ロシアによるウクライナ侵攻によって各国の軍は兵器の刷新、AI技術の導入を進めている。軍事AIや自律兵器をめぐる倫理的な問題は棚上げされ、シリコンバレーのスタートアップは好機をつかもうとしている。
オープンAIの「GPT-3」に匹敵する大規模言語モデルが無料公開された。世界中の1000人以上のボランティア研究者が1年がかりで作成したこのAIモデルは、従来の大規模言語モデルの持つ秘密主義と排他性を排し、倫理的配慮を初期段階から埋め込むことを狙いとしている。
オープンAIは、文章から画像を生成する「DALL-E 2」のベータ版を100万人に提供する。一部有料化し、生成した画像の商用利用も可能となる。
ソニーは、ビデオゲーム「グランツーリスモ」で、トップクラスのeスポーツドライバーを打ち負かす走りを実現するAIを開発した。勝因となったのは、単なるスピードだけでなく、「エチケット」をAIに教えたことだった。
アルファベット傘下のAI企業、ディープマインドは、2億種類以上のタンパク質の構造予測データベースを公開した。既知のタンパク質ほぼすべてに相当し、生物学の研究や創薬のプロセスを大きく変える可能性がある。
試行錯誤しながら歩行方法を自力で学ぶロボット犬が発表された。強化学習はロボットが新たなスキルを習得し、現実世界にすばやく適応するのに役立つかもしれない。
マンモグラムなどからがんの有無を判断する放射線科医の役割をAIに置き換える試みは、これまでのところ成功していない。だが、AIが支援することで、判断の正確さを向上させ、医師の負担を軽減できるとの研究結果が発表された。
大量の電力を使う深層学習モデルの訓練において、クラウド・サービスの設定を変更するだけでエネルギー消費量や排出量を削減できるという研究が発表された。ただ、実際には手間暇かけてそれを実践する研究者は少ない。
深層学習の生みの親の1人であるヤン・ルカンが、古い考え方を組み合わせて、AIが進むべき新たな道の構想を提唱した。汎用人工知能への出発点になる可能性があるとも述べており、AI研究者の間で物議を醸している。
ジャカルタでは、配車大手のゴジェックに登録したバイクタクシーのドライバーたちが、コミュニティを形成して労働者の地位向上に挑んでいる。コミュニティは不安定な労働者同士が助け合う場にもなっており、他の国のギグワークには見られない独特の状況を作り出している。
画像生成AIが驚くような進歩を遂げている。オープンAIに続き、グーグル・ブレインも5月23日、最新の画像作成AIを発表した。シェフの格好をしてパン生地を作っているもふもふのパンダ、バタフライで泳いでいるテディベアなどの「かわいい画像」をアピールするが、それには理由がある。
世界最高峰のAI企業の1つであるディープマインドが発表した新しいAIモデル「ガトー(Gato)」が話題だ。600種類以上のタスクをこなせるといい、開発者は「汎用人工知能(AGI)への道筋が見えた」という。
メタ(旧フェイスブック)AIラボは、自社開発した大規模言語モデル「OPT」を研究者向けに無償で提供を開始した。オープンAIの「GPT-3」と同じパラメーター数を持つ。同モデルの構築方法や訓練方法の詳細も公開しており、巨大テック企業の取り組みとしては異例だ。
人工知能(AI)などのデジタル技術の進歩は、大きな経済成長を生み出さないばかりか、所得や富の格差を拡大する原動力となっている。「人間のような機械を作る」という目的は、単に労働者を機械に置き換えることになりがちだ。
スタンフォード大学の研究チームは、地震の発生を示すより明確な信号を検知する深層学習アルゴリズムを開発した。これまで人間が起こした振動として見過ごされていた地震を検知できる可能性がある。
オープンAIは、与えられた文章から画像を生成するAIシステムの最新版を発表した。「馬に乗った宇宙飛行士」などの文章を入力すると、言葉にできるものなら何でも写真に近い形で生成できるという、驚くべきものだ。
深層学習AIの手法により生物学50年来の難問を解決したことで、ディープマインドは創薬の新しい道を開いた。
役に立つ深層学習AIシステムを構築するには、大量のデータが必要となる。大量のデータを準備できない分野向けに、合成データを生成して提供するビジネスが生まれている。
アルファベット(グーグル)傘下の人工知能(AI)企業、ディープマインド。韓国のトップ棋士に勝利したことで世界を驚かせた後、同社は注力分野をゲームから科学へと転換した。それには、デミス・ハサビスCEOがディープマインドを立ち上げた理由と関係している。
大規模言語モデルをインターネット検索に活用し、ユーザーの質問に対する回答を専門家のようにすばやく返す方法をグーグルをはじめとするテック企業が模索している。だが、このアプローチは間違った考え方なのではないか? との批判や反発の声も出始めている。
マギル大学の研究チームは、薬物使用経験者の体験談の大量の文書を自然言語処理で分析することで、薬物が脳に及ぼす影響を特定しようとしている。精神疾患を治療するより良い医薬品の開発につながるのだろうか。
限りある医療資源をどう配分していくか。コロナ禍でも明らかになった問題を解決するために、世界の保健医療機関は大企業の「サプライチェーン」の考え方に注目している。デジタルツインや人工知能(AI)を利用した最適化が鍵だ。
25年前、IBMが誇るチェス専用スーパーコンピューター「ディープ・ブルー」に負けたカスパロフは敗戦の中で、AIと人間の真の終局を見抜いていた。ディープ・ブルーはのちの深層学習革命によって駆逐されたが、学ぶべき教訓がある。
多大な時間やコストがかけられているにもかかわらず、無人運転車はいまだに試験段階にある。元ウーバーの研究チームを率いた研究者が立ち上げたスタートアップ企業は、シミュレーションの精度を徹底的に高めることで、無人運転車の開発スピードを速めようとしている。
アルファベット傘下の人工知能(AI)企業であるディープマインドは、深層強化学習AIで核融合炉内の磁場を制御し、超高温のプラズマを2秒間にわたって「電磁気の檻」に閉じ込めることに成功した。