こんにちは。最近米国でも量子コンピュータにまつわる誇大広告が問題になっています。米国ではすでに量子アニーリングを行っている企業はほとんどおらず、量子ゲート方式しかやっていないのにもかかわらず、誇大広告とはどういうことでしょうか？また、量子コンピュータに参入してしまった企業はどのように対策をしているのでしょうか。 特に誇大広告として語られてしまっているのが、 １，組合せ最適...
現状では、量子コンピュータを使っても特に高速に組合せ最適化問題や量子化学計算、機械学習は解けない件 by Yuichiro Minato | blueqat
こんにちは。最近米国でも量子コンピュータにまつわる誇大広告が問題になっています。米国ではすでに量子アニーリングを行っている企業はほとんどおらず、量子ゲート方式しかやっていないのにもかかわらず、誇大広告とはどういうことでしょうか？また、量子コンピュータに参入してしまった企業はどのように対策をしているのでしょうか。 特に誇大広告として語られてしまっているのが、 １，組合せ最適...
「AI技術がコモディティ化している」はウソ？~研究者が企業で活躍するためにこれから求められるスキル~｜田村浩一郎@ACES
0. 自己紹介皆さんこんにちは、株式会社ACESの代表の田村(@7142857)です。簡単に自己紹介させていただくと、私は東京大学の工学系研究科博士課程で松尾研究室に所属し、Deep Learningの金融への応用について研究しつつ、株式会社ACESという会社を経営しております。先週はIPOのタマゴにも出させていただきました。 【IPOのタマゴ～磨けイノベーション】テーマは「人の知見を数式化する」。ACES 田村 浩一郎社長をゲストに迎え、今後の事業展開や戦略を聞く。視聴は→https://t.co/8KbwDmPBWM pic.twitter.com/go4nZTnDy1 — 日経CNBC (@NIKKEI_CNBC) September 9, 2021 1. AI技術がコモディティ化しているという主張の理解 Deep Learningが登場してから、"AIブーム"が続いていました。 -
Googleが「ガビガビの低解像度画像を高解像度画像に変換するAIモデル」の性能を改善、人間が判別できないレベルに
GoogleのAI研究チームであるGoogle AIが、低解像度画像にあえてノイズを追加して「純粋なノイズ」になるまで加工し、そこから高解像度画像を生成する「diffusion model(拡散モデル)」という手法を改善する新たなアプローチを発表しました。「画質の悪い低解像度画像から高解像度画像を生成する技術」には、古い写真の復元から医療用画像の改善まで幅広い用途が想定され、機械学習の活躍が期待されているタスクの1つです。 Google AI Blog: High Fidelity Image Generation Using Diffusion Models https://ai.googleblog.com/2021/07/high-fidelity-image-generation-using.html Enhance! Google researchers detail new m
Wikipediaを用いた日本語の固有表現抽出データセットの公開
ML事業部の近江崇宏です。 ストックマークではプロダクトで様々な自然言語処理の技術を用いていますが、その中のコア技術の一つに固有表現抽出があります。固有表現抽出はテキストの中から固有表現（固有名詞）を抽出する技術で、例えば「Astrategy」というプロダクトでは、固有表現抽出を用いてニュース記事の中から企業名を抽出しています。（企業名抽出については過去のブログ記事を参考にしてください。） 一般に、固有表現抽出を行うためには、大量のテキストに固有表現をアノテーションした学習データをもとに機械学習モデルの学習を行います。今回、ストックマークは固有表現抽出のための日本語の学習データセットを公開いたします！ご自由にお使いいただければと思います！ レポジトリ：https://github.com/stockmarkteam/ner-wikipedia-dataset 固有表現をハイライトしたサンプ
なぜGoogle Meetの背景ぼかしが最強なのか（一般公開版）
はじめに 最近ついに、Google Meet に背景ぼかし機能が利用可能になりましたよね。日本語だとインプレスのケータイ Watchの記事などで紹介されてます。確か 2020 年 9 月末前後で順次リリースされていたと記憶しています。 このときは「背景ぼかし」の機能しかなかったのですが、最近（私が気づいたのは 2020/10/30）更にアップデートされました。アップデートで「背景差し替え」機能が付いて、ぼかし機能もぼかし効果が強弱 2 つから選べるようになりました。まだ日本語のニュース記事は見てないですが、Googleによるアップデートの発表はちゃんとされています。 そして、Google AI Blog でBackground Features in Google Meet, Powered by Web MLという記事が公開され、実装についての解説がされました。 この記事はその解説記事を
文章生成AI「GPT-3」がRedditで1週間誰にも気付かれず人間と会話していたことが判明
人工知能を研究している非営利団体OpenAIが開発した言語モデル「GPT-3」を使用して、何者かが海外掲示板のRedditに1週間近く投稿を続けていたことが分かりました。GPT-3による投稿は、最終的に開発者の手によって停止されましたが、発覚するまでの間GPT-3は誰にも気付かれることなく、Redditユーザーと言葉を交わしていたと報じられています。 kmeme: GPT-3 Bot Posed as a Human on AskReddit for a Week https://www.kmeme.com/2020/10/gpt-3-bot-went-undetected-askreddit-for.html Someone let a GPT-3 bot loose on Reddit — it didn’t end well https://thenextweb.com/neural
ヤフー、“ヤフコメ”の表示順位付け技術を無償公開 ネット上のコメント健全化目指す
APIの連携によって事業者は、AIの開発に必要な学習データや計算コストなどの初期投資をかけずに、自社サービスへのコメントの健全化に役立てることができるという。 今後もヤフーは誹謗中傷など悪質コメントに対する取り組みを進め、インターネット空間の健全化を目指すとしている。 関連記事 ヤフー、“ヤフコメ”のパトロールAIを外部提供へ 1日に2万件の誹謗中傷を削除可能 ヤフーが、「Yahoo!ニュース」コメント欄の健全化のため使用しているAIを、外部の事業者にも提供すると発表した。1日に平均約2万件の悪質な投稿を削除できる自然言語処理モデルを横展開し、投稿型サービスの健全化を図る。6月中をめどに、悪質なコメントへの対策強化に向けた検討会も開催する。 “繋がりすぎる”ネット時代の誹謗中傷問題、解決策はあるのか リアリティーショー番組でのSNS中傷を発端として、インターネット上の悪質な投稿に関する議論
公平な機械学習へ向けての技術と課題 - Qiita
はじめに Machine Learning Summer School 2020 でなされた、機械学習の公平性についてのレクチャー(by Prof. Moritz Hardt)が面白かったので勉強用にノートを残します。もとのレクチャーの動画はYoutubeに公開されています。この記事内で引用しているスライドは特に指定しない限り、レクチャーのスライドから引用しています。 Link集 [動画Part1][動画Part2][スライド] TL;DR 「センシティブ情報はデータに含まれないから差別していない」は通用しない センシティブ情報を保護するために満たすべき基準が提案されている しかし、これは差別的扱いを完全には防げない 特に、データのSelection Biasがあると、差別的な扱いにつながってしまう 因果関係を考慮した基準ならSelection Biasがあっても差別的な扱いをある程度は防
【翻訳】機械学習の技術的負債の重箱の隅をつつく (前編) - 株式会社ホクソエムのブログ
ホクソエムサポーターの白井です。 今回は Matthew McAteer氏によるブログ記事Nitpicking Machine Learning Technical Debtの和訳を紹介します。 原著者の許可取得済みです。 Thank you! アメリカの国内ネタも含んでいて、日本語だと理解しにくい箇所もありますが、機械学習の技術的負債をどう対処していくかについて、とても役に立つ記事だと思います。 Nitpicking Machine Learning Technical Debt (機械学習の技術的負債の重箱の隅をつつく) イントロダクション Part1 技術的負債はあなたの予想以上に悪い Part2 機械学習の漠然とした性質 Part3 (通常の依存関係の頂上にある) データ依存関係 Part4 イライラさせるほど未定義なフィードバックループ 後編に続きます Nitpicking Ma
ディープラーニング技術を用いたエッジコンピュータによる高速な画像認識ソリューション | マシンビジョン大全｜FA（ファクトリーオートメーション）用途で活用する事例を紹介するウェブメディア | マシンビジョン大全｜FA（ファクトリーオートメーション）用途で活用する事例を紹介するウェブメディア
株式会社日立ソリューションズ・テクノロジー（旧：日立超LSIシステムズ）（以下、当社）は、独自のディープラーニング技術を用い、単眼カメラの入力画像から自動車、人物、白線などの物体を検出し、物体までの距離を測距する技術を開発した。これを用いた「画像認識ソリューション」を2018年6月より提供開始している。 安価な小型の組込み向けGPU（Graphics Processing Unit）モジュール（Jetson TM TX2）と単眼カメラを組み合せ、リアルタイムな物体検出および測距を実現し、高度な認識技術を必要とする人工知能型アプリケーション開発を支援していく。 開発の経緯 近年、人工知能による映像・画像の解析技術や、ディープラーニングによる人に近い視認性をもつ画像認識技術は、周辺環境の安全性把握や障害物検知などが必要とされる監視カメラ、自動運転やロボティクスなどの様々な分野で実用化されている
写真をアニメキャラクターに変換できる技術が登場
GAN(敵対的生成ネットワーク)と呼ばれるアルゴリズムを使用して人物の写真からアニメキャラクターを作成する方法がTokyo Deep Learning Workshop 2018で解説されており、その動画がYouTubeにアップロードされています。 25.Yanghua Jin: Creating Anime Characters with GAN - YouTube GANは2つのニューラルネットワークを組み合わせ、競い合わせることで特定のデータを生成する精度を上げる仕組みです。GANを発案したイアン・グッドフェローさんはGANを偽札を作ろうとする偽造者と偽札を見分けようとする警察の攻防に例えて説明しています。つまり、片方のニューラルネットワークが本物そっくりな偽札データを作成して「警察」をだまそうとし、「警察」側のニューラルネットワークは入力されたデータの中から偽札データを見つけだそう
グーグル翻訳アプリ、ニューラル機械翻訳がオフラインに対応
Googleは米国時間6月12日、同社のニューラル機械翻訳（NMT）システムのアップデートを提供開始した。これによりユーザーは、インターネットに接続していない時でも、より正確な翻訳を得られるようになる。 Googleは2016年にNMT技術を導入して翻訳の精度を高めた。この技術が今回オフラインに対応し、「Android」または「iOS」デバイス上の「Google翻訳」アプリで直接実行できるようになる。 NMTシステムでは、文章の中の単語やフレーズを個々に翻訳するのではなく、文全体を1つの翻訳単位として捉え、より広範な文脈を考慮して最適な翻訳を考え出す。Googleは発表の中で、これにより段落や記事の翻訳がはるかに自然なものになると述べた。 オフライン機能は、国外への旅行時や、インターネットに接続できない場合、あるいはデータ通信を使いたくない場合に利用できる。各言語セットは35〜45Mバイト
ディープラーニングの力で結月ゆかりの声になってみた
目次 （背景）自分の声を結月ゆかりにしたい。前回はあまりクオリティが良くなかったので、手法を変えて質を上げたい。 （手法）声質変換を、低音質変換と高音質化の二段階に分けてそれぞれ学習させた。画像分野で有名なモデルを使った。 （結果）性能が飛躍的に向上し、かなり聞き取れるものになった。 （考察）精度はまだ改善の余地があり、多対多声質変換にすることで精度が向上すると考えられる。今回の結果を論文化したい。 デモ動画 背景多くの人が可愛い女の子になりたいと思っている。 ＣＧ技術やモーションキャプチャ技術の向上により、姿は女の子に仮想化できるようになってきた。 しかし、声に関してはまだまだ課題が多い。 声質変換は「遅延」「音質」「複数話者」などの難しい課題がある。 今回は、自分の声を結月ゆかりにするための、低遅延で実現可能な高音質声質変換を目指した。 手法大きく分けて３つの工夫をした。 画像ディープ
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合成背景に人が溶け込むよう照明を調節する技術 Googleが開発
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