ニューヨーク州のレンセラー工科大学で、北京の街中や中華料理店を再現したバーチャル環境に入り込んで中国語を学習しようという授業が始まった。バーチャル環境にはリアルタイムで受け答えできる人工知能(AI)が実装されており、学生たちは露店で値切ったり食事を注文したりすることで中国語を学べる。
アルファベット(グーグル)傘下のウェイモは、ディープマインドの研究チームと共同で、自律自動車の機械学習アルゴリズムを効率よく訓練するための手法を開発した。ニューラル・ネットワークを維持するために必要なコンピューター能力を削減し、開発スピードの大幅アップを狙う。
長らく謎に包まれていたイーロン・マスクの脳機械インターフェイス企業、ニューラリンクが初めて活動内容を明らかにした。同社に参加した科学者の研究実績などから、その研究内容を予測する。
現在の人工知能(AI)研究の主流となっている「教師あり学習」は、画像認識などで大きな成果をあげているが、適用範囲は限られている。フェイスブックの主任AI科学者であるヤン・ルカンは、次のAI革命は「教師なし学習」の研究によってもたらされると考えている。
カーネギーメロン大学とフェイスブックの研究チームの開発した人工知能(AI)プログラムが、多人数制ポーカーでプロのポーカープレーヤーに勝利する快挙を達成した。多人数制ポーカーには最適戦略が存在しないことが知られており、今回用いられた手法は、商取引や価格設定、車両の経路策定などに応用できる可能性がある。
人工知能(AI)が得意とする画像認識は、一方でだまされやすい性質を持つ。カリフォルニア大学のある研究者は、研究コミュニティがベンチマークとして使うことを意図した「敵対的サンプル」のデータセットを公開した。
人工知能(AI)を利用した、本物と見まがうばかりのディープフェイク映像が問題となっている。体の動かし方に注目することで、ディープフェイク映像を見破る手法がコンピュータービジョン・カンファレンスで発表された。
食料や医療などの重大な課題を抱えるアフリカ地域でいま、機械学習コミュニティが発展している。IBMやグーグルなどが相次いで研究所を開設したほか、機械学習を教える大学課程や他の教育プログラムも急増中だ。「現実から乖離」する人工知能の世界に、新風を吹き込む可能性がある。
「老舗テック企業」のIBMはMITとのパートナーシップで、AI分野での強大な地位を再び築こうとしている。その狙いとビジョンをIBM幹部が語った。
ボストンに拠点を置くスタートアップが、「低レベルの知能」をロボットに付与することで、人間と協調作業ができるようにする専用チップの開発を進めている。より優れた行動計画の立案は、将来のロボット工学にとって基礎的かつ重要な要素だ。
人工知能(AI)によるディープフェイク技術が進歩する中、加工された映像や画像への対処が問題となっている。米国連邦議会では公聴会が開かれ、透かしの義務付けやプラットフォームに検出機能を求める規制法案も提出された。
米国のある建設企業は、コンピュータービジョンを使って現場を監視して事故の発生を予測する人工知能(AI)システムを開発している。AIが人間の労働者を監視し、AIに従って人間が働く、大きなトレンドの一端だ。
フェイスブックのAI研究者グループは、深層学習のアルゴリズムを使って、あらゆる人の声を本物そっくりに複製できる音声合成システムを開発した。現状のシステムよりもずっと人間に近い形でやり取りを自動化できるようになる可能性がある。
産業用ロボットが中小企業ではさほど普及していないのは、導入や維持にかかるコストが障壁となっているからだ。英国のあるスタートアップ企業は、「2割の価格で8割の性能、誰でも15分でプログラミング可能」をうたい文句に中小製造業者向けの産業用ロボットを販売している。
中国政府が発表したAI原則は、個人の自由やプライバシーの保護といった西側諸国のAI倫理に非常によく似ている。中国がこの問題について対話をしようとする意欲の現れなのだろうか。
人工知能(AI)が社会のあらゆる面に深く入り込み始めるにつれ、アルゴリズムによる損害の責任を誰が負うべきなのか、議論になっている。高度に自動化されたシステムで問題が起こった場合、人々はもっとも「近い」人間に責任を押し付けがちだ。
米国空軍とマサチューセッツ工科大学(MIT)は、人工知能(AI)の開発と活用に向けた共同研究を発表した。武器の開発ではなく、「公益」に役立つ技術の開発を目指すという。
ファーウェイに対する米国政府の禁輸措置が、同社に対して壊滅的なダメージを与える可能性が高まっている。しかし、こうしたテクノロジーのバルカン化は世界的なイノベーションの妨げになりかねない。
人工知能が広く使われるようになるにつれて、深層学習モデルに誤った判断をさせて人々に被害を及ぼす「敵対的攻撃」のリスクが高まっている。マサチューセッツ工科大学(MIT)の研究者らは、敵対的攻撃を難しくする新たな方法を発表した。
マサチューセッツ工科大学(MIT)は、人間の上腕二頭筋に取り付けた筋電計センサーの信号から、その腕の動きを察知するロボットを開発した。ロボットを安全に効率よく人間と協働させるのに有効なアプローチとなる可能性がある。
グーグルが、ある言語で入力した音声を、話者の声の特徴を保ったまま別の言語の音声で出力する自動翻訳システムを開発した。ある言語での話者の「声紋」を別の言語にマッピングするように訓練したニューラルネットワークを利用する。
医療分野での人工知能(AI)の応用がでは、膨大な患者の個人情報へのアクセスが障壁となっている。プライバシーの保護とデータ活用の両立を目指す新たなプラットフォームを使った大規模な実験が、スタンフォード大学医学部で始まっている。
騒音の中で会話をする相手の声だけを判別できる「カクテルパーティ効果」を再現できるシステムをコロンビア大学の研究チームが開発している。測定した脳波のデータをもとに、集中したい人の声だけを増幅できるという。
4枚の羽ばたく翼を持つ95グラムの昆虫型ロボットを南カリフォルニア大学のチームが開発した。飛行ロボットは、2翼よりも4翼の方が姿勢などの制御が容易で素早く動けるが、翼が増える分だけ重量が増してしまう。研究チームは、翼を動かすアクチュエーターを大幅に軽量化することで、この課題を解決した。
深層学習の人工知能(AI)は、多くのデータの中から関連性を発見することは得意だが、因果性を見い出すことはできない。5月上旬に米国で開催された「ICLR2019」で、著名なAI研究者が因果関係を分析する新しいフレームワークを提唱した。