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![Googleの万能AI「Pathways」 5400億のパラメーターを使い多様で多言語のタスクに対応 | Ledge.ai](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/bac5141034bbc5e548d8b4d4bd5c530e7f79bea3/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fstorage.googleapis.com%2Fledge-ai-prd-public-bucket%2Fmedia%2F0506google_eyecatch1_634b3153fa%2F0506google_eyecatch1_634b3153fa.png)
東京大学の塩原楓大学院生と山崎俊彦准教授は、動画中の顔を有名人のものと入れ替えるディープフェイクを見破る人工知能(AI)技術を開発した。フェイク画像の偽物の画像を作成してフェイク検出AIに学習させる。この偽のフェイク画像は検出がとても難しい。検出が難しい偽フェイク画像で検出AIを鍛えるため、フェイク画像を見つける性能が高くなる。 ディープフェイクでは元の画像と偽物の顔画像を合成してフェイク画像を作る。この合成時の不整合を再現して検出AIに学習させるとフェイクであることを見破れる。 今回、不整合が非常に小さな偽フェイク画像を生成する技術を開発した。1人の顔写真から色や周波数成分、画像の大きさをわずかに変更した画像を2枚作り、この2枚をブレンドして偽フェイク画像を作る。従来技術は顔が似た別人の顔をブレンドして偽フェイク画像を作成していた。 既存のフェイク検出AIと比べたところ五つのデータセット
はじめにこんにちは!くりぷとべあーです。今日は唐突ですが仮想通貨のアビトラでどうやって稼ぐかを列挙してみたいと思います。 どっかでみたことがあるタイトルだなって思った方は鋭いですね。ヨーロピアンさんが書いてくださっている「ビットコイン ・ 仮想通貨で稼ぐってどうやるの総まとめ」のアビトラ版ですw 僕はこれをよんで仮想通貨界隈に足を踏み入れました。今から書く内容で、誰か新しく仮想通貨界隈に興味を持ってくれる人がいるといいなと思いながら書きます。 と言いつつ全然初心者向けの内容じゃないし丁寧に書いてないのでご容赦ください。また、以下ではほぼ国内取引所の話はしません。基本的に海外取引所、DEXの話になります。 アビトラという主語が大きすぎたので全然網羅できてないと思います。抜け漏れあればこっそり教えてください。(こっそりじゃなくてもいいけど) あと、なんでこれ書いてないの?みたいなところあったら
AIが社会のさまざまな場面で使われ、影響力が強まるにつれ、何らかの規制をすべきだとの声が高まっている。EUは、AIによる悪影響を抑制することを目的とした新たなAI規制法案を検討しており、新たな世界標準になる可能性がある。 by Melissa Heikkilä2022.05.20 22 24 人工知能(AI)の世界は、まさに「無法地帯」だ。AIアプリケーションは、監視や説明責任をほとんど果たすことなく、人間の生活に関する重要な決定を下すためにますます使用されるようになっている。これは、不当な逮捕、間違った学生の成績、さらには経済的損失など、破壊的な結果をもたらす可能性がある。女性、社会から疎外されたグループの人々、有色人種は、しばしばAIの誤りや行き過ぎの影響をもろに受けがちだ。 欧州連合(EU)は、この問題に解決策があると考えている。すべてのAI関連規制の母体となるEUの「AI規制法案(
Kaggleはすっかりただの野次馬の一人になって久しいんですが、しばらく前に行われたPetFinder.my - Pawpularity Contestというコンペで優勝者がSVR(サポートベクター回帰)を使ったことが話題になっていたというのを聞いて、NN全盛のこのご時世に意外だなと思ったのでした。 しかし、よくよく考えてみればかのVapnik御大がかつてSVMを考案する際にベースとしたアイデアはNNとは方向性の違う代物だったわけです。故に、例えばSVMとNNとがどのような点で異なるかが「見える化」出来れば、SVMが復権するための条件のようなものが見えてきそうです。 ということで、久しぶりに「サンプルデータで試す機械学習シリーズ」をやってみようと思います。実はDNNについては6年前にも似たようなことをやっているのですが、SVMとDNNとでサンプルサイズを変えながら比較するというのはやったこ
実際に「ITmedia NEWS」でカードを作成したところ、「カードを2枚引く」効果を持つ、「インスタント」という種類のカードを生成した。イラストは街並みのようなものになり、一部で火災が発生しているようにも見える。 また、「The theory is that they provide entertainment in a space where others can't find anything else.」(他人が何も見つけられないような空間で、エンターテインメントを提供するというのが持論です)というフレーバーテキスト(ゲームの進行に影響を与えない文章)も生成した。 このAIを開発したメンバーの1人で、Cohere社の共同創業者であるニック・フロスト(Nick Frosst)さんのTwitterアカウント(@nickfrosst)によると、テキスト生成にはCohere、画像生成にはカ
Pythonやめとけは本当なのか?AI市場が活況な今、大きく話題になっているプログラミング言語であるPythonは現職のエンジニアの方でない方もご存知なのではないでしょうか。インターネット上では、初心者向けであったり、稼げる言語、易しいなどエンジニア未経験の方におすすめできるような声が上がっていますが、その一方で「やめとけ」という声があるのも事実です。 本記事では、インターネット各所でおすすめされているPythonがなぜ「やめとけ」と言われているのか、その理由を解説し、逆におすすめできる理由を紹介していきます。 Pythonは入口としては優秀結論から言うと、Pythonは未経験者にもおすすめできる言語であり、AIをはじめとして様々な分野で活躍でき、全面的に否定されるべきものではありません。 しかし一方でPythonだけやれば、エンジニアとして活躍できる、年収がアップする、など安易なことを考
ReactはじめSPAのStateは大きく2種類、Local State・Global Stateの2種類でおおよそのStateの分類が可能であると考えていました。これに対し会社の先輩から意見をもらって、以下2点に気づきました。 Global Stateには大きく、Client StateとServer Stateの2つがある Stateにはライフタイム(生存期間)が存在し、Client Stateにはスコープ的Globalと時間的Globalの2つが含まれている これらを意識すると、自分はStateの実装を結構感覚的にやってしまっていたなと気づいたので、Stateの分類について改めてまとめてみようと思います。Reactで何かしらのStateを実装する時に、本稿の分類が実装の参考になれば幸いです。 スコープによるStateの分類 まずこれまで自分が認識してたスコープにおけるStateの分類
AIに頼れば、絵心ゼロでもマンガのキャラクターを描けるのか? Googleの「Giga Manga」を試してみる:遊んで学べる「Experiments with Google」(第8回) 「Experiments with Google」は、Googleが人工知能(AI)や拡張現実(AR)といった最新技術の可能性を示すために、実験的な応用例を紹介するショーケースだ。膨大なコンテンツを公開しており、その多くはスマートフォンやPCで試せる。 この連載では、多種多様な応用例の中から興味深いものをピックアップ。実際に遊んだ体験レポートを通して、裏側にある技術の解説を行っていく。 読者の皆さんも、ぜひ自分の手で試しながらその仕組みを学んでもらえたらうれしい。きっと、最新技術の魅力に気付くはずだ。 誰でも簡単にマンガ風のキャラクターを描ける「Giga Manga」 連載8回目の今回は、AIの力を借りて
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