Googleが「ガビガビの低解像度画像を高解像度画像に変換するAIモデル」の性能を改善、人間が判別できないレベルに
GoogleのAI研究チームであるGoogle AIが、低解像度画像にあえてノイズを追加して「純粋なノイズ」になるまで加工し、そこから高解像度画像を生成する「diffusion model(拡散モデル)」という手法を改善する新たなアプローチを発表しました。「画質の悪い低解像度画像から高解像度画像を生成する技術」には、古い写真の復元から医療用画像の改善まで幅広い用途が想定され、機械学習の活躍が期待されているタスクの1つです。 Google AI Blog: High Fidelity Image Generation Using Diffusion Models https://ai.googleblog.com/2021/07/high-fidelity-image-generation-using.html Enhance! Google researchers detail new m
サケも顔認識で管理される時代に突入か--ノルウェーの養殖大手が導入を検討 - CNET Japan
顔認識はもう人間だけのためのものではないようだ。 米国時間10月8日、ノルウェーの養殖大手のCermaqが、サケの養殖場にフナムシ対策としてサケの顔をスキャンする顔認識技術の導入を計画していると、Bloomberg Businessweekが報じた。経時的に追跡できる医療記録を1匹ずつに付けるのだという。 Bloomberg Businessweekによると、サケ養殖場にとってフナムシの増殖は大きな問題で、サケ養殖業の世界市場での被害額は年間で10億ドル（約1133億円）にも上るという。Cermaqのシステムには3Dスキャンが可能なカメラが用いられ、魚の目・口・えらの周辺の模様のパターンを記憶することにより、それぞれを識別できるという。フナムシが付着していたり、皮膚病にかかっているサケは隔離され、治療を施されると同誌は報じている。 サケ養殖業界が顔認識を増産への手段と見なしている一方で、法
Google、人工知能に機械学習モデルの設計を生成させる「AutoML」で設計した大規模な画像分類と物体検出に適応するアーキテクチャ「NASNet」を論文発表。人間が設計してきたモデルより高精度
Google、人工知能に機械学習モデルの設計を生成させる「AutoML」で設計した大規模な画像分類と物体検出に適応するアーキテクチャ「NASNet」を論文発表。人間が設計してきたモデルより高精度 2017-11-03 Google Brainの研究者らは、数ヶ月前、機械学習モデルの設計を機械学習で自動化するアプローチ「AutoML（Auto Machine Learning）」を発表しましたが、今回は、これまで小規模にテストしてきたAutoMLを大規模な画像分類と物体検出に適応した論文を発表しました。 Learning Transferable Architectures for Scalable Image Recognition（PDF） 「AutoML」とは、人工知能に機械学習のコードやアルゴリズムを生成させる新しい開発アプローチで、ニューラルネットワークがニューラルネットワークを設
人工知能 病名突き止め患者の命救う 国内初か | NHKニュース
東京大学医科学研究所が導入した２０００万件もの医学論文を学習した人工知能が、専門の医師でも診断が難しい特殊な白血病を僅か１０分ほどで見抜き、治療法を変えるよう提案した結果、６０代の女性患者の命が救われたことが分かりました。人工知能は、このほかにも医師では診断が難しかった２人のがん患者の病名を突き止めるなど合わせて４１人の患者の治療に役立つ情報を提供していて、専門家は「人工知能が人の命を救った国内初のケースだと思う」と話しています。 このうち６０代の女性患者は当初、医師から「急性骨髄性白血病」と診断されこの白血病に効果がある２種類の抗がん剤の治療を数か月間、受けましたが、意識障害を起こすなど容体が悪化し、その原因も分かりませんでした。このため、女性患者の１５００に上る遺伝子の変化のデータを人工知能に入力し分析したところ、人工知能は１０分ほどで女性が「二次性白血病」という別のがんにかかっている
【世界初】大喜利ができる人工知能の開発者に会ってきた | オモコロ
大喜利ができる人工知能があるらしい……しかも、博士が作っているらしい。本当なのか確かめてみたら思った以上にすごかった。 人工知能の勢いが増している、らしい。 人工知能がプロ囲碁棋士と対局し、大差でプロを破ったことは記憶に新しい。人間が有利だった分野が、次々と人工知能に追い上げられている。 20年後には今ある職業の半分がAIに取って代わられる、という予測もある。 しかし、エンターテイメント分野において人工知能はまだ人間に追いついていない。 ヒトの感情を揺さぶることに関しては、人工知能は未熟である。 そうも思われていた。 ところが最近、人工知能が「大喜利」で人間を破ったという情報を耳にした。 もしそれが本当だとすれば、笑いの分野でも人工知能が人間を超えたということになる。ふざけることしか能がない人間の集まりであるオモコロの存在意義すら危うい。 真相を確認するべく、大喜利で人間に勝つ人工知能を作
【画像まとめ】あの人工知能に実際に描いてもらった絵がすごすぎた
先日書いた「人工知能が描いた絵がすごい」というツイートが現在もトレンドに入り続けているので、どのくらいすごいのかさっそく自分でもやってみることにしました。 元ツイートはこちら。 人工知能が写真を元に「特定の絵柄っぽく真似して描いた絵」がどれもすごすぎる。すごすぎて今後こういうイラストレーターさんの仕事が心配になるレベル。 https://t.co/AhlHtkHrbg pic.twitter.com/lWd20c3nWK — 吉永龍樹（よしながたつき） (@dfnt) 2016年3月14日 この研究の元になった論文（英語PDF）はこれですが、読むよりも実際に試した方が早いと思いますので、本記事では驚きのある結果画像のみをまとめています。 まずは元になる写真を用意しなくてはいけないので、前にインタビュー記事で撮ってもらったこの写真を使うことにしました。 それなりに空白があり、人の顔という難し
49％の職業 「将来、機械や人工知能で代替可能」 NHKニュース
１０年から２０年後には、今、日本で働いている人の４９％の職業が、機械や人工知能によって代替することが可能だとする分析を民間の調査研究機関がまとめました。技術の進歩によって近い将来なくなる仕事があるのか、関心を集めそうです。 職業ごとに必要な知識や技能を数値化したデータを基にコンピューターで分析した結果、１０年から２０年後には２３５種類の職業が代替できる確率が高いと分析されました。 具体的には、スーパーの店員や一般事務員、タクシー運転手、ホテル客室係、警備員などとなっていて、これらの仕事をしている人は合わせておよそ２５００万人に上り、今、日本で働いている人の４９％に当たります。 一方、医師や教師、美容師、それに観光バスガイドなど、人とのコミュニケーションが重要な仕事や、映画監督、音楽家など創造性が特に必要とされる仕事は、機械が代わって行うのは難しいと分析されています。 この分析では社会情勢の
ゲームを自ら学んで人間以上に上達できる人工知能「DQN」が人間を脅かす日はいつくるのか？
By PhOtOnQuAnTiQuE 人間の脳が学習する仕組みを再現するディープラーニングの研究が進んだことで、コンピューターによる人工知能(AI)の技術が飛躍的な進化を遂げています。Googleが500億円で買収したといわれているイギリスのベンチャー企業「DeepMind」が開発したエージェントプログラム「DQN(Deep Q-Network)」は一度プログラムを起動させるとあとは人間が手を加えなくても「スペースインベーダー」や「ブロック崩し」といったゲームを一人で勝手に練習し、ハイスコアをたたき出す方法を学習できるレベルに達しており、今後のAI開発をさらに加速させるブレークスルーになると考えられています。 Google DeepMind http://deepmind.com/ Human-level control through deep reinforcement learnin
相変わらず半端ないディープラーニング、感動した最新の研究結果を2つ
ディープラーニングが猛威を振るっています。私の周りでは昨年から多く聞かれるようになり、私も日経BPさんの連載で昨年5月にGoogleの買収したDeep Mind社について触れました。今年はさらに今までディープラーニングについて触れていなかったメディアでも触れられるようになってきましたね。例えば、イケダハヤトさんも先日。高知でも話題になっているのですね。 私事ですが、今度湯川鶴章さんのTheWaveという勉強会で、人工知能とビジネスについて一時間ほど登壇させていただくことになりました。有料セミナーということです。チャールズべバッジの解析機関についてはこのブログでも以前触れましたが、「機械が人間を置き換える」みたいな妄想は100年位は言われていることですね。「解析機関」「機械学習」「人工知能」「シンギュラリティー」など、呼び名はどんどん変わり、流行り廃りもありますが、最近ロボットの発達も相まっ
東大目指す人工知能 ４７０以上の大学“合格” NHKニュース
東京大学合格を目指して国立情報学研究所などが開発した人工知能が、去年に比べて学力を伸ばし、ことしは予備校の模擬試験で国公立大学を含む４７０余りの大学に合格できる成績となりました。 研究グループはプロジェクトを通じ、「人工知能の可能性と限界を明らかにしたい」と意気込んでいます。 この東大合格を目指す人工知能は「東ロボくん」と呼ばれ、国立情報学研究所の新井紀子教授らの研究チームが開発しています。 ２度目の挑戦となったことしの模試の結果は２日、東京の大手予備校で発表され、すべての科目を合わせた偏差値は、去年の４５．１から４７．３へと伸びました。 この成績は、目指す東大合格にはまだまだ届きませんが、国公立大学４校を含む４７０余りの大学で「合格率８０％以上」を示すＡ判定となりました。 ５教科７科目の成績は、国語と英語、世界史、それに２科目の数学のうちの数２・Ｂが平均点を超え、特に英語は偏差値が１０近
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