画像生成AIは電子ウキヨエの夢を見るか？｜情報処理学会・学会誌「情報処理」
杉ライカ（ダイハードテイルズ） 画像生成AIは電子ウキヨエの夢を見るか？ こんにちは，ダイハードテイルズ（DHTLS）の杉ライカです．DHTLSは商業出版だけでなくクリエイター自身のSNSもまた重要な作品発表の場と捉え，オンラインに軸足を置いて活動し続けているプロのクリエイターグループで，自作小説や翻訳小説などを，インターネット上で連載したり，各種出版社から書籍としても発刊してもらっています． ここでは，最近登場したtext-to-imageの画像生成AIサービス「Midjourney」を，自分たちのTwitter連載小説でどのように活用しているか，またそこから何を感じたかなどを，簡潔にレポートしてみたいと思います．まず，Twitterで小説といっても想像しにくい方も多いかと思いますので，DHTLSがどのように小説を連載したり（図-1），AI描画の挿絵を投稿したりしているのか（図-2），具
Midjourney、Stable Diffusion、mimicなどの画像自動生成AIと著作権（その2）｜知的財産・IT・人工知能・ベンチャービジネスの法律相談なら【STORIA法律事務所】
前回記事「Midjourney、Stable Diffusion、mimicなどの画像自動生成AIと著作権」は、おかげさまで沢山の方に読んで頂き、いろいろな意見や御質問や取材を頂きました。 それらの意見・御質問や取材を通じて、自分の中で新たな整理ができたので、続編の記事を書きたいと思います。 第1 どのような場合に著作権侵害になるのか みなさんの興味関心が強いトピックとして「画像自動生成AIを利用して画像を自動生成し、既存著作物の類似画像が生成された場合に著作権侵害に該当するか」があります。 前回の記事では「学習に用いられた画像と同一の画像が『偶然』自動生成された場合、著作権侵害に該当するか」について解説をしましたが、今回の記事では、もう少し多くのパターンについて検討をしたいと思います。 まず、その前提として「著作権侵害の要件」と「著作権侵害の効果」について説明をします。 この「要件」と「
AI Transformation Playbook How to lead your company into the AI era - Landing AI
AI Transformation Playbook How to lead your company into the AI era PLAYBOOK AI (Artificial Intelligence) technology is now poised to transform every industry, just as electricity did 100 years ago. Between now and 2030, it will create an estimated $13 trillion of GDP growth. While it has already created tremendous value in leading technology companies such as Google, Baidu, Microsoft and Facebook
「開発の丸投げやめて」 疲弊するAIベンダーの静かな怒りと、依頼主に“最低限”望むこと (1/5) - ITmedia NEWS
「開発の丸投げやめて」 疲弊するAIベンダーの静かな怒りと、依頼主に“最低限”望むこと：これからのAIの話をしよう（覆面AIベンダー編）（1/5 ページ） AI（人工知能）開発を丸投げするクライアントの「いきなり！AI」に苦悩するAIベンダー。データサイエンティストのマスクド・アナライズさんに、AI開発現場の実態と、依頼主に最低限望むことを聞いた。 「AI（人工知能）は触ったことないし、プログラムも書けません。でも社長が“AIをやれ”って言うので何とかしてください」――こんな困ったオジサンたちを、ユーモアたっぷりの愛と皮肉で表現する人物をご存じでしょうか。 その名は「マスクド・アナライズ」さん。正体は一切不明でソーシャル上のアイコンは覆面マスクと、一見イロモノ系アカウントに見えますが、Twitterでの発言は多くの人たちから「あるある」「共感する」と絶賛され、ときには何千回、何万回とRTや
Adobe MAX 2017のスニークス – 人工知能Adobe Senseiの活用技術 - ICS MEDIA
米Adobeアドビ Systemsシステムズが主催の世界最大のクリエイティビティ・カンファレンス「Adobe MAX 2017」（ネバダ州ラスベガス）。二日目の10月19日は「スニークス」と題してAdobeの研究中の技術が発表されました。スニークスはAdobe MAXで最大の盛り上がりをみせる恒例の人気イベントです。 ここで発表されたものは現時点では製品に搭載されていないものの将来的に製品に組み込まれるかもしれない技術。過去の例を挙げると、Photoshopのディフォグ（霧を増減させる）機能やマッチフォント機能、最新のPremiere Proに搭載されたイマーシブ空間内での編集機能もかつてスニークスで発表された技術です。本記事では発表された11のテクノロジーを、現地のイベントに参加したスタッフ（池田）がレポートします。 今年は人工知能Adobe Senseiをフル活用した次世代技術のオンパ
第三者のデータやデータセットを利用して適法にAIを生成するための基礎知識｜知的財産・IT・人工知能・ベンチャービジネスの法律相談なら【STORIA法律事務所】
人工知能（AI）界隈の話題がますます盛り上がってきていまして、ネットや各マスメディアで人工知能（AI）のことを目にしない日はないほどです。 柿沼は個人的にAIにとても興味があるため、色々情報収集や勉強をしており、このブログでもAIネタの投稿がだいぶ溜まってきました。 【参考】 人工知能がコンテンツ業界に与えるインパクトを考えると冷や汗が出てくる 人工知能(AI)を利用したビジネスモデルを考えてみた 人工知能(AI)が作ったコンテンツの著作権は誰のものになるのか？ 自動運転で事故した場合、運転手に法的責任はあるのか？ 弁護士による人工知能(AI）、機械学習、深層学習（ディープラーニング）の基礎講座 で、最近はさらにAIのことをよりよく知るために ・ データアナリストの方にお願いして機械学習・深層学習について個別連続レクチャーを受けたり ・ 有名国内AIベンチャーの最高知財責任者の方とお会いし
人工知能技術の健全な発展のために - Preferred Networks Research & Development
4月10日の日経ITproの記事「 AIベンチャーの雄が総務省の開発指針に反対する理由」で、総務省主導で推進されているAIネットワーク社会推進会議とその開発原則分科会からPFNが離脱したことを、取り上げていただきました。私とのとりとめのないインタビューを適切にまとめてくださった日経ITpro浅川記者に深く感謝いたします。また、その記事に対して、はてなブックマーク、NewsPicks、FacebookなどのSNSを通して多くのコメントを下さった方にも感謝の意を表します。ありがとうございます。離脱の理由は記事にある通りですが、総務省の方々も私達の立場を真摯に受け止めてくださっていて、実りのある議論を続けてくださっています。その上で、今後の議論を深めるために、いくつかの点について補足したいと思います。 汎用人工知能と特化型人工知能 現在、人工知能という言葉は大雑把には、 汎用人工知能（「強い」人
東方花映塚AI自作ツール『花AI塚』：いで庵
旧チュートリアル 2014年7月〜10月に連載していたもの。花AI塚本のプロトタイプ。 第1回 はじめての花映塚AI 花AI塚を動かしたり、サンプルAIを読んだり、簡単なAIを作ったり 第2回 弾を避ける シンプルな弾避けアルゴリズムのAIを作ったり、改善したり 第3回 撃つ 弾を撃ったり、チャージアタックを撃ったり 第4回 撃ちに行く 軌道に沿って動いたり、狙った敵を打ちに行ったり 更新履歴 2015/07/12 ver1.7公開 AIスクリプトからスナップショットを保存できるオプションを追加。 saveSnapshot関数を追加。上記のオプションが有効のときのみ、スナップショットを保存する。 リプレイ中(とデモプレイ中)もaiスクリプトを実行するオプションを追加。リプレイ中(とデモプレイ中)はaiスクリプトの自機操作は反映されない。 リリー・ホワイトではないボスもisLilyがtrue
人工知能に関する断想録
Deep Learningの訓練終了など任意のメッセージを特定のSlackチャネルに投稿できるボットを作りました。 Yatta Kun プログラミングは不要で curl というコマンドラインツールから簡単に投稿できるので非常に便利です。可愛いくて便利なので作り方を紹介します。 職場などでみんなが使っているワークスペースで実験すると迷惑がかかる可能性があるので、最初は個人の実験用ワークスペースを作ってしまうのが良いと思います。無料でできます。 1. Incoming Webhookをインストール SlackアプリのページからIncoming Webhookをインストールします。Slackアプリページは、 https://[workspace name].slack.com/apps/ から行けます。 workspace name はワークスペース名です。 Incoming Webhook で
データから「構造」を発見する：より人間に近づく人工知能 | WIRED VISION
データから「構造」を発見する：より人間に近づく人工知能 2008年7月31日 サイエンス・テクノロジー コメント： トラックバック (1) Brandon Keim 生物学者のエルンスト・ヘッケルが作成した系統樹(現在は不正確だとされている)。 Image: WikiMedia Commons コンピューターがより人間らしく考えるのに役立つかもしれない、ある新しいパターン認識モデルが登場した。 7月28日(米国時間)刊行の『米国科学アカデミー紀要』(PNAS)に掲載されたこのモデルは、生のデータセットから出現する見込みが最も高いパターンの種類を判断する。 こうした処理は、人間が周囲の世界を理解する際に無意識のうちに使っているものだが、人工的な認識ツールでは一般に難しいとされてきた。 顔認識や系統学などに使われている現行の諸モデルでは、予想されるパターンの型があらかじめ特定されている必要があ
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