AI研究者がノーベル物理学賞・化学賞を受賞したことについてのコメント | 人工知能学会 (The Japanese Society for Artificial Intelligence)
AI研究者がノーベル物理学賞・化学賞を受賞したことについてのコメント2024年10月10日 一般社団法人 人工知能学会 会長 栗原 聡 今回のノーベル物理学賞において，ジョン・ホップフィールド，ジェフリー・ヒントン両先生が受賞され，翌日の化学賞においてデミス・ハサビス氏が受賞したことについて，まずはAIコミュニティにとってとても喜ばしく，この流れが今後も続くことが期待されることは，基礎研究の重要性の今更の再認識においても強い説得力がある出来事であったことは間違いない．ホップフィールド氏、ヒントン氏、お二人の物理学賞受賞を知った時は正直驚いた，というか意表を突かれた感覚であった．自然科学や宇宙についての発見やその人類への貢献に対する物理学賞というのが一般的な認識である中，情報処理に関する研究が受賞したのであるから驚いたのは当然であろう．確かに，我々の脳の機能をコンピュータ上で再現した，すなわ
作家が小説のアイデアをAIで得ると創造性は向上するが大きな問題も発生すると判明
芥川賞に選ばれた作品の一部を「文章生成AIを駆使して書いた」と作者が明かしたように、大規模言語モデル(LLM)を用いた生成AIは人間とコラボレーションすることが可能というアイデアがあります。科学ジャーナルのScience Advancesに掲載された論文では「生成AIは個人の創造性を高める」ことが実証されましたが、一方で生成AIに頼ることで創作として問題も発生する可能性が指摘されています。 Generative AI enhances individual creativity but reduces the collective diversity of novel content | Science Advances https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adn5290 AI prompts can boost writers’ crea
AIを使った論文の読み方
近年の AI の進歩により、論文の読み方も大きく変化を遂げました。AI を活用することで以前と比べてはるかに簡単かつ早く論文が読めるようになりました。 以前私の個人ブログにて、論文の読み方やまとめ方を紹介しました。その時には要約ツールは用いていませんでしたが、最近はすっかり要約ツールを多用するようになりました。 本稿では、最新の AI を使った論文の読み方を丁寧に紹介します。 基本的な流れ 本稿でおすすめするのは ChatGPT か Claude で要約を生成して論文の概要をつかみ、Readable で精読するという方法です。ChatGPT や Claude では単に全体の要約を生成するだけでなく、肝となる箇所を特定したり理解するためにも用います。具体的な手順については後の項で解説します。 私が特定のテーマについて調査を行う場合には、テーマに関係する論文を被引用数の多いものを中心に 10
オセロの必勝法が見つかった件 | やねうら王 公式サイト
すごいニュースが飛び込んできた。オセロの必勝法が見つかったのだ。正確に言うとオセロが弱解決された。まずはその論文を紹介する。 Othello is Solved : https://arxiv.org/abs/2310.19387 「弱解決(weakly solved)」を簡単に言うと、初期局面からの双方最善手を打つ時の結論(勝敗)がわかったと言う意味である。8×8のオセロの結論は引き分けなのだそうだ。「必勝法が見つかった」と本記事のタイトルで書いたが、その結果として双方最善を尽くした時のオセロの結論が引き分けだったことが判明したので正しくは「必勝法(必ず勝てる方法)が存在しないことが証明された」とでも言うべきか。 今回は、初期局面から到達できるあらゆる局面についての結論(勝敗)がわかったわけではない。こちらは「強解決(strongly solved)」と呼ばれる。 弱解決と強解決とでは、
ニューラルネットワークの中身を分割してAIの動作を分析・制御する試みが成功、ニューロン単位ではなく「特徴」単位にまとめるのがポイント
GoogleやAmazonが投資するAIスタートアップのAnthropicの研究チームが、ニューラルネットワークがどのように言語や画像を扱っているのかを解き明かす研究において、個々のニューロンを「特徴」と呼ばれる単位にまとめることでニューラルネットワークの中身を解釈しやすくなるという研究結果を発表しました。 Anthropic \ Decomposing Language Models Into Understandable Components https://www.anthropic.com/index/decomposing-language-models-into-understandable-components 大規模言語モデルは多数のニューロンが接続されたニューラルネットワークで、ルールに基づいてプログラミングされるのではなく、多数のデータを元にトレーニングを行うことでタス
生成系AIの次は「ALIFE（人工生命）」へ――「生命とは何か」を探る研究の最先端レポート：フォーサイト編集部 | 記事 | 新潮社 Foresight(フォーサイト) | 会員制国際情報サイト
AIの次に注目を集める「ALIFE（人工生命）」。哲学、物理、工学など学問領域を横断しながら「生命とは何か？」を探るこの研究分野で、日本はヨーロッパと並ぶ一大拠点になっている。7月に札幌で開催された人工生命国際会議「ALIFE2023」の様子をレポート。 ＊＊＊ 人工生命（artificial life、ALIFE）の研究が、日本でいま熱い。 ChatGPTで話題が集まるAI（人工知能）と混同されがちだが、人工生命は「ALIFE」。「ディープラーニング（深層学習）」という機械学習の技術が世間に広がり、注目度が一躍高くなった人工知能に対して、ALIFEは「beyond AI」（AIを超えていく）とも言われ、生命的な自律性を持たせる点でAIと表裏一体でありつつも、大きく異なる。進化から意識まで、さまざまな形での「ありえたかもしれない生命」を研究対象とし、「生命とは何か？」を探る分野だ。 人工生
バンナム、約42万フレーム分のモーションデータ無償公開 歩行、格闘、ダンスなど 研究用に
ライセンスは「CC BY-NC-ND 4.0」で、利用の際にクレジットを表示すること、非営利でのみ利用すること、内容を改変しないことを求めている。 バンダイナムコは、メタバースやXR技術が広まる中、コンテンツ規模が拡大すると従来のモーション制作過程では限界を迎えると予想。AIを活用したキャラクターのモーションを生成する研究を行っている。 一方、AIによるモーション研究はデータセットの入手が難しいため研究開発が進んでいないとして、自社で使っているデータの一部を提供することにしたという。 関連記事 実在しない顔の画像3000点を無償配布、AI学習用データセットに 法人向け・商用利用可 AI活用のコンサルティング事業を手掛けるAPTOなど2社が、AIの学習データとして利用できる、実在しない男女の顔写真3000枚の無償配布を始めた。法人を対象に11月30日までの期間限定で提供し、商用利用も認める。
先鋭化する大富豪の白人男性たち、警告する女性たち
先鋭化する大富豪の白人男性たち、警告する女性たち 2023.09.11 Updated by yomoyomo on September 11, 2023, 21:53 pm JST 「テックブロ（tech bro）」という言葉があります。IT業界で働く男性を指しますが、ケンブリッジ英英辞典によると、社交性に欠けるのに自身の能力を過信する米国の若い男性という含意もあるようです。 最近、この言葉が出てくる文章で気になったものがあるので、それらの紹介から始めたいと思います。 一つはダナ・ボイドの「メタバースは未だシカトさせていただきます」です。これはメタバースがテーマの新刊を送ってきた友人に対し、メタバースには一貫して興味がないと宣言する文章なのですが、彼女の拒否反応には理由があります。彼女は初期のバーチャルリアリティー（VR）の体験者であり、2014年にはVR体験の性差にフォーカスした「Oc
Metaの「Llama 2」をベースとした商用利用可能な日本語LLM「ELYZA-japanese-Llama-2-7b」を公開しました｜ELYZA, Inc.
Metaの「Llama 2」をベースとした商用利用可能な日本語LLM「ELYZA-japanese-Llama-2-7b」を公開しました 本記事のサマリーELYZAが「Llama 2」ベースの商用利用可能な日本語LLM「ELYZA-japanese-Llama-2-7b」を一般公開 性能は「GPT-3.5 (text-davinci-003)」に匹敵、日本語の公開モデルのなかでは最高水準 Chat形式のデモや評価用データセットも合わせて公開 既に社内では、130億、700億パラメータのモデルの開発も進行中 はじめにこんにちは。ELYZAの研究開発チームの佐々木、中村、平川、堀江です。 この度ELYZAは、Metaの「Llama 2」をベースに、日本語による追加事前学習を行なった日本語言語モデル「ELYZA-japanese-Llama-2-7b」と、そこにELYZA独自の事後学習を施した「
GoogleのトップAI研究者2人、東京でAI企業Sakana.ai立ち上げ
米Googleの著名な2人の元研究者、リオン・ジョーンズ氏とデビッド・ハー氏が8月17日、東京に拠点を置く新AI企業を設立したとX（旧Twitter）で発表した。 ジョーンズ氏は、Googleが2017年に発表した生成AI革命のきっかけとなったと評価されている論文「Attention Is All You Need」（PDF）の8人の著者の1人。この論文では、後にChatGPTなどの製品開発の基礎となった深層学習アーキテクチャー、Transformerを紹介している。ジョーンズ氏は8月に10年以上勤めたGoogleを退社した。これで論文を書いた著者全員がGoogleからいなくなった。 ハー氏は2016年にGoogle Brain入りし、機械学習などの研究に取り組んだ後、2017年にGoogle Brainが東京チームを設立した際、そのトップとして来日した。2022年にGoogleを辞め、S
Unity シミュレーションで学ぶ人工知能と人工生命-- 創って理解するAI-- / 伊庭研究室
ソフトウェア等のご利用にあたって このソフトウェア等は伊庭研究室が作成し、無償で配布しているものです。出版社が提供するサービスではありません。 このソフトウェア等の著作権は、伊庭研究室が保持しています。ダウンロードしたソフトウェア等を再配布することはできません。 このソフトウェア等に起因するいかなる損害に対しても、伊庭研究室は何ら責任を負いません。 伊庭研究室は予告なくソフトウェア等の内容を更新したり、提供を中止することがあります。 Mind Renderに関しては以上の注意書きは該当しません。 Mind Renderの利用規約を参照してください。 配布ソフトウェア UniyによるAI/ALシミュレータ
ChatGPTで騒いでる場合じゃない。 AI研究者が｢FlexGen｣をゲームチェンジャーと呼ぶ理由
ChatGPTに世間が沸いている。 長年この分野を見てきた者としては｢ちょっと沸きすぎ｣のようにも見える。深層学習を使った会話ロボットは、何もChatGPTが初めてというわけではない。 ところが、世界中が驚かざるを得ないゲームチェンジャーが現れた。 その名も｢FlexGen｣と言う。2月15日に公開された。 特筆すべきは、FlexGenが、ChatGPTなどの大規模言語モデルを｢従来の100倍高速に動かせる｣上に、NVIDIA Tesla T4という、わずか16GBのメモリーしかないGPUでその性能を使えるということだ。 つまり、大規模言語モデルを秋葉原で売っているパソコン程度で動かせる新しいフレームワークが登場したことになる。 このインパクトがどれほどすごいのかを解説してみよう。 目次： ｢Google翻訳｣と｢大規模言語モデル｣は技術的にかなり近い 会話AIの正体とは何か ChatGP
GPT-4の精度は悪化している？ 3月に解けた数学の問題解けず GPT-3.5にも敗北──米国チームが検証
「GPT-4の精度は時間とともに変わっている」──そんな研究成果を米スタンフォード大学と米カリフォルニア大学バークレー校の研究チームが発表した。3月と6月時点のGPT-4の精度を比較したところ、一部タスクでは精度が大きく悪化していたという。ただし、この論文は査読前のもので第三者によるレビューは受けていない。 GPT-4は、米OpenAIが提供する大規模言語モデル（LLM）。3月の発表後、チャットAI「ChatGPT」にも搭載され、性能の高さが大きな話題を集めた。LLMは、データのフィードバックや設計変更などをすると性能が変化する。しかし、OpenAIはLLMの更新について発表しておらず、公開以後の性能変化も明らかにしていない。そこで研究チームは、3月と6月時点でのGPT-4、前モデルであるGPT-3.5に精度の違いがあるのか検証した。 実験ではChatGPTに対して「数学の問題の回答」「機
FacebookやInstagramでのAIの仕組み、公開される
FacebookやInstagramでのAIの仕組み、公開される2023.07.07 20:009,228 Mack DeGeurin - Gizmodo US ［原文］ （ 福田ミホ ） 脱ブラックボックスなるか。 MetaがFacebookやInstagramでAIをどう使ってるのか、今までになく詳細な情報を公開しました。その情報は、22の｢システムカード｣としてまとまっています。 Metaのサービスの仕組みがブラックボックスだという批判が今まで無数にありましたが、今回の情報公開はそんな声に応えるためなんでしょうね。 AIの仕組みを22のカードで説明22のシステムカードは、14がFacebook関係、8がInstagram関係となっていて、各カードがたとえばFacebookの｢フィード｣とか｢フィードの推薦｣｢知り合いかも｣という風に、配下の細かいサービスに割り振られてます。 各システ
50代文系副社長、AI学んで1000時間 1人で作ったアプリが大手食品メーカー採用に至るまでの軌跡
50代文系副社長、AI学んで1000時間 1人で作ったアプリが大手食品メーカー採用に至るまでの軌跡（1/3 ページ） 「もしかしたら、経営よりも研究やエンジニアの方が天職に近いのかもしれない」──そうはにかむのは、商品パッケージのリサーチとデザインを手掛けるプラグ（東京都千代田区）の坂元英樹副社長だ。50代の文系出身。もともとは市場調査会社の社長だったが、デザイン会社と合併して今に至る。 プラグは現在、パッケージのデザインを評価するAIサービス「パッケージデザインAI」を展開している。すでにカルビーやネスレ日本など、大手食品メーカーがパッケージデザインAIを活用した商品を販売中だ。 このAIサービスは、東京大学との共同研究ではあるもの、実は坂元さんが1人でプログラミングからAIの実装までこなしたという。 始める前は「Pythonも知らない状態だった」という坂元さん。そこからどうやってAIサ
なぜ日本は人工知能研究で世界に勝てないか 東大・松尾豊さんが語る“根本的な原因”
――米国や中国に比べ、日本は人工知能開発で遅れているといわれています。なぜ日本はこの競争に負けているのでしょうか。 松尾さん それは、日本がインターネットで世界に負けた理由と似ているのではないでしょうか。 一つは、技術の取り入れ方が非常に遅い点。1990年代後半には若者たちが「これからはネットの時代だ！」と言っていたのに、上の年代の人たちが理解しませんでした。「信用できない」「オタクが使うだけ」と否定し、新しいものが生まれなかった。 今もそれは同じです。一口にAI、人工知能といっても、新しい技術の中心であるディープラーニングに対して、従来の分野へのこだわりが強く、拒否感が強い人も大勢います。 もう一つは、若い人が力を持っていない点。若い人が自分の裁量で自在に動けるような社会環境になっていません。彼らに裁量を与えて何かやらせれば絶対に何か起こるんですけど、それをやらせないから変化が起こらない
rinna社、日本語に特化したGPT-2の大規模言語モデルを開発しオープンソース化
rinna株式会社（本社：東京都渋谷区/代表取締役：ジャン“クリフ”チェン、以下rinna社）は、日本語に特化したGPT-2の大規模言語モデルを構築し、オープンソースとして公開しました。 ■背景 rinna社は、MicrosoftのAI＆リサーチ部門でAIチャットボットの研究を行っていたチームがスピンアウトして2020年6月に設立したAI開発企業です。ディープラーニング技術を活用し、AIが文脈に応じた会話文を自動生成して人間と自然に会話する「共感チャットモデル」、AIが話し声や歌声で豊かな感情表現を可能にする「音声合成システム」などの技術を発表してきました。これらの最新技術は、当社が運営するAIチャットボット「りんな」や、会話内容や音声表現をカスタマイズしてキャラクター性を持たせたAIチャットボットである「AIキャラクター」の開発に応用され、企業のマーケティングなどにお使いいただいています
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