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知性を宿す機械 2020年11月の記事

  1. The key to smarter robot collaborators may be more simplicity
    ロボットを現実世界で使えるようにするための研究ではこれまで、相手の考えをモデル化して動きを予測することに重点が置かれてきた。しかし、相手の動きを単純化して把握することで、自動運転車のシミュレーション試験などでより優れた結果を出せる手法をスタンフォード大学の研究者らが考案した。by Karen Hao2020.11.27
  2. 長い論文を238分の1に要約、アレンAI研の論文検索エンジン
    アレン人工知能研究所は、同社の科学文献検索エンジンである「セマンティック・スカラー」に、論文の内容を一文に要約する機能を導入した。自然言語処理における直近のブレイクスルーを用いることで、各論文を平均で238分の1の分量に短縮できる。 by Karen Hao2020.11.26
  3. 研究室ではうまく機能する人工知能(AI)システムが、現実世界でうまく機能しないことはしばしばある。主な原因としてこれまで、AIを訓練・テストする際に使うデータと現実のデータの不一致が指摘されていたが、グーグルの研究チームは別の原因を突き止めた。 by Will Douglas Heaven2020.11.24
  4. 「深層学習の父」と呼ばれるジェフリー・ヒントン教授は、30年前以上前から他人とは異なる考え方を貫き通してきた。ヒントン教授が考えるAIの未来は現在も揺るがない。 by Karen Hao2020.11.24
  5. オープンAIの「GPT-3」をはじめとする最近の言語モデルは、非常にうまく人間の言語を模倣する。だが、ネット上で収集した膨大な量の会話データセットを使って訓練されているため、偏見や差別を含む発言を排除することが困難だ。解決策はあるか。 by Will Douglas Heaven2020.11.18
  6. To see what makes AI hard to use, ask it to write a pop song
    AIはどこまで人と協働できるか、AIソング・コンテストの試み
    近い将来における人工知能(AI)の有用性は、人間とAIがそれぞれの強みを生かしながら協働することによって得られると考えられている。しかし、少なくとも現時点では、人間とAIのコラボレーションが容易でないことは、「AIソング・コンテスト」の審査員や受賞者の声を聞けば明らかだ。 by Will Douglas Heaven2020.11.17
  7. The true dangers of AI are closer than we think
    人工知能(AI)がやがて超知能に発達して人間を脅かす。グーグルのAI子会社ディープマインドで倫理問題に取り組む科学者は、そんな未来を心配するよりも現実の課題を直視すべきだという。by Karen Hao2020.11.12
  8. Pfizer covid-19 vaccine is highly effective, but don't expect to get it soon.
    ファイザーの新型コロナワクチン「9割に効果」、供給には課題
    製薬会社のファイザーは11月9日、接種した人の約90%に有効な新型コロナウイルス・ワクチン候補を開発したと発表した。同社は今月中にワクチンの販売許可を申請するが、年内に供給できるワクチンは2000万人分としており、当分は社会的距離やマスク着用などの対策を続ける必要がありそうだ。 by Antonio Regalado2020.11.10
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