子どもが言語を獲得していくのと同じようにAIモデルに学習させることに成功
幼児が新しく知った単語を、特定の物体や概念とどのように関連付けているのかについては、さまざまな研究が行われてきましたが、一般化するには限界がありました。ニューヨーク大学の研究者らは、子どもの一人称体験を再現できる映像をヘッドマウントカメラで撮影して、その映像をもとにAIをトレーニングするという前例のない研究を行いました。 Grounded language acquisition through the eyes and ears of a single child | Science https://www.science.org/doi/10.1126/science.adi1374 AI Learns Through the Eyes and Ears of a Child https://www.nyu.edu/about/news-publications/news/2024/f
生成AIが実世界において、労働者の生産性を14％向上させることが世界で初めて示された | TEXAL
スタンフォード大学とMITの研究者らが、生成AIツールが会社の生産性に与える影響を1年間にわたって検証した研究によると、Fortune 500のソフトウェア企業において、生成AIツールがカスタマーサービスワーカーの生産性を平均14％向上させることが判明したとのことだ。 この研究は、生成AIツールが仕事に与える影響を研究室の外で測定した初めての例となる。 スタンフォード人間中心AI研究所のデジタルエコノミーラボのディレクターであるErik Brynjolfsson氏は、「この会社で1年以上使ってもらうことで、それが現実の生産性にどう反映されるか、よりよく理解できるようになりました」とインタビューに答えている。 ChatGPTやGoogle Bardのような生成AIプラットフォームはここ数ヶ月で大流行し、世界中の企業がコーディングやコンテンツ作成などのタスクを実行するためにこの技術を使用してい
人間の脳より100万倍速い人工シナプスが開発される : カラパイア
デジタル・プロセッサにとってトランジスタが肝であるように、アナログ（情報を連続的な量として扱う情報処理方式）のディープラーニング（深層学習）」にはプログラム可能な「レジスタ（抵抗器）」が肝になる。 こうしたレジスタを複雑な層に並べれば、アナログの人工シナプスとニューロンからなるネットワークを作ることができ、AIはよりいっそう高度な処理が可能になる。 マサチューセッツ工科大学の研究グループが開発した「陽子プログラム可能レジスタ」で構築された「人工アナログ・シナプス」は、人間の脳内にあるシナプスより、なんと100万倍も高速であるという。 これまではあり得なかったほど複雑なニューラルネットワークを訓練することが可能で、自動運転車・嘘検出・医療用画像分析などに応用できると期待されている。
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スパコン「富岳」で和製生成AI 東工大や富士通、23年度中に - 日本経済新聞
超高密度な半導体チップを、AIが設計する時代がやってくる
