進化する音声合成技術は声優の敵か味方か、大手事務所トップが本音で語る
音声合成技術の進化が目覚ましい。人間に近い“自然な発話”が可能になったことで、用途が急速に広がった。歌声合成技術や声質変換技術といった派生技術も実用化に向けた動きが進んでいる。 今の音声合成技術では、声優などによる良質な収録音声が欠かせない。声をなりわいとする声優からすると、音声合成技術の普及は声優から「仕事を奪う」リスク要因ともいえる。にもかかわらず、音声合成技術の活用に積極的なのが大手声優事務所の81プロデュースだ。その狙いについて、同社代表取締役社長の南沢道義氏に聞いた。（聞き手は高野 敦、東 将大＝日経 xTECH） なぜ音声合成技術の活用に積極的なのですか。 数多くの人気声優や実力派・ベテラン声優が所属する81プロデュース、およびアニメ関連の音響制作や外国映画の日本語版制作を手掛けるハーフ・エイチ・ピー・スタジオの代表を務め、多方面から声優、俳優を支援する。さらに、一般社団法人デ
世界初のAIニュースキャスターが中国で誕生、あまりにもリアルで衝撃的な映像が公開中 - GIGAZINE
中国の国営通信社であるXinhuaと検索エンジンのSogouが協力し、2人のAIアナウンサーを誕生させました。生身の人間がニュースを伝えているかのようなリアルすぎる映像を見ると、「現実とは何か」というマトリックスのような問いかけをしそうになります。 全球首个“AI合成主播”在新华社上岗-新华网 http://www.xinhuanet.com/politics/2018-11/07/c_1123678126.htm Watch this creepy AI anchor talk like a real person - CNET https://www.cnet.com/news/watch-this-creepy-ai-anchor-talk-like-a-real-person/ 実際に、AIのキャスターが中国語でニュースを伝える様子は以下のページのムービーから見ることが可能です。
1987年に手動でディープラーニングをしていた驚異の麻雀ゲームがあった──アキバ通いのパソコン少年がゲーム アーツを創業──宮路洋一氏にゲームAIの核を聞く【聞き手：三宅陽一郎】
じつは1980年代の“国内ゲームAI史”は、これまでまったくの暗黒大陸と化していた。そんなところに発見されたその資料は、驚くべきことに──いまAI研究の最先端にいる開発者から見てもまったく色褪せない歴史的な完成度であるという。 この“早すぎる”麻雀の“ゲームAI”は、はたしてどう生み出されたのだろうか？ この奇跡ともいえる仕様書を作った人物は、ゲームソフト制作会社ゲームアーツを立ち上げ、その後『LUNAR』、『グランディア』シリーズや『機動戦士ガンダム ギレンの野望』のプロデュース、そして『大乱闘スマッシュブラザーズX』の開発プロデュースなども手がけた宮路洋一氏だ。 宮路洋一氏 当時、23歳の若者だった氏が作り上げた“麻雀AI”完成度の高さの舞台裏には──じつに1年半にわたる、途方もない回数のテストプレイの日々があったという。 「いつのまにかAIになっていた」、「いま思うと手動でディープラ
なぜ日本は人工知能研究で世界に勝てないか 東大・松尾豊さんが語る“根本的な原因”
――米国や中国に比べ、日本は人工知能開発で遅れているといわれています。なぜ日本はこの競争に負けているのでしょうか。 松尾さん それは、日本がインターネットで世界に負けた理由と似ているのではないでしょうか。 一つは、技術の取り入れ方が非常に遅い点。1990年代後半には若者たちが「これからはネットの時代だ！」と言っていたのに、上の年代の人たちが理解しませんでした。「信用できない」「オタクが使うだけ」と否定し、新しいものが生まれなかった。 今もそれは同じです。一口にAI、人工知能といっても、新しい技術の中心であるディープラーニングに対して、従来の分野へのこだわりが強く、拒否感が強い人も大勢います。 もう一つは、若い人が力を持っていない点。若い人が自分の裁量で自在に動けるような社会環境になっていません。彼らに裁量を与えて何かやらせれば絶対に何か起こるんですけど、それをやらせないから変化が起こらない
言葉の解釈をめぐる、解決困難な諸問題──『自動人形の城: 人工知能の意図理解をめぐる物語』 - HONZ
本書は、同著者による数学的原理に裏打ちされた傑作ファンタジィ『白と黒のとびら: オートマトンと形式言語をめぐる冒険』、その続篇『精霊の箱: チューリングマシンをめぐる冒険』とはまた違った物語──副題にもある通り、命令を何でもこなしてくれるスゴイ人工知能をつくる上で避けては通れない、コミュニケーションにおける人工知能の意図理解についての一冊である。 図や数式は一切なく、ワガママで勉強嫌いな王子と、彼の住まうクリオ城へと危機が迫り、「人間の命令を忠実に実行する」自動人形に囲まれた、王子の孤独な戦いがはじまる──。といったファンタジィとも童話ともいえる物語を純粋に楽しみながら読み進めるうちに、人と機械のコミュニケーション時に不可避的に発生する、「意図の理解」をめぐる難しさ、自然言語で機械に対して命令する際、原理的に出現する諸問題が把握できてしまうという優れものだ。 本作の「人形」は、現実世界では
27歳で起業、創業6年で売上1,000億円を突破！AIがスタイリストの服のチョイスを支援する「Stitch Fix(SFIX)」の上場申請書(S-1)を読んでみた
「 AIを使って作るPrivate Brand」として、Scrum Venturesの「これからの小売を理解するための20のキーワード」でも紹介されたStitch Fix。2017年10月27日に上場申請書(S-1)を提出したので早速気になる点をまとめてみた。 AIがスタイリストの服のチョイスを支援するStitchFix 女性、男性、キッズ、妊婦、大きなサイズから靴やアクセサリーまで幅広く商品を提供するStitchFix。Pinterestの画像情報や服の好みを伝えると、AIがチョイスした商品をパーソナルスタイリストが5アイテム選んで郵送してくれます。このAIと人が選んだ5アイテムを「Fix」と呼んでいます。郵送サイクルは隔週、毎月、2ヶ月から選べます。気に入れば購入し、気に入らないアイテムは3日以内に返品します。気に入ったアイテムの代金は事前に登録してあるクレカから自動引き落としされ、気
AI企業としてのAdobeの戦略 （前提編）｜深津 貴之 (fladdict)
今年のAdobe MAXの話題は、人工知能「Adobe Sensei」一色だった。 ステルスぎみのAI企業だったAdobeが、いよいよ浮上してきた今回のMAX 2017。 数年前から「AdobeはAI銘柄」と言い続けてきた僕としては、とても感慨深い。 以下、自身の雑感まとめ。大きな戦略レイヤーの話がメインなので、個々のテックはICSさんの記事などをご参考。 ＊注 筆者はAdobe社から、Adobe MAX 2017への招待を受けて参加しています。ですが、それはそれとして中立で書きます。Adobeさん都合の悪いこと書いてたらごめんなさい。前半エントリではAdobeのAI戦略を理解する前提として、「AdobeがAIや未来に投資しだした背景」、「Adobeのビジネス構造」の2つを論じる。 AI戦略の始まりは月額課金へのシフト まず最初に、AdobeがAIプレイヤーとして、急速に浮上してきた背景を
人間VSコンピュータオセロ 衝撃の6戦全敗から20年、元世界チャンピオン村上健さんに聞いた「負けた後に見えてきたもの」 (1/3) - ねとらぼ
2017年、人間は2つの知的ゲームでコンピュータに決定的な敗北を喫しました。 囲碁の世界レーティング1位の柯潔（カ・ケツ）九段が、米Google傘下DeepMindの囲碁AI「AlphaGo」との3番勝負で3戦全敗（関連記事）。 ボードゲーム最後の砦といわれた囲碁さえCOMに敗北 さらに将棋の佐藤天彦名人が、第2期電王戦二番勝負で将棋AI「PONANZA（ポナンザ）」に、先手番・後手番ともに敗れました（関連記事）。 投了直前、天を仰ぐ名人（ニコニコ生放送より） 急激に進歩するAIにより生活が激変するといわれる21世紀。2045年、あるいはそれを上回る速度で、人間の知能をAIが決定的に上回る「シンギュラリティ」が来るともいわれ、人間の存在価値すら問われ始めている昨今において、衝撃的な出来事でした。 そのちょうど20年前の1997年。囲碁と将棋のように、人間にとって非常にポピュラーな知的ゲーム
「ＡｌｐｈａＧｏ」が進化 囲碁の打ち手教えずに従来型破る | NHKニュース
囲碁のトップ棋士に勝った人工知能「ＡｌｐｈａＧｏ」が進化し、打ち手を全く教えずに白紙の状態から学習して従来型の人工知能を破ったと開発した会社が発表し、人工知能はもはや人間の知識に制約されなくなったとしています。 この会社が開発した人工知能「ＡｌｐｈａＧｏ」は、囲碁の名人の打ち手のデータを基に学習を重ね、ことし世界最強とされる中国のトップ棋士を破り、大きな話題となりました。 今回、新たに開発した「ＡｌｐｈａＧｏＺｅｒｏ」は答えを導くデータがなくても、人工知能がみずから試行錯誤を繰り返して、よりよい答えにたどり着く、「強化学習」という手法を取り入れたということです。 そして、囲碁の基本ルール以外には何も教えず、わずか３日間で５００万回の対戦をひとりでに繰り返して強さを身につけた結果、トップ棋士を破った従来型の人工知能に圧勝したということです。 さらに、新型の人工知能は白紙の状態から学習する中で
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「３時間目までは初心者→10時間目に基本定石を発見」AlphaGo Zeroの囲碁の学習の仕方がすごすぎてもはや恐怖