『デウス・エクス・アートマキナ』：作画AIによる日本オタク界への大局的影響を考える
Just another blog about manga, anime, video games, models, and the life of Dan Kanemitsu. NovelAI Stable Diffusion Midjourney 画像：2022年10月の段階で三つの作画AIに「女の子、キツネ耳、白耳、白尻尾、ぴっちりボディスーツ、だぼだぼジャケット、秋葉原、夜の街、雨、路面に反射」などと入力した出力した結果。絵柄は指定しておらずそれぞれの作画AIのデフォルトスタイルである。 ■今回の騒動の背景を少々…… 作画AIが及ぼす影響について日本のクリエーターや受け手側の間でかなり憂慮する声が広がっています。この10年、機械学習の躍進とそれが社会に及ぼした影響はすさまじいの一言としか言いようがないと思います。機械翻訳の質が飛躍的に向上したことによって一般的な会話であれば機械によ
「私はロボットではありません」はワンクリックでなぜ人間を判別できる？ 仕組みとその限界を聞いてきた
2021.02.16 「私はロボットではありません」はワンクリックでなぜ人間を判別できる？ 仕組みとその限界を聞いてきた WebサイトにIDとパスワードを入力するとき、ときどき「私はロボットではありません」にチェックを求められることがあります。 僕はロボットではないので、当然チェックを入れて認証を進めるわけですが……。でもちょっと待ってください。なぜクリックひとつで、人間かロボットかを判断できるんでしょう。 これはきっと、人間ではないなんらかの不正アクセスを防ぐ仕組みのはず。でもチェックを入れるくらい、プログラムを作ってなんやかんやすれば、シュッとできるのでは？ 「私はロボットではありません」は、どんな仕組みで人間とロボットを判別しているのか。もっといい方法はないのか。これまでの歴史的経緯も含め、情報セキュリティ大学院大学の大久保隆夫教授に聞きました。 気づかないうちに「人間かロボットか」
Google マップ : どのように世界の地図を作っているか
世界は美しく、乱雑で、変化し続けています。常に新しい道路が作られ、ビルが建設され、新しいお店などがオープンしています。Google マップチームの役割は、進化を続けるこの世界を正確にモデル化して、デジタルマップに反映させることです。どのようにして、これを実現する地図を作っているのかという質問をよくいただきます。その答えは、多くの異なる手順、そして人、テクニック、テクノロジーの最適な組み合わせです。 10 億人以上の利用者がいる Google マップがどのように作られているか。これから数か月をかけて、いくつかの記事に分けて詳しくご紹介します。今回はまず、基本の概要から見てみましょう。 すべては画像から始まります 世界のどこに何があるのかを特定するために、ストリートビューと衛星画像は長年に渡って重要な役割を果たしてきました。地域の道路、建物、住所、企業の場所に加え、道路の制限速度や建物名など、
LINE初のエンジニアフェロー並川淳さんは、どんな仕事をしているのか。マシンラーニングエンジニアが求められるスキルとは。
LINE株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。 LINEヤフー Tech Blog LINEで働くエンジニアtokuhiromが、同じくLINEで働くエンジニアにいろいろと話を聞いていく連載「LINE Engineer Insights」。第10弾は2019年1月にLINE初のエンジニアの最高役職、フェローに就任した並川淳さん（ML基盤開発担当）にインタビューを行いました。フェローとはどういう役職で、並川さんが所属する「LINE Data Labs」というチームではどんな役割があるのか、マシンラーニングエンジニアとして活躍できる人材について、話を聞いてみました。 ざっくりまとめると フェローの仕事はコードを書いたり、アルゴリズムを考えること マシンラーニングエンジニアが活躍するためには、数学や物理の知識と、エ
Rebuild: 219: Mass Murder of Apps (omo)
Hajime Morita さんをゲストに迎えて、Pixel 3, カメラ、Android, Creative Selection などについて話しました。 Show Notes Made by Google 2018 Pixel 3 - Google Store Google Pixel 3 and Pixel 3 XL Review: Software Is Eating Your Phone Google Pixel Stand review: The best accessory Google has ever made Google AI details Pixel 3's Super Res Zoom feature Marc Levoy's Home Page The Frankencamera: An Experimental Platform for Computatio
Engadget | Technology News & Reviews
Nintendo Switch 2: Everything we know about the coming release
Alpha Zeroの衝撃と技術的失業｜山本一成🚗TURING
2016年、Google DeepMind社から恐ろしい論文が出された、AlphaGoその名を冠した囲碁プログラムが既存の囲碁ソフトに勝率99％を叩き出したのだ。AlphaGoは強化学習とDeep Learningを組み合わせた囲碁プログラムで、その年に最強の囲碁棋士の一人である李世ドルさんに4勝1負で勝利した。その後も進歩を続けて今のAlphaGoの強さは人類が体感できるレベルを超えるほど強くなったと予想される。 2017年も終わりのころ、Google DeepMind社からまた途方もない論文が発表された。囲碁とほぼ同じ手法で最強レベルのチェスや将棋プログラムを超えたということだった。実際のところ正確に超えたのかどうかちょっとだけ疑問もあるのだが、まず前提として彼らの新手法が途方もない成果をあげたこと素直に祝福したい。彼らは自分たちのプログラムをAlpha Zeroと名付けた。 コンピュ
AlphaGo Zeroの論文の要約 : ブログ
AlphaGo Zeroが自己学習のみで過去最強になったというニュースが出たのでその元論文を読み、要約をしました。 まず感想を述べると、過去数千年にわたって蓄積してきた知識をAIが数時間で発見することに対する気持ち良さがありました。人間などクソ食らえと思っておりますので、こう言うニュースはとてもスッキリします。そして人間の発見していない打ち筋の発見にも感動しました。これこそがAIの真髄だと信じています。人間が見えていないものをAIが見つける、僕もいつかそんなことをしてみたいと思いながら生きています。 あともう一つ重要だと思ったのは、とてもネットワーク構造および学習過程が簡素化されたことです。マシンパワーも過去に比べて非常に少なく済み、個人でもすぐに再現実験ができそうなくらいです。AIが強くなることと、構造および学習のsimplerが同時に達成できていることが本質的だと思います。 一応、下記
Rebuild: 181: UNK Reply Bot (higepon)
Taro Minowa さんをゲストに迎えて、ボット、機械学習、AI などについて話しました。 Show Notes seq2seq の chatbot を日本語で動かしてみた - Higepon’s blog ひげみbot (@higepon_bot) Convolutional neural network Sequence-to-Sequence Models ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 TensorFlow Keras Theano Chainer 意味分からない。最初からKeras使った方が良くない？流石日本人。Chainer好きすぎでしょ。 MeCab: Yet Another Part-of-Speech and Morphological Analyzer りんな Twitter taught Microsof
AIベンチャーの雄が総務省の開発指針に反対する理由
人工知能（AI）の開発者が研究開発に当たって留意すべき原則「AI開発ガイドライン（仮称）」の素案を策定するため総務省が設置した産官学会議から、AIスタートアップのPreferred Networks（PFN）が離脱していたことが明らかになった。 Preferred Networksは深層学習（ディープラーニング）開発のスタートアップ企業で、深層学習フレームワーク「Chainer」の開発元としても知られる。 総務省 情報通信政策研究所は、同ガイドライン素案策定のための産官学会議「AIネットワーク社会推進会議」を主催している。2016年12月には、素案策定に向けた論点整理を公開した。 この素案は、日本政府がOECD（経済協力開発機構）などに提案することを目的に策定するもので、「日本の法制度に直接反映させることを想定したものではない」（同研究所）という。 だがこの方針に対し、2017年1月まで同
Rebuild: 176: Garbage Collection Police (naoya)
Naoya Ito さんをゲストに迎えて、ディープワーク、データサイエンス、Python, GC, マネジメント、Google Apps などについて話しました。 Show Notes Deep Work: 大事なことに集中する けものフレンズプロジェクト WEB+DB PRESS Vol.97 私たちはいかにして環状線で”悪さをする列車”を捕まえたか Rebuild: 171: Psychologically Safe Podcast (naoya) scikit-learn: machine learning in Python pandas Matplotlib 優良AIスタートアップの見分け方 Apple Rebuilds Siri Backend Services Using Apache Mesos 集合知プログラミング データサイエンスにおけるRubyの現在の位置づけと可能性
フェイクニュース、キュレーションメディア、SEO…藤村厚夫、古田大輔、辻正浩がメディアとテクノロジーの未来を語る──Webの未来を語ろう 2017
フェイクニュース、キュレーションメディア、SEO…藤村厚夫、古田大輔、辻正浩がメディアとテクノロジーの未来を語る──Webの未来を語ろう 2017 白石 俊平（HTML5 Experts.jp編集長） こんにちは、編集長の白石です。HTML5 Experts.jp新春企画「Webの未来を語ろう 2017」の第二弾は、メディア編です。 2016年は、アメリカ大統領選やキュレーションメディアなど、メディアをめぐる大きな事件と、それをめぐる議論が大変活発だったように思います。私も一応メディア運営をしている身として、一方ならぬ興味を持ってそれらの事件を眺めていました（HTML5 Experts.jpは、そういうのとあんまり関わりないメディアですが…）。 ということで、今回はWebメディアに精通しているゲストの方々にお越しいただき、メディアの未来について語り合いました。とはいえここはHTML5 Ex
CodeIQについてのお知らせ
2018年4月25日をもちまして、 『CodeIQ』のプログラミング腕試しサービス、年収確約スカウトサービスは、 ITエンジニアのための年収確約スカウトサービス『moffers by CodeIQ』https://moffers.jp/ へ一本化いたしました。 これまで多くのITエンジニアの方に『CodeIQ』をご利用いただきまして、 改めて心より深く御礼申し上げます。 また、エンジニアのためのWebマガジン「CodeIQ MAGAZINE」は、 リクナビNEXTジャーナル( https://next.rikunabi.com/journal/ )に一部の記事の移行を予定しております。 今後は『moffers by CodeIQ』にて、 ITエンジニアの皆様のより良い転職をサポートするために、より一層努めてまいりますので、 引き続きご愛顧のほど何卒よろしくお願い申し上げます。 また、Cod
電王・Ponanza開発者が語る、理由がわからないけどスゴイ“怠惰な並列化”
皆さんこんにちは。 私は将棋プログラム「Ponanza」の作者、山本一成と申します。Ponanzaは初めてプロ棋士を破った将棋プログラムで、近年最も強い将棋プログラムと言えると思われます。また、2017年もトッププロ棋士の方と対局することが予定されています。Ponazaの改良のための機械学習に現在ジサトライッペイさんのPC「大紅蓮丸」の計算リソースを借りているのですが、その関係で原稿を書いてとお願いされたので、3回に渡って将棋プログラムの今について、書いていきたいと思います。 フリーランチの終焉、並列化の効率問題 アスキー読者の方々には言うまでもないのですが、まずは近年のCPU事情について解説していきたいと思います。ちょっと昔まではCPUはシングルコアが当たり前で18ヶ月経過すればCPUのトランジスター数は倍になり、性能が向上するという流れが続いていました。ソフトウェアはその性能向上に伴い
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”持田香織になっちゃうマイク”爆誕。話題のヤマハ歌声合成がスゴかった【藤本健のDigital Audio Laboratory】
Google、脱「クッキー」加速 4月から広告主と試験運用 - 日本経済新聞
https://jp.techcrunch.com/2020/10/04/2020-10-02-twitter-may-let-users-choose-how-to-crop-image-previews-after-bias-scrutiny/
ＡＩ：誤って「回転」と錯視…人間同様に 立命大など発見 | 毎日新聞
バラク・オバマが伊藤穰一に語った未来への希望と懸念すべきいくつかのこと
ジャストシステム、新エンジンを搭載し誤変換が30%削減された「ATOK 2017」 ～10年ぶりの刷新でディープラーニングを駆使
