AIの考え方が理解できないこんな世の中じゃ...
大量のデータを元に自らパターンを見つけて学習するディープラーニングの登場で、AIができることが大幅に広がりました。
そんなAIの発展の凄まじさを実感させてくれるのが、Quartzが報じている、カリフォルニア大学バークレー校とマックス・プランク情報科学研究所によるこちらの研究。ディープラーニングによって画像認識を学習したAIが、「なぜその結論に達したか」を説明するアルゴリズムについての研究です。
このアルゴリズムは質問に回答するプロセスを記録し、その回答に使われたデータを英語で説明してくれるとのこと。学習には画像が何を示しているか理解するためと、理由を説明するための2種類のデータセットが使われたそうです。
1つ目は、人間が動いている写真と、写真の説明(例:黒い服を着て青いジーンズをはいた男性が光を放つボールを握っている)、そしてその中で行なわれている特定の作業の説明(例:これはジャグリングである。なぜなら2つのボールが片手に握られていて、もう1つが宙に浮いているから)という組み合わせのデータセットでした。
2つ目のデータセットでは、写真と、写真についての3つの質問(例:この人は泳いでいますか?)、そして各質問ごとに10の回答(例:いいえ、なぜなら水の近くにいないからです)が与えられました。
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脳を活性化する曲、AIで自動作曲 「スーパー日本人」実現に一歩
あらかじめ準備した曲をユーザーに聴かせながら脳波を測定できるヘッドフォン型の脳波センサーを新たに開発。曲への反応と脳波の関係を機械学習し、メンタルを活性化する曲を自動作曲する。作曲した曲はその場でMIDIによりアレンジされ、シンセサイザーを用いた豊かな音色で再生できる。
大阪大学COI拠点は、文部科学省の「革新的イノベーション創出プログラム(COI STREAM)」に採択された機関。脳の状態を検知し、活性化する「脳マネジメント」により、潜在力を発揮できる個人「スーパー日本人」の育成を目指し、医学や脳科学、理工学を連携させ、産学連携で研究を進めている。
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AIを知るための4つの類型 「特化型」と「汎用型」、「強い」と「弱い」
特化型AIは、特定の決まった作業を遂行するためのもので、自動運転技術や画像認識、将棋・チェス、人との会話など、一つの機能に専門化して稼働するものだ。特化型AIの典型例は、韓国のプロ棋士との対局で勝利を収めて話題を呼んだ、Googleがディープラーニングを活用して開発した人工知能「AlphaGo(アルファ碁)」だ。
汎用型AIは、特定の作業やタスクに限定せず人間と同様の、あるいは人間以上の汎化能力を持ち合わせているとされる。プログラミングされた特定の機能以外にも、自身の能力を応用して対応できるとされる。
同型のAIに情報をインプットすると、それを基にして状況に合わせてさまざまな動きを自律的に実施できる、十分に広い適用範囲と、一般化力を持つという。
人間のような意識をAIで再現できるかが一つの大きな基準だ。つまり、人間のようにものごとを認識し、人のように仕事を行う、あたかも人間のような自意識を備えているAIが「強いAI」と言われる。
それに対して「弱いAI」は、人間のような自意識を備えていないものだ。代わりに人間の知能の一部を代替するが、あくまで「機械的」な存在だ。
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「イカが賢すぎてディープラーニングしてる」北海道スルメイカ不漁の原因にまさかの第三仮説浮上!
実際、イカはあらゆる海中生物の中で最も進化した頭脳を備えているのだ。
ということは、その賢いイカたちが深海でディープラーニングを始めたことで、スルメイカ不漁が起きている可能性は否めない。
「あれは誘蛾灯のようなもので、誘われて近づくと地上に釣りあげられる。絶対に近づかない方がいい」(イカ一同)
……と。
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メイプル超合金カズレーザーが提言!“AI”でお笑いはもっと簡単に!?辛坊治郎も興奮
カズレーザー)いまは硬い表情ですけど、なつさんみたいのだったら造形が簡単だから出来そうじゃないですか。今まで曖昧だった、センスとかがもっと細かく分析できて、人間の入る隙間はなくなると思うんですよね。
カズレーザー)感情で笑わせてるとは、僕は元々思わないんですよ。全部分析したら「フリ」とか「オチ」があるんですよ。それを今までは「腕」とか「味」でごまかしてたけど、多分もっと細かく分析できると思うんですよね。
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CTC、深層学習フレームワーク「ReNom」を活用したAIソリューションをリリース
ReNomは、深層学習(ディープラーニング)や最適化アルゴリズム、生成モデルなどのアルゴリズムをライブラリとして備える、ディープニューラルネットワークの構築に向けたフレームワーク。
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AIへの過度の期待がひとり歩き ガートナーが10の「よくある誤解」を発表
ビッグデータに基づくAIは現段階では、情報が全てそろっている(完全情報)条件をもとに人間の表情や物体などの認識を実現するもので、ノイズや誤りがあり全ての情報があるわけでない現実世界の環境での認識や、深い背景知識を要するタスクが実現するのは20年以降とされる。
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