この世界に存在しない人物の画像をワンタッチで簡単に生成できる「This person does not exist」
UberのソフトウェアエンジニアであるPhillip Wang氏は、サイトをF5キーなどを押して更新するだけで次々に新しい「この世に存在しない」人物の顔を生成する、「This person does not exist」というウェブサイトを作成して公開しました。 This person does not exist https://thispersondoesnotexist.com/ This Person Does Not Exist Is the Best One-Off Website of 2019 | Inverse https://www.inverse.com/article/53280-this-person-does-not-exist-gans-website 「This person does not exist」の公式ページにアクセスすると、世界のどこかにいても全
DeepMindのAI「AlphaStar」が世界トッププレイヤーを相手に「スタークラフト2」で10-1の大勝
人工知能(AI)企業のDeepMindが開発しているAI「AlphaStar」が、Blizzard Entertainmentのリアルタイムストラテジー(RTS)「スタークラフト2」でプロのトッププレイヤーであるTLO氏とMaNa氏と対戦し、10連勝を達成しました。 AlphaStar: Mastering the Real-Time Strategy Game StarCraft II | DeepMind https://deepmind.com/blog/alphastar-mastering-real-time-strategy-game-starcraft-ii/ これまでAIの性能をテストし評価するための方法の1つとして将棋や囲碁が使われてきましたが、AIの性能が高くなるにつれて、AIが挑戦するゲームはより複雑化。近年ではゲームの中でも特に複雑な操作と情報処理が必要となるRTS
AlphaGoの衝撃再び — タンパク質構造予測でAlphaFoldが今までのモデルに圧勝｜Zhubo.JP
原文記事: [阿尔法狗再下一城 | 蛋白结构预测AlphaFold大胜传统人类模型] (2018/12/03公開) 「研究したいタンパク質があるのだが、その構造と機能がわからない」 — これは分子細胞生物学の研究者が日々直面する最大の難題の一つである*a。アミノ酸配列測定技術が発展する中で、多くのタンパク質の配列がハイスループット*1に解析されているが、この配列決定の段階から実際に3次元構造を決定するまでの間には、未だに大きな距離がある。 生物の基本単位が細胞だとして、細胞の基本的な機能単位こそが、複雑多岐なタンパク質の1つ1つである。そしてまさにタンパク質の機能の本質を決定しているのが、タンパク質の構造である。タンパク質の機能を研究したり、それをターゲットとする薬剤を開発したいというとき、タンパク質の構造はとても重要な要素の一つになる。だからこそ、生物学には、構造生物学という学問領域まで
指紋認証システムは機械学習で生成した「マスター指紋」でも突破可能だと判明 - GIGAZINE
人間の指の腹に刻まれる指紋は人によってその模様が異なるため、PCやスマートフォンにも搭載可能な個人認証システムによく用いられています。しかし、ニューヨーク大学とミシガン大学の研究者が、機械学習によって生成したマスター指紋「DeepMasterPrints」によって、比較的容易に突破が可能であるという驚きの実験結果を報告しています。 [1705.07386] DeepMasterPrints: Generating MasterPrints for Dictionary Attacks via Latent Variable Evolution https://arxiv.org/abs/1705.07386 Fake fingerprints can imitate real ones in biometric systems – research | Technology | The G
「自然な着衣」を深層強化学習でシミュレートすることに成功
「アニメーションのキャラクターの着替え動作」はキャラクターと衣服の関係から複雑な動きとなり、コンピューターを使っての作成は非常に難しいものとされてきました。そんな中、キャラクターアニメーションやロボット工学について研究するジョージア工科大学のAlexander Clegg氏はモデルフリーのDeep Reinforcement Learning(深層強化学習／deepRL)を使い、 ニューラルネットワークで自動的に適切な「人間の着替え動作」を発見するアルゴリズムを(PDFファイル)開発。deepRLフレームワークに「布」のシミュレーションを統合し、着衣の制御方策を学習させることに初めて成功しました。 Learning to Dress: Synthesizing Human Dressing Motion via Deep Reinforcement Learning https://www
NNが心理学と生理学から離れていった瞬間：Back propagationに関するNature論文(1986)の意義を考える - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Fig. 1 from Rumelhart, Hinton & Williams, Nature, 1986) これはちょっとした小ネタです。僕自身はニューラルネットワーク (Neural Network, NN)の学術的専門家でもなければ況してやNNの研究史家でもないので、たかだか僕自身がかつて脳の研究者だった頃に把握していた事由に基づいて、極めていい加減な私見を書いているに過ぎないことを予めお断りしておきます。よって、この辺の事情に詳しい方いらっしゃいましたら、後学のためにも是非ご遠慮なくツッコミを入れて下さると有難いですm(_ _)m 先日のことですが、@tmaeharaさんがこんなことを呟いておられました。 オリジナル論文 https://t.co/kXfu8jIat3 これです．本当にただチェインルールで微分して勾配法しているだけにしか見えない……．— ™ (@tmaehara
ライターの大城 on Twitter: "とうとうひと肌脱ぐ時が来たか。言論の自由とやら行使させていただき、私の会社員時代のお話をさせていただこう。 https://t.co/ariVunY0tA"
とうとうひと肌脱ぐ時が来たか。言論の自由とやら行使させていただき、私の会社員時代のお話をさせていただこう。 https://t.co/ariVunY0tA
機械学習をやると、AIより人間の方が詳しくなる現象 - bohemia日記
こんにちは。ぼへみあです。 機械学習がすっかりブームになって、仕事や趣味でディープラーニングを使ったことがある人が増えていると思います。 特に画像分野でディープラーニングは成果を上げているので、特定のものを判別・識別するといった事例が多いかと思います。 そうした画像系のディープラーニング経験者なら経験する現象があります。 それは、 「その分野について、作ったAIよりも自分が詳しくなる」 という現象です。 おそ松さん見分けの第一人者になってしまった 以前取り組んだおそ松さんの6つ子をディープラーニングで見分けるネタでは、学習用データセットの作成のために、自力で5000枚以上のおそ松さんたちを見分ける作業を行いました。その結果、アニメを見ても、これは何松だ、と判断できるようになってしまいました。当時はおそ松さんを見分ける能力は誰にも負けない自信がありました。 なぜか学会でおそ松さんの話をする機
将棋ソフトPonanza開発者「人工知能はいまのところ論理的な思考はほとんどできない。むしろ『直感』を得意としていることはあまり納得されていない」
山本一成🌤️TuringのCEO @issei_y 人工知能はいまのところ論理的な思考はほとんどできない、むしろ所謂「直感」のほうを得意としているという話、あまり納得されてない。確かにコンピュータは論理的に動いている、でもそれはハード・ソフトウェアエンジニアが一生懸命作った論理であったコンピュータが発案した論理ではない。 2018-05-11 15:59:03 山本一成🌤️チューリングのCEO @issei_y 完全自動運転AIを作るTuringのCEO / 名人を倒した将棋プログラムPonanzaの作者 / 大学の先生とかもやってる / AI, ソフトウェア, 半導体, 自動車, 組織などについて呟きます / CTO→@aoshun7 COO→@DaisukeMAN https://t.co/AmiDDttyO5 山本一成🌤️TuringのCEO @issei_y この話が面白いと
Google I/O 2018で発表された10個のコト：AIがもう、凄すぎる #io18
Google I/O 2018で発表された10個のコト：AIがもう、凄すぎる #io182018.05.09 09:30171,025 編集部 西谷茂リチャード あれにもAI、これにもAI、すべてにAIマジックを。 Googleが毎年開いている開発者向けの発表会、Google I/O。2017年に初めて｢AIファースト｣の方針を打ち出した当時も、AIネタは結構お腹いっぱいでした。が、2018年は前年にも増してAIに続くAIの発表。しかもそのAIの進化っぷりと言ったら……もう凄すぎて……。だってキーノートの冒頭にジャブで打ってくる発表が｢AIにより目の検査だけであらゆる重病を検知できるようになりました｣ですよ？ なので御察しの通り、やはり今回の1番の目玉はGoogle アシスタントです。新機能がいくつか追加されていて、なかでもGoogle アシスタント自身が電話をかけちゃう機能は別次元。あと
翻訳：AIについて私は何を心配しているか - シンギュラリティ教徒への論駁の書
この文章は、Google社のソフトウェアエンジニア、機械学習研究者 François Chollet氏がサイトMedium上で公開したエッセイ "What worries me about AI" の翻訳です。 AIについて私は何を心配しているか 免責事項：これは私の個人的見解であり、雇用主の立場を表すものではない。この記事を引用する場合は、誠実さを保ってこの文の意図を保って提示してほしい。つまり、個人的で、スペキュレーティブな意見であり、読者自身の判断材料とするためのものである。 1980年代と1990年代ごろの人であれば、今や絶滅した「コンピュータ恐怖症」現象を記憶しているかもしれない。個人的には、2000年代始めごろまでは何度かそんな現象を目撃したことがある。-- 我々の生活に、職場と家庭にパーソナル・コンピュータが導入されるにつれて、少なくない人が不安や恐怖を示し、攻撃的な反応をす
西川善司の3DGE：囲碁でトッププロに勝利したDeepMindのAIは，「StarCraft II」でも人間に勝てるか？
西川善司の3DGE：囲碁でトッププロに勝利したDeepMindのAIは，「StarCraft II」でも人間に勝てるか？ ライター：西川善司 北米時間2018年3月26〜29日の会期で開催されたGPU Technology Conference 2018（以下，GTC 2018）では，とにかく機械学習ベースの人工知能（Artificial Intelligence，以下 AI）に関するセッションが多かった。 GTC 2018で支配的だったのは自動運転関連だが，機械学習ベースのAIをゲームに応用するセッションもいくつかあり，なかでも個人的に興味を惹かれたのとしては，DeepMindによるセッション「StarCraft II as an Environment for Artificial Intelligence Research」（AI研究開発環境としてのStarCraft II）が挙げら
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この写真は…本物？ 人工知能がつくる「フェイク画像」の驚くべき世界
TechCrunch
焦点：アマゾンがＡＩ採用打ち切り、「女性差別」の欠陥露呈で | ロイター
人工知能が「偏見」を学んでしまった──画像認識で「白人男性」より「黒人女性」の識別率が低かった理由
グーグルの画像認識システムは、まだ「ゴリラ問題」を解決できていない──見えてきた「機械学習の課題」
アルゴリズムによる「ジェネラティヴデザイン」が、ものづくりの概念を一新する
「フェイクデータ」が、人工知能をもっと賢くする