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ブックマーク / www.technologyreview.jp (5)

  • ディープマインド、大規模言語モデルで数学の未解決問題を解く

    グーグル・ディープマインドは、大規模言語モデル(LLM)で純粋数学の有名な未解決問題を解くことに成功したと発表した。LLMが、訓練データに含まれない未知の解を導き出すことに成功した例になる。 by Will Douglas Heaven2023.12.19 16 17 グーグル・ディープマインド(Google DeepMind)が大規模言語モデルを使用し、純粋数学の有名な未解決問題を解いた。研究チームは、2023年12月14日付でネイチャー誌に掲載された論文の中で、「長年の科学的パズルの解を発見するために大規模言語モデルが使用されたのは初めてのことであり、以前は存在しなかった検証可能な価値ある新情報を生み出すことができました」と述べている。「得られた解は訓練データには含まれておらず、これまで知られてもいませんでした」と、論文の共著者であるグーグル・ディープマインドの研究担当副社長、プッシュ

    ディープマインド、大規模言語モデルで数学の未解決問題を解く
    Syunpei
    Syunpei 2023/12/19
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  • 「アフォーダンス」理論で強化学習を効率化、ディープマインド

    ディープマインドの研究者が、アフォーダンス理論を利用して強化学習を効率化する手法を開発している。同理論を用いれば、試行錯誤を繰り返さなくても、実行不可能な選択肢をあらかじめ除外できるという考えだ。 by Karen Hao2020.07.26 62 61 9 10 私たちは椅子を見たら、その形状や色に関係なく、座ることができると知っている。魚は水の中なら場所に関係なく泳げると知っている。これはアフォーダンス理論と呼ばれる。心理学者ジェームズ・J・ギブソンによる造語だ。知的な存在が世界を見るとき、彼らは単に物体とその関係性だけでなく、その可能性にも気づくとする理論である。つまり、椅子は座る可能性を「アフォードする」(与える)。水は泳ぐ可能性を与える。アフォーダンス理論により、動物の知性の一般化が可能である理由の一部を説明できる。私たちがたいていの場合に、新しい物体との関わり方をすぐに理解でき

    「アフォーダンス」理論で強化学習を効率化、ディープマインド
  • 量子コンピューター開発競争 グーグル対IBMの舞台裏

    Inside the race to build the best quantum computer on Earth 量子コンピューター開発競争 グーグル対IBMの舞台裏 2019年10月にグーグルが「量子超越性」を実証したと発表したとき、IBMは真っ向から異議を唱えた。量子コンピューターの実用化で競う両社の取り組みの違いは、単なる科学技術的な立場を超えて、企業の歴史文化、理念に起因している。 by Gideon Lichfield2020.07.13 23 グーグルの最先端のコンピューターがあるのは、カリフォルニア州マウンテンビューの社でも、シリコンバレーの熱気あふれる裏通りでもない。それは、車で数時間南下したサンタバーバラの平凡で無味乾燥なオフィスパークにある。他のテナントは聞いたこともないようなテクノロジー企業だけだ。 この記事はマガジン「量子時代のコンピューティング」に収録さ

    量子コンピューター開発競争 グーグル対IBMの舞台裏
  • 深層学習か、ハイブリッドか AIの未来をめぐり激論

    Marcus: R. Farrell/ITU; Lange: Cody Glenn/Web Summit A debate between AI experts shows a battle over the technology’s future 深層学習か、ハイブリッドか AIの未来をめぐり激論 人工知能AI)が急速に社会に浸透するにつれて、深層学習モデルの限界や課題も明らかになりつつある。深層学習に対して異なる意見を持つ2人のAI専門家が、問題をいかに克服し得るか議論した。 by Karen Hao2020.07.01 20 20 7 18 1950年代以来、人工知能AI)は大げさな約束と期待はずれを繰り返してきた。近年では深層学習によって大きな飛躍を遂げているものの、AIは未だに限定的な能力しか持っていない。攻撃に対して脆弱で、変化し続ける環境への適応を一般化できず、バイアスに

    深層学習か、ハイブリッドか AIの未来をめぐり激論
  • 機械学習で古代文字を解読、「線文字B」を自動翻訳

    マサチューセッツ工科大学(MIT)などの研究者が、古代文字を解読できる機械学習システムを開発し、クレタ島の古代文字である線文字Bを解読させることで、システムの能力を実証した。大規模データベースに頼らずに言語を翻訳する手法を採用しており、今までに解読されていない古代言語を翻訳できるかもしれない。 by Emerging Technology from the arXiv2019.07.04 1229 482 21 0 1886年、英国の考古学者であるアーサー・エヴァンズは、見慣れぬ文字で奇妙な碑文が刻まれた古代の石に出くわした。その石は地中海にあるクレタ島で見つかったもので、エヴァンズはさらなる証拠を探しに、すぐさま島へと向かった。間もなく、似たような文字が記された多数の石と粘土板を発見し、紀元前1400年頃のものであると推定した。 紀元前1400年頃と時代が推定されたことにより、この文字は

    機械学習で古代文字を解読、「線文字B」を自動翻訳
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