ニューラル・ネットワークを用いてロボットに新しいタスクを学習させようとすると、大量の学習用データを用意する必要がある。カリフォルニア大学バークレー校の研究者らは、ロボットを動かすニューラルネットを訓練するための映像を大量に蓄積した公開データベースを作成しようとしている。
近年、人工知能(AI)が目覚ましい成果をあげるのに伴い、必要とされるコンピューター・リソースが劇的に増加していることが、オープンAIによる最新の分析で明らかになった。潤沢な資金を持つ民間企業に大学の研究室が太刀打ちできなくなるうえ、二酸化炭素の排出量の増加にもつながる恐れがある。
米国陸軍研究所(ARL)は、人間の兵士と協力して戦場で動作するロボットの開発を目指す10年間のプロジェクトの成果を披露するイベントを開催した。これらのロボットは、深層学習や知識ベースなどを組み合わせたハイブリッド・アプローチを駆使して命令の内容を理解し、最小限の監督でタスクを実行できる。
リアルタイム戦略ゲーム「スタークラフト2」でプロプレイヤーに初勝利したディープマインドの最新学習アルゴリズム「アルファスター」は今や、ほとんどのプレイヤーに対し、安定して勝利を収められるようにまでなった。強化学習を改良した同アルゴリズムは、ゲームに限らず、さまざまな用途に適用できる可能性がある。
オープンAIは大規模な言語モデル「GPT-2」を巡って、段階的な公開という手法を選んだ。フェイクニュースなどの悪用を懸念してのことだ。社会的影響の大きい研究成果をいかに世に送り出すべきか、議論を呼んでいる。
グーグルの人工知能(AI)研究チームは、機械学習アルゴリズムを訓練するためのサッカー・シミュレーターを開発し、オープンソースとして公開している。サッカー・シミュレータは、物理学に基づいた一定レベルの予測可能性があると同時に、制御可能な予測不可能性を備えているので、アルゴリズムの訓練にもってこいだという。
人工知能(AI)を使って作成した本物と見まがうほどにリアルな映像、いわゆる「ディープフェイク」が社会に及ぼす影響に対する懸念が強まっている。しかし、ディープフェイクの真の脅威は、偽情報を人々に事実だと思い込ませることよりはむしろ、事実を事実だと信じられなくさせることにあるという。
人工知能(AI)サービスを支える大量の訓練用データの作成は、多くの場合、劣悪な条件で働く人々に頼っている。しかし、自らを「インパクト」企業と呼び、訓練用データ作成の作業に従事する労働者に対し、従来より好待遇の労働環境を提供していると主張する企業のグループが登場している。
ユーザーを動画にくぎ付けにするためのユーチューブの「おすすめ」アルゴリズムが、より過激な動画や排他的な思想の動画をユーザーに勧めがちだとして問題になっている。グーグルの研究チームは同アルゴリズムのアップデートを検討しているが、さらなる分断を招く可能性がある。
米国のいくつかの都市では顔認識技術の使用を一部禁止する法律が制定された。こうした傾向は全米各地に広がりを見せており、最終的には連邦政府による規制が始まる可能性があると専門家は予測する。
オープンAIは、生物の進化を促した競争を仮想世界で真似ることで、より洗練された人工知能(AI)を開発できると考えている。仮想世界で数億回かくれんぼゲームをすることで、AIエージェントがどのように進化するかを調べた。
フェイスブックが本格的なフェイク映像対策に乗り出した。ディープフェイク検出ツールの検証や評価のためのデータセットを社内で作成し、賞金付きのコンテストを共同で立ち上げる。
ディープフェイクの技術が進むにつれて、フェイク映像が政治や社会に及ぼす影響が大きくなることが懸念されている。ディープフェイク開発の先駆者であるハオ・リーは、大作映画などでデジタルねつ造の精度を高めるためにキャリアを費やしてきたが、現在は、よりシームレスなねつ造が至る所で可能になったことで生じる問題にも取り組んでいる。
プラハのチェコ工科大学の研究者が、マシン・ビジョン・アルゴリズムを用いて、異なる絵画の中から類似したポーズの人物を探すことで、絵画の間の芸術的な関連性を調べる試みを実施した。3万7000枚の絵画の中から類似したポーズを探した結果、絵画の間のさまざまな関係性を見い出せた。
MITの研究者らが、災害の被害にあった地域の画像をコンピュータービジョン・システムに学習させるためのデータセットを発表した。このデータセットで訓練された機械学習システムを使えば、特にひどく被害を受けた地域や予想される現場の状況などを、緊急時対応要員がより迅速に把握できるようになるだろう。
深層学習を使った価値あるAI研究は莫大な計算資源を必要とし、大量の二酸化炭素を排出する。学術界と産業界の大きなギャップも問題だ。
機械学習は、気候変動という人類最大の脅威に立ち向かう現実的な方法を提供できるかもしれない。人工知能(AI)研究の著名人たちがまとめた報告書のうち、特に成果が期待できる10項目を紹介する。
第3次AIブームはどこへ向かうのか? AIリサーチャーの三宅陽一郎氏は、広義のAIは将来、「人間側」と「AI側」に収束していくと予測する。
体外受精(IVF)による不妊治療に取り組む女性たちにAIによる正確な予測を提供する米国のスタートアップ企業が注目されている。 予測の正確さだけでなく、詳細で分かりやすいレポートを使った共感的なコミュニケーションが支持され、患者に希望を与えている。
チップメーカーのエヌビディアは、GPUチップ上で動作する言語理解の人工知能(AI)プログラムの開発を支援するソフトウェアを発表した。機械学習モデルの訓練および訓練済みモデルの実行をスピードアップできるだけでなく、より大きな言語モデルを訓練することが可能となるという。
ユニバーシティ・カレッジ・ロンドンの研究チームが、チェスの「高度な」差し手や「愚かな」差し手に対するコメントを利用してチェスを学習するプログラムを開発した。最強のAIプログラムには遠く及ばないが、さまざまな用途に応用できる可能性がある。
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。