![自分だけの信頼できるAIへ グーグル「NotebookLM」公開](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/74d44880714de46c5349f5e8f882ff437966b63f/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fwww.watch.impress.co.jp%2Fimg%2Fipw%2Flist%2F1597%2F789%2Fg01.jpg)
米Googleの著名な2人の元研究者、リオン・ジョーンズ氏とデビッド・ハー氏が8月17日、東京に拠点を置く新AI企業を設立したとX(旧Twitter)で発表した。 ジョーンズ氏は、Googleが2017年に発表した生成AI革命のきっかけとなったと評価されている論文「Attention Is All You Need」(PDF)の8人の著者の1人。この論文では、後にChatGPTなどの製品開発の基礎となった深層学習アーキテクチャー、Transformerを紹介している。ジョーンズ氏は8月に10年以上勤めたGoogleを退社した。これで論文を書いた著者全員がGoogleからいなくなった。 ハー氏は2016年にGoogle Brain入りし、機械学習などの研究に取り組んだ後、2017年にGoogle Brainが東京チームを設立した際、そのトップとして来日した。2022年にGoogleを辞め、S
2019年3月21日、突然姿を見せた日本でZENRINを廃した新Google Mapsは、一部で見られた地図の劣化とあわせ、驚きをもって受け止められました。 www.itmedia.co.jp それと同時に、今回の新Google Mapsの変化が大きく道路形状などに現れたことを受けて、 今回の新Google MapsでZENRINを切った理由は、建物重視のZENRIN地図から、自動運転を見据えた道路中心地図への転換を意図したものだ という意見が多く散見され、また高い評価を受けたりしているのを見ました。 一例を挙げるならば、(このツイートの投稿者さんには指摘をして理解いただき、意見交換などもできたので決して晒す意図ではないのですが)以下のツイートなどです。 Googleマップがゼンリンを切ったのは大正解です。今まで日本の地図は建物が中心に描かれていましたが、グーグルは道路を中心に描き換えまし
Googleの画像認識APIを基に、好きな画像を学習させて認識機能を簡単にカスタマイズできる「Cloud AutoML Vision」発表 Googleは、Googleが提供する学習済み機械学習APIを基に、ユーザーが自分のデータを学習させることで認識機能をカスタマイズできる「Cloud AutoML」を発表しました。 「Cloud AutoML」に対応したAPIの第一弾として、ユーザーが独自の画像を学習させられる「Cloud AutoML Vision」を発表しました。 学習済みの機械学習APIに対して追加で学習可能 Googleは、機械学習を用いた画像認識APIとして「Cloud Vision API」を以前から提供しています。 Cloud Vision APIはあらかじめGoogleによって学習済みであるため、画像を読み込ませるだけで、人間の顔の検出や猫や犬といった動物、船や飛行機、
Google、任意の画像が技術的に審美的に美しいかを評価し1-10(10が最高得点)で採点するCNNベースの画像評価モデル「NIMA」を提案した論文を発表 2017-12-19 Googleは、画像に対して技術面と審美面の両方で訓練できるCNN(Convolutional Neural Network)ベースの画像評価モデル「NIMA(Neural Image Assessment)」を論文にて発表しました。 NIMA:Neural Image Assessment 本稿では、任意の画像に対して1から10(10が最高得点)の程度で評価の分布を生成し、スコアのそれぞれに尤度を割り当てるアプローチを提案します。 ユーザが技術的(ピクセルレベルの技術品質)に美しく、または審美的(美の本質)に美しく見えるような画像を予測するために訓練されたdeep CNNが紹介されます。 実験では、AVAなどの大
世界最強の囲碁AI「AlphaGo Zero」を開発したDeepMind(Google関連会社)が、チェスと将棋のAIに関する論文を発表しました。AlphaGo Zeroと同様の手法を使い、24時間で既存の最強AIを超える実力に至ったとのこと。 AlphaGoは2017年5月、世界トップ棋士である中国の柯潔(かけつ)九段に3戦全勝した囲碁AI。もともと人間同士の棋譜(対局データ)を学習させていましたが、進化したAlphaGo Zeroでは人間の棋譜を用いず、AIによる自己対戦のみで強くする「強化学習」が用いられました。 「AlphaGo」に敗れた最強棋士の柯潔九段 Googleの囲碁AI「AlphaGo」が19歳の最強棋士に全勝 囲碁AI「AlphaGo」が進化した「AlphaGo Zero」開発 自己との対局で学習し強く 今回の論文では、AlphaGo Zeroで用いられた手法を「Alp
音楽制作を行っていて人工知能技術に興味がある、あるいは機械学習をやっていて音楽が好きだ!そんな方に送る、機械学習による音楽生成のチュートリアル資料となります。本記事のみで、仕組みの理解から実際に音楽を生成して、SoundCloudで共有するまでの手順を網羅しています。 そして、本記事は先日実施した人工知能時代の音楽制作への招待 - Google Magenta 解説&体験ハンズオン -の自習用資料でもあります。 イベント自体は100名を超える方(開催前日の段階で倍率が5倍)に応募いただき、行きたかったけど行けなかった!という方も多いかと思うので、自習編にて内容に触れていただければと思います。 ※なお、会場のキャパを広げられなかった代わりに撮影をしていただいたので、後日講義動画が上がればそちらも掲載させていただきます。 ゴール 音楽生成とはそもそもどういう仕組みで、どんなアプローチが取られて
※本記事はアフィリエイトプログラムによる収益を得ています Google DeepMindの共同創立者であるデミス・ハサビス氏が1月5日(日本時間)、Twitterを更新。年末年始に世界のトップ棋士を続々撃破していた謎の囲碁アカウント「Master」は、囲碁ソフト「AlphaGo」の新バージョンだと明らかにした。 声明によると、同社ではAlphaGoの改善作業に取り組んでおり、ここ数日はネット上で非公式のテストを行っていたという。「東洋囲碁と野狐囲碁で『Magister』『Master』と対戦した方、そして観戦して楽しんでもらった皆さんに感謝します」。テストが完了したことで、今後は囲碁の団体・専門家と協力して、2017年内に本格的な(持ち時間の多い)“公式戦”を実施するとしている。 無敗のMaster 囲碁アカウント「Master」の戦績は、「野狐囲碁」で30勝0敗、東洋囲碁を含めると60勝
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます オックスフォード大学とGoogle DeepMindの研究者らは、BBCが放映した数千時間にもおよぶコンテンツを用いた訓練によって、人の唇の動きを読み取る人工知能(AI)を開発した。このAIは人間の読唇術専門家よりもはるかに優れた成績を残したという。 BBCが所蔵するコンテンツから無作為に抽出された200本の動画を対象とするテストにおいて、人間の専門家(法廷で読唇術のスキルを提供したこともある人物)が正しく読み取れた単語の数は4分の1にも満たなかった。一方、研究者らが新たに公開したレポートによると、このAIシステムは同じ動画を対象とするテストで半数の単語を読み取ることができたという。 また、人間の専門家が誤りなく書き出すことができた単語
Googleの機械知能(Machine Intelligence)を研究するチーム、Google Brain Teamは、『Magenta』というプロジェクトを組織して、機械知能に芸術作品を生成させる研究を行っています。その内容は先月開催された『Moogfest 2016』で発表され注目を集めましたが、つい先ごろ(2016年6月1日)、その音楽面での研究成果を90秒のピアノ曲(無題/MP3ファイル)として公開。90秒のピアノ曲は、こちらのリンクから試聴することができます。 Google Brain Teamの研究者による小規模なチームとしてスタートしたという『Magenta』プロジェクト。同プロジェクトの公式ブログによれば、機械知能に音楽やアートといった芸術作品を生成させることと、アーティストやプログラマー、機械知能の研究者たちのコミュニティを作ることの2つが『Magenta』の大きな目標
[速報]Google、クラウドで高速にディープラーニングを行う「Cloud Machine Learning」発表、TensorFlowベース。GCP Next 2016 Googleは同社のクラウドに関するイベント「GCP Next 2016」を3月23日、24日の2日間にわたり米サンフランシスコで開催しています。 初日の基調講演で、最後の話題は機械学習(Machine Learning)でした。Googleはクラウドサービスの1つとして機械学習機能にも注力することを表明しています。Google Senior FellowのJeff Dean氏は、機械学習はコンピュータの歴史のなかで最も重要な出来事の1つだと説明。 Googleは2012年以来機械学習をさまざまなサービスに利用し、いま社内ではより使いやすくなった第二世代を機械学習を利用しているとのこと。 トレーニング済みの機械学習サービ
米Googleの人工知能(AI)部門DeepMindが開発する「AlphaGo」(アルファ碁)が世界ランキングで4位となった。 5万3000局以上の対局結果を元に、世界1719人の棋士のレーティングを公表しているWebサイト「Go Ratings」で「Google AlphaGo」が4位にランクインした。対局相手の李世ドル九段はすぐ下の5位に付けている。 現在世界ランク1位は「AlphaGo、お前は李世ドルに勝っても俺には勝てない」と挑発的に宣言した中国の18歳のプロ棋士、柯潔九段。日本の最高位は井山裕太九段の3位だ。 関連記事 AlphaGo、4勝1敗で勝ち越し 最終局も李氏に勝利 囲碁AI「AlphaGo」と李世ドル九段の第5局が行われ、AlphaGoが勝利した。 「歴史に残る一手」「セドルも人間じゃない」――“人類代表”、囲碁AIに勝利 プロ棋士はどう見る 勧告のプロ棋士・李世ドル九
同氏は第4局を振り返り、李氏が78手で“ファンタスティックな一手”を打ったため、AlphaGoが79手目でミスを犯したが、それに気付いたのは87手目だったと語った。同氏と共に記者会見に臨んだ開発者は、「AlphaGoを鍛えるために、優秀な対戦相手が必要だったので、この敗北には非常に意味がある。今回のゲームを詳細に分析することで、AlphaGoをさらに改善できる」と語った。 韓国のプロ棋士、宋泰坤(Song Tae Gon)九段は「李氏はAlphaGoの動きをより良く把握したので、第5局はさらに接戦になるだろう。プロ棋士たちは、AlphaGoの勝負を見て、これまで悪手とみなしてきたものを見なおそうとしている。AlphaGoは囲碁の既成概念を打ち破る手助けをしてくれた」と語った。 第5局は15日の午後1時にスタートする。ライブストリーミングはYouTubeのほか、囲碁プレミアムでは日本語解説付
この会見にはGoogle創業者でAlphabetの社長を務めるサーゲイ・ブリン氏も参加し、「囲碁は非常に美しいゲームで、人生について多くのことを教えてくれる。本当に優れた棋士の対戦は美しい。われわれがこの美をコンピュータに教え込むことができてとても興奮している。そして、素晴らしい棋士である李氏と、優秀なDeepMindのチームとともにこの場にいられて光栄だ」と語った。 DeepMind創業者で天才チェスプレーヤーとしても知られるデミス・ハサビス氏は「正直なところ、驚いて言葉もない。AlphaGoは1秒に数万手を考えられるが、李氏がAlphaGoを限界にまで追い詰められるのは素晴らしい。われわれがここに来たのはAlphaGoの可能性をみるために李氏に挑戦するのが目的だった。同氏の稀有な才能と創造的能力のおかげで目的が達成できた」と語った。 残りの対局は13日午後1時からと15日の午後1時から
Googleが500億円以上で買収した謎のスタートアップ「DeepMind」。当時、無名の人工知能(AI)開発ベンチャーのDeepMindをGoogleが買収した目的は、天才デミス・ハサビス氏を手中に収めたいからと噂されていました。Googleの期待通りDeepMindはAI技術を磨き上げ、学習してゲームの腕をメキメキ上げるアルゴリズム「DQN」を発表して一躍有名になり、人工知能ソフト「AlphaGo」を開発してこれまで難攻不落と考えられてきた囲碁の世界最強棋士を破るのに成功するなど、世間をあっと驚かせています。 そのDeepMindを率いるハサビス氏にThe Vergeが、AlphaGo VS 囲碁界の魔王イ・セドル(李世乭)九段の世紀の対決の第1戦が終了した翌日の第2戦が始まる前にインタビューしています。 DeepMind founder Demis Hassabis on how A
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