「AI学習禁止」を表明しても、現行の法律では対応できない？技術と著作物の今後について議論盛り上がる
SmokingWOLF＠ゲーム開発者/片道勇者2開発中 @WO_LF 「AI学習禁止」がトレンドに入っててすごい時代の風を感じる （※「自分のイラストを学習データに使わないで」という話題。個人のイラスト複数枚を入力することで画風をまねた顔イラスト画像を生成できるサービスが今日リリースされた影響） SF小説もびっくりのとんでもない世の中になってきた。 2022-08-29 22:21:26 おねねちゃん @OneneChan ぐああああｯｯｯ！！！悪用対策ｯｯｯ！！！！！！！転載禁止ｯｯｯ！！！自作発言✕ｯｯｯ！！！トレパク✕ｯｯｯ！！！！ …………AI学習禁止ｯｯｯ！！？？！？(𝗻𝗲𝘄) ｷﾞｬｧｧｧｧｧｧｧｧｧｧｧｧめんどくせえ""""ぇぇえええッヅッ！！！！！！！！！！！！！！！！！！""""" pic.twitter.com/82NGOLoRTD 2022-08-29 18:5
話題のStable Diffusionがオープンソース化されたのでローカルで動かしてみる
話題のStableDiffusionがオープンソースで8/23に公開されたので、手元のマシンで動かすまで試したいと思います🖼 (下記に記載していますが、自分の環境だとVRAMが不足しているエラーが出てしまったのでイレギュラーな対応をしています🙏) ※ ↑追記 コメント欄にて、 @kn1chtさんが紹介してくださっているように、マシンのVRAMが10GB未満の環境では半精度（float16）のモデルがオススメされています。 本記事では、別の最適化されたものを紹介していますが、こちらの利用も検討してみると良さそうです👉 https://zenn.dev/link/comments/7a470dc767d8c8 StableDiffusionがどんなものかは、深津さんの記事が参考になります。 1. 環境 Razer Blade (RTX 2070, VRAM 8GB) CUDA Toolk
Stable Diffusion Public Release — Stability AI
It is our pleasure to announce the public release of stable diffusion following our release for researchers [https://stability.ai/stablediffusion] Over the last few weeks, we all have been overwhelmed by the response and have been working hard to ensure a safe and ethical release, incorporating data from our beta model tests and community for the developers to act on. In cooperation with the tirel
世界変革の前夜は思ったより静か｜深津 貴之 (fladdict)
世界のルールが根本的に変わってしまう… そういう展開は、マンガや映画ではよく起こる。それが現実でも起きそうだ。 あと数日（から数週間）で「トップレベルの画像生成AI」が、世界中にフリーで配布される。 イラスト、マンガはおろか3D CGや建築、動画、映像…果てはフェイクニュースからポルノまで…あらゆる創作に携わる全ての人を巻き込む、歴史的な転換点が訪れようとしている。 凄さ的には、悪魔の実がメルカリで買えるようになる。念能力トレーニング動画がYoutubeにアップされる。それぐらいヤバい。 メルカリで悪魔の実が買える世界では、誰もが能力者（一流とは限らない）になれる。そんな、漫画やゲームのラスボスが語るようなユートピアが、あと数日で現実になってしまうかもしれない。 Stable Diffusionで出力したドワーフの王様Stable Diffusionで出力したホビットのスタディ Stabl
やばすぎるAI画像生成サービス「Stable Diffusion」始まる。 【簡単解説 & 応用 & Prompt付生成事例集】｜やまかず
一応、StableDiffusionとははっきりまず言います…とにかくやばいです。 分かりやすく、他のDALL・E2、Midjourney、Disco Diffusion、他有象無象Text to image machine learning系サービスと比較しますと… クオリティがかなり高い。 制限がなくなり、かなり細かい調整ができるようになったDALL・E2のような感じです。 生成が早い。 設定なしで使えば正直体感DALLE2より早いです。6秒..くらい？ 安い。 3円くらいだと思います。 DALL・E2は1生成17円。Midjourneyは月4000円。 オープンソース これからいろんなサービスにこのAIが搭載されます。 他AIではかけられている学習データのフィルターがない。 各国の代表者や、有名人、ポルノがデータに含まれています。 PC上で使用できる。（ = その場合無料） いや、こ
世界最高の翻訳サービスを個人で開発した話【meta翻訳】 - Qiita
はじめに この度は個人でmeta翻訳という翻訳サービスを開発しました。 現在Google翻訳を筆頭に、機械翻訳サービスは乱立していて、業界としてレッドオーシャンだと思いますが、meta翻訳は複数ある翻訳サービスの中でも日本語⇄英語の翻訳では最高精度だと自負しております。 なので、個人でも頑張ればレッドオーシャンに突っ込めるくらいの機械学習サービスを開発できるというお話しをしたいと思います。 ※個人開発とは思えないくらい高精度なので是非一度使ってみてください。 meta翻訳の精度 まず初めにmeta翻訳の精度を簡潔に紹介したいと思います。 専門的な文章を翻訳する場合 「storm surge」など、専門的な単語にきちんと対応できています。 また、「power」が「電力」と訳されているように、専門的な文脈も識別して翻訳します。 口語的な文章を翻訳する場合 実は専門的な文章よりも口語的な文章の方
6x6リバーシの神 - まめめも
絶対に勝てない6x6リバーシを作りました。あなたは黒番、AIが白番です。 絶対に勝てない6x6リバーシを作りました！ ぜひ挑戦してみてくださいhttps://t.co/Ul5n3q9jMp— Yusuke Endoh (@mametter) December 30, 2021 これは何？ 6x6の盤面のリバーシは後手必勝 *1 であることが知られています。 このAIは白番（後手）で完璧にプレイします。つまり黒番のあなたは絶対に勝てません。無力感を楽しんでください。 技術的な話 このAIはWebAssemblyになっているので、全部あなたのブラウザの上で動いてます。真のサーバーレスです。 AIのソースコードはRustで書きました。わりと堅実なゲーム木探索になってます。UIは普通にTypeScriptとthree.jsで実装しました。 github.com 作った順に説明します。 盤面の表現
自然言語系AIサービスと著作権侵害｜知的財産・IT・人工知能・ベンチャービジネスの法律相談なら【STORIA法律事務所】
第1 はじめに 自然言語処理技術の発展に伴い、自然言語AIを利用したサービスが大変盛り上がっています。 たとえば、検索、要約、翻訳、チャットボット、文章の自動生成、入力補完などのサービスで、近いところで有名なのは、2020年にOpenAIが発表した「GPT-3」ですかね。これは約45TBにおよぶ大規模なテキストデータを学習し、あたかも人間が書いたような文章を自動で生成することが可能な自然言語モデルです。 【参考リンク】 自然言語処理モデル「GPT-3」の紹介 進化が止まらない自然言語処理技術ですが、事業者が自然言語AIを利用したサービス（＊ここでは、データの処理がクラウド上で自動的に行われるサービスを前提とします）を提供する際に検討しなければならないことは、大きく分けると、学習済みモデルの構築フェーズの問題と、モデルを利用したサービス提供フェーズに関する問題に分かれます。 このうち、モデル
現状では、量子コンピュータを使っても特に高速に組合せ最適化問題や量子化学計算、機械学習は解けない件 by Yuichiro Minato | blueqat
こんにちは。最近米国でも量子コンピュータにまつわる誇大広告が問題になっています。米国ではすでに量子アニーリングを行っている企業はほとんどおらず、量子ゲート方式しかやっていないのにもかかわらず、誇大広告とはどういうことでしょうか？また、量子コンピュータに参入してしまった企業はどのように対策をしているのでしょうか。 特に誇大広告として語られてしまっているのが、 １，組合せ最適...
AIの認識をだませる『敵対的機械学習』の話がもうSFの世界「人間には同じ画像に見えるのに」
ウチューじん・ささき @uchujin17 攻撃的機械学習 Adversarial Machine Learning (AML)なんて用語が出来ていたのか。そしてAMLに対抗すべくCounter-AML AIが導入されているという。「敵は海賊」の世界はもう現実になっていたんだな。 リンク Wikipedia Adversarial machine learning Adversarial machine learning is a machine learning technique that attempts to fool models by supplying deceptive input. The most common reason is to cause a malfunction in a machine learning model. Most machine learn
AIおよび高度IT人材育成のための教材提供を開始 - 株式会社Preferred Networks
株式会社Preferred Networks（本社：東京都千代田区、代表取締役 最高経営責任者：西川徹、プリファードネットワークス、以下、PFN）は、AIおよびデータサイエンスを基礎から学びたい大学生・社会人向けに、機械学習・深層学習の基礎学習コンテンツ4種を、個人向けオンラインAI人材育成講座 SIGNATE Quest*のマーケットプレイスで本日提供開始します。 各産業の専門分野にAIおよびデータサイエンスを応用することができる人材の大幅な不足が指摘される中、そうした人材の育成が国家戦略の重要テーマの１つとして位置づけられています。 PFNは深層学習フレームワークの開発、深層学習技術の産業応用において培ってきた経験をもとに、これからの社会を担う大学生・社会人向けに、機械学習・深層学習技術の活用に必須となる知識を習得するための4つの基礎学習コンテンツを提供します。 SIGNATE Que
ライゾマティクスの Squarepusher 新 MV 制作を支えた Google Cloud | Google Cloud 公式ブログ
Squarepusher "Terminal Slam" MV 9/9 からオンラインでのフェスティバル開催となった世界有数のメディアアートの祭典、アルス・エレクトロニカ。毎年、メディアアートに革新をもたらした人物や作品・プロジェクトを表彰する「アルス・エレクトロニカ賞（Prix Ars Electronica）」が発表され、真鍋大度氏率いるライゾマティクスが制作した Squarepusher の新作 MV「Terminal Slam」がコンピューターアニメーション部門の「栄誉賞（Honorary Mention）」を受賞した。機械学習（ML）による Diminished Reality（減損現実）や Image Inpaint（画像修復）で構成された Mixed Reality（複合現実）の 4K 画像がスクリーンを覆い尽くすという新しい演出が注目を集めている。 このライゾマティクスのク
機械学習で競馬の回収率100%超えを達成した話 - Qiita
はじめに みなさん競馬はお好きでしょうか？ 私は今年から始めた初心者なのですが、様々な情報をかき集めて予想して当てるのは本当に楽しいですね！ 最初は予想するだけで楽しかったのですが、**『負けたくない』**という欲が溢れ出てきてしましました。 そこで、なんか勝てる美味しい方法はないかな〜とネットサーフィンしていたところ、機械学習を用いた競馬予想というのが面白そうだったので、勉強がてら挑戦してみることにしました。 目標 競馬の還元率は70~80%程度らしいので、適当に買っていれば回収率もこのへんに収束しそうです。 なのでとりあえず、出走前に得られるデータを使って、回収率100パーセント以上を目指したいと思います！ 設定を決める 一概に競馬予測するといっても、単純に順位を予測するのか、はたまたオッズを考えて賭け方を最適化するのかなど色々とあると思います。また、買う馬券もいろいろな種類があります
デアゴスティーニ、IoTの基礎から応用まで学習できる月刊誌「本気で学ぶIoT」
デアゴスティーニ・ジャパンは、IoTの基礎から応用まで学習できる月刊講座「本気で学ぶIoT」の購読者を募集している。基礎編と応用編を合わせて全11カ月の講座は、3月第3週に開講する予定。受講の申し込みは、1月31日まで受け付ける。
完全感覚アノテーションで心が壊れた話 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 2019年もあと少しで終わりです。 皆様、いかがお過ごしでしょうか。 年末といえば、紅白、ガキ使、そろそろ仕事にも慣れてきた頃にやらかしてしまった入社2年目社員のQiita記事 がつきものですね。 本記事では、今年の夏にアノテーション作業になめてかかり心が壊れた2年目社員(＝私)の記録を紹介したいと思います。 ※本記事はやめ太郎氏リスペクトでお送りします！ 第0章 チュートリアル ～アノテーションとは～ 皆さんは機械学習におけるアノテーションをご存じでしょうか。 教師あり学習において、モデルの作成には教師データが必要不可欠です
ディープラーニングさえあれば、競馬で回収率100%を超えられる - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? pohotos by Ronnie Macdonald **「AIが人間の仕事を奪う」と言われ始めてしばらく経ちますが、今や「幻滅期に入った」**なんて言われ方もしています。おかげで僕は仕事を奪われることもなく、毎日満員電車に揺られています。奪う奪う詐欺もいいとこです。 そんなAIの発展にはもう少し時間がかかりそうな一方で、学べる環境は簡単に手に入るようになりました。触るなら、皆が幻滅しかかっている今な気もします。ということで、今更ですがAIの力を知るべく、ディープラーニングに触れてみることにしました。 いろいろ試したのですが、ここでは
堀江貴文氏 「AIに仕事を奪われる」と考えるのは愚か
AI（人工知能）の進化が止まらない。囲碁や将棋にとどまらず、さまざまな分野で「人間超え」を果たし、「仕事が奪われる」といった脅威論が後を絶たない。AIは人類の敵か、味方か――。最新刊『僕たちはもう働かなくていい』の中で、自身の「AI論」を詳しく展開する堀江貴文氏が、短期集中連載で“AI時代の生き方”について考察する。（第1回） ＊ ＊ ＊ 世界3大発明は「羅針盤」「火薬」「印刷技術」と言われるが、なぞらえて現在の“世界3大発明”が、新たに提唱されている。「AI」「IoT（モノのインターネット）」「ビッグデータ」だ。 特に重要なのは、AIだと私は考える。IoTもビッグデータも、AIの技術がベースになっており、ある意味では応用分野という解釈もできるからだ。AIの一大発明が、多くのテクノロジーやサイエンス分野に、急激な進化をうながしているのは事実だ。 自動運転技術、電子決済、ネット通販、シェアリ
ポケモンGO運営元、270億円調達で「ARゲーム」量産化へ | Forbes JAPAN 公式サイト（フォーブス ジャパン）
ポケモンGOの運営元のナイアンティックは先日のシリーズC資金調達で、新たに2億4500万ドル（約269億円）を調達したとアナウンスした。今年は「ハリー・ポッター」をテーマにした、スマホ用ゲームをリリースする同社の企業価値は、40億ドル近くとされた。 今回の出資はIVPが主導し、サムスンベンチャーズやCRV、Causeway Media Partners、aXiomatic Gaming、Battery Venturesらも参加した。米証券取引委員会（SEC）への提出書類から、1月上旬にナイアンティックが1億9000万ドル相当の株式を売却していたことも判明している。 ナイアンティックCEOのジョン・ハンケは2001年、Keyholeと呼ばれるプロダクトを開発。Keyholeは2004年にグーグルに買収され、グーグルアースに名前を変えた。ハンケはその後、2010年にグーグル社内のスタートアップ
AlphaGoの衝撃再び — タンパク質構造予測でAlphaFoldが今までのモデルに圧勝｜Zhubo.JP
原文記事: [阿尔法狗再下一城 | 蛋白结构预测AlphaFold大胜传统人类模型] (2018/12/03公開) 「研究したいタンパク質があるのだが、その構造と機能がわからない」 — これは分子細胞生物学の研究者が日々直面する最大の難題の一つである*a。アミノ酸配列測定技術が発展する中で、多くのタンパク質の配列がハイスループット*1に解析されているが、この配列決定の段階から実際に3次元構造を決定するまでの間には、未だに大きな距離がある。 生物の基本単位が細胞だとして、細胞の基本的な機能単位こそが、複雑多岐なタンパク質の1つ1つである。そしてまさにタンパク質の機能の本質を決定しているのが、タンパク質の構造である。タンパク質の機能を研究したり、それをターゲットとする薬剤を開発したいというとき、タンパク質の構造はとても重要な要素の一つになる。だからこそ、生物学には、構造生物学という学問領域まで
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かわなえ@イラスト on Twitter: "Stable Diffusionが一般公開されて自分のPCで動かせるようになったので、全く知識がないけど環境を構築してみました。ちょっと忘れないように簡単にまとめてみる。(1)"
