深層学習に代表される人工知能(AI)関連技術に期待されているのが、創薬や材料科学などの科学研究分野での応用だ。膨大な計算時間の短縮のために「ハードウェア革命」が求められる中、米アルゴンヌ国立研究所は巨大な「AI専用チップ」搭載コンピューターを導入した。
アップル・カードの利用限度額問題に端を発して、人工知能(AI)による与信の問題点が明らかになった。与信審査に性別を持ち込むのは米国では違法だが、最新研究によると男女別のモデルを作成することでバイアスを是正できるという。
機械学習により、どの音楽的要素が人間の身体的、情緒的反応をどう引き起こすかが分かるかもしれない。将来的には、依存症治療やセラピーにも利用できる可能性がある。
「アレクサ」と呼びかけなくても、ユーザーのあらゆるニーズを察知し、生活全般を支援する——。そんなAIアシスタントの未来へ向けた取り組みをアマゾン・アレクサ部門の研究責任者が語った。
ルービックキューブを片手で解くロボットハンドは、近年注目を集めるロボットと人工知能(AI)の融合を進める研究成果として大きな注目を浴びた。画期的な成果だが、汎用ロボットに近付いたというオープンAIの主張には疑義を挟む研究者もいる。
ナスダック株式市場に、取引の不正行為を検知するための深層学習システムが導入された。統計やルールを利用して市場の不正行為の兆候を警告する既存のソフトウェア監視システムに追加する形で取引を監視し、人間のアナリストと協働することで、不正行為の検知能力を漸次高めていく。
ニューラル・ネットワークを用いてロボットに新しいタスクを学習させようとすると、大量の学習用データを用意する必要がある。カリフォルニア大学バークレー校の研究者らは、ロボットを動かすニューラルネットを訓練するための映像を大量に蓄積した公開データベースを作成しようとしている。
近年、人工知能(AI)が目覚ましい成果をあげるのに伴い、必要とされるコンピューター・リソースが劇的に増加していることが、オープンAIによる最新の分析で明らかになった。潤沢な資金を持つ民間企業に大学の研究室が太刀打ちできなくなるうえ、二酸化炭素の排出量の増加にもつながる恐れがある。
米国陸軍研究所(ARL)は、人間の兵士と協力して戦場で動作するロボットの開発を目指す10年間のプロジェクトの成果を披露するイベントを開催した。これらのロボットは、深層学習や知識ベースなどを組み合わせたハイブリッド・アプローチを駆使して命令の内容を理解し、最小限の監督でタスクを実行できる。
リアルタイム戦略ゲーム「スタークラフト2」でプロプレイヤーに初勝利したディープマインドの最新学習アルゴリズム「アルファスター」は今や、ほとんどのプレイヤーに対し、安定して勝利を収められるようにまでなった。強化学習を改良した同アルゴリズムは、ゲームに限らず、さまざまな用途に適用できる可能性がある。
オープンAIは大規模な言語モデル「GPT-2」を巡って、段階的な公開という手法を選んだ。フェイクニュースなどの悪用を懸念してのことだ。社会的影響の大きい研究成果をいかに世に送り出すべきか、議論を呼んでいる。
グーグルの人工知能(AI)研究チームは、機械学習アルゴリズムを訓練するためのサッカー・シミュレーターを開発し、オープンソースとして公開している。サッカー・シミュレータは、物理学に基づいた一定レベルの予測可能性があると同時に、制御可能な予測不可能性を備えているので、アルゴリズムの訓練にもってこいだという。
人工知能(AI)を使って作成した本物と見まがうほどにリアルな映像、いわゆる「ディープフェイク」が社会に及ぼす影響に対する懸念が強まっている。しかし、ディープフェイクの真の脅威は、偽情報を人々に事実だと思い込ませることよりはむしろ、事実を事実だと信じられなくさせることにあるという。
人工知能(AI)サービスを支える大量の訓練用データの作成は、多くの場合、劣悪な条件で働く人々に頼っている。しかし、自らを「インパクト」企業と呼び、訓練用データ作成の作業に従事する労働者に対し、従来より好待遇の労働環境を提供していると主張する企業のグループが登場している。
ユーザーを動画にくぎ付けにするためのユーチューブの「おすすめ」アルゴリズムが、より過激な動画や排他的な思想の動画をユーザーに勧めがちだとして問題になっている。グーグルの研究チームは同アルゴリズムのアップデートを検討しているが、さらなる分断を招く可能性がある。
米国のいくつかの都市では顔認識技術の使用を一部禁止する法律が制定された。こうした傾向は全米各地に広がりを見せており、最終的には連邦政府による規制が始まる可能性があると専門家は予測する。
オープンAIは、生物の進化を促した競争を仮想世界で真似ることで、より洗練された人工知能(AI)を開発できると考えている。仮想世界で数億回かくれんぼゲームをすることで、AIエージェントがどのように進化するかを調べた。
フェイスブックが本格的なフェイク映像対策に乗り出した。ディープフェイク検出ツールの検証や評価のためのデータセットを社内で作成し、賞金付きのコンテストを共同で立ち上げる。
ディープフェイクの技術が進むにつれて、フェイク映像が政治や社会に及ぼす影響が大きくなることが懸念されている。ディープフェイク開発の先駆者であるハオ・リーは、大作映画などでデジタルねつ造の精度を高めるためにキャリアを費やしてきたが、現在は、よりシームレスなねつ造が至る所で可能になったことで生じる問題にも取り組んでいる。
プラハのチェコ工科大学の研究者が、マシン・ビジョン・アルゴリズムを用いて、異なる絵画の中から類似したポーズの人物を探すことで、絵画の間の芸術的な関連性を調べる試みを実施した。3万7000枚の絵画の中から類似したポーズを探した結果、絵画の間のさまざまな関係性を見い出せた。
MITの研究者らが、災害の被害にあった地域の画像をコンピュータービジョン・システムに学習させるためのデータセットを発表した。このデータセットで訓練された機械学習システムを使えば、特にひどく被害を受けた地域や予想される現場の状況などを、緊急時対応要員がより迅速に把握できるようになるだろう。
深層学習を使った価値あるAI研究は莫大な計算資源を必要とし、大量の二酸化炭素を排出する。学術界と産業界の大きなギャップも問題だ。
機械学習は、気候変動という人類最大の脅威に立ち向かう現実的な方法を提供できるかもしれない。人工知能(AI)研究の著名人たちがまとめた報告書のうち、特に成果が期待できる10項目を紹介する。
第3次AIブームはどこへ向かうのか? AIリサーチャーの三宅陽一郎氏は、広義のAIは将来、「人間側」と「AI側」に収束していくと予測する。
体外受精(IVF)による不妊治療に取り組む女性たちにAIによる正確な予測を提供する米国のスタートアップ企業が注目されている。 予測の正確さだけでなく、詳細で分かりやすいレポートを使った共感的なコミュニケーションが支持され、患者に希望を与えている。