンジー属の画像については、ラベル付けされていなかった。
この記事は、前出の本に入れる予定だったコラムのうちの一つです。 正確にいうと、本に入れる予定だったけど、メイン側で締め切りをぶっちぎっていたら、コラムを追加できるような空気じゃなくなって、書くのをやめたものです。 本の宣伝を兼ねて、没にしたコラムに日の目を見させて、あわよくば第二版で入ればいいなー、という内容です。 データサイエンティストの頭の中「偉い人たちは頭がおかしい」と言っても、それは相対的なものであるため、比較対象であるデータサイエンティストの頭の中を覗いてみましょう。 データサイエンティストは組織におけるデータ活用状況について、レベル分けして考えます。そして、基本的に前のレベルが実現できなくては、次のレベルに進むことはできないと考えています。 以下のレベル分けは私が適当に思い描いているものですが、同業者なら大よそ一緒なんじゃないかと思います。 Lv0: データ収集、ログ設計Lv1
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