半分だけの画像でも全体像を自動生成するAIをOpenAIが発表 | Ledge.ai
Thumbnail photo on openai.com 画像AIの発展が止まらない。 画像認識からブレイクスルーが起こった画像AIは、画像自動生成の分野でも発展を続けている。以前紹介した、モザイクから元画像に類似する高画質画像を自動生成する技術も興味深かったが、今回はまた別の技術を紹介したい。 SpaceXなどで有名なイーロン・マスク氏が共同会長を務める、米国の非営利研究団体OpenAIは、半分の画像を入力するだけで残りの半分を自動生成する技術を発表した。類似研究と違う点は、文章を分析する自然言語処理の技術を転用しているところだ。 文章生成に長けたGTP-2モデルを画像生成に応用 今回OpenAIが発表した技術には、GPT-2モデルが使われている。GPT-2モデルは、OpenAIが2019年に発表した自然言語処理のモデルだ。このモデルはインターネット上にあるウェブページを800万ページ
エンジニア以外も「AIの仕組み」を学ぶべき理由 機械学習とディープラーニングの違いは？
エンジニア以外も「AIの仕組み」を学ぶべき理由 機械学習とディープラーニングの違いは？：よくわかる人工知能の基礎知識（1/4 ページ） 本連載で解説してきたように、AI（人工知能）といってもそれが何を意味するのか、またAIをどのように実現するかの答えは1つではない。とはいえ、昨今の「このサービスは人工知能を活用しています」という説明は、機械学習もしくはディープラーニングのことを指していると考えていいだろう。 ビジネスでのAI活用を考える上で、これらの用語の基本的な意味や、何ができるかを把握しておくことは重要だ。これは開発に関わるエンジニアだけでなく、経営者や現場担当者にも当てはまる。そこで今回は、いまのAIブームをけん引する2つのキーワードについてあらためて解説してみたい。 連載：よくわかる人工知能の基礎知識 いまや毎日のようにAI（人工知能）の話題が飛び交っている。しかし、どれほどの人が
AI時代のキャリア形成 仕事を奪われない人材になるには？
AI時代のキャリア形成 仕事を奪われない人材になるには？：よくわかる人工知能の基礎知識（1/4 ページ） AIは人間の仕事を奪うのか――AIをめぐる議論の中で、最も古く、最も頻繁に言及される問いの一つではないだろうか。 AIではないが、ロボットという言葉を生んだ戯曲「R.U.R.」（チェコの作家カレル・チャペックによる1920年の作品）は「ロボットが人間に対して反旗を翻す」というストーリーだ。人間は100年近く前から「機械が私たちに取って代わるのではないか」という不安を抱いてきたといえる。 R.U.R.発表から1世紀が経とうとしている今も、幸いにして私たちは機械に乗っ取られていない。また本連載の第6回で解説したように「強いAI」、すなわちどのようなタスクも実行できる汎用的なAIの登場は、しばらく先の話になりそうだ。 とはいうものの、英オックスフォード大学のマイケル・オズボーン准教授らが20
AIが瞬時に株取引、為替暴落の危険も 金融業界で進むAIの取り組み
金融は、他の業種に比べてAI活用が進んでいる業界だ。現代社会の根幹を成す業界で、長い歴史と伝統があり、政府による厳しい規制の対象にもなっている。それだけに、最新技術の導入が一筋縄ではいかない業界でもあるが、AIは着実に金融業界を進化させつつある。 連載：よくわかる人工知能の基礎知識 いまや毎日のようにAI（人工知能）の話題が飛び交っている。しかし、どれほどの人がAIについて正しく理解し、他人に説明できるほどの知識を持っているだろうか。本連載では「AIとは何か」といった根本的な問いから最新のAI活用事例まで、主にビジネスパーソン向けに“いまさら聞けないAIに関する話”を解説していく。 （編集：村上万純） AI活用が進む金融業界 まずは、この業界におけるAIの導入状況を見てみよう。金融業界は必ずしも「最新技術がいち早く活用される」ような領域ではないが、労働集約的な業務に携わる人も多く、知的作業
AIの攻撃をAIで防御、サイバーセキュリティの“いたちごっこ”最新事情
AIの攻撃をAIで防御、サイバーセキュリティの“いたちごっこ”最新事情：よくわかる人工知能の基礎知識（1/4 ページ） コンピュータシステムや端末に何らかの不正な働きかけをし、その利用者や所有者の利益に反する行いをするサイバー攻撃。その歴史は古く、今から30年以上前の1989年には、既に現在のランサムウェアに相当するものが登場している（インターネットではなくフロッピーディスクを通じて拡散されたそうだ）。それ以来、DDoS攻撃や標的型攻撃など、その数や種類は大幅に増えており、もはや人間だけで対処するのが難しいレベルに達している。 サイバー攻撃の増加と多様化によって、セキュリティ人材も不足してきている。高度化した攻撃に対抗するには高度な知識と経験が要求されるため、そうした人材を一朝一夕に増やすわけにもいかない。その意味でも、現在のセキュリティ対策には機械による自動化が欠かせなくなっている。 こ
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