KADOKAWA Technology Review
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人工知能(AI) 2022年11月の記事

  1. We could run out of data to train AI language programs 
    大規模言語AIにアキレス腱、訓練用データが2026年にも枯渇か
    近年、各企業がこぞって開発を進めている大規模言語モデルで、ある問題が指摘されている。同モデルを訓練するために必要な質のよい大量のデータが、早ければ2026年にも枯渇するというのだ。 by Tammy Xu2022.11.29
  2. メタの言語AI「ギャラクティカ」がたった3日で公開中止になった理由
    メタは、科学者を支援する大規模言語モデル「ギャラクティカ(Galactica)」を11月15日に公開した。だが、同モデルが出力する、偏った、誤りのある内容を科学者に指摘され、3日後には公開を中止した。 by Will Douglas Heaven2022.11.28
  3. メタ、人間のように交渉できるゲームプレイAI「キケロ」を開発
    メタは、戦略ボードゲーム「ディプロマシー」で人間のプレイヤーに勝てるAI「キケロ(Cicero)」を開発した。プレイヤー同士の交渉が重要となる同ゲームで人間に勝つAIを作成することは、現実の複雑な問題に対処できるAIを実現する一歩になるかもしれない。by Rhiannon Williams2022.11.25
  4. カメラ映像で階段も上り下り、CMUのロボット犬は地図なしで歩く
    あらかじめ用意した地図に頼らず、カメラで捉えた映像だけで階段や地形を認識して歩行できるロボットを、カーネギーメロン大学のチームが開発した。 by Melissa Heikkilä2022.11.24
  5. 大規模言語モデルの構築に伴い、二酸化炭素が大量に排出される。AIスタートアップ企業ハギング・フェイスは業界で初めて、AIモデル構築のライフサイクル全体における二酸化炭素排出量を推定する手法を考案した。by Melissa Heikkilä2022.11.18
  6. Machine learning could vastly speed up the search for new metals
    機械学習で合金の発見が加速、変わる材料科学のアプローチ
    材料科学分野での機械学習の活用が進んでいる。マックス・プランク研究所による研究では、宇宙から深海まで活用できる可能性のある17種類の新しい金属が発見された。 by Tammy Xu2022.11.10
  7. Responsible AI has a burnout problem
    AIの持つバイアスが明らかになるにつれて、倫理的なAIを求める声が高まっている。だが、企業で実際に倫理的AIの実現に向けて取り組んでいる人たちは、十分な支援を受けていないだけでなく、AI業界で疎んじられてさえいる。 by Melissa Heikkilä2022.11.9
  8. An AI that can design new proteins could help unlock new cures and materials 
    深層学習でタンパク質設計を支援、創薬や新材料研究を加速
    ワシントン大学の研究者グループが開発した「プロテインMPMM(ProteinMPNN)」は、深層学習を使ってタンパク質の設計を支援することで、がん治療や新材料の研究に役立つ可能性がある。 by Melissa Heikkilä2022.11.8
  9. Materials with nanoscale components will change what's possible
    ナノスケールの「反応する材料」が開くイノベーションの可能性
    2022年の「35歳未満のイノベーター」では、ガラスや鉄、電子材料といったおなじみの材料にまったく新しい性質を持たせるイノベーターたちが選ばれている。by Julia R. Greer2022.11.5
  10. AI's progress isn't the same as creating human intelligence in machines
    深層学習の驚くべき進化は人工知能の構築につながったか?
    35歳未満のイノベーターたちは、AIを利用して新たな分子の発見、タンパク質や大規模な医療データの分析に取り組んでいる。AIは、この10年ほどで長足の進歩を遂げたが、まだ人間の知能には及ばない。 by Oren Etzioni2022.11.2
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