Guilin Liu氏が率いるNVIDIAの研究チームは、欠落・破損した画像を再構築できる最先端のAI学習技術を発表しました。 この技術は「Image Inpainting」なるプロセスを用いており、写真の編集にも活用できます。 ひとたび画像編集ソフトに実装すれば、望ましくないコンテンツを除去し、その穴にふさわしい現実的な代替物をAIが生成してくれるのです。たとえ人間の顔であれ何であれ、マウスカーソルで適当に開けた空白に、何が存在すべきかをAIが器用に補完してくれます。 NVIDIAの研究チームは「どんな形状・サイズのマスクでも、そして画像の四辺端っこに接した穴でさえも、堅実に対応できる。これまでのディープラーニングの手法では、画像の中心付近にある長方形の領域に焦点を当てており、高価な後処理に依存がちだった」と研究論文で説明。 さらに「穴が大きくどのような形に変化してもうまく処理できる」「
幸せな人の身体の動きには特徴がある! 人がどの程度幸福か、客観的に測ることができると思いますか。答えは「イエス」。米カリフォルニア州立大学リバーサイド校でポジティブ心理学を研究するソニア・リュボミルスキ教授は、アンケートを用いてハピネス(幸福度)を定量化し、数字にしています。これによると、人の幸せに最も影響を与えているのは遺伝的性質で、全体の50%。一方、健康、お金、人間関係といった、一見幸福感を直接左右していそうな環境要因は、わずか10%でしかありません。 では、残りの40%は何かというと、それは日々の習慣や行動です。行動の結果うまくいったかどうかは関係ありません。積極的に行動を起こす、そのこと自体が幸福感を高めるのです。 行動を起こすかどうかは自分で制御できます。こういうと日本ではすぐに、やる気やモチベーションの議論になりますが、それらは行動の結果生まれるもので、行動の原因ではありませ
2018年6月22日 11時15分 by ライブドアニュース編集部 ざっくり言うと 経営者らが手放してはいけないと考える人材の共通点を紹介している 「スキルを磨いている」「企業に収益をもたらす」「営業経験を持ったプロ」 「人材育成ができる」「自分の仕事を高度化できる」などが上がった ある分野でプロフェッショナルの域に達し、ときには他社に引き抜かれながら、活躍するスペシャルながいる。一方で、そこまで際立ったスキルを持っていなくとも、どんな会社でも通用し、必要とされる優秀な人材がいる。経営者や経営幹部が「絶対に手放してはいけない」と考える、優秀な人材の共通点とは――。■AIがどれだけ進化しても、必要とされる能力なるべく給与(時給)の高い企業を選んで働き、労務を提供する代償としてお金をもらうものだと考える人がいる。こういう人は、もらうお金以上の仕事はしない。一方、企業は人間がする必要のない作業は
学習するデータがあれば、AIはどんどんお利口になっていきます。そして、米Amazonにはユーザーがサービス上に残していく膨大な(AIが学習に使える)データがあります。 しかもAWS(Amazon Web Services)という人に売るほどのクラウドサービス(AWSは最初は社内で使っていたものを便利だからと売り始めたもの)があり、米国のクラウドインフラ市場ではトップシェアを独走しているとあって、自社のサービスでAIを採用しない手はありません。 そんなAmazon社内ではAI活用がどれくらい進んでいるのでしょう。米Bloombergが6月13日(現地時間)、「Amazonの賢いマシンが倉庫から本社に侵攻中」というちょっとセンセーショナルなタイトルの記事を掲載しました。 Amazonが倉庫でロボットを使っていることは有名なのでこんなタイトルになったようですが、本来AIは肉体労働よりも頭を使う仕
ディープラーニングのアルゴリズムを使って既存のムービーに登場する人物を編集する新しい技術「Deep Video」をスタンフォード大学のMichael Zollhöfer准教授らが発表しました。この技術を用いれば、1つのムービーに登場する人物が言葉を話す様子やジェスチャーを、別のムービーの人物にまるまる移植することができます。 The new Deep Fakes are in and they're spookily good / Boing Boing https://boingboing.net/2018/06/11/or-is-it-memorex.html Deepfake Videos Are Getting Impossibly Good https://gizmodo.com/deepfake-videos-are-getting-impossibly-good-182675
どうも、まさとらん(@0310lan)です! プレゼン用のスライド資料を作成する時に、テキストボックの配置に悩んだりフォントやカラーリング、チャートの作成に時間を掛けていたりしませんか? 今回ご紹介するサービスは、AIの活用により多種多様なスライド資料を学習させて最適なデザインを提案し、無駄な時間をカットして本来プレゼンに必要な「伝えたいこと」だけに集中できます。 超短時間で見栄えが良くて分かりやすいスライド資料を作りたい方は、ぜひ参考にしてみて下さい! 【 Beautiful.AI 】 ■「Beautiful.AI」の使い方! それでは、実際に「Beautiful.AI」を触りながらどのように利用すればいいのかを見ていきましょう! トップページにアクセスしたら、画面上部にある「SIGN UP」ボタンをクリックします。 「メールアドレス」「パスワード」を入力すればユーザー登録は完了です!
人工知能(AI)を使ったコンピューターに、より正確な判断を行わせるには学習が不可欠とされています。学習の量が増えれば増えるほど、より高度な判断を行うことができるのですが、学習量を増やすためには大規模な処理をこなせる「計算量の高い」システムが必要です。AIの非営利の研究機関として設立されたOpenAIによると、AIの学習で使用される計算量は2012年から3.5カ月で倍になるスピードで進化し続けていて、2018年現在では約30万倍以上に達しているとのことです。 AI and Compute https://blog.openai.com/ai-and-compute/ OpenAIは「アルゴリズム」「学習データ」「計算量」の3つが、AIを進歩させるために必要不可欠な要素であると述べています。アルゴリズムやデータの改良は数値化させることは困難ですが、計算量は定量化可能であり、計算量の推移を見るこ
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
アルゴリズムは3パターンが用意されており、「アルゴリズム1」は人間が頭で考えて予定を組む方法をそのまま使っている。「アルゴリズム2」はサイボウズの子会社のサイボウズ・ラボが作成した独自のアルゴリズムに基づき、人が考えるよりも効率的な配車方法を作成できる。 「アルゴリズム3」は今後、三浦市農協で入力するデータが蓄積されていけば、ビッグデータに基づいてより最適な配車システムをつくることができるようになるというもの。 14日のデモでは、アルゴリズム1を選ぶとトラックの台数は106台となったが、2だと85台まで台数が減った。3はまだデータが少ないため95台に増えてしまっていたが、データが蓄積されればより効率的な配車ができるようになるという。自動作成後に各トラックの積載がどうなっているかチェックし、変更を加えることも可能だ。 時間も経費も節約できる、一挙両得のシステムは4月から運用をスタートする。同
Nintendo Switch 2: Everything we know about the coming release
東大発スタートアップのアイデミーは20日、エンジニアのための10秒で始めるAIプログラミング学習サービス「Aidemy」を正式リリースしたと発表した。 Aidemyは、オンラインでPython基礎からディープラーニングまで、環境構築不要で学べるAI特化型プログラミング学習サービスで、期間限定で全11講座を無料で受講できる。 PCへの環境構築は不要で、インターネットブラウザ上でプログラミングができ、10秒で演習を開始できる。また、ディープラーニングや自然言語処理など話題の技術を習得できる。 Aidemyの教材は、Python/numpy/pandas/scikit-learn/tensorflowなどの業界トップシェアの技術が学べ、難しい数学の知識や理論もできるだけ直感的に理解できるような内容。また、 書いたプログラムが仮想環境上で自動的に採点する自動採点システムも導入。 Aidemyでは、
この連載は カップめんを待つ間に、電車の待ち時間に、歯磨きしている間に“いまさら聞けない”ITトレンドが分かっちゃう! いまさら聞けないITの最新トレンドやビジネス戦略を、体系的に整理して分かりやすく解説する連載です。「この用語、案外、分かっているようで分かっていないかも」「IT用語を現場の社員にもっと分かりやすく説明できるようになりたい」――。情シスの皆さんのこんな課題を解決します。 「手間を省きたい、あるいは効率を上げたい」というのは、人間の本来的欲求ともいえるものです。道具は、そんな人間の欲求満たすために発展してきました。人工知能(AI)もまた、そんな歴史の延長線上に位置付けることができます。 ただ、AIがこれまでの道具と一線を画すとすれば、「自律化(Autonomy)」を実現しようとしていることにあるでしょう。 これまでも人間の与えた手順や基準に従って、人間が介在することなく実行す
AlphaGo Zeroが自己学習のみで過去最強になったというニュースが出たのでその元論文を読み、要約をしました。 まず感想を述べると、過去数千年にわたって蓄積してきた知識をAIが数時間で発見することに対する気持ち良さがありました。人間などクソ食らえと思っておりますので、こう言うニュースはとてもスッキリします。そして人間の発見していない打ち筋の発見にも感動しました。これこそがAIの真髄だと信じています。人間が見えていないものをAIが見つける、僕もいつかそんなことをしてみたいと思いながら生きています。 あともう一つ重要だと思ったのは、とてもネットワーク構造および学習過程が簡素化されたことです。マシンパワーも過去に比べて非常に少なく済み、個人でもすぐに再現実験ができそうなくらいです。AIが強くなることと、構造および学習のsimplerが同時に達成できていることが本質的だと思います。 一応、下記
Unity でビジュアライズしている何かしらのアルゴリズム(AIとか画像処理とか)について、処理中にUIが固まることはユーザービリティの面から看過できません。 Unity 2017 になってから、C# 5.0 からの新機能 Task(async/await) が使えるようになりました。 これを使うだけです。 ただ使うには、PlayerSettingsをExperimental(実験的な設定)に変更する必要があります。私は次の記事を参考に変更しました。 qiita.com 具体的なコードとしては await Task.Run 以降のラムダ式をメインスレッドとは別のスレッドにて非同期実行させることができます。 await キーワードは async キーワードを付けた関数の中でなければ、記述できません。 ということで、以下のようなコードで重い処理を別スレッドで書き、結果が出たらスレッドアンセーフ
あらゆる産業のあり方を大きく変える可能性を秘めるAI(人工知能)。機械学習によって加速度的に賢くなるAIを、人類はどう使いこなすべきか。日本を代表する将棋の棋士とAIベンチャーのトップが未来を語った。 羽生善治氏(以下、羽生):1年前のCES(世界最大の家電見本市)でトヨタ自動車のブースに展示されていた機械学習による自動走行のデモンストレーションをビデオで見ました。交差点のような場所をミニチュアカーがぶつからずに行き交っていました。システムを作ったのがプリファード・ネットワークス(PFN)さんと聞き、いつかお話ししたいと思っていたんですよ。 西川徹氏(以下、西川):私と岡野原がコンピューターサイエンス関連の最先端技術を開発するプリファードインフラストラクチャーという会社を創業したのが2006年です。 岡野原は機械学習やAI(人工知能)を、私は処理スピードの速いコンピューターの研究を担当して
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