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人工知能（AI）

協調型ロボットに「心の理論」は不要か？単純化で優れた結果に

ロボットを現実世界で使えるようにするための研究ではこれまで、相手の考えをモデル化して動きを予測することに重点が置かれてきた。しかし、相手の動きを単純化して把握することで、自動運転車のシミュレーション試験などでより優れた結果を出せる手法をスタンフォード大学の研究者らが考案した。
長い論文を238分の1に要約、アレンAI研の論文検索エンジン

アレン人工知能研究所は、同社の科学文献検索エンジンである「セマンティック・スカラー」に、論文の内容を一文に要約する機能を導入した。自然言語処理における直近のブレイクスルーを用いることで、各論文を平均で238分の1の分量に短縮できる。
グーグルが発見した、機械学習が現実世界で使い物にならない理由

研究室ではうまく機能する人工知能（AI）システムが、現実世界でうまく機能しないことはしばしばある。主な原因としてこれまで、AIを訓練・テストする際に使うデータと現実のデータの不一致が指摘されていたが、グーグルの研究チームは別の原因を突き止めた。
深層学習で知能は再現できるジェフリー・ヒントンに聞く

「深層学習の父」と呼ばれるジェフリー・ヒントン教授は、30年前以上前から他人とは異なる考え方を貫き通してきた。ヒントン教授が考えるAIの未来は現在も揺るがない。
AIは人種差別を強化するのか？それとも排除するのか？

テクノロジーの公平性が、人間のそれを上回ることが可能なのだろうか。米国で根強い住宅ローンにおける人種差別の問題を例に、3人の専門家が議論した。
AIチャットボットを差別主義者にしない方法

オープンAIの「GPT-3」をはじめとする最近の言語モデルは、非常にうまく人間の言語を模倣する。だが、ネット上で収集した膨大な量の会話データセットを使って訓練されているため、偏見や差別を含む発言を排除することが困難だ。解決策はあるか。
AIはどこまで人と協働できるか、AIソング・コンテストの試み

近い将来における人工知能（AI）の有用性は、人間とAIがそれぞれの強みを生かしながら協働することによって得られると考えられている。しかし、少なくとも現時点では、人間とAIのコラボレーションが容易でないことは、「AIソング・コンテスト」の審査員や受賞者の声を聞けば明らかだ。
心配すべきは未来ではないディープマインド研究者、 AIの「脅威」を語る

人工知能（AI）がやがて超知能に発達して人間を脅かす。グーグルのAI子会社ディープマインドで倫理問題に取り組む科学者は、そんな未来を心配するよりも現実の課題を直視すべきだという。
偽トランプが司会のディープフェイク新番組がスタート

ディープフェイク技術をフル活用して作られた風刺番組が米国で始まった。ホストを務めるのは、トランプ大統領そっくりの顔をしたニュース・リポーターだ。
主張：「節税」目的の自動化は社会の利益にならず、中立的な税制を

現在の米国の税法は人よりもAIを優遇している。資本よりも労働力の方が重く課税されているからだ。企業が節税を目的としてAIを導入するのであれば、生産性が向上することもないし、消費者や社会の利益にもならないだろう。書籍『The Reasonable Robot: Artificial Intelligence and the Law（合理的なロボット：人工知能と法）』からサリー大学法学部教授のライアン・アボットの主張を紹介する。
フェイスブック、100言語間で翻訳できる言語モデルを公開

ファイスブックは、英語を中間言語とせずにさまざまな組み合わせの言語間で直接翻訳が可能な言語モデルを開発した。オープンソースとして公開されている。
工事の遅れをGoPro画像から分析、建設現場向けAIが英国で活躍中

英国とイスラエルを拠点にするスタートアップ企業が、建設現場における遅れや誤りを自動的に警告する画像認識ソフトウェアを開発した。英国の大手建設会社がいくつかの大型住宅建設に利用中だ。
「汎用人工知能（AGI）」への挑戦に意味はあるのか？

深層学習が成果を収めていることで、「汎用人工知能」の実現に対する期待が高まりつつある。汎用人工知能のアイデアは、AI分野の黎明期から研究の指針となってきたビジョンであるが、現在に至るまで最も意見が分かれるトピックであり続けている。
AI学習の常識覆す新手法、ワンショット「未満」学習

AI学習モデルは、認識の正確さを向上させようとすると、訓練に使うデータの数が膨大になることが課題となっている。ウォータールー大学の研究チームは、訓練に使うデータの数を上回る数の物体を識別するようにモデルを訓練できる「LOショット学習」を考案した。
アルゼンチン政府が未成年容疑者を公開DBに登録、顔認識で追跡も

国際人権NGOの調査により、アルゼンチン政府の犯罪容疑者データベースに未成年者が登録されており、リアルタイム顔認識システムと連携して追跡に使われていることがわかった。顔認識システムは一般に子どもの顔の認識性能が悪く、子どもたちは常に誤認逮捕の危険に晒されている。
AI導入で院内死が激減、成功を導いた「現場力」

デューク大学ヘルスシステムの緊急診療科は、深層学習モデルのAIツールを導入することで、敗血症に起因する死亡件数を劇的に減少させた。ツールの成功は、技術的な取り組みはもとより、職場における力関係や政治的側面の調整をはじめとする現場での地道な活動の賜物と言える。
「GPT-3」ボットが人気掲示板に大量書き込み、1週間見破られず

3000万人が集う人気掲示板にハイペースで投稿していたユーザーが人工知能（AI）ボットだと判明した。自殺願望者の悩み相談にも適切なアドバイスを与えていた。
主張：機械学習の「参加型」アプローチはAI倫理の特効薬ではない

機械学習システムの設計・構築における不平等を解消する機運が高まっている。だが、背景にある収奪的な構造を無視したままでは問題は解決できない。
観てもプレイしてもいい、強化学習でキャラが動く新感覚のVR映画

9月に開催されたベネチア国際映画祭で、AIが制御するキャラクターが登場するVR（実質現実）短編映画が紹介された。映画製作に強化学習を使用した初の事例として、映画製作の未来を垣間見せるものになるかもしれない。
AIが作る「マイクラの街」現実の都市計画に応用も

AIを使ってマインクラフトの都市を生成するコンテストが毎年実施されている。将来、このコンテストで培われたAI手法が、実際の都市計画立案に使われる日が来るかもしれない。
「足りないのは、信頼」 100万ドルのAI賞受賞者バージレイ教授が語ったこと

米人工知能学会（AAAI）の「スクワールAIアワード」の初代受賞者として、MITのレジーナ・バージレイ教授が選ばれた。2014年に乳がんを患ってから、がんの検知と新薬開発のための機械学習アルゴリズムを専門に取り組んでいる同教授に、AIへの期待と課題について聞いた。
AIがキャプションから生成した「不気味な画像」は重要な進歩の証

アレン人工知能研究所は、テキストと画像を用いてAIモデルを訓練することで、キャプションから画像を生成するシステムを開発した。
AIの弱みを人間の力であぶり出す、FBがベンチマークを再発明

フェイスブックが人工知能（AI）の新たな評価テストを発表した。ベンチマークでよい結果を出すことが目的となってしまい、実際に世の中に役立つAIの開発とはかけ離れた状況を改善することが狙いだ。
オープンAI、GPT-3の独占ライセンスをマイクロソフトに供与

強力な言語モデルとして話題になったオープンAIの「GPT-3」のライセンスをマイクロソフトが取得した。非営利団体としてスタートしたオープンAIにとって大きな転換点となる。
主張：AI倫理指針に根本的に欠けている「多様性」の視点

人工知能（AI）の倫理的使用に関するグローバル・ガイドラインがあちこちで作成されている。しかし、こうした取り組みのほとんどは欧州や北米の視点で進められ、地域的多様性が欠如している。

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