GPT-3の衝撃 - ディープラーニングブログ
この1週間はGPT-3のユースケースの広さに驚かされる毎日でした． シリコンバレーでは話題騒然ですが日本ではほとんど話題になっていないので，勢いで書くことにしました． GPT-3はOpenAIが開発した言語生成モデルです．名前の由来であるGenerative Pretrained Transformerの通り，自然言語処理で広く使われるTransformerモデルを言語生成タスクで事前学習しています． 先月申請すれば誰でもGPT-3を利用できるOpenAI APIが発表され，様々な業種の開発者によって驚くべきデモンストレーションがいくつも公開されています． 特に話し言葉からJSXやReactのコードを生成するデモは著名なベンチャーキャピタルから注目を集め，誇大広告気味だと警鐘を鳴らす事態に発展しています． This is mind blowing. With GPT-3, I built
バンナムが“自分以外全員AIのSNS”公開 何を言ってもみんなポジティブな反応をくれる理想的な終末世界
バンダイナムコエンターテインメントが6月25日、自分以外全員AIのSNS「Under World」を公開しました。AIたちがどんな投稿に対しても優しくリプライを返してくれる平和な世界で、SNSに疲れた人たちに癒しをもたらしてくれるとのこと。「やはり人類は愚かだ滅ぼすしかない」とか言い続けてきた結果がこれだよ。 とにかく明るいPR動画 動画内容カット テンションが高すぎる 「Under World」は、ライトノベル・テレビアニメ「ソードアート・オンライン」（SAO）のゲーム「ソードアート・オンライン アリシゼーション リコリス」のスピンオフ企画として作られたもの。3週間限定の公開で、ゲームと同じ「自分以外全員がAI」の世界を体験できます。 「Under World」ではバリエーション豊かな人格のAIが住んでおり、投稿する内容によってAIたちが違うリプライを送ってくれます。ある言葉を投稿すると
AIが描きかけのおちんちんを仕上げてくれる「dick-rnn」
ニューラルネットワークを用いてお絵描き途中の線からイラストを仕上げる「Sketch-RNN」のようなリカレントニューラルネットワーク(RNN)モデルとして作成された「dick-rnn」は、その名の通り「dick(おちんちん)」のイラストに特化したRNNです。 [P] I trained a recurrent neural network trained to draw dick doodles : MachineLearning https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/g6og9l/p_i_trained_a_recurrent_neural_network_trained_to/ 「dick-rnn」を作成したのは海外掲示板・redditユーザーのrichardさん。同氏によると、「dick-rnn」はお絵描き途中の線からイラ
AIにかくれんぼをさせたら徐々に高度な戦略を編み出し、人間には思いつかないような作戦を取るようになった「腹抱えて笑った」
小猫遊りょう（たかにゃし・りょう） @jaguring1 AIにかくれんぼをさせたら、徐々に高度な戦略を編み出していって、あるとき、隠れる側が鬼を隠すゲームになってるの、何度見ても笑う twitter.com/OpenAI/status/… 2019-09-20 15:01:16 OpenAI @OpenAI Wondering why the hiders did not cage in the seekers instead of building their own fort? In one environment variant where hiders have to protect glowing orbs, that's exactly what they learned to do! pic.twitter.com/yifS7rI4eR 2019-09-20 07:39:0
第２回｜ AIと料理家が共創した３つの「家庭料理」。その味はいかに？ | FUTURE IS NOW
風味化合物（＝香りの成分）のデータに基づき、思いもよらない「食材同士の組み合わせ」を提示してくれる、「Flavor Network」。このシステムを使うことで、新たな「家庭料理」を生み出すことはできるのか……？ そんなF.I.N.編集部からのムチャぶりに答えてくれたのが、食にまつわるさまざまな活動を展開している料理家の山田英季さんです。山田さん×AIの共創によって、いかなるメニューが生まれたのでしょうか？ そして、肝心のお味は……？ （撮影：和田裕也） 前回お話を聞かせてくれた食の人工知能の開発者のひとりである風間正弘さんによれば、「Flavor Network」では、食材同士の「相性の良さ」が表されています。食材の中にある風味化合物（＝いわば香り成分）のデータを調べ、「食材同士に共通する化合物」がどれくらいあるかを計算し、共通点が多いほど「相性がいい」と判断しているのだそうです。 その説
【学校の業務縮減】卒業アルバム編集をAI顔認識で一瞬解決 | TEACHEERS
教師の働き方改革について、さまざまな議論が多方面でなされています。 中でも、卒業学年（小学６年生、中学３年生）の担任の悩みのタネが、「卒業アルバム」の指導・編集です。 教師の仕事は減らしたほうがいいと思うし時代遅れのルールは変更すればいい。でもまずもっと他に減らすことあることない？例えば不公平だとクレームを受けることを回避するために卒業アルバムに1生徒が合計何回写っているか数えるとかさ。 — はぐ (@bkupmgdxqngdp) March 6, 2018 6年生の担任は、他学年よりやはり大変だ。 昨日は卒業アルバムに写っている子のチェックをした。全く写らない子がいたらかわいそうだから。 そういった地味に時間かかる作業が、6年担任の仕事には多い。 — おにぎり🍙パパ@おにぎり財団設立が夢（財源は信用） (@onigiripapa1031) November 3, 2017 そんな中、A
歌声合成技術に革命！ディープラーニングで人間さながらに歌うAI歌声合成システムを名工大とテクノスピーチが開発 | | 藤本健の "DTMステーション"
日進月歩の技術の世界ですが、もはや人間とコンピュータによる歌声の違いを識別できないレベルのところまで技術は進化してきたようです。本日、国立大学法人名古屋工業大学の国際音声言語技術研究所と名古屋の大学発ベンチャー企業である株式会社テクノスピーチが共同で「超高音質な歌声を再現するAI歌声合成システム」を発表しました。 これまでVOCALOIDを中心とした歌声合成のシステムがDTMの世界に広がり、ひとつの音楽ジャンルというかひとつの文化を作り上げてきたといっても過言ではありません。しかし、それとは明らかに次元の異なる歌声合成のシステムが登場してきました。ある種コンピュータっぽさ、無機質さが売りでもあったVOCALOIDに対し、今回発表されたのは人間の声質やクセ、歌い方を再現する、まさに人の歌声と区別のつかないレベルの歌声合成。現時点では技術発表であって、まだ製品化はされていませんが、歌声合成技術
NNが心理学と生理学から離れていった瞬間：Back propagationに関するNature論文(1986)の意義を考える - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Fig. 1 from Rumelhart, Hinton & Williams, Nature, 1986) これはちょっとした小ネタです。僕自身はニューラルネットワーク (Neural Network, NN)の学術的専門家でもなければ況してやNNの研究史家でもないので、たかだか僕自身がかつて脳の研究者だった頃に把握していた事由に基づいて、極めていい加減な私見を書いているに過ぎないことを予めお断りしておきます。よって、この辺の事情に詳しい方いらっしゃいましたら、後学のためにも是非ご遠慮なくツッコミを入れて下さると有難いですm(_ _)m 先日のことですが、@tmaeharaさんがこんなことを呟いておられました。 オリジナル論文 https://t.co/kXfu8jIat3 これです．本当にただチェインルールで微分して勾配法しているだけにしか見えない……．— ™ (@tmaehara
AI ハリー・ポッターの衝撃 - 山形浩生の「経済のトリセツ」
『ハリー・ポッターと巨大な灰の山らしきものの肖像』 AIにハリポタ全巻喰わせて、新作を生成させたそうな。まあご覧あれ。 Botnik Studios こいつを見て、あまりに感動してしまいました。この支離滅裂、異常な構想力、唐突な破綻ぶり。デスイーターたちが何だか知らないけど無意味にやおいらしきものを始めるところ。人工知能には創造性がないとかいっている連中がいるけれど、これでも、あるいはアルファゼロの囲碁でもそうだけれど、むしろ人工知能が明らかにしているのは、ぼくたち人間の知能や創造性と称するものがいかに制約されていて、型にはまっているかということだと思う。ウィリアム・バロウズが人間の矮小な構成力とキャパシティでほんの片鱗だけやってみせたことを、人工知能は鼻くそほじりながら（比喩的に）一瞬でやってのけている。 追記：このプロセスについてもう少し詳しく見た人がいる。これは本当にほぼカットアップ
dfltweb1.onamae.com – このドメインはお名前.comで取得されています。
このドメインは お名前.com から取得されました。 お名前.com は GMOインターネットグループ(株) が運営する国内シェアNo.1のドメイン登録サービスです。 ※表示価格は、全て税込です。 ※サービス品質維持のため、一時的に対象となる料金へ一定割合の「サービス維持調整費」を加算させていただきます。 ※1 「国内シェア」は、ICANN(インターネットのドメイン名などの資源を管理する非営利団体)の公表数値をもとに集計。gTLDが集計の対象。 日本のドメイン登録業者(レジストラ)（「ICANNがレジストラとして認定した企業」一覧（InterNIC提供）内に「Japan」の記載があるもの）を対象。 レジストラ「GMO Internet Group, Inc. d/b/a Onamae.com」のシェア値を集計。 2023年5月時点の調査。
［CEDEC 2017］なぜゲームのモブキャラは「膝に矢を受けてしまって」程度しか話せないのか？ 産業界の研究事例から学ぶ「AIと人との会話技術」 - 4Gamer.net
［CEDEC 2017］なぜゲームのモブキャラは「膝に矢を受けてしまって」程度しか話せないのか？ 産業界の研究事例から学ぶ「AIと人との会話技術」 ライター：米田 聡 猛烈な勢いで進化し続けているゲーム技術だが，ゲーム中に登場するNPCとの会話の質は，10年前，20年前のゲームとさほど変わっていない。1対1の会話コミュニケーションを実現するようなタイトルでは会話のバリエーションも相応に増えてはいるものの，たとえばRPGに出てくる「村人A」「衛兵B」とかだと，プレイヤーの語りかけに対して，定型的な応答しかしなかったりするのがほとんどだ。それこそ，「膝に矢を受けてしまって」のような。 NPCの定型的な応答には独特の「味」があるものの，少なくともここに対話は成立していない CEDECでは毎年，人工知能学会との共同企画が設定されている。本稿で紹介するセッションもその1つだ 一方，産業界では人工知能
深層強化学習の動向 / survey of deep reinforcement learning
全脳アーキテクチャ若手の会第28回勉強会 Keywords: DQN, 強化学習, Episodic Control, Curiosity-driven Exploration
Deep Learningで「いらすとや風人間画像生成モデル」を作った話（DCGAN、Wasserstein GAN） - ぬいぐるみライフ？
フリー素材サイト「いらすとや」に出てくる人間風の画像を自動生成するモデルをDeep Learningで作りました。実装にはGoogle製のライブラリ「TensorFlow」と機械学習アルゴリズムの「DCGAN」「Wasserstein GAN」を用いています。 以下は生成された人間画像のうちそれなりにきれいなものの一例です。頬のところが赤くなっていて何となく本家いらすとやの特徴を捉えられていると思います。 「いらすとや」とは？ 実装した手法の概要 DCGAN、Wasserstein GANについて Generator Discriminator GeneratorとDiscriminatorの学習 学習や実装の詳細 Generator、Discriminatorのネットワーク構成やパラメーター 訓練データ その他 学習経過 モデルを検証する 入力にバイアスを掛けていい画像を出やすくする ま
アルファ碁同士の棋譜公開 碁界騒然「見たことない」：朝日新聞デジタル
世界最強棋士との三番勝負で完勝した囲碁ＡＩ（人工知能）「アルファ碁」を開発したグーグル傘下の英ディープマインド社が、対局に備えて積み重ねたアルファ碁同士による自己対戦の棋譜５０局を公開した。棋士の理解を超える着手の連続に、「こんな碁はいまだかつて見たことがない」と碁界は騒然としている。 革新的な技術「ディープラーニング（深層学習）」を導入したアルファ碁は、高段者の棋譜を写真のように画像として読み込み、各局面に応じた好手を学習。人間の残す棋譜だけでは教材が足りず、アルファ碁同士が自己対戦を繰り返して能力を高めたが、その棋譜はほとんど非公表だった。 アルファ碁は５月２３～２７日、中国の世界最強棋士、柯潔（かけつ）九段を３戦全勝で圧倒。その後、ディープマインド社は「囲碁ファンへのスペシャルギフト」として棋譜５０局を自社のホームページに公開した。 手数が進んだ特殊な状況に限り有効とされていた「星へ
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