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"
防衛省、世論工作の研究に着手 AI活用、SNSで誘導 ｜ 共同通信
Published 2022/12/09 21:01 (JST) Updated 2022/12/10 11:49 (JST) 防衛省が人工知能（AI）技術を使い、交流サイト（SNS）で国内世論を誘導する工作の研究に着手したことが9日、複数の政府関係者への取材で分かった。インターネットで影響力がある「インフルエンサー」が、無意識のうちに同省に有利な情報を発信するように仕向け、防衛政策への支持を広げたり、有事で特定国への敵対心を醸成、国民の反戦・厭戦の機運を払拭したりするネット空間でのトレンドづくりを目標としている。 中国やロシアなどは「情報戦」に活発に取り組む。防衛省は、日本もこの分野の能力獲得が必要だと判断した。改定される安全保障関連3文書にも、情報戦への対処力向上を盛り込む。
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
「最後まで人間だと認識できず」UberのAI車、初の死亡事故が起きた理由（平和博） - エキスパート - Yahoo!ニュース
歩行者をはねたAIは、最後までそれが「人間」だと認識できなかった――。 米国家運輸安全委員会（NTSB）は、2018年3月に米アリゾナ州フェニックス郊外で起きたウーバー（Uber）の自動運転車による歩行者死亡事故に関する報告書を公表した。 米国内ではこのほかにテスラの自動運転車による２件の死亡事故が明らかになっているが、いずれも犠牲となったのは運転していたドライバー。自動運転車による死亡事故で歩行者が犠牲になったのは、この件が初めてだった。 440ページにのぼる報告書では、ウーバー車のAIは車道に歩行者がいることをそもそも想定していなかったため、最後まで「歩行者」とは認識できていなかったことが、明らかにされた。 また、急ブレーキも作動しないなど、様々なシステムの欠陥の連鎖があったことが指摘されている。 一方、この死亡事故の余波で、フェニックス郊外の別の街ではグーグル系列の自動運転車に対し、
「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
「ＡｌｐｈａＧｏ」が進化 囲碁の打ち手教えずに従来型破る | NHKニュース
囲碁のトップ棋士に勝った人工知能「ＡｌｐｈａＧｏ」が進化し、打ち手を全く教えずに白紙の状態から学習して従来型の人工知能を破ったと開発した会社が発表し、人工知能はもはや人間の知識に制約されなくなったとしています。 この会社が開発した人工知能「ＡｌｐｈａＧｏ」は、囲碁の名人の打ち手のデータを基に学習を重ね、ことし世界最強とされる中国のトップ棋士を破り、大きな話題となりました。 今回、新たに開発した「ＡｌｐｈａＧｏＺｅｒｏ」は答えを導くデータがなくても、人工知能がみずから試行錯誤を繰り返して、よりよい答えにたどり着く、「強化学習」という手法を取り入れたということです。 そして、囲碁の基本ルール以外には何も教えず、わずか３日間で５００万回の対戦をひとりでに繰り返して強さを身につけた結果、トップ棋士を破った従来型の人工知能に圧勝したということです。 さらに、新型の人工知能は白紙の状態から学習する中で
機械学習の情報を手法を中心にざっくり整理 - Qiita
概要 自分用のメモとして、機械学習に関する情報を浅く ( それなりに ) 広くをモットーに、ざっくり整理してみました。 少しでも、他の方の理解に役立ったら嬉しいです。 機械学習とは コンピュータプログラムが経験によって自動的に出力結果を改善していく仕組み。 機械学習の代表的な手法について記載します。 １．教師あり学習 ２．教師なし学習 ３．強化学習 に分けて記載しました。 ※概要説明は一例です。 1．教師あり学習 1-1．線形回帰 予測したい値を算出する式を連続する多項式として表し、各係数を最小二乗法や最尤推定法で求めることでモデルとなる式を決定する Pythonライブラリ：scikit-learn（sklearn.linear_model.LinearRegression） 参考：最小二乗法による線形回帰のアルゴリズム (自身のQiitaの過去記事です) 1-2．ロジスティック回帰 2択
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死亡事故を起こしたUberの自律走行車は、「車道を渡る歩行者」を想定していなかった：調査報告から明らかに
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