多くの人工知能（AI）モデルは、より正確な答えを出すために、人間がラベル付けした膨大なデータを必要とする。メタAI（Meta AI）の研究員であるイシャン・ミスラ（31）の研究によって、人間がラベル付けをしなくても、視覚的データのみでAIモデルの訓練が可能であることが示された。ミスラ研究員は、このような自己教師ありモデルによって、AIで解くことのできる問題の種類を大幅に増やせると考えている。ミスラ研究員は、「医用画像などの分野では、ラベル付けにコストがかかります。このような分野では、自己教師ありモデルが、はるかに低コストで、すばやくAIモデルを作成するのに大きく役立つ可能性があります」と話す。「また、自己教師ありモデルならAIモデルに、人間による監督なしで、次々と入力されてくるデータを観察させて連続的に新たなスキルを学ばせることもできます」。この利点は、常に変化する環境の中で稼働するロボットにとって、特に有用な可能性がある。

人気の記事ランキング

1. Stratospheric internet could finally start taking off this year グーグルもメタも失敗した 「成層圏ネット」再挑戦、 2026年に日本で実証実験
2. Promotion Emerging Technology Nite #36 Special 【3/9開催】2026年版「新規事業の発想と作り方」開催のお知らせ
3. The first human test of a rejuvenation method will begin “shortly”  ハーバード大教授主導の 「若返り治療」初の試験へ、 イーロン・マスクも関心
4. A new CRISPR startup is betting regulators will ease up on gene-editing 期待外れのCRISPR治療、包括的承認で普及目指す新興企業
5. How AGI became the most consequential conspiracy theory of our time 変人の妄想から始まった 「AGI（汎用人工知能）」 陰謀論との驚くべき共通点

• 1