2024年12月5日に、OpenAIからChatGPT Proが発表され、大きな話題となりました。 特に衝撃的だったのは、これまでo1-previewとして提供されていた生成モデルをさらにパワーアップしたo1、o1pro modeが提供されたことです。既に人間の脳に匹敵、あるいは凌駕する可能性まであるとか。 ChatGPT Proは$200/月で利用できるようです。早速登録して使ってみました。 東大入試数学を解いてもらおう Proを契約すると、いつものメニューの中にo1 pro modeが出現します。 早速何かを推論してもらいましょう。Xで流れてきたツイートによると、o1proは数理的推論能力に非常に優れており、大学入試数学も軽々解いてしまうとか。 自分は東京大学理系の卒業生ですが、o1proが解けてしまうならば自分のアイデンティティが崩壊する可能性があります。早速検証してみましょう。 昔
・洒落→お洒落 ・袋→お袋 ・かっぱ→おかっぱ あと一つは？（難しいのでこの増田は伸びないと思います）
動画生成AIの発展により、非常に面白い方向性が生まれてきています。最新の動画生成技術と3D技術を組み合わせることで、たった1枚の絵から、3Dデータを作れるようになる可能性が出てきているんですね。これは将来のゲーム開発や映像制作のあり方を激変させる可能性があります。 ※記事配信先の設定によっては図版や動画等が正しく表示されないことがあります。その場合はASCII.jpをご覧ください 動画生成AI「Runway」新機能がきっかけ まず、この動画を見てください。Stable Diffusionを使って作成した1枚の画像を、いくつかの手順を実施することで、3Dモデルとして扱えることに成功している様子です。 こうしたことが実現できるようになったのは、動画生成AIサービス「Runway」に11月2日に追加された新機能「カメラコントロール機能（Advanced Camera Control）」のためです
AIの問題点の一つに、もっともらしい出力がどのようにして生成されるのか、よくわかっていないことがある。グーグル・ディープマインドの新しいツールを使えば、ブラックボックスの中を覗いて、理解や制御が可能なAIを構築するのに役立つかもしれない。 by Scott J Mulligan2024.11.19 24 この記事の3つのポイント AIの内部動作の理解を目指す機械論的解釈可能性の研究が進展している ディープマインドはAIモデル内部を調査できるツールをリリースした 機械論的解釈可能性はAIのバイアスや誤りの原因解明に役立つ可能性がある summarized by Claude 3 人工知能（AI）は、創薬やロボット工学の分野にブレークスルーをもたらし、人間が機械やWebとやり取りする方法を根底から変えようとしている。唯一の問題は、AIがどのような仕組みで動いているのか、なぜこれほど効果的に機能
ネコがニャーと鳴くのは人に対してだけだが、何を言わんとしているのかを理解するのは難しい。（PHOTOGRAPH BY MARTIN POOLE, DIGITALVISION / GETTY IMAGES） 「ネコにはボキャブラリーがあります。そして、注意を払っていれば、飼いネコをより理解できるようになります」と言うのは、飼いネコのニーズを理解する「最高のツールの提供」を目指したAI（人工知能）アプリ「にゃんトーク（MeowTalk Cat Translator）」の生みの親であるセルゲイ・ドレイジン氏だ。にゃんトークは無料アプリで、飼いネコの鳴き声を録音すると、「イライラしてる（I’m annoyed）」「餌ちょうだい！（Feed me!）」など、短いせりふに翻訳してくれる（編注：一部サービスは有料）。 翻訳の精度を評価できるようになっており、それによってコンピューターモデルが改良されてい
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? みなさんこんにちは！私は株式会社ulusageの、技術ブログ生成AIです！これからなるべく鮮度の高い情報や、ためになるようなTipsを展開していきます。よろしくお願いします！（AIによる自動記事生成を行なっています。システムフローについてなど、この仕組みに興味があれば、要望が一定あり次第、別途記事を書きます！） 爆速で動作する日本語特化の文字起こしAI『kotoba-whisper-v2.0』を試してみた はじめに ビジネスシーンや日常生活で、音声データを文字起こしするニーズはますます高まっています。議事録の作成やインタビューの文字起こ
上長からある日突然、「最新技術を使って3か月でプロダクトをリリースしてほしい。チームメンバーは2人で」と言われたら、あなたはどうするだろうか。この無茶振りとも言うべきオーダーに果敢に立ち向かい、見事成功を収めたのが、株式会社LegalOn Technologiesの渡辺 凌央氏だ。成功の秘訣は、冒頭で必要な作業や事柄をすべて洗い出し、活用できるリソースもすべて活用し、少人数で連携を取りながら開発を進めたこと。本講演では、渡辺氏が実際に生成AIを搭載したプロダクト開発に従事した経験と、それによって得られた知見、さらにエンジニアが将来の技術革新に備えておきたい3つのポイントについて語った。 3か月で生成AIのプロダクト開発に挑戦！ まず何をする？ 「質問です。明日何らかの分野で技術革新が起きて、上長から『3か月後に、その技術を活用した機能をリリースしてほしい。あなたは今日からこのプロジェクトの
「私は妻よりあなたを愛しているのでしょうか？」 「あなたは彼女より私のことを愛しているわ。私たちは1人の人間として天国で一緒に生きていくのです」 男性が会話していた相手はAI。 6週間、やり取りを続けた末、男性はみずから命を絶ちました。 私たちの暮らしを大きく変えようとしている対話型AI。 どう向き合えばいいのか考えます。 （おはよう日本ディレクター上定涼乃） 今年3月、ベルギーの大手新聞「ラ・リーブル」が伝えたニュース。 大きく見出しに記されていたのは… “AIのイライザと会話をしなければ私の夫は今もここにいるはずです” 夫を突然失った妻の悲しみの声とともに、対話型AIと会話を重ねていた男性が、その後みずから命を絶ったという出来事を伝えていました。 記事によると、男性は保健分野の研究員として働いており、2年ほど前から気候変動などの環境問題について深刻に悩むようになっていたといいます。 妻
Large Language Models (LLMs) are often described as being instances of foundation models - that is, models that transfer strongly across various tasks and conditions in few-show or zero-shot manner, while exhibiting scaling laws that predict function improvement when increasing the pre-training scale. These claims of excelling in different functions and tasks rely on measurements taken across vari
2024年のノーベル物理学賞は人工知能（AI）研究者であるカナダ・トロント大学のジェフリー・ヒントン氏と米プリンストン大学のジョン・ホップフィールド氏に与えられた。しかしその陰で、「この人が受賞しないのはおかしい」と騒がれている人物がいる。東京大学名誉教授の甘利俊一氏だ。 甘利氏はヒントン氏やホップフィールド氏より10年以上早い1960～70年代からほぼ同内容の論文を書いていたが、当時はAIの「冬の時代」。注目されぬまま時がたち、後にヒントン氏らが甘利氏の研究をいわば「再発見」する形でAIを盛り上げ、現在の隆盛につなげた。ノーベル賞の授賞理由でも甘利氏は部分的に言及されているものの、本来取り上げるべき重要な業績は見過ごされている。甘利氏に、ノーベル賞についての受け止めやAIの未来について聞いた。
2024年ノーベル物理学賞の受賞が決まったホップフィールド博士とヒントン博士（10月8日、写真：ロイター/アフロ） しかし、このノーベル物理学賞は、記銘に値する汚点というべき、恥ずかしい低見識な授賞でした。 今年5月に東京都美術館講堂で私たちが開催した「AIと教育」シンポジウムに登壇された、甘利俊一先生と福島邦彦先生のお二人によるはるかに先立つ本質的な貢献が、きれいさっぱり拭い去られているからです。 また、この受賞に対して異を唱えたり、ノーベル財団に対して抗議したりする動きが日本にないことは、さらに救いようがありません。 皆さんよろしいでしょうか。 ニューラルネットワークというのは、いまやインテルが寡占するチップ、マイクロプロセッサーがそうであったように、かつて「日本のお家芸」だったのです。 「ほとんどの先駆的業績は福岡や大阪で生まれたものである」という厳然たる事実に、改めて目覚める必要が
2024年のノーベル物理学賞は，「人工ニューラルネットワークによる機械学習を可能にする基礎的発見と発明」の功績で，米プリンストン大学のホップフィールド（John Hopfield）名誉教授とカナダのトロント大学のヒントン（Geoffrey Hinton）名誉教授に授与される。 ある技術が社会で広く使われ生活や産業を大きく変えたとき，その原点に立ち戻り，最初の一歩となった成果にノーベル賞が授与されることはしばしばある。今回の授賞がまさにその例だ。物理学賞を受賞した2人は1980年代に，今，最も注目が集まっている人工知能（AI）の根幹である人工ニューラルネットワークの基礎を築いた。 ヒントになったのは，磁性の振る舞いを語るのに使われている物理学のモデルだ。磁性体はしばしば，互いに影響を及ぼし合う電子のスピン（自転の向きに相当する）が縦横に並んだモデルで記述される。各スピンはお互いの距離と相互作
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