![AIが2人から産まれてくるベビーの顔を生成する「赤ちゃんAC」が公開/男同士・女同士のカップルや絵画に書かれた人物の赤ちゃんも生成可能](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/f24b6d282cdcde20e75ff23f7132dc0215b9c1fb/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fforest.watch.impress.co.jp%2Fimg%2Fwf%2Flist%2F1312%2F530%2Fimage6.jpg)
映画やドラマでは、俳優や女優がカップル役を演じているのだが、そのストーリーに没入してしまうと、演じている俳優らに感情移入してしまい、様々な妄想が脳内を駆け巡る。 そんな俳優カップルを見て「もし2人の間に子どもができたら…」という妄想が膨らみすぎたインスタグラマーが、高性能AIを使用し、独断でごカップルの顔をいい感じにフュージョンし、その子供を創造してしまったようだ。 こうなるとストーリーの設定もラストも完全無視となるわけだが、俳優と女優の間に生まれた人工キッズたちを見ていこう。結構ありえる顔になっている。 もしもあのカップルに子供ができたらどんな顔? 以下はハリウッドの有名映画やドラマが好きなインスタグラマーHidreley Diaoが、AIを使って作った親子の画像。参考にしたご両親画像は左と中央、2人の間の架空の子どもが右だ。 1. スカーレット・オハラとレット・バトラー「風と共に去りぬ
人工知能(AI)を用いた画像認識技術は自動運転車や防犯システムなどさまざまな分野で活躍していますが、最先端のパフォーマンスを実現するディープラーニングを用いた画像認識モデル「InceptionNet」であっても、画像を正しく認識できないケースが多々あります。スタンフォード大学で機械学習やAIについて研究するアブバカル・アビド氏は、「最先端の画像認識モデル(InceptionNet)でも正しく認識できなかった画像」をまとめており、まだまだAIが人間並みの認識能力を有することは難しいと実感できます。 What Inception Net Doesn't See – Abubakar Abid – Zou Group @Stanford https://abidlabs.github.io/Inception-Blindspots/ ◆1:逆さまの車 自動車が逆さまに写っている場合、画像認識モデ
凸版印刷は2月16日、画像認識AIを活用して古文書に書かれた“くずし字”の解読を支援するツール「ふみのはゼミ」を開発したと発表した。オンラインで複数人による解読作業が可能で、解読精度は90%にも上るという。価格は月額7万円(税別、以下同)から。 くずし字は江戸時代以前に使用されていた文字の一種。凸版印刷は解読済みのくずし字の形を学習させた画像認識AIを生成。画像の文字を読み取ってテキストデータに変換するOCR(光学的文字認識)技術と組み合わせた。 古文書のスキャン画像からくずし字を指定すると、AIが自動的に解読する。目視による結果を再学習させることで、文字認識の精度を上げられるという。 解読した文字や単語へのコメント機能や、解読作業の参加者が交流できるチャット機能など共同作業機能も備える。
Tesla is reportedly getting 'absolutely hard core' about more layoffs, according to Elon Musk
棋聖、王位と立て続けにタイトルを取った藤井二冠の次の標的は、前期も挑戦者決定戦まで進んで挑戦まであと一歩だった王将戦。 将棋界最難関といわれる王将リーグといえども、今の藤井二冠を止める者は誰もいない……そんな予想はしかし、意外すぎる形で裏切られます。 何と……トップ棋士が立て続けに、藤井二冠に対して振り飛車をぶつけ始めたのです! しかもそれは、普段はあまり振り飛車を指さない、居飛車党の棋士たちでした。 結果的に、藤井二冠は王将戦の挑戦権を逃すどころか、リーグからも陥落……。 もともと将棋ソフトは振り飛車を『不利な戦法』と考えており、ソフトを研究に用いる藤井二冠はデビューから一度も振り飛車を採用していません。 そして藤井二冠以外のトップ棋士たちも、ソフトを使用して研究しているはず。 それなのにどうして、不利なはずの振り飛車を敢えて使い、しかも居飛車では止めることができなかった藤井二冠を倒すこ
小猫遊りょう(たかにゃし・りょう) @jaguring1 毎日、数学をやっています。抽象度の高い数学が好きで、公理的集合論や数理論理学、圏論に興味があるけど、もっと具体的で実用的な数学も好きです。AI技術と、それがもたらす社会的影響についてよく考えていますが、基本的にテクノロジー全般の最新動向に興味があります。良さげな講義動画を見つけたら、ツイートするようにしてます。 小猫遊りょう(たかにゃし・りょう) @jaguring1 うおぉ、、新年早々、超激ヤバなニューラルネットをOpenAIが2つ発表してきた(DALL-EとCLIP)。視覚データとテキストの両方を用いたAIシステムで、DALL-Eは、テキストで説明すると、それっぽい画像を生成。こんなの創造性以外の何者でもない。テキスト+画像版GPT-3っぽい openai.com/blog/tags/mult… pic.twitter.com/
消極(facebookも始めた) @depolarization1 海外の配信者が投げ銭コメント読み上げ機能を付け、就寝配信していたら「アレクサ、今の私の居場所はどこ」というコメントが投げられ、住所バレするクリップを見た。 2020-12-26 11:02:10
ウチューじん・ささき @uchujin17 攻撃的機械学習 Adversarial Machine Learning (AML)なんて用語が出来ていたのか。そしてAMLに対抗すべくCounter-AML AIが導入されているという。「敵は海賊」の世界はもう現実になっていたんだな。 2020-12-05 03:51:06 リンク Wikipedia Adversarial machine learning Adversarial machine learning is a machine learning technique that attempts to fool models by supplying deceptive input. The most common reason is to cause a malfunction in a machine learning model
RPGなどのゲームをプレイしている最中に、村人のようなノンプレイヤーキャラクターが同じことしか言わなかったり、同じ行動ばかり続けていることにがっかりしたことがあるゲーマーは多いはず。ジョージア工科大学と、Facebook AI Research(FAIR)が協力して行った最近の研究で、「目標を持って会話したり行動したりするファンタジーゲームのAI」が発表されました。 How to Motivate Your Dragon: Teaching Goal-Driven Agents to Speak and Act in Fantasy Worlds (PDFファイル)https://arxiv.org/pdf/2010.00685.pdf Teaching AI agents to communicate and act in fantasy worlds https://techxplor
画像は『総務省統計局「社会人のためのデータサイエンス演習」講座PV』より 総務省は9月29日から、実践的なデータ分析の手法を学習できるとうたう、データサイエンス・オンライン講座「社会人のためのデータサイエンス演習(外部サイト)」を開講している。登録料および受講料は無料。閉講日時は12月7日の23時59分。 本講座では、ビジネスや行政での活用を想定しており、社会人や大学生に向けて、ビジネスや業務上での分析事例を中心に実践的なデータ分析(統計分析)の手法をわかりやすく解説するという。前提条件は表計算ソフトMicrosoft Excelの基本的な操作ができること。 『総務省統計局「社会人のためのデータサイエンス演習」講座PV』より 講師は、総務省統計局の會田雅人氏、総務省統計局の阿向泰二郎氏、株式会社電通の佐伯諭氏、東京大学の松尾豊氏、株式会社ブレインパッドの奥園朋実氏、株式会社ブレインパッドの
" data-tippy-trigger="click" data-tippy-interactive="true" data-tippy-theme="locale" data-tippy-appendto="parent" href="#">
「Pythonで儲かるAIをつくる」を読みました 日経BP様より「Pythonで儲かるAIをつくる」を献本いただきました。筆者の赤石さんは、日本IBMで働く、本職のデータサイエンティストです。赤石さんの執筆したAI書籍の本は3冊目4冊目になります。赤石さんに関して、詳細はIBMの以下ブログ記事が詳しいです。 Pythonで儲かるAIをつくる 作者:赤石 雅典発売日: 2020/08/06メディア: 単行本 Pythonで儲かるAIをつくる 作者:赤石 雅典発売日: 2020/08/06メディア: Kindle版 AI関連書籍三冊目を出版したIBM赤石雅典に聞く「AIと仕事と執筆」 | IBM ソリューション ブログ 赤石さんが書いた本は、いずれも基礎から丁寧に説明してあり分かりやすい内容です。特に「ディープラーニングの数学」は社会人になってから、必要に迫られてディープラーニングに必要な数学
1968年兵庫県生まれ。92年横浜国立大学経営学部卒業、97年神戸大学大学院経営学研究科博士課程修了、博士(経営学)取得。広島大学社会人大学院マネジメント専攻助教授などを経て、2008年より現職。ペンシルベニア大学ウォートンスクール・シニアフェロー、経済産業研究所ファカルティフェロー、早稲田大学産学官研究推進センター副センター長・インキュベーション推進室長などを歴任。専門分野は、競争戦略とビジネスモデル。主な著作:『ゼロからつくるビジネスモデル』(東洋経済新報社)、『ブラックスワンの経営学:通説をくつがえした世界最優秀ケーススタディ』(日経BP社、中国、台湾、韓国の3つの国と地域で翻訳)、『模倣の経営学:偉大なる会社はマネから生まれる』(日経BP社、オリジナル版が中国、台湾、韓国、タイの4つの国と地域で翻訳)、『事業システム戦略:事業の仕組みと競争優位』(共著、有斐閣)。 事例で学ぶ「ビジ
毎年、グローバルで300万件以上出願されている「特許」。しかし、特許の管理や検索、申請に関わる技術は高度化し、フローは複雑さが増している。 多くの国にまたがる国際出願が標準化する中で、発明者や弁理士がグローバルに特許の存在を調査する作業は藁の山から1本の針を探すよりも困難な作業と言われており、プロのサーチャーでも一件の調査に数日〜数カ月を要する、と言われている状況だ。 そうした特許検索における課題を解決すべく、先日、正式版がリリースされたサービスがAI特許調査プラットフォーム「Amplified(アンプリファイド)」だ。 同サービスは世界中の1億件以上の特許をディープラーニングで学習したAIが、入力される文章に対して即時に類似特許を発見する、というもの。これまで数日〜数カ月かかっていた先行技術調査が約30〜60分以内に短縮されるとのこと。料金は「Pay-Per-Projectプラン」が調査
バンダイナムコエンターテインメントが6月25日、自分以外全員AIのSNS「Under World」を公開しました。AIたちがどんな投稿に対しても優しくリプライを返してくれる平和な世界で、SNSに疲れた人たちに癒しをもたらしてくれるとのこと。「やはり人類は愚かだ滅ぼすしかない」とか言い続けてきた結果がこれだよ。 とにかく明るいPR動画 動画内容カット テンションが高すぎる 「Under World」は、ライトノベル・テレビアニメ「ソードアート・オンライン」(SAO)のゲーム「ソードアート・オンライン アリシゼーション リコリス」のスピンオフ企画として作られたもの。3週間限定の公開で、ゲームと同じ「自分以外全員がAI」の世界を体験できます。 「Under World」ではバリエーション豊かな人格のAIが住んでおり、投稿する内容によってAIたちが違うリプライを送ってくれます。ある言葉を投稿すると
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
処理を実行中です
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