AIチャットボット向け「うそ発見器」、LLMの幻覚見抜く
チャットGPTのような大規模言語モデルを企業で利用する際に問題となるのが、ハルシネーション（幻覚）だ。MIT発のスタートアップは、モデルの回答がどの程度信頼できるかを示すツールを開発した。 by Will Douglas Heaven2024.05.01 1 10 大規模言語モデル（LLM）は、でっち上げの能力で有名だ。実際、それがいちばんの得意技である。大規模言語モデル自体に事実とフィクションを区別する能力はないため、リスクを負ってまで利用する価値があるだろうかと迷っている企業は多い。 マサチューセッツ工科大学（MIT）の量子コンピューティング研究室からスピンアウトした人工知能（AI）スタートアップ企業、クリーンラボ（Cleanlab）が開発した新ツールは、大規模言語モデルの現実の信頼性のレベルを、できるだけ明確に把握できるように設計されている。同社の「トラストワージー・ランゲージモデル
GPT-3の衝撃 - ディープラーニングブログ
この1週間はGPT-3のユースケースの広さに驚かされる毎日でした． シリコンバレーでは話題騒然ですが日本ではほとんど話題になっていないので，勢いで書くことにしました． GPT-3はOpenAIが開発した言語生成モデルです．名前の由来であるGenerative Pretrained Transformerの通り，自然言語処理で広く使われるTransformerモデルを言語生成タスクで事前学習しています． 先月申請すれば誰でもGPT-3を利用できるOpenAI APIが発表され，様々な業種の開発者によって驚くべきデモンストレーションがいくつも公開されています． 特に話し言葉からJSXやReactのコードを生成するデモは著名なベンチャーキャピタルから注目を集め，誇大広告気味だと警鐘を鳴らす事態に発展しています． This is mind blowing. With GPT-3, I built
アマゾン、日本での“ニセ商品”の撲滅に本腰--自動検知やセルフ削除ツールで撃退へ
アマゾンジャパンは10月9日、偽造品の撲滅（ゼロ）を目指すプロジェクト「Project Zero」を日本でも開始した。3つの機能を通じて、通販サイト「Amazon.co.jp」からニセモノ商品を一掃したい考えだ。2019年の初めからこれらの機能を提供している欧米では、すでに6000ブランドを超える9000万点以上の疑いのある商品を排除した実績があるという。 米Amazonのバイスプレジデントで、ワールドワイドカスタマートラスト・パートナーサポートを統括するDharmesh Mehta（ダーメッシュ・メータ）氏によれば、同社は2018年だけでも偽造品排除に全世界で400億円以上を投じているという。具体的には、マシンラーニングや専門家による調査、ブランド企業との連携などで、これらの取り組みによって「99.9％の商品が偽造品ではないことが分かっているが、これを100％にしたい」と思いを語る。 P
機械学習で古代文字を解読、「線文字B」を自動翻訳
マサチューセッツ工科大学（MIT）などの研究者が、古代文字を解読できる機械学習システムを開発し、クレタ島の古代文字である線文字Bを解読させることで、システムの能力を実証した。大規模データベースに頼らずに言語を翻訳する手法を採用しており、今までに解読されていない古代言語を翻訳できるかもしれない。 by Emerging Technology from the arXiv2019.07.04 1229 482 21 0 1886年、英国の考古学者であるアーサー・エヴァンズは、見慣れぬ文字で奇妙な碑文が刻まれた古代の石に出くわした。その石は地中海にあるクレタ島で見つかったもので、エヴァンズはさらなる証拠を探しに、すぐさま島へと向かった。間もなく、似たような文字が記された多数の石と粘土板を発見し、紀元前1400年頃のものであると推定した。 紀元前1400年頃と時代が推定されたことにより、この文字は
ディープラーニングも使える確率的プログラミングツール「Gen」を開発、MIT
ディープラーニングも使える確率的プログラミングツール「Gen」を開発、MIT：AIモデルやアルゴリズム作成の民主化に貢献 マサチューセッツ工科大学（MIT）の研究チームが開発した確率的プログラミングツール「Gen」を使えば、初心者でも簡単にAIに触れることができ、専門家は高度なAIプログラミングが可能になる。ディープラーニングよりも適用範囲の広いことが特徴だ。 【訂正：2019年7月4日10時50分 記事タイトルの一部に誤解を招く表現があり訂正しました。 訂正前：ディープラーニングを超える汎用AIツール→訂正後：ディープラーニングも使える確率的プログラミングツール】 マサチューセッツ工科大学（MIT）の研究チームは、2019年6月下旬に米アリゾナ州フェニックス市で開催されたカンファレンス「Programming Language Design and Implementation」で、新し
プロジェクトマネジメント業務の80％は、2030年までにAIが肩代わりしてくれる。米ガートナーの予想
米調査会社のガートナーは、2030年までにプロジェクトマネジメントの業務の80％はAIが肩代わりすることで削減される、という予想「Gartner Says 80 Percent of Today’s Project Management Tasks Will Be Eliminated by 2030 as Artificial Intelligence Takes Over」を発表しました。 同社は現時点でAIを用いたプロジェクト管理ソフトウェアが登場し始めていることを指摘しています。それが進化することで2030年にはプロジェクトマネジメント業務（プログラムマネジメントおよびポートフォリオマネジメント：PPM）の主要な部分がAIによって肩代わりされるようになり、人間が行っていた業務は大幅に削減できるようになると予想しています。 特にプロジェクトマネジメント業務の中で大きな部分を占める、デ
機械学習により世界最高クラスの熱放射多層膜を設計し、その実証に成功 | NIMS
機械学習により世界最高クラスの熱放射多層膜を設計し、その実証に成功 ~約80億の候補から最適構造を探索 省エネルギー社会への貢献に期待~ 国立研究開発法人 物質・材料研究機構 (NIMS) 国立大学法人 東京大学 国立大学法人 新潟大学 国立研究開発法人 理化学研究所 国立研究開発法人 科学技術振興機構 (JST) NIMSは、東京大学、新潟大学、理化学研究所と共同で、機械学習と熱放射物性計算を組み合わせて、世界最高クラスの狭帯域熱放射を実現する多層膜を最適設計し、実験にて実証することに成功しました。これによって高効率な省エネルギーデバイスの実現が期待されます。 NIMSは、東京大学、新潟大学、理化学研究所と共同で、機械学習 (ベイズ最適化) と熱放射物性計算 (電磁波計算) を組み合わせて、世界最高クラスの狭帯域熱放射を実現する多層膜 (メタマテリアル) を最適設計し、実験にて実証するこ
数学の苦手なバイオの学生がCourseraの機械学習コースを修了して気づいたこと - Qiita
機械学習を学ぶのに最も適した教材と言われる、Machine Learning | Coursera を受講し終わりました！ 「機械学習に興味はあるけど、何から始めたらいいかわからない」 「Courseraはいいって聞くけど、難くて挫折する気がする」 「機械学習やるなら、PRMLがいいって聞いたけど」 という人は多いと思います。私も同じように思っていました。Courseraの機械学習コースを始めたのはなんとなくですが、修了してみて、やって本当に良かったと思います。機械学習は面白いし夢があるので、ちょっとでも興味がある人の背中を押したいと思い、このコースの何がいいのか簡単にまとめたいと思います。 過去の記事 Coursera Machine Learning (1): 機械学習とは？単回帰分析、最急降下法、目的関数 Coursera Machine Learning (2): 重回帰分析、スケ
チケット購入アクセス「9割がbot」→“殲滅”へ イープラスの激闘を振り返る (1/3) - ITmedia NEWS
連載：迷惑bot事件簿 さまざまなタスクを自動化でき、しかも人間より早く処理できるbot。企業にとって良性のbotが活躍する一方、チケットを買い占めるbot、アカウントを不正に乗っ取るbot、アンケートフォームを“荒らす”botなど悪性のbotの被害も相次いでいる。社会や企業、利用者にさまざまな影響を及ぼすbotによる、決して笑い事では済まない迷惑行為の実態を、業界別の事例と対策で解説する。著者は、セキュリティベンダーの“中の人”として、日々、国内外のbotの動向を追っているアカマイ・テクノロジーズの中西一博氏。 今年8月、大手プレイガイド、イープラスのチケット購入サイト「e＋」への一般先着チケット購入アクセスの9割がbotによるものだった、というニュースがさまざまなメディアで報じられた。あれから4カ月、イープラスのbot対策はさらに進み、目に見える効果をあげている。 そこで「迷惑bot事
MIT Tech Review: 「顔認識APIは提供しません」グーグルが宣言、倫理面に配慮
グーグルは、悪用防止に向けた方針が確立がされるまで、顔認識APIを提供しないことをブログで発表した。 この決定が、アジアにおけるグーグルの人工知能（AI）ツール利用に関するブログで発表されたことは重要である。中国では多くの巨大AI企業によって、顔認識の利用が急速に広がっている。中国の顔認識ツールは政府のIDデータを使って作られており、当局は顔認識ツールを犯罪者を発見したり反政府活動家を追跡したりするのに活用している。 今回のニュースは、監視や抑圧の道具としても利用される顔認識には規制が必要だと非営利団体のAIナウ（AI Now）が報告した直後に起きた。AIナウは「米国、中国をはじめとする世界中の多くの国で、広範囲な監視におけるAIの役割は大きく拡大しています」と警告している。 グーグルで国際問題を担当するケント・ウォーカー上級副社長は、「複数の利用方法が想定されるさまざまな技術同様、顔認識
Google最新技術「BERT」と「東ロボ」との比較から見えてくるAIの課題 « ハーバー・ビジネス・オンライン
ここ数年のコンピューターを使った自然言語処理の進歩には目を見張るものがあります。 その原動力となっているのが、今のAIブームを支えているディープラーニングという機械学習の手法です。この手法を取り入れたGoogle翻訳が作る翻訳文は、正確かつとても自然で「そのまま使える」レベルに到達しています。ほんの数年前まで、翻訳ソフトはヘンテコな翻訳をするというのが当たり前だったことを思うと隔世の感があります。 そのGoogleのAIチームが先日発表した、ディープラーニングを使った自然言語処理の最新モデルがBERT[*1]です。多様なベンチマークで従来の記録を上回る結果を叩き出して、大きな注目を浴びています。 この結果に驚いた人が多いのでしょうか、最近BERTについてよく質問を受けます。BERTそのものについての質問に加えて多いのが、「ロボットは東大に入れるか」というプロジェクトにおいて研究・開発が進め
「現在のAIはとても頭が悪い」--グーグルのクラウドAI責任者が語る限界と可能性 - CNET Japan
人工知能（AI）に対する熱狂が高まっているので、ほかでもないGoogleクラウド部門のAI責任者に冷や水を浴びせてもらおう。 GoogleのCloud AIグループを統括するAndrew Moore氏は、「現在のAIはとても頭が悪い。AIは人間の脳が処理できない特定のことをやるのは非常に得意だが、類推や創造的思考、極めて独創的な思考などを含む汎用推論をAIにやらせることはできない」と述べた。 もちろんこの発言を聞いて、AIを使うのはばかげているとGoogleは考えているのだと解釈してはいけない。それは事実と異なる。米国時間11月14日に終日開催されたGoogle CloudのイベントでMoore氏がそのような発言をしたのは、AI、特にGoogleの提供する画像認識のようなサービスを顧客に受け入れてもらうためだ。Moore氏は今日のAI技術の限界についてコメントしたにすぎない。現在のAIは人
東ロボくんの生みの親《新井紀子》教授の間違いが明らかになった日。人間は人工知能に読解力でも負けつつある - Togetter
sangmin.eth @ChoimiraiSchool @gijigae アリババの人工知能チームが @Stanford 大学の読解力テストで人間に始めて勝ったのが、今年の1月。スコアは、 ・人：82.304 ・AI：82.44 グーグルの《BERT》でトレーニングさせた人工知能のスコアは何と、87.433！10カ月で5ポイントも上げている。人間とマシン、読解力の差は今後更に広がる🤖。 twitter.com/GoogleAI/statu… 2018-11-03 16:51:29 Google AI @GoogleAI We have released @TensorFlow code+models for BERT, a brand new pre-training technique which is now state-of-the-art on a wide array of
「AI開発ミステリー ～そして誰も作らなかった～」 とある大手製造業の怖いハナシ (1/5) - ITmedia NEWS
「AI開発ミステリー ～そして誰も作らなかった～」 とある大手製造業の怖いハナシ：マスクド・アナライズのAIベンチャー場外乱闘！（1/5 ページ） ITmedia NEWS読者の皆さん、はじめまして。マスクド・アナライズと申します。自称“AI（人工知能）ベンチャーで働きながら、情報発信するマスクマン”です。 日々、さまざまな企業から相談を受ける立場として、記事を通じてAI開発のリアルな現状をお伝えしたいと思います。AIやIoT、データ分析における華々しい成功事例やプレスリリースとは一線を画し、道理の通らぬ世の中にあえて挑戦する“シュートスタイル”を目指しております。 口火を切ったITmedia NEWSによる取材記事もご参照ください。 「開発の丸投げやめて」 疲弊するAIベンダーの静かな怒りと、依頼主に“最低限”望むこと 今回は「AI開発ミステリー ～そして誰も作らなかった～」と題し、AI
元Google中国支社長が「中国がAIで米国に圧勝する理由」について書いた新刊が面白そうだ - YAMDAS現更新履歴
「中国がAIで米国に圧勝する理由」元Google中国支社長 | AI新聞=AI Weekly= この記事でインタビューを受けている Kai-Fu Lee は、マイクロソフトや Google の中国支社で要職を務めたとても著名な人で、スティーブン・レヴィ『グーグル ネット覇者の真実 追われる立場から追う立場へ』の中国の章で名前が出てきたのを覚えている人もいるかもしれない。 その彼の新刊のテーマは AI なのだが、中国の優位性を主張していて気になる。 AIは発見から実装のフェーズに入った。新しいアルゴリズムを発見した人が有利だった時代は終わり、今重要なのは実装。多くの資金とデータを持って早く動くところが勝つ。この意味で中国は有利だ。 https://aishinbun.com/comment/20180922/1735/ その今日発売になる新刊については公式サイトができているので、詳細はそちら
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