知能を創る

人工知能、機械学習、深層学習のニュース記事を収集し、技術動向を調査していきます。

「スタート地点についた」アップルと「AIファーストへと走る」グーグル──見えてきた、それぞれの「未来」(WIRED.jp)- Yahoo!ニュース

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RNN:時系列データを扱うRecurrent Neural Networksとは

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NECとFiNCが提携 ー AIを組み入れたヘルスケア・サービスを共同開発(BUSINESS INSIDER JAPAN) - Yahoo!ニュース

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生活支援ロボ、深層学習とベイス推定でヒトの手伝いを先回り提案へ(日刊工業新聞電子版) - Yahoo!ニュース

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“ロボット大喜利”開幕 人工知能がボケる 来場者の表情でウケたか判定(ITmedia NEWS) - Yahoo!ニュース

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目指すコンセプトは「AI妖怪」? 電通大、汎用人工知能研究拠点「AIX」キックオフ・シンポジウムを開催

pc.watch.impress.co.jp

AIXが目指すのは、普段は見えないが、VRやAR、MR機器を通じれば見られる、IoTなどを使ってさりげなく人を助けてくれるAIだ。これと、電通大水木しげる氏のお膝元である調布にあることから、「AI妖怪(YokAI)」なる汎用人工知能を目指していくと栗原氏はコンセプトを表現した。

基調講演は認知発達ロボティクスの第一人者であり、AIX顧問でもある大阪大学大学院工学研究科教授の浅田稔氏。浅田氏は「学際・融合からAI超域へ : 構成的発達科学への挑戦」と題して、「人工知能から人工共感、そして人工意識に繋がる構成的発達科学の試み」について講演した

特定の筋骨格系を持った生物の神経活動をシミュレーションすると、解剖学的構造が反映されて特定の活動パターンが出てくる。通常の歩行のときと非常に意識的な足運びをしているような状態では異なる状態が観測される。もしかしたらこれが意識と無意識を示しているのかもしれない。

意識に関しては最近、ジュリオ・トノーニによる「統合情報理論」が提唱する「φ」という量での意識の計測が話題になっている。定量化できれば不安定時の運動と安定時の運動との情報量の差や、各機能の分散や多様性についても興味深いことがわかるかもしれない。

 

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グーグルの人工知能、今度は「モザイク画像の被写体を特定」する

wired.jp

グーグルの研究チームは、人間には何が写っているかほとんど認識できないような人の顔や部屋を写した低解像度の画像から、元の画像を推測・再現する人工知能システムを開発した。防犯などに応用できる可能性がある。

このシステムでは、「conditioning network」と「prior network」という2種類のニューラルネットワークを組み合わせて画像を解析し、8×8ピクセルという低画質画像から、32×32ピクセルの高解像度ヴァージョンを生成している。

まずconditioning networkは、低解像度画像を任意の高解像度画像と比較することで、そこに写っているのが顔なのか部屋なのかを判断する。

次に「PixelCNN」(CNN:畳み込みニューラルネットワーク)を使用するprior networkが、8×8画像にピクセルを追加する。『Are Technica』UK版の記事によると、PixelCNNは既知の画像を利用して細部を追加するという。たとえば、唇はピンクであることが多いので、唇だと判断された領域にはピンクのピクセルを追加するという具合だ。

それぞれのニューラルネットワークの処理が終わると、グーグルの研究者たちがその結果を組み合わせて最終画像を生成する。「顔の典型的なヴァリエーションを前もって学習することで、AIは細部をリアルに描画することができる」と研究者たちは書いている。

 

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