Takuya Kitagawa/北川拓也 on Twitter: "近年のAIの進化は実は理解されていない。 ChatGPTを筆頭に、信じられないレベルでAIが進化している。 そう、本当に信じられないレベルなのは、なぜAIがこんなにも「急激に」質が良くなったかを、誰も説明できないからだ。 おそらく発明した研究者本人たちですら。 どういうことか。 1/n"
精度はGoogle翻訳を越える… 無料の国産「TexTra」が地味にスゴイ
サイト「みんなの自動翻訳＠TexTra」より 英文などを自動翻訳したいとき、アメリカのグーグルが開発した「Google翻訳」を利用するという人は多いだろうが、今は、世界一高精度な自動翻訳ツールはドイツのDeepL GmbHが開発した「DeepL」だといわれている。 だが、日本が開発したある自動翻訳ツールもかなり優秀だという。6月にあるTwitterユーザーが呟いた投稿が多くの“いいね！”を集めるなど話題を呼んでいた。それによると、無料の「みんなの自動翻訳＠TexTra（テキストラ）」（以下、TexTra）という自動翻訳サイトがDeepLに勝るとも劣らない性能を誇り、しかも開発したのは日本の国立研究開発法人情報通信研究機構（NICT（エヌアイシーティー））なのだという。 しかし、このツイートで注目を集めたTexTraだが、DeepLの1日の閲覧数が数百万回といわれているのに対し、TexTra
「Amazon Forecast」が正式リリース。過去の時系列データを与えるだけで機械学習による予測をしてくれる、専門知識不要のサービス
「Amazon Forecast」が正式リリース。過去の時系列データを与えるだけで機械学習による予測をしてくれる、専門知識不要のサービス Amazon Forecastは、なんらかの時系列データおよびその時系列データに影響を与えたであろう周辺情報、例えばある店舗の売り上げの時系列データおよび、その店舗の場所の天候、気温、交通量、曜日や祝祭日など売り上げに影響すると思われる周辺情報を与えると、予測に必要な機械学習モデルの構築、アルゴリズムの選定、モデルの正確性の検証や改善などを全て自動で実行し、売り上げに関する予測のデータを出力してくれるというサービスです。 一般に、機械学習を活用するには、学習用のデータと検証用のデータを用意し、学習用のデータから求められた予測結果を検証用データで検証して正確性を評価し、より適切なモデルやアルゴリズムを選択する、といった作業が発生します。 Amazon Fo
ひっそり成長「合成声優」ヒカリちゃん（21） 「声優さんの仕事を代替したい」――VoiceText開発者の挑戦
ヒカリが登場したのは2016年のこと。それから2年たった今年1月、ディープラーニングを取り入れて大きな進化を遂げた。過去と現在、それぞれの彼女の声を聞き比べると、その成長ぶりに息をのむ。 Before After 彼女の声を聞けるのは、Webサイト「音声合成の声優事務所」。そこではヒカリをはじめ、音声合成技術「VoiceText」を用いた複数のキャラクターの合成音声を聞くことができる。 「ディープラーニング版を出したのに、ちっとも反応してもらえなくて」――VoiceTextを開発しているHOYAの金田隆志さんと立花綱治さんは苦笑いする。同社が事業承継した旧ペンタックス時代から音声合成分野に取り組んできた2人は「あと数年後には、現実のアナウンサーや声優の仕事がある程度、合成音声に置き換わる可能性がある」と話す。 「サイトを立ち上げた2016年の時点で、音声合成がいずれ人間のレベルに到達するこ
「ロボットは東大に入れるか」の新井紀子教授は研究者としてすごい - 学校の勉強しかできないあなたへ
はじめに 本記事は「数学者→専業主婦→AI研究者」。私が研究で伝えたい“違和感”という文章を読んでの感想です。（読んでいない方は先に読んでいただけると、以下の流れがわかりやすいと思います。） 大まかな感想としては、私はあまり内容に同意できませんでした。 多額の税金を投下されている国立機関に所属する新井紀子教授の発言は影響力があると思いますし、またコメント欄でも科学の教養がそれなりにあると思われる方々が賛同しているのを見ると、本当にその結論でいいの？という疑問が拭えないのがこの記事を書いたきっかけです。 注意：本記事では、AIの定義をwikipediaの”any device that perceives its environment and takes actions that maximize its chance of success at some goal”に由っています。 主張
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