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知性を宿す機械 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. 米国のバイオサイエンス企業のコロッサルは、遺伝子編集技術などを駆使してフクロオオカミやマンモスの復元を目指している。復元担当ディレクターを務めるサラ・オードが、同社の野望について語った。by Antonio Regalado2022.11.25
  5. 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
  6. We’re getting a better idea of AI’s true carbon footprint
    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
  7. 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
  8. 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
  9. 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
  10. AudioMook:Will AI drivers reshape the power structure of autonomous vehicles
    聴くMITTR:AIドライバーは自律車の勢力図を塗り替えるか
    今週のオーディオ・ムック(β)では、AI技術によって完全な自律自動車の実用化を目指すスタートアップ企業の近況をレポートする。 by MIT Technology Review Audio Studio2022.11.2
  11. How will AI and IoT-based society Influence the legal system?
    「テスラ死亡事故裁判」から考える、AI社会の法制度のゆくえ
    AIが引き起こした事故は誰が責任を負うのか。迅速な被害者救済が求められる一方で、厳格責任の拡張がイノベーションを委縮させるという指摘もある。AI、ロボット、IoT時代における賠償責任、AI企業の開発リスク等の考え方について、京都大学大学院法学研究科の稲谷龍彦教授が解説する。 by Tatsuhiko Inatani2022.11.2
  12. The US Navy wants swarms of thousands of small drones
    数千機もの小型のドローンが群れとなって協調して行動し、敵地を攻撃するプロジェクトを米軍が進めていることが分かった。ドローンが群れとなって行動すると、戦争の戦い方はどのように変わるのだろうか。 by David Hambling2022.11.1
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