自動プログラミングAIの「AlphaCode」をDeepMindが発表、競技プログラミングレベルのコード生成が可能
DeepMindが競技プログラミングレベルのプログラミングが可能な人工知能(AI)の「AlphaCode」を発表しました。AlphaCodeのほかにも自動でプログラミングが可能なAIは存在しますが、AlphaCodeは414億ものパラメーターを保持した特に精度の高いAIに仕上がっているとのことです。 Competitive programming with AlphaCode | DeepMind https://deepmind.com/blog/article/Competitive-programming-with-AlphaCode Competition-Level Code Generation with AlphaCode (PDF)https://storage.googleapis.com/deepmind-media/AlphaCode/competition_leve
人工知能にコウメ太夫さんのツイートを学習させてみた - ニートの言葉
どうもこんにちは、最近何かを生成する系のAIで遊ぶことにハマってます、あんどう(@t_andou)です。 5年以上前の話ですが、人工知能に哲学書を読ませて哲学的な文章を書いてもらいました。 blog.takuya-andou.com 今回はその時よりも高度な「GPT-2」というものを使って、コウメ太夫さんのツイートを学習させてみたいと思います。 なぜコウメ太夫さんなのか コウメ太夫さんと言えば、毎日とても面白いギャグツイートすることで有名なかたです。 ですが、ごく稀に難解すぎてAIがツイートしてると疑われ、記事になることもあります。*1 AIが考えたと言われているツイート ミリンは１０％でミリン風調味料｛アルコール分１％未満｝は８％ということはキリン風ゾウ｛シマウマ縞数１００程度｝はドツチになるか考えいたら～、 竜宮城の乙姫さま生牡蠣当たってタイやヒラメにガスバナ～当ててました～。 チクシ
TSRデータインサイト | 東京商工リサーチ
金融機関のトップに君臨する三菱UFJ銀行。東京商工リサーチの企業データベースで分析すると、大都市の有力企業に地盤を固め、成長支援の効果もうかがえる。廃業などで脱落もあるが、それを上回る数のメインバンク化が、12年連続でトップを維持する根底にある。
自律的に学習・行動するロボット誕生へ、「脳型コンピューター」研究の現在地 ニュースイッチ by 日刊工業新聞社
デジタル変革（ＤＸ）化が進む中、膨大なデータを処理し判断する人工知能（ＡＩ）の役割が重要さを増している。物質・材料研究機構の研究グループは、脳の機能をまねた素子や回路で動く「脳型コンピューター」の要素技術を研究し、従来はソフトウエアに使われているＡＩをハードウエアであるデバイスに組み込もうとする。２０５０年には新機構を搭載し、自律的に学習や行動ができるロボットが登場するかもしれない。（冨井哲雄） 【演算処理不要】 深層学習に使うＡＩはプログラムに沿って数値計算の値を得るなどソフトでの活用を重視しており、ハードはデータの保存などＡＩには直接関与しない。 ＡＩの利用には膨大なデータの計算が必要だが、ＡＩの性能向上とともにその計算量も増え、将来はコンピューターの性能が限界を迎えると考えられている。そこで量子コンピューターの実現が期待されているが、現状では小型化や室温動作などに課題がある。 一方、
似ているヘアカット写真を見つける画像認識AI 「Yahoo! BEAUTY」の新機能で活用
ヤフーは2月15日、ヘアスタイル検索サービス「Yahoo! BEAUTY」に独自の画像認識AIを使った新機能を導入したと発表した。ユーザーの好みに合うヘアスタイル画像の表示精度がアップしたという。 入力した名称のヘアスタイル画像を表示するもの。従来は画像に付けられたハッシュタグを基準に類似画像を表示する仕組みだった。 新機能ではAIがヘアスタイルの特徴と髪の毛の色を識別し、類似画像を表示する方式に変更。識別方法には画像認識で精度が高い学習手法とされる「Convolutional Neural Network」（CNN）を採用した。 ヤフーによると、学習対象は「ショート」「セミロング」といった髪の長さ、 「マッシュ」「ひし形」などの髪形のシルエット、「ワンカールパーマ」「外ハネ」のような毛先の動き、「クール」「ガーリー」といったヘアスタイルへの印象に至るものまで多岐にわたるという。 類似画像
AIの想像力が人間を超えるとき。深層強化学習のブレイクスルー、D3RLの衝撃
AIの想像力が人間を超えるとき。深層強化学習のブレイクスルー、D3RLの衝撃 2020.10.08 Updated by Ryo Shimizu on October 8, 2020, 11:13 am JST 「最近のAIがすごい」と言われてからもう6年ほどが経過した。 なかでも人目を引いたのは、なんといっても2016年のAlphaGoだろう。最難関ゲームの一つと言われる囲碁において、人間のトップ棋士に対しAIが圧勝したのである。 これは「深層強化学習」というAIだが、実際のところ、「深層強化学習」を実用的に利用した例はまだ少ない。 多くのAIベンチャーやAIベンダーが扱う「AI」技術は、古典的な統計解析か、時折ニューラルネットを使っているくらいで、「深層学習」ではあっても「深層強化学習」とは完全に別物である。ラジオもコンピュータも同じ電気で動くものだが別物であるのと同じだ。 深層強化学
半分だけの画像でも全体像を自動生成するAIをOpenAIが発表 | Ledge.ai
Thumbnail photo on openai.com 画像AIの発展が止まらない。 画像認識からブレイクスルーが起こった画像AIは、画像自動生成の分野でも発展を続けている。以前紹介した、モザイクから元画像に類似する高画質画像を自動生成する技術も興味深かったが、今回はまた別の技術を紹介したい。 SpaceXなどで有名なイーロン・マスク氏が共同会長を務める、米国の非営利研究団体OpenAIは、半分の画像を入力するだけで残りの半分を自動生成する技術を発表した。類似研究と違う点は、文章を分析する自然言語処理の技術を転用しているところだ。 文章生成に長けたGTP-2モデルを画像生成に応用 今回OpenAIが発表した技術には、GPT-2モデルが使われている。GPT-2モデルは、OpenAIが2019年に発表した自然言語処理のモデルだ。このモデルはインターネット上にあるウェブページを800万ページ
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
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
東京大学、数理・データサイエンス・AIに関する教材を無償公開／政府の「AI 戦略 2019」に対応したモデルカリキュラムすべてに準拠
身体の一部しか見えていなくても、全身を3Dモデル化 機械学習で
【CV上坂すみれ】AI・機械学習入門2～声優識別AIを創る～｜paizaラーニング