人工知能（AI）の進歩に伴い、かつてないほど多くのロボットやオートメーションを活用する未来が期待される。家の中をうまく移動するロボット掃除機や、動物のペットを楽しませてくれるロボットペット、週末の作業を代行してくれるロボット草刈り機など、それらは既に私たちの身の回りに存在する。私たちは、「宇宙家族ジェットソン」の世界を実際に生きる日々に少しずつ近づいているようだ。しかし、あれほど賢く見えるロボットにも限界というものがある。 Google DeepMindは、ロボット制御用のVLA（ビジョンランゲージアクション）モデル「RT-2」を発表した。ロボティクスの能力を実質的に数レベル引き上げるものだ。このシステムは、「ChatGPT」や「Bing」のトレーニングを支える大規模言語モデル（LLM）とほぼ同様に、インターネットからのテキストデータと画像でトレーニングされている。 私たちの家庭にあるロボ

米Google傘下のGoogle DeepMindは7月28日（現地時間）、視覚と言語を行動に翻訳する新しいVLA（Vision-Language-Action）モデル「RT-2」を発表した。 RT-2 は、Web上のテキストと画像でトレーニングされたTransformerベースのモデルで、ロボットのアクションを直接出力できる。LLM（大規模言語モデル）をWeb上のテキストデータでトレーニングするのと同様に、RT-2はWeb上のデータから知識を転送してロボットの動作に情報を与える。 これにより、従来は例えば「コーラの空き缶をゴミ箱に捨てて」という命令を実行するためには、コーラの缶とはなにか、それが空になっていることはどうやって判断するか、物体を掴むにはどうすればいいのか、ゴミ箱とはなにか、ゴミ箱に捨てるというアクションはどういうものか、など、膨大な定義をロボットに教える必要があったところ、

AHC020でシュタイナー木を作るような問題がでました。そこでプリム法ベースのシュタイナー木を作ることがあったのでその方法を説明します。 シュタイナー木とは グラフとターミナルと呼ばれる頂点集合が与えられたとき、ターミナルを全てつなぐ木のことをシュタイナー木といいます。 頂点A,B,Cがターミナル シュタイナー木の例 ターミナルでない頂点はつないでもつながなくても構いません。 シュタイナー木のうちコストが最小のものを最小シュタイナー木といい、これを求めるアルゴリズムとしてDreyfus-Wagner法というものがあるらしいです。しかしこの方法はとても計算量が多いです。 今回紹介するプリム法ベースのシュタイナー木は、計算量は少なくて済みますがコストが最小になるとは限りません。ヒューリスティックコンテストにおける焼きなましの最中など、厳密さより速度が優先されるようなケースでの使用を想定していま

生成AIで執筆時間を大幅短縮。果たして「書く」とはどういうことか? 2023.07.30 Updated by Ryo Shimizu on July 30, 2023, 10:54 am JST 7月26日、幻冬社新書から「教養としての生成AI」が発売された。教養シリーズである。 3月ごろはほぼ毎日執筆依頼が来てAIの研究をする時間が削られるなど本末転倒なことが起きていた。ようやく今回の「教養としての生成AI」と、来月の「検索から生成へ」でひと段落する。他にも大量に来ていたが、時間が勿体無いので断った。 幻冬社は新聞広告を打つらしい。果たして、いまどき新聞広告で本は売れるのか?しかし僕は本のプロではないので、プロがそう思うんだからそこはお任せするとしよう。 お任せするといえば、この本も次の本も、ChatGPTがほとんど書いた。 従って、執筆時間は10時間ほどで、そのうち半分はChatGP

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 カーネギーメロン大学と非営利団体Center for AI Safetyの研究者らが協力し、OpenAIの「ChatGPT」、Googleの「Bard」、新興企業Anthropicの「Claude」など、AIチャットボットの脆弱性について調査した。その結果をまとめた報告書によると、これらは悪意あるプロンプトに対して脆弱であることが明らかになったという。 多くの人が、人工知能（AI）ツールを日常的に使うようになっているが、セキュリティーの脆弱性に対して、完全に無縁ではないことを肝に銘じる必要がありそうだ。 研究者らは、自動敵対的攻撃に対する大規模言語モデル（LLM）の脆弱性を検証した報告書で、攻撃に対して耐性があると考えられているLLMで

生成AIのトップランナーといえば、米OpenAIが提供するGPT-4などを使ったChatGPTですが、その対抗馬として期待されているのが米Metaが提供する大規模言語モデル「Llama 2」です。 このLlama 2、GPT-3.5の3月1日時点のモデルに匹敵する性能を持っているというのがウリです。GPT-3.5といえば、無料版のChatGPTで使われているモデルです。それがオープンソースとして公開されたのですから、衝撃的です。 さらに、高性能なだけでなくモデルサイズが小さいことも特徴です。GPT-3のパラメータ数は1750億（175B）、GPT-3.5は未公開ではあるものの3550億（355B）と推定されています。一方で、Llama 2は、700億（70B）パラメータで、GPT-3.5並をうたっています。 パラメータが小さくなれば必要なGPUのメモリも小さくなります。GPT-3.5はデー

コード・インタープリターはChatGPTの有料版｢ChatGPT Plus｣で、GPT-4の付加機能として呼び出せる。 画像：筆者によるスクリーンショット ChatGPTの有料版である｢ChatGPT Plus｣（月額20ドル）には、7月初めから｢Code Interpreter（コード・インタープリター）｣という機能が追加された。 この機能が画期的だとして、一時ネットでは大いに話題になった。これまでは面倒だった｢データ集計｣などを、チャットの命令だけで実行できるからだ。 データ集計は、Excelなどの表計算ソフトやPythonなどのデータ処理に強いプログラミング言語で処理することが多い。 しかしコード・インタープリターでは、それらを使う必要はほとんどなく、データさえ用意できればいい。さまざまな手間がほぼゼロになり、ChatGPT任せにできる。 そうはいってもピンと来ない人も多いはず。そこ