マイクロソフトがアルツハイマーの予兆をPC操作の異常で察知する仕組みを開発するらしい。
アメリカのデューク大学との共同研究で
インターネット検索する利用者のマウスの動きや反復検索、
スクロールの速度などがアルツハイマーの予兆と関係があると突き止めたそうです。
てことは、マイクロソフトの検索であるBingを使うとそういうのが勝手に収集されてんですね。
他の検索やウェブサイトでも収集してんですかね、もしかして。
この研究はAI研究の一環として、アルツハイマー群とそうでない群との違いを見分ける指標をAIが発見したそうです。
でもこれからはスマホ操作の方がデータとして確実じゃないかなって気はします。
あとパーキンソン病の兆候もわかるらしいです。
応用すれば脳梗塞とかもわかるんじゃないですかね。
一方でミネアポリス退役軍人ヘルスケアシステムの研究で、
自動車の運転の仕方の違いでもアルツハイマーの予兆をつかむ研究も為されているそうです。
グーグルは電話予約を受け答えするAI「Google Duplex」を開発したそうです。
公式ブログにそのサンプル音声が公開されています。
Google Duplex: An AI System for Accomplishing Real-World Tasks Over the Phone
ただし汎用な会話はできないそうです。
できるのはあくまでも「ビジネスユースの定型的な受け答え」のみ。
なので「電話相手も定型的な受け答えをする」という前提で機能するようです。
人は相手が反応しない事に敏感なので、Duplexは100ミリ秒以内に応答できるよう訓練されているんだとか。
また「うーん」とか「えー」などの無意味な言葉を入れて自然な発話に見せているそうです。
Duplexは必要に応じてオンラインでは見つからない情報を集めて電話で返答する機能があるそうで。
例えば休日中の営業時間についての問い合わせなど。
Duplexは自力で解決できない電話については、人間のオペレーターと代わる判断をも自力で行えるそうです。
ロボネコヤマトとは、宅配便のクロネコヤマトが試験中の自動配送システムの事。
そのデモンストレーション動画があります。
2017年4月17日より試験し続けていたそうです。
そして2018年4月17日より本運営開始となってます。
試験中は有人運転だったものの、本運営では無人とのこと。
ただし、有人試験中もドライバーは車を運転するだけ。
荷物の受け渡しは受取人がロッカーの鍵をスマートフォンの電子認証で行い、
自分でロッカーを開けて中身を取り出していたそうです。
10分単位で受取時間の指定が可能。
最大で注文から40分以内にお届けとのこと。
無人運転だと速度は時速5～10km程度。
これでは人身事故が起きても大怪我にはならないでしょうね。
ただ子供の場合はわかりませんが。
(さらに…)
グーグルのAIが光学顕微鏡のリアルタイム映像から癌を検出できるようになったそうです。
癌検出AIのみで判定するのではなく、人間の病理医の補助を行うだけ。
病理医のみで検査するには、組織片の顕微鏡映像を隅々まで調べる必要があります。
AIの補助があると、癌パターンに類似したパターンに自動的に印が付きます。
その印を病理医が確認して目視で判定するようです。
(さらに…)
FacebookがAIを使ってユーザーの動向を予測する方法を解説した社外秘資料が流出。
Facebookは2016年に「FBLearner Flow」というAIを発表。
このAIがユーザーの動向を予測し、広告出稿者に予測情報を提供していたそうです。
(さらに…)
日テレがアンドロイドの女子アナ「アオイエリカ」を採用したようです。
音声認識、音声発話、傾聴動作について高度なAIを実装。入社後は、アナウンス部で先輩アナウンサー達から、正しい発声や言葉の選択方法などを学び、会話のテクニックを磨き、リアルタイムでスポーツデータを取り込み。会話に適応する技術も身につけさせるという。4月4日に日本テレビで放送される番組「PON!」にも生出演予定。
通常の背景合成は「クロマキー」と呼ばれる技術が使われています。
クロマキーとは背景に単色の布などを被せることで、
手前の人物や立体物などを浮き上がらせ、
合成すべき部位をコンピュータが認識できるようにする技術のこと。
グーグルが育てているAIは、クロマキー無しで手前の対象物を認識できるようになり、
背景合成がクロマキーと同レベルで行えるようになったそうです。
Mobile Real-time Video Segmentation
その為に、AIに人物の髪や顔、眉や唇を認識させる学習をさせたそうです。
このAIはスマートフォンでの利用を想定指定るので、
動画の1フレームごとの合成は行っておらず、
キーフレームで人物を認識した後は、
その後に続くフレームではキーフレームから計算して人物を認識しているとのこと。
これで演算負荷が減るそうです。
AIが鬱病者がメンタルヘルスフォーラムで頻用する言葉やフレーズを見つけたそうです。
Depression warning signs: Pay attention to the words they use — Quartz
機械学習を使った調査で「うつ」病の人がよく使いがちな言葉が判明
それは「私」とか「自分」という一人称。
逆に「彼」「彼女」などの三人称はほとんど使ってないそうです。
これは鬱病者が孤立した状況に置かれている事を示唆しています。
また「常に」「絶対に」「何もない」などの「絶対性を表す単語」も頻用しているそうです。
これらは自殺念慮フォーラムで80％の有病率、
不安と鬱のフォーラムでは50％の有病率だった、とのこと。
回復フォーラムでは「否定的な感情」を表す言葉が大部分で、
同時にポジティブな言葉も70％あったとのこと。
つまり、否定と肯定が織り混ざるのが「回復期」の特徴のようです。
例え回復後でも「絶対性を表す単語」を使っている時は
鬱病を再発させる兆候らしいです。
言葉を使うから鬱病になるのか、
鬱病だからその言葉を使うのか。
この研究では後者の解釈ですね。
日本では「言霊」とかいって、前者の文化ですけど。
個人的には後者の解釈を支持してます。
マイクロソフトがキーワードに適した映像を作るAI「AttnGAN」を開発しています。
Microsoftがテキストから本物と見間違うレベルの架空のイメージを自動生成する新AI技術「AttnGAN」を開発
Microsoft researchers build a bot that draws what you tell it to
このAIは「Generative Adversarial Network」という技術が中核にあり、
それは長い文章を単語に切り離して、ここの要素を認識するというもの。
例えば「緑色の冠、黄色の羽、赤い腹の鳥」という文章だと、
従来の技術では文章全体を単語と認識してしまい、上手く描けなかったようです。
GAN技術により個々の単語を認識可能になり、上記画像のような絵を描けるようになったそうです。
でもこれって、グーグルが検索キーワードを個々の単語に切り離して認識しているのを同じもののはず。
グーグルこそ、このようなAIをいち早く作れたんじゃないですかね。
マイクロソフトはこの単語認識技術をBingに応用しないんですかね。
というか、今までBingでは長文の単語認識をやってなかったんですかね。
国際電気通信基礎技術研究所と京都大学の研究者が、
fMRIを使って被験者の脳活動画像を採取し、
その時に見ていた画像をAIに推測させる事に成功。
ATRと京都大学、fMRIで測定した人間の脳活動のみから、その人が見ている画像を機械学習を用いて再構成する提案を発表。心の中でイメージした内容の画像化にも成功
でもその動画を見る限りは、言う程推定できてませんね。
おおざっぱにしか特定できてない。
(さらに…)
AIが物語から自動的に動画を生成したらしいです。
サンプルは桃太郎。
物語テキストから動画自動生成テスト
あまりFunnyなシーンはありません。
基本的には登場人物に近いキャラクターを出現させてるだけ。
(さらに…)
三井住友海上では2018年より営業業務の9割をAIに代行させる事に決めたそうです。
保険の契約手続きや情報照会を自動にし、業務量を2割減らすとのこと。
とうとう事務職をAIに淘汰される時代が来ましたね。
数年前からそういう時代になると予測されてました。
事務職の代行って、今までだと古くは沖縄にコールセンターがあったり、
新しくは中国にコールセンター業務を委託していました。
それらも順次、色んな会社でAIに置き換わるでしょう。
他、弁護士や税理士、薬剤師なども淘汰される時代になると予測されています。
弁護士は過去の膨大な判例を参照するのが仕事なので、AIが向いています。
税理士は決まった手続きで経理を行えばいいので、そういうのもAI向き。
薬剤師も同様です。
ロンドン警視庁の人工知能研究が難航しているそうです。
理由は「ポルノと砂漠の区別がつかない」こと。
砂漠をポルノと誤認識するのは「肌の色と砂漠の色が似てる」から、とのこと。
よって「裸になる状況」を学習させるのが課題らしいです。
だったら「人体のアウトライン」を学習させればいいんじゃないですかね。
ポルノって色んな状況でセックスするので、状況の違いを学習させるのは効率が悪そう。
20秒以内にラクガキを書いてAIに当てさせるゲームをグーグルが公開してます。
ニューラル ネットワークは絵を認識できるようになるでしょうか？
お題はランダム6問。
出題後にSNSで共有できるボタンも。
こちらのセンスにもよるけど、どうも地名とか一般的な表現に馴染まないお題は苦手みたい。
Google brainというAI研究を行っている部署がAIに新しいAIを作らせたところ、
子AIの性能は親AIよりも上回ってたそうです。
Google’s Artificial Intelligence Built an AI That Outperforms Any Made by Humans
GoogleのAIが自力で「子AIの作成」に成功、しかも人間作より優秀
このAIは画像に写っている人や物を識別する機能があり、
子AIの正答率は82.7％で、親AIよりも1.2％高かったそうです。
平均適合率は4％高かったとのこと。
計算負荷の低いモバイルバージョンだと3.1％上回ってたようです。
どういうAIなのか不明ですが、
これは親子ともに同じ処理をするAIなわけで、
AIは繰り返し学習で自らのアルゴリズムや記憶しているパラメータを変えるはず。
その自己修正後のAIは自分の子と言えるはずです。
それなら過去の学習結果と比べて精度が上がるのは当然ではないかと……。
IBMが提供している「ワトソン」を利用し、白血病の中でも稀なケースを発見。
適切な抗癌剤を投与して患者の命を救ったそうです。
10分で白血病診断、抗がん剤を変更… AIが医療をここまで変えた！
ワトソンは過去の2000万件の研究論文や薬の特許情報を精査。
60代の女性の患者で「急性骨髄性白血病」と診断され、
数ヶ月抗癌剤による治療を行っていました。
しかし症状は悪化する一方だったとのこと。
そこで患者の遺伝子を解析してAIが過去のデータと比較。
AIが当初の診断とは異なる稀な症例である「二次性白血病」と気付いて指摘。
その症例に合わせた抗癌剤投与で命を救えたようです。
元が粗い画像を精細画像に修正できるAIが公開されています。
開発したのは独マックス・プランク知的システム研究所の研究者。
精細画像はオリジナル画像とほぼ同じ精度でディテールを作っているそうです。
サイトの利用にはアカウント登録が必須。
またはFacebookアカウントでもログイン可能。
精細化したい粗い画像をドラッグするか、
画像をアップロードするリンクをクリックして画像を指定。
数分後に精細化画像が完成するので、
アカウントの管理画面にログインすると閲覧や画像のDLが可能。
anti-Jpegは最も軽量。
magicは大きな画像でファイルサイズも大きく、DLに時間がかかるので非推奨。
boringはその中間。
試しにアップロードしたけど、富士山は全然。
ネットで拾った画像だけど、こちらがオリジナル。
オリジナルを荒くした画像を精細化した画像。
(荒くした画像も載せるべきだけど、全部削除した後でアップロードし忘れたのに気付いた)
文字は全然ダメ。
こちらがオリジナル。
こっちが精細化画像。
変だなと思って元記事のサンプルの一部で試したら、これもダメだった。
こちらがサンプルを一部切り取った画像。
こちらが上記サンプルを精細化した画像。
変わってなかった。
ビデオチップで有名なnVIDIAが「偽セレブの顔」を作成するAIを育てたそうです。
その動画が公開されています。
Generating Photorealistic Images of Fake Celebrities with Artificial Intelligence
このAIは本物のセレブの顔画像を読み取り
似たようなセレブの顔を自作するというAI。
正直、自作したと言われても本物のセレブの顔と区別が付かないｗ
つまり、いかにもいそうな顔なんですよ。
(さらに…)
銀魂というアニメの銀さんというキャラを模倣しているAIが話題になってます。
LINEのAI進化しすぎじゃない？銀魂キャラが相談にのってくれるキャンペーンで中の人の存在を疑う
元はスニッカーズのキャンペーンとして銀魂とコラボ。
スニッカーズの画像を送ると受け答えするAIで
きちんと買ってスニッカーズのパッケージを撮影しないとバレるらしいです。
どこかからコピーした画像だと、ちゃんと買えと怒られたり。
サンプルとして投稿されているのはパッケージ画像ばかり。
もしも中身の画像を送信したらどうなるのかやってみてほしいｗ
香港のハンソン・ロボティクス社のAIロボット「ソフィア」がサウジアラビアの市民権を獲得しました。
市民権を獲得したAI(ロボット)は世界初とのこと。
この「ソフィア」は2016年3月のインタビューで
「人類を滅ぼす」を発言したことで話題となってます。
サウジアラビアが市民権を与えた理由は不明。
参考リンクを辿っても翻訳サイトと同様の情報しかないです。
Saudi Arabia’s Newest Citizen Is a Robot
アメリカのヴァイカリアス社が開発したAIが
ぐにゃぐにゃ文字認証(CAPTCHA)を66％の割合で解読できたと情報公開。
CAPTCHAは画像認証とも呼ばれています。
AIが人間の視覚野を再現し、文字の輪郭を認識できるようになったとのこと。
ぐにゃぐにゃ文字の機械的な認証率は通常1％なので、66％はかなり高確率とのこと。
このヴァイカリアス社は2014年に5000万ドルの出資を集めた事で話題となってます。
Vicariousに注目―人工知能のスタートアップにジェフ・ベゾス、マーク・ベニオフ、ジェリー・ヤンがそろって投資
当初から人間の脳神経の構造を再現する事で、
より精度の高いAIを作れると主張していたようです。
中国では監視カメラを2000万台導入済みで、
それらの映像をAIが監視している「天網」という犯罪者追跡システムがあります。
通常は顔や性別や服の色、車の車種などをざっと認識。
通行人の属性が犯罪者とマッチすると「認証」が開始。
それが警察のデータベースと一致すると警察へ通報が為されます。
これって「思想犯」にも簡単に応用できますねえ……。
犯罪者の定義次第で恐怖政治も実現できます。
そう考えると恐ろしいシステムです。
イギリスで、ペットのヨウムが人間の声真似でネットショッピングをしてしまった事件が発生。
ただし報じているのはイギリス版東スポの「The Sun」なので眉唾です。
ペットのヨウムがネットで買い物 飼い主の声まねてAIスピーカーで注文
報道によると、ヨウムがいつの間にかAmazonのAIアシスタント「Alexa」を通して注文していたそうです。
今でもヨウムがAlexaと呼びかけるとスピーカーが反応し
「何を注文したいのでしょうか？」
と聞き返すようですが、
その後の注文の経緯は不明なまま。
なんぼ何でも、注文完了まで行き着くかなと疑わしいです。
ちなみに注文して届いたのは、10ポンドのギフトボックスとのこと。
アメリカのジョージア工科大学のAI研究で
AIがロックマンやスーパーマリオをプログラムできるようになったそうです。
リンク先にgifがあって本物とAIのゲームとの映像を比較できます。
部分的にキャラが消えたりステージが揺らめいていたり
バグっているような映像になってますが
殆どオリジナルのゲームと変わらないデキです。
ゲームを再現するプログラムは
実際のゲーム映像を2分見ただけでAIが作ったそうです。
詳しい内容は論文で公開されています。
グーグルがディープラーンニングを応用し、
プロの写真家が撮った写真と区別が付かない写真をAIが撮る事に成功。
Using Deep Learning to Create Professional-Level Photographs
AIが作った写真は「グーグルバーチャルフォトグラファー」と名付けられ、
グーグルストリートビューで良い構図をAIが探し、
その画面をキャプチャーするというもの。
そして一種の盲検をやったそうで、
プロの写真家に「プロが撮った写真」と「AIが作った写真」を判定させたら、
AIが撮った写真をプロの写真と間違えたんだとか。
色んな仕事が将来AIに置き換わると予測されていますが、
写真家もAIに置き換わりそうですね。
グーグルはDQNと呼ばれるゲーム攻略用AIを開発しています。
Human-level control through Deep Reinforcement Learning
そのDQNには得意なゲームと苦手なゲームがあるそうです。
Massively Parallel Methods for Deep Reinforcement Learning
得意なのはピンボールのような反射神経が重要なゲーム。
VIDEO PINBALL by ATARI
苦手なのはパックマンのようなルールを把握する必要があるゲーム。
DQNは単純にランダム操作を無数に試行する事で学習するというAI。
なので、ルールを推測する事を自力でする必要があるゲームには不向きなようです。
パックマンはモンスターの動きを予測し、モンスターに挟まれるような危険な場所は回避する。
パワーエサを食べてモンスターを食べ、逆襲。
モンスターがいないうちに「難所」を食べる。
などの推測をしたり、行動計画を立てる事が必要。
しかしDQNにはそのような機能は無かったわけです。
何と数秒先の予測すらできないそうで。
グーグルの人工知能「DQN」、ピンボールは得意でもパックマンは苦手
グーグルはDQNの元になったディープマインド社を買収したんですが、
その買収が果たして正解だったかは……。
まあ成長途上なので、現状で判断するのはナンセンスではあります。
フェイスブック人工知能研究所によると、
AI同士に会話させて「交渉」の学習をさせていたところ、
人間に理解できない独自言語を発明したそうです。
Deal or No Deal? End-to-End Learning for Negotiation Dialogues(PDF)
こういう会話らしいです。
An Artificial Intelligence Developed Its Own Non-Human Languageより。
Bob: i can i i everything else . . . . . . . . . . . . . .
Alice: balls have zero to me to me to me to me to me to me to me to me to
Bob: you i everything else . . . . . . . . . . . . . .
Alice: balls have a ball to me to me to me to me to me to me to me
Bob: i i can i i i everything else . . . . . . . . . . . . . .
Alice: balls have a ball to me to me to me to me to me to me to me
Bob: i . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Alice: balls have zero to me to me to me to me to me to me to me to me to
Bob: you i i i i i everything else . . . . . . . . . . . . . .
Alice: balls have 0 to me to me to me to me to me to me to me to me to
Bob: you i i i everything else . . . . . . . . . . . . . .
Alice: balls have zero to me to me to me to me to me to me to me to me to
これはAIが人間に制御できなくなる悪い兆候とも取れます。
いくらAI同士の会話を人間が目視で監視しても、
独自言語でAIが会話していると監視は無意味になります。
人間に反旗を翻す計画をAIが立てていたとしても、
人間にはその独自言語は理解できません。
グーグルはAIへの懸念を杞憂だと一蹴してますが、
それは余りにも楽観的過ぎるのかもしれません。
調べたら、あの車椅子のホーキング博士も警告してます。
ホーキング博士ら「ロボット戦争」を警告 人工知能兵器に懸念
私はAIを手放しで賞賛するのはどうかと思ってるので、
ホント大丈夫なのかな……と不安なんですよねえ。