NVIDIAが高精度な画像生成AI「eDiffi」を発表、従来の「Stable diffusion」や「DALL・E2」よりテキストに忠実な画像生成が可能
大手半導体メーカーでありAI研究にも力を入れているNVIDIAが、新たな画像生成AIである「eDiffi」を発表しました。NVIDIAはeDiffiについて、世界中で話題となっている「Stable Diffusion」やOpenAIの「DALL・E2」といった従来の画像生成AIより入力テキストに忠実な画像を生成できると主張しています。 [2211.01324] eDiffi: Text-to-Image Diffusion Models with an Ensemble of Expert Denoisers https://arxiv.org/abs/2211.01324 eDiff-I: Text-to-Image Diffusion Models with Ensemble of Expert Denoisers https://deepimagination.cc/eDiffi/
魔術として理解するお絵描きAI講座｜深津 貴之 (fladdict)
やればやるほど呪術化する、AI画像錬成について。 以下は、その道の専門家にはメッチャ怒られるかもしれない、雑なロジックと制御講座。 いちおうメジャーなサービスでは、共通して動作するノウハウ（DALL-E2, MidJourney, StableEiffusion, DiscoDiffusion, crayon, dall-e mini 他）。 雑に理解する画像AIのしくみ対話型のAIにとって、呪文プロンプトとは画像錬成の方向性ベクトルを定めるものにすぎない。 たとえば、以下は「I love apple」で錬成された画像の例である。どうにも、ふわっとしたものが出てくる I Love Apple「Apple」という方向性ベクトルは、「リンゴ」「青リンゴ」と「アップルコンピューター（旧レインボーロゴ」「アップルコンピュータ（新ロゴ）」など、複数の可能性を同時に持つからだ。 つまり、「Apple」
自然言語からSQLクエリを機械学習で生成、業務データベースが言葉で検索できるように。セールスフォース・ドットコムがAIの研究成果を公開
自然言語からSQLクエリを機械学習で生成、業務データベースが言葉で検索できるように。セールスフォース・ドットコムがAIの研究成果を公開 セールスフォース・ドットコムの人工知能研究部門であるSalesforce Researchは、自然言語による質問とデータベーススキーマの情報を基に、質問に対応するSQLクエリを機械学習で生成する研究成果を公開しました。 これによってビジネスパーソンがSQL言語を学ぶことなく、業務データベースから必要な情報を自然言語で検索できることが期待できます。 自然言語を解析してSQLクエリを生成 下記の図は、公開された研究成果の概要を示したものです。 図の左上「How many engine types did Val Musetti use？」が自然言語の問いとなり、「Entrant / Constructor / Chassis / Engine / No / D
とあるインディー開発者がプレイヤーへ叩きつけた挑戦状、実績解除できたらソースコード公開する - AUTOMATON
自分だけの生態系を遺伝子レベルから構築できるシミューレーションゲーム『Intelligent Design: An Evolutionary Sandbox』には、解除条件すら分からない謎の実績が最後に存在する。先日、同作を手がけるPill Bug Interactiveの開発者がSteamのニュースページを更新し、この実績を解除できるプレイヤーが現れた暁には、ゲーム内に組み込まれているAIのソースコードを公開すると宣言した。実は同作の発売当初から、ゲーム内に謎の暗号が散りばめられていることがフォーラム内で密かな話題になり、熱心なプレイヤーが解析を続けていた。しかし、真実にたどり着いた猛者はいまだに現れていない。 遺伝子に秘められた暗号文 『Intelligent Design: An Evolutionary Sandbox』は、Pill Bug Interactiveから5月12日にP
AIと倫理、燃え上がる議論
人工知能（AI）に倫理性を持たせるための議論が、民間企業や学術界で白熱している。 米マイクロソフト（MS）規制関連分野担当 バイスプレジデントのデイヴィッド・ハイナー氏は、2017年3月16日に都内で開催した記者説明会の中で、同社が「Trusted AI（信頼できるAI）」と呼ぶ取り組みを紹介した。公平性、説明責任、透明性、倫理をベースに、ユーザーの信頼を得られるAIを設計し、信頼を得るために必要な情報を公開する。そのための技術者向けガイドラインを社内で策定中という。 マイクロソフトが考える「AIと倫理」 ハイナー氏が、倫理性のあるAIの開発に向けた議論の枠組みとして特に強調したのは、「信頼と安全性」と「公正とリスペクト」の二つの枠組みである。 AIの「信頼と安全性」が脅かされるケースの一つに、AIが不十分なデータでしかトレーニングできていない場合、あるいは世界全体のデータを反映できていな
少女キャラや生産ロボットが個性を持つ、AIも教育が大事
複数のユーザーが1カ月半の期間、Twitterの対話などを通じてプレミアを育て、“人格”を形成していった。結果的には、ユーザーたちの「悪意のある言葉」を多く学習してしまったため、プレミアは当初期待していたような“良い子”には育たなかったようだ。しかし、人とのやり取りを通じてAIを賢くしていく取り組み自体は、色々な用途に応用できる可能性がある。 自然言語処理AIに言葉を教えることで、その機能を強化していく取り組みは他にも数多くある。既に恋愛相談アプリでは、AIに言語や感情を認識させる取り組みがビジネスとして始まっている。NTTレゾナントの「教えて！Goo」や、ヤフーの「Yahoo！ 知恵袋」といったQ＆Aサイトでは、恋愛相談を通じてより自然な会話や人の感情をAIに学習させ、将来的にコールセンターや旅行紹介サイト、育児・介護現場などへビジネス展開する狙いがあるという。
加熱するAIチップ開発、王者エヌビディアに日本勢が挑む
人工知能（AI）の演算処理を高速化できる半導体チップ「AIチップ」の開発競争がヒートアップしている。2017年から2018年にかけて、第3次AIブームの火付け役である深層学習（ディープラーニング：多層ニューラルネットワークによる機械学習）の演算に特化したチップが国内外で相次ぎ登場しそうだ。 「今や、あらゆる国内半導体メーカーが人工知能（AI）チップの研究開発を手掛けているのではないか」。ある大手企業の半導体技術者はこう話す。 米、英、韓、イスラエルでAIチップの開発が加速 AIチップの開発で先行しているのは海外企業だ。米グーグルは2016年5月、深層学習専用のチップ「Tensor Processing Unit（TPU）」を同社のデータセンター内で1年前から利用していると公表した。その後、囲碁AI「AlphaGo」、Google翻訳などでTPUを実際に使っていることを明らかにした。 米イン
パーソナルアシスタント機能「Google assistant」発表――「Google Home」や新チャットアプリも
Googleが5月18日（米国時間）、開発者向け会議「Google I/O 2016」で「Google assistant」やこれを内蔵した新デバイス、新たなコミュニケーションアプリを発表した。 Google assistantは、自然言語によるパーソナルアシスタント機能。「OK, Google」と話しかけ、Googleと会話をする形で利用する。例えば、現在上映しているオススメの映画を聞いて、そのチケットを購入する、映画を見る前に軽食をするレストランを提案する……といったことをお願いできる。従来の「OK, Google」は検索が主な機能だったが、assistantではより多くの面でユーザーの行動をサポートしてくれる。提供開始時期はアナウンスされていない。 このGoogle assistantを内蔵したデバイスが「Google Home」だ。スピーカーとマイクを搭載しており、「OK, Goo
14台のロボットアームに分散自己学習させて人間が数年かけて覚える動作を爆速で経験して身につけさせる恐るべきムービーをGoogleが公開
コンピューターやロボットが自分で学習することで能力を身に付けていくディープラーニングの技術が話題にのぼることが多くなりました、この技術の本当に優れている点の一つには、複数の学習を同時並行で進める分散型の自己学習が可能である点が挙げられます。数々のロボット・AI（人工知能）の研究が行われているGoogleでは、14台のロボットを使った分散型自己学習が行われており、人間よりも速い速度で動作をマスターして行く様子がムービーに収められています。 Research Blog: Deep Learning for Robots: Learning from Large-Scale Interaction http://googleresearch.blogspot.jp/2016/03/deep-learning-for-robots-learning-from.html 14 robot arms
人工知能に仕事を奪われてもいいじゃないか
2025～2035年ごろに、日本の労働人口の49％を人工知能（AI）やロボットで代替できる──。野村総合研究所（NRI）は2015年12月、英オックスフォード大学のマイケル・オズボーン准教授らとの共同研究による、こうした推定結果を発表した（NRIのニュースリリース）。 同研究は、AIなどで代替できる可能性が高い職業には「必ずしも特別の知識・スキルが求められない」「データの分析や秩序的・体系的操作が求められる」といった傾向があるとして、CADオペレーターやデータ入力係、電子計算機保守員（IT保守員）などを挙げる。 これに対し、「抽象的な概念を整理・創出するための知識が要求される」「他者の理解、説得、ネゴシエーション、サービス志向性が求められる」職業は、AIなどで代替できる可能性が低いとする。経営コンサルタントやマーケティング・リサーチャーなどがその例だ。 自分たちにしかできない仕事とは何か
日立製作所、大量のニュース記事から賛否の根拠を抽出できるAI技術を開発
日立製作所は、賛否が分かれる議題に対し、大量のニュース記事を解析して賛成・反対の根拠を抽出できる人工知能（AI）の基礎技術を開発した。人が賛否を判断する基準になる「価値」をあらかじめデータベース化することで、多様な視点から根拠や理由を提示できる。将来は、公開レポートや企業内文書、病院の電子カルテなどを解析し、業務を支援するシステムへの応用を目指す。 東北大学大学院情報科学研究科の乾・岡崎研究室の協力のもとで開発した。日立製作所は、この成果を2015年7月26日～31日に中国で開催される計算言語学の国際会議「ACL-IJCNLP 2015」で発表する。 「価値」を体系化した辞書を作成 同社は今回のAI技術の開発に当たり、まず多数のテーマについて賛成・反対の意見を登録したディベートの英文データベース「Debatabase」を基に、人やコミュニティが賛否を判断する基準にしている健康や経済、治安な
「Google DeepMind」が驚異的な速さで学習！人工知能への危機感も高まる
Googleは世界で最先端の人工知能技術を有し、音声検索などで活用している。そのGoogleが人工知能ベンチャー「DeepMind」を買収し、技術強化を加速している。DeepMindに関する情報は限られているが、ビデオや論文などから、その輪郭が見えてきた。 DeepMindは驚異的なスピードで学習する人工知能で、Googleは自動運転車などへの適用を視野に入れている。同時に、米国では人工知能が人間を凌駕するとの脅威論が浮上し、安全性に関する議論が活発になってきた。 DeepMindの概要 DeepMindはロンドンに拠点を置くベンチャー企業で、2010年にDemis Hassabisらが創業した。DeepMindはビデオゲームを見るだけで、驚異的な速度でプレーの仕方を学習し、世界を驚かせた。Googleが2014年1月に買収し、今では「Google DeepMind」として研究開発を進めて
人工知能が急に進化し始めた！ | TheWave
人工知能。何十年も前からある言葉だ。国家プロジェクトとして研究されていた時期もあった。それでも完成しなかった。やはり人間の脳は複雑で、それをコンピューターで真似することなど不可能かもしれない。 人工知能。何十年も前からある言葉だ。国家プロジェクトとして研究されていた時期もあった。それでも完成しなかった。やはり人間の脳は複雑で、それをコンピューターで真似することなど不可能かもしれない。 「ところがブレークスルーが起こったんです」と東京大学の松尾豊准教授は熱く語る。 ▶2012年。人工知能研究に火がついた 2012年。人工知能の精度を競う国際的な大会で、カナダのトロント大学がぶっち切りの勝利を収めた。それも１つの大会だけではなく、３つ続けてだ。 「優勝したのは、画像認識、化合物の活性予測、音声認識など３つのコンペティション。まったく異なる領域にも関わらず、今までその分野を専門的に研究していた人
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