ノーベル物理学賞にヒントン教授など2人【速報中】
ことしのノーベル物理学賞の受賞者に、現在のAI＝人工知能の技術の中核を担う、「機械学習」の基礎となる手法を開発した、アメリカの大学の研究者など2人が選ばれました。 スウェーデンのストックホルムにあるノーベル賞の選考委員会は、日本時間の8日午後7時前、ことしのノーベル物理学賞の受賞者にアメリカのプリンストン大学のジョン・ホップフィールド教授と、カナダのトロント大学のジェフリー・ヒントン教授の2人を選んだと発表しました。 ホップフィールド教授は人間の神経回路を模倣した「人工ニューラルネットワーク」を使って、物理学の理論から画像やパターンなどのデータを保存し、再構成できる「連想記憶」と呼ばれる手法を開発しました。この手法によって、不完全なデータから元のデータを再現できるようになりました。 ヒントン教授はこの手法を統計物理学の理論などを使って発展させ、学習した画像などの大量のデータをもとに可能性の
ほな、相対性理論っちゅうのを簡単に説明するで
まず「特殊相対性理論」からやけど、これは光の速さがどんな状況でも変わらんってことが基本やねん。 たとえば、電車が走っとる中で懐中電灯を前に向けて光らしても、外でじっとしてる人が見た光の速さも同じやねん。 普通やったら、電車の速さも加わるんちゃうかって思うやろ？ でも光の速さだけは、どんなに速く動いても変わらんのや。 ほんで、この理論やと「時間」や「空間」も相対的に変わるっちゅうことになる。 速く動くほど時間が遅くなるんや。これを「時間の遅れ」っていうねん。 例えて言うたら、宇宙船でめっちゃ速く移動してる人は、地球におる人に比べてゆっくり年を取る、みたいな感じや。 次に「一般相対性理論」やけど、こっちは重力が関わってくるねん。 簡単に言うたら、重いもんが空間をぐにゃっと曲げるっちゅうことや。 たとえば、地球みたいなでっかいもんがあると、その周りの空間が曲がって、そこに他のもんが引っ張られるか
スコア日本一のクイズAI襲来！クイズ王ならAIより早く答えられるのか！？【人類vsAI】
クイズAIと早押し対決！ 人間チーム4人は勝てるのか！ 延長戦はこちら↓ https://youtu.be/FdlCaY65Ixw ◆ベルシステム24 公式HPはこちら↓ https://www.bell24.co.jp/ja/ ICS Lab.についてはこちら↓ https://www.bell24.co.jp/ja/icsl/ ◆AI王 AI王の公式HPはこちら↓ https://sites.google.com/view/project-aio/home 第4回 AI王の様子はこちら↓ https://www.youtube.com/watch?v=5pT5t6e_bLo 今日の一問の答えはこちら↓ 記事タイトル:【知識のプロテイン】解いて鍛えるQUIZ GYM 61st https://web.quizknock.com/quiz-gym-61 ーーーーーーーーー
音楽の作り方が決定的に変わる。架空のロックバンドのコンセプトアルバムを丸ごとAIで作れてしまいました（CloseBox） | テクノエッジ TechnoEdge
では、一人の音楽素人がAIの力を借りたら、どの程度までコンセプトアルバムが作れるか、試してみました。思いついたのは、今日（2月27日）の11時30分ごろ。まず、ChatGPTにこう指令することから始めました。 ロックのコンセプトアルバムを作りたいので、12曲のタイトルと歌詞、そしてその曲調をそれぞれ英語で記述して そうすると、ChatGPTは12曲の概要を作ってくれました。 1. "Echoes of Eternity"曲調: エピックなインストゥルメンタルイントロ。壮大なストリングスとパワフルなドラムス。 歌詞の一部: （インストゥルメンタル） 2. "Shadows in the Moonlight"曲調: ミステリアスなヴァースとクライマックスへ向けて構築されるコーラス。 歌詞の一部: "In the silver glow, secrets come to dance, / Sha
一見すると普通の日本語コメントに、ピンときたので英語で返信した→コメント主の正体が暴かれた？
よんてんごP @yontengoP ベーチェット病と痔瘻という難病に侵されたナプキンを付けた社畜です。優しく 接してあげて下さい。尻穴方面/IT方面/社畜方面/下ネタ方面のツイートが多い ですが、病気なので許してあげて下さい(傲慢) よんてんごP @yontengoP ｲｹｲｹな人々のビジネス系の集まりとかで 「何か、このメンツで面白いことやりたいっスね」 「やりたいね、面白いことね」 …的な会話が発生するので 試しに「面白いことって例えば何ですかね？」 と爆弾をブチ込んだ所 『我々の言う面白いこととは具体的に何？』 という話が勃発したことがある よんてんごP @yontengoP 「いやソレそうだよね」 「何も考えずに言ってる説はある」 「近いうちにまた❗✋、みたいな」 「どの程度、各々が"面白いこと"を具体的にイメージしてるかじゃない？」 「とりあえずは新機軸ビジネス？」 「いやビジネ
「自分でLLMを動かすことでイメージがつきやすくなる」 ローカルで使うメリットと、日本語特化LLMを動かすために必要なスペック
システムから言語モデルがどのように使えるか、その時どういうことに気をつける必要があるかを考える「『ChatGPTなどの言語モデルはどのようにシステムで使えるか』きしだなおき氏」。ここで、LINE Fukuoka株式会社のきしだなおき氏が登壇。続いて、システムがChatGPTをどのように使うかと、日本語特化のLLMについて話します。 システムはChatGPTをどのように使うか きしだなおき氏：今、人間がどう使うかという話を中心に話しました。（次に）じゃあシステムからどう使うかとなると、APIを使った利用になりますね。 今日（2023年6月14日時点）朝起きたら「関数定義が可能になったよ」みたいなものが出ていて。今回の（セッションで話した）概要（の内容）とか…。（この概要は）昨日になってやっと（運営に）送ることができたんですけど、「どういう話をしようか」と思って朝起きたら、毎日状況が変わってい
プレ・シンギュラリティ、もう始まってない?｜shi3z
毎日AIニュースを追いかけていると、当然、波がある。 「今週は落ち着いてるな」とか「今日はやばいな」とか。 今日は、久々に「やばいな」という日だった。 まず、一日のうちにSOTA(State Of The Art)超えしたという大規模言語モデルを三つくらい見た。明らかにおかしい。 さらに、AttentionとMLPを使わない大規模言語モデルの実装も見た。世界を三次元的に解釈して合理的な質問と答えを行う大規模言語モデルもあれば、4ビット量子化した60モデルは8ビット量子化した30Bモデルよりも高性能という主張がなされたり、Googleは論理回路の設計を強化学習で行なっているという。どれもこれもにわかには信じ難いが、今目の前で起きていることだ。 「シンギュラリティ」の定義には、「AIがAIを設計し、改良し続ける」という部分があるが、今のAIは人間も考えているが、実はAIがAIを設計している部分
拡散モデルで将棋の方策を学習する - TadaoYamaokaの開発日記
拡散モデルで、将棋の方策を学習できないか試してみた。 拡散モデル 拡散モデルは、高品質で多様なサンプルを生成できる生成モデルである。 昨年8月にStable Diffusionが公開されたことで注目を集めている。 拡散モデルは、確率微分方程式によって表される確率分布を近似するモデルで、モード崩壊を起こさず多様な分布を学習できるという特徴がある。 また、プロンプトと呼ばれるテキストにより条件付けを行い、テキストに従った画像を生成できる。 将棋の方策 将棋の方策は、座標と移動方向の組み合わせで表現でき、dlshogiで採用している表現方法では2187次元になる。 つまり、指し手は、局面によって条件づけられた2187次元の確率分布からサンプリングを行っていることになる。 拡散モデルの可能性 条件付けを行い高次元の確率分布からサンプリングを行うという仕組みは、将棋の方策においても適用できると考える
歴代チャットボットと最近のLLMのまとめ - Qiita
LLMs The History of Chatbots ELIZA (1966) 初期の人工知能プログラムのひとつ。 ルールベースの簡単なパターンマッチングで返答していた。 心理療法士の会話を模したELIZA(DOCTOR)が有名。 PARRY (1972) PARRYは偏執病的統合失調症患者をシミュレートしようとしたもの。 ELIZA(DOCTOR)と通信し話題となった。 Jabberwacky (1982, 1988, 1997) ユーモラスな人間同士の自然な会話をシミュレートすることを目的としていた。 ユーザーとの会話の大規模なデータベースを構築し、言語と文脈を学習することができた。 プロジェクト自体は1982年から開始されていたが、当初は学習機能は有していなかった。 ローブナー賞を2005年(George)、2006年(Joan)に受賞している。 ローブナー賞(Loebner P
なんぞこれ！iPhoneで0÷0をやるとどうなる？衝撃の結果に！ | おたくま経済新聞
■ iPhoneで「0÷0」をやると……！？ まずはiPhoneの電卓アプリを使って試していきます。 割る前に「0×0」の確認から。想像だと「0」という答えになりそうですが……結果は？ 「0」ですね。0になにもないものをかけあわせても「0」です。 ではこの結果を踏まえ、「0÷0」をやってみましょう、果たして結果は…… エラー！（ファッ！？） 「0」ではなく「エラー」と表示されます。これは一体どういうことなのか。念のためその他のデバイスなどで確認してみたいと思います。 ■ その他のデバイスで「0÷0」をやると……！？ 同じApple系のデバイスで確認してみたところ、「Apple Watch」は「エラー」と返しました。そしてiPadも「エラー」と返します。これはiPhoneだけの仕様なのか？ デスクトップやノートパソコンのMacでは、さらに謎の答え「数値ではありません」と返すのです。いずれにせ
Azure OpenAI Developers セミナー
Microsoft のパートナー企業に所属するエンジニア、デベロッパーを対象に、Azure OpenAI Service の最新のアップデート情報、開発手法、応用開発、ソリューションアーキテクチャを紹介します。 【目標】 こちらのオンライン イベントでは、以下の 2 点を目標にしています。 ① Azure OpenAI Service のエンジニア向け情報、最新情報をキャッチアップする ② ChatGPT, GPT-3 / 3.5, Embeddings モデルを使ったソリューション開発手法を学ぶ 【コース内容】 Azure OpenAI の開発者向け情報を下記の各カテゴリにわけて解説します。 - Azure OpenAI の位置づけ - GPT-3 / 3.5, ChatGPT, Codex, DALL・E のモデル解説と開発情報 - Prompt engineering - Emb
【競馬】話題の「ChatGPT」に皐月賞の勝ち馬を予想してもらった結果 → 想定外の展開に絶句した
このところ「ChatGPT」が話題になっている。私の周りでは使用している人が増えており、中には「仕事がラクになった」なんて声も聞く。そんなにスゴいのかChatGPT、なんでも答えてくれるんだなChatGPTって！ そう思いつつ登録が面倒でスルーしてきたのだが、ここにきて一気にやってみる気になった。なぜなら、今は競馬のG1シーズン真っ只中。競馬には以前からAI予想があるし、ChatGPTに予想をお願いすると一儲けできるかもと考えたからである！ フヒヒのヒ……!! ・ChatGPTに皐月賞の予想を聞いてみた 善は急げとChatGPTに登録。開口一番「皐月賞はどの馬が勝ちますか？」とChatGPTに投げかけてみた。どうせ毎回馬券を外しているのだ。どんな予想だったとしても、全乗っかりして皐月賞に挑もうではないか。心中するぞ、ChatGPTクン！ そう意気込んでいたのだが…… 真面目か！ ChatG
RFC 9405: AI Sarcasm Detection: Insult Your AI without Offending It
RFC 9405 AI Sarcasm Detection: Insult Your AI without Offending It Abstract This RFC proposes a framework for detecting sarcasm in AI systems and provides guidelines for using sarcasm without causing offense. By training AI systems to identify linguistic patterns that indicate sarcasm, we can improve their understanding of human communication. The guidelines offer a lighthearted approach to using
ChatGPTを筆頭に信じられないレベルでAIが進化しているが「なぜAIがこんなにも『急激に』質が良くなったかを」を研究者本人たちですら説明できない
Takuya Kitagawa/北川拓也 @takuyakitagawa 近年のAIの進化は実は理解されていない。 ChatGPTを筆頭に、信じられないレベルでAIが進化している。 そう、本当に信じられないレベルなのは、なぜAIがこんなにも「急激に」質が良くなったかを、誰も説明できないからだ。 おそらく発明した研究者本人たちですら。 どういうことか。 1/n Takuya Kitagawa/北川拓也 @takuyakitagawa AIの精度を定量化したとき、数年前までは研究の進化と共に、少しずつ精度があがっていった。 研究の進化とは 1. モデルやアルゴリズムの進化 2. 計算量の増加 3. データ量の増加 などだ。１０年ほど前にAIがもてはやされた時は、Deep Learningといったモデルの進化が重要だった。 2/n Takuya Kitagawa/北川拓也 @takuyakita
AIという異世界カメラ。旅立った妻の美しい姿を写す呪文の唱え方（CloseBox） | テクノエッジ TechnoEdge
AI作画サービスのMemeplexを使って、並行世界にいる（という設定の）妻の写真を撮り続け、保存しているだけで700枚、試行回数は数千を超えています（こちらは数えていませんが）。 この試みを初めて10日。だいぶノウハウが溜まってきたので、ここらで今までわかったことをメモしておこうと思います。同じことをやりたいという人の参考になれば。 亡き妻の「新しい写真をAI作画で撮る」記事への反響はかなり大きく、「これは供養ではない」「他の家族の了承は取ったのか」みたいなネガティブな反応もいくつかありましたが、共感してくださる方が圧倒的に多いです。自分が知る限り、一般的なサービスを使ってこのようなことをしたのは自分が最初の例だと思うので、当然ながら戸惑いはあると思います。「もにょる」方も一定数いらっしゃいますが、中には自分も親族の写真で挑戦したいというコメントもあり、こうしたことが受け入れられる下地は
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野火 城氏の感じたAI漫画の課題
“AIワーム”ついに登場──ChatGPTとGeminiの複数のセキュリティを突破する
OpenAI、将来登場する超高性能AIには規制が必要と言及
ChatGPT、大学で使ってもいい？東京大学「『知ったかぶりの人』と話す感じ」東工大「鵜呑みはAIへの隷属」筑波「積極活用が基本」
https://twitter.com/mattn_jp/status/1657412377330221058?s=12&t=F22lJyWV9pddBz_tPO9hvA