知性を宿す機械 2019年2月の記事
- How AlphaZero has rewritten the rules of gameplay on its own
「人間の知識にとらわれないAIを」アルファ・ゼロ開発者に聞く - 強化学習に基づく人工知能(AI)システム「アルファ・ゼロ」は、自分ひとりで囲碁やチェスを習得して、人間をあっと言わせるような一手を打つ。アルファ・ゼロの開発者であるデビッド・シルバー博士に話を聞いた。by Will Knight2019.2.27
- How AlphaZero has rewritten the rules of gameplay on its own
- グーグルのAI研究者の次のチャレンジ「花火」はなぜ難しいのか?
- 「アルファ碁」で囲碁を攻略したディープマインドとグーグルの研究チームが次に挑むのは、「花火」というカードゲームだ。独特のルールを持つこのカードゲームは、囲碁やチェスよりも高いレベルの推理力を必要とするという。 by Karen Hao2019.2.26
- 深層学習で映像からモノラル音を立体化、「2.5D音響」の新手法
- 立体視できる3D画像は何十年も前から身近な存在だが、リアルな3D音響の生成は難しく、研究者たちは苦労を重ねて来た。ここに来てついにテキサス大学の研究チームが、機械学習アルゴリズムを用いて、映像を観ることでモノラル音から3Dに近い「2.5D」音響を生成できるシステムを開発した。 by Emerging Technology from the arXiv2019.2.25
- 止まらない負の連鎖、米警察の「不正データ問題」が問うAI社会の闇
- 米国の警察が使っている予測型取り締まりシステムの多くが、差別による不当逮捕などを含む過去のデータを用いて訓練されていることが明らかになった。中には意図的なデータの改ざんや操作も見られ、差別を継続させるだけでなく、それに基づく新たなデータを生み出す悪循環になる可能性がある。 by Karen Hao2019.2.21
- 量子コンピューターとは何か?ニュースを読む前に押さえたい基礎知識
- 超強力なスーパーコンピューターの処理能力をはるかに凌ぎ、産業界全体に変革をもたらす可能性があるとして、量子コンピューターの研究・開発に多額の資金が投入されている。日々報じられる関連ニュースを読み解くために押さえておきたい基礎知識を説明する。 by Martin Giles2019.2.21
- The technology behind OpenAI’s fiction-writing, fake-news-spewing AI, explained
AIはいかにして文を「理解」するのか?言語理論をまとめてみた - 非営利団体のオープンAIが開発した「フェイクニュース量産ツール」は、悪用が懸念され、オープンソース化が控えられた。同ツールをはじめとする自然言語処理システムは、どのようにして文章を「理解」するのだろうか。現在、自然言語処理で主流となっている4つの言語理論について説明する。 by Karen Hao2019.2.20
- The technology behind OpenAI’s fiction-writing, fake-news-spewing AI, explained
- A neural network can learn to organize the world it sees into concepts—just like we do
人工ニューラル・ネットは意外と人に近づいている——MITの新研究 - ニューラル・ネットワークの問題点は、ある入力に対する出力がブラックボックスになっていることだ。MITの研究者らは、ニューラル・ネットワークがどのように「思考する」かの手掛かりとなる解析手法を開発し、その手法の有効性を実証するツールを発表した。 by Karen Hao2019.2.19
- A neural network can learn to organize the world it sees into concepts—just like we do
- An AI that writes convincing prose risks mass-producing fake news
偶然から生まれたAIツール驚くほど「自然」なフェイクニュースを量産 - 膨大な量の文章を用いて訓練された機械学習アルゴリズムが、与えられた文章をもとに、いかにも本当らしいフェイクニュースの記事を生成できることが示された。プログラムを開発した研究者は、これまで以上に本当らしく聞こえるでっち上げ話を、AIが安定供給できるようになるのはそれほど遠い先の話ではないとしている。 by Will Knight2019.2.18
- An AI that writes convincing prose risks mass-producing fake news
- An AI is playing Pictionary to figure out how the world works
AIを人間っぽく鍛えるなら囲碁よりも「お絵描き」が向いている - どんなに強いチェスや囲碁の人工知能(AI)プログラムであっても、対象とするゲーム以外ではからっきしなのは、AIに常識的判断をする能力が欠けているせいだ。アレン人工知能研究所の研究チームは、与えられたお題をすばやく絵に描き、推理するゲーム「ピクショナリー」がAIに常識的判断を教える手段になると考えている。 by Will Knight2019.2.14
- An AI is playing Pictionary to figure out how the world works
- Trump will sign an executive order to put America first in artificial intelligence
トランプ大統領がAIにやっと本腰?中国対抗で投資拡大へ - 中国やフランスの政府と対照的に、これまで人工知能(AI)について放任主義をとってきたトランプ政権が、「米国AIイニシアチブ」の大統領令に署名し、政府が後ろ盾となってAI産業を強化しようとしている。 by Will Knight2019.2.13
- Trump will sign an executive order to put America first in artificial intelligence
- The real reason America is scared of Huawei: internet-connected everything
ファーウェイ問題の本質「5Gリスク」理解のために知っておきたい5つのこと - 米国政府が中国企業の「ファーウェイ」を強力に排除しようとしている動きの裏には、次世代携帯電話無線通信網「5G」に関する米中両国の思惑がある。米国は、産業や人々の生活に大きな影響を及ぼし、世界の競争、経済力、国際安全保障の将来にとって重要となる5G技術の市場を、中国企業に支配されるのはリスクが大きすぎると考えているのだ。 by Will Knight2019.2.13
- The real reason America is scared of Huawei: internet-connected everything
- This is how AI bias really happens—and why it’s so hard to fix
AIのバイアス問題はなぜ解決が難しいのか? - 人工知能(AI)の下す判断にはさまざまな「バイアス(偏り)」が存在する可能性がある。これを避けるには、そもそもAIシステムにおける偏りがどのようにして発生するのか知っておく必要がある。深層学習プロセスの中には偏りが混入し得る段階がいくつもあるうえ、それを検出するのは難しい。 by Karen Hao2019.2.12
- This is how AI bias really happens—and why it’s so hard to fix
- This Ikea kitchen might teach industrial robots to be less dumb and more helpful
エヌビディアの新研究所、イケア製キッチンでAIロボットを訓練中 - エヌビディアの新しいロボット工学研究所は、イケアのキッチンで訓練を重ね、工場や病院、家庭で役立つ産業用ロボットの開発を目論んでいる。ロボット工学分野でのAIの活用が加速しそうだ。 by Will Knight2019.2.12
- This Ikea kitchen might teach industrial robots to be less dumb and more helpful
- How emotions underlie even the coldest human calculations
高度な意思決定に「感情」は不要か?その意外な役割が明らかになる - 難しい意思決定をするうえで、感情は邪魔になると考えられがちだ。しかし、フランスの研究者らは、名人級のチェスプレイヤーが難しいチェスの問題を解く際の感情状態の変化を記録し、巧みな意思決定には感情が重要な役割を果たしているとの結論に達した。 by Emerging Technology from the arXiv2019.2.7
- How emotions underlie even the coldest human calculations
- Making face recognition less biased doesn’t make it less scary
浸透する顔認識テクノロジー高まる「バイアス」批判に応える3つの最新研究 - 顔認識テクノロジーが社会に急速に浸透している一方で、性別や人種によって認識精度が大きく異なるという同技術の持つ問題点が指摘されている。顔認識に関する偏りを是正するための研究が進んでいるが、公平かつ正確なシステムを作り出すには時間がかかりそうだ。 by Karen Hao2019.2.7
- Making face recognition less biased doesn’t make it less scary
- Americans want to regulate AI but don’t trust anyone to do it
AIは規制するべき——米調査で明るみになった市民の意外な評価 - テック業界ではAIがあらゆる産業や人々の生活に利益をもたらすと信じられている。だが、米国の一般市民の評価は違うようだ。 by Karen Hao2019.2.1
- Americans want to regulate AI but don’t trust anyone to do it
- This robot can probably beat you at Jenga—thanks to its understanding of the world
物理的現象を理解したMITの賢いロボットが「ジェンガ」をマスター - ロボットに視覚と触覚を与え、実世界の物理学法則に関する知識を身につけさせることで、物体の扱い方を、従来の学習方法より効率よく学べることを示す研究が発表された。工場や倉庫のロボットの能力を格段に向上させるのに役立つかもしれない。 by Will Knight2019.2.1
- This robot can probably beat you at Jenga—thanks to its understanding of the world
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