最新記事一覧
AGI（汎用人工知能）は人間の思考や知能をシステムで再現するための技術だ。従来のAI技術とは何が違うのか。
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Google DeepMindは、「No Man's Sky」などのゲームでトレーニングしたAIエージェント「SIMA」を発表した。「AlphaGo」などのようにゲームに勝つことが目的ではなく、“ジェネラリストで言語駆動型のAIエージェント”を目指す。
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ChatGPTを始めとする生成AIの登場は、世の中に大きな変化と衝撃をもたらした。LegalOn Technologiesの角田社長は「ChatGPTを初めて試したとき『これは本当にやばい』と思いました」と話す。ビジネスの在り方を揺るがす生成AIとどのように向き合うのか、話を聞いた。
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「AI」モデルのトレーニングに神経細胞を使うアイデアを実現したCortical Labsに、さまざまなクラウドベンダーが注目している。同社が加えた改良と、今後解決すべき課題とは。
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生体細胞を使った「AI」モデルの開発プロジェクトが動き出している。開発からトレーニングまでのプロセスと、将来の可能性を開発担当者が語った。
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Google DeepMindのハサビスCEOがWiredのインタビューで「Gemini」について語った。Geminiは“次世代基盤モデル”。AlphaGoの長所と大規模言語モデルを組み合わせたものと説明した。
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光技術や光モジュール開発の動向をお伝えするシリーズ。今回は、データセンターの新しい動向を解説したい。
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「打倒Tesla」を掲げる自動運転EVスタートアップのTURING社。CEOの山本一成氏は、世界初の“名人超え将棋AI”開発者でもある。“自動車版ユニクロ”を目指すという同氏に、Tesla社に勝つ秘訣を聞いた。
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本記事では最新のAIやAIの歴史、AIの問題などをつらつらと語っています。
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GoogleはAnthropicとパートナーシップを締結した。AnthropicはGPT-3開発メンバー立ち上げた既存AIの弱点を補うAI開発を目指す企業だ。
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AI契約レビューSaaSを提供するLegalOn Technologiesの角田望社長に、同社創業の経緯からAI契約レビューの未来まで、考えを聞いた。
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将棋のプロ棋士である広瀬章人八段向けに「最強の将棋AIマシン」を組むべく奔走する本連載。今回注目するのは、「CPU計算による将棋ソフト」と「GPU計算による将棋ソフト」のいまの実力と、それにつながる技術的な変遷についてだ。
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英DeepMindのプログラミングAI「AlphaCode」が、競技プログラミングコンテストで参加者の上位54％以内に食い込む成績を収めた。プログラミングAIがコンテストで人間と渡り合えるレベルに達したのは初という。
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「ディープラーニング系の将棋ソフトを使いたい」──広瀬章人八段のこんな相談から、ITmedia NEWSの新しい連載が始まった。
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新たな数学の定理の発見や、未証明の予想の解決にAIが役立つ──そんな研究結果を、囲碁AI「AlphaGo」などで知られる英DeepMindが発表した。
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米Googleの親会社であるAlphabetは、AIを使った創薬事業を手掛ける新会社「Isomorphic Labs」を設立すると発表。CEOは、タンパク質の立体構造解析AI「AlphaFold」などを開発した英DeepMindの創業者のデミス・ハサビス代表が兼務する。
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ここ数年、国が旗振り役となって推進しているi-Constructionの進捗により、土木分野でのAI活用が進んでいます。本連載では、「土木学会 構造工学でのAI活用に関する研究小委員会」で副委員長を務める阿部雅人氏が、AIをどのように使いこなしていくべきかという観点から、最新の研究論文をもとに、今後の課題や将来像について考えていきます。
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コロナ禍で米Googleの新型コロナに関する予測サービス「COVID-19感染予測（日本版）」が注目を集めている。Googleの予測とどう向き合うべきなのか。専門家に聞いた。
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第3次AIブームを引き起こしたディープラーニングの登場により、企業競争力の強化を目的として、AIをはじめとする先進IT技術への投資が加速している。一方、最先端技術であるAI開発は参入障壁が高いという認識から、なかなか導入に踏み切れない企業も多い。NVIDIAの国内正規代理店としてAI開発を支援するSB C&Sに聞く。
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Alphabet傘下のDeepMindが、ゲームのルールを教えなくても囲碁や将棋、Atariの「パックマン」などで強さを見せる新しいAIシステム「MuZero」を発表した。新たな動画圧縮技術の開発他、複雑な問題解決に応用していくとしている。
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Alphabet傘下のDeepMindのAIシステム「AlphaFold」が、世界的なタンパク質構造予測コンペ「CASP」で飛躍的なハイスコアを出した。「解明には宇宙の年齢よりも長い時間がかかる」とされる「タンパク質折りたたみ（フォールディング）問題」の解明への大きな一歩だ。
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GPT-3は、英単語や短い文章をインプットすると、関連する「それらしい」テキストを自動生成するツールだ。文章だけでなく、プログラムコードや楽譜を自動的に生成するデモンストレーションも登場した。
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政府と経済4団体による脱ハンコ宣言や、大手企業のテレワーク導入などは、それを象徴している。日本社会のデジタル化を阻んできた分厚い壁が崩壊し始めたのだ。デジタル化されてしまえば、AIの活躍の場は増える。結果的に、データを処理する、単純な条件で判断をする、といった仕事はどんどんなくなっていく。
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国内の土木分野では、インフラの老朽化という喫緊の課題が差し迫っており、道路橋を例にとれば建設後50年に達するものが6割にも及ぶとされている。建設業界での慢性的な人手不足の解消と、必要とされる事後保全から予防保全への転換で必須とされる新技術と期待されるのが「AI」だ。土木学会とインフラメンテナンス国民会議のシンポジウムから、インフラメンテナンス領域でのAI活用の最新動向を追った
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今の「AI」は、特定の問題はうまく解決できるが、SF作品に見られるような「機械に宿る、人間と同等かそれ以上の汎用的な知能」ではない。今後のAIがどう進化していくのか、SF作品の汎用人工知能のように意識や自由意志を持つことはあるのか。専門家に取材した。
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MLOps／AutoMLなどの自動化に、自然言語処理（BERTなど）、倫理問題／信頼と、2019年の「AI／機械学習」界わいの変化は止まらなかった。2020年はどう進化していくのか？ 英語での情報を参考に、10個の大胆予測を行う。
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若手棋士の快進撃が続く日本の囲碁界。その裏にはAIの存在があるという。普段からAIをよく使うというプロ棋士に聞いた。
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米Google傘下のDeepMindが開発した囲碁AI「AlphaGo」と対戦した、韓国のプロ棋士・李世ドル氏が引退。韓国メディアのインタビューに対し、囲碁AI「必死に努力してナンバー1になっても、トップではないことが分かった」と語ったという。
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さまざまなタスクを実行でき、継続的な学習を必要としない「汎用人工知能」（AGI）に、MicrosoftやSamsung Electronicsなど複数の企業が投資している。実現する見通しはあるのか。
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さまざまなタスクを処理し、状況判断できる「汎用人工知能」（AGI）の実現を目指し、企業や研究者が開発を進めている。その実現を後押しする技術を、「AlphaGo」で一躍有名になったDeepMindが開発しているという。
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Google傘下の英DeepMindが開発したAlphaGoなどで活用される深層強化学習。しかし実用例はゲームなどが多く、フィジカルなものへの応用は限られていた。この深層強化学習を、ビルの揺れを抑える制振のアルゴリズムに応用したのがLaboro.AIだ。
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Microsoft Research Asiaが開発した麻雀AIが、33万人が参加するオンライン麻雀対戦プラットフォーム「天鳳」で最高位の10段を獲得した。現在10段を維持しているプレイヤーは12人しかいない。
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AIベンチャーのAVILENが、強化学習を使ってAIを極限まで弱くしたブラウザゲーム「最弱オセロ」をリリース。AIが対局中に「あえて角を取らない」「石を少なく取る」といった行動を取り続けるため、人間は負けることが難しいゲームだ。生みの親である吉田拓真CTOに、開発した経緯を聞いた。
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医療分野におけるAI活用の最前線について、東京大学 医科学研究所 国際先端医療社会連携研究部門の湯地晃一郎特任准教授に聞いた。米英で疾病の「診断」を下すAIドクターが登場している中、日本の医療はどう変わりつつあるのだろうか。
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「強いAI」と「弱いAI」とは何なのか？ いまある議論を整理してみたい。
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第3次AIブームをけん引する技術である「ディープラーニング」。今回はディープラーニングを活用する上で知っておきたい基礎知識を紹介する。
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2018年、2019年のメモリの学会「International Memory Workshop」（IMW）に参加し、見えてきた新メモリの動向を紹介したい。
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エンジニア以外もAIについて学ぶべきなのか？ そんな疑問への答えと、いまさら聞けない機械学習とディープラーニングの違いを専門家が解説。
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2015年、Googleの囲碁AI「AlphaGo」が登場した衝撃を、皆さんは覚えているだろうか？ それから4年、全世界にひしめく強力なライバルたちを倒す“最強囲碁AI”の開発が日本で始まった。そのタイムリミットは、直近でたった3カ月後だ。
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日本発の囲碁AIで世界一を目指すプロジェクトが4月18日に発表された。AIが人間のトップ棋士を超える実力を持って久しいが、なぜいまこのような挑戦をするのだろうか。
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Candy Crushのテストプレイを担当しているのは、TensorFlowで学習させた仮想プレイヤーだった。開発からその導入効果までをKingに聞いた。
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用語「人工知能」について説明。人間が行う「知的活動」をコンピュータプログラムとして実現することを指す。
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AIベンチャーの立場で、日本企業のAI開発に物申す！ 人工知能の対話エンジンなどを開発する田中潤さんと、AI開発の現場に詳しいマスクド・アナライズさんが本音トーク。
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人間の能力をAIが完全に上回りつつある「囲碁」の世界。最近では、AIを活用した研究を行う棋士も増えているそうだが、その裏側でAWSが若手棋士の中で大流行しているという。一体何が起こっているのだろうか。
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ダジャレを入力するとリアルに布団が吹っ飛ぶ装置が登場。AI（人工知能）がダジャレの面白さを判定する。
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外国語を翻訳するときに使う「機械翻訳」。ニューラルネットワークによって精度が上がったものの、人間の助けはまだまだ必要だ。さらなる精度向上をするには、何が必要なのかGengoプロダクト部長のチャーリー・ワルター氏に話を聞いた。
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