以前の体を張った記事（「人工知能がコンテンツ業界に与えるインパクトを考えると冷や汗が出てくる」）で書いたように、今後、人工知能によって爆発的な量のコンテンツが生み出されることはほぼ確実です。 たとえば、先日「人工知能がレンブラントの『新作』を描いた」というニュースが話題になりました。 【参考】 人工知能が描くレンブラントの“新作”絵画 機械学習・3Dプリンタを活用 （引用） 17世紀のオランダ画家・レンブラントの画風を機械学習や顔認識で分析し、3Dプリンタを使って“新作”を描く――そんなプロジェクト「The Next Rembrandt」を、米Microsoft、オランダのデルフト工科大学などの共同チームが実現した。約1年半をかけ、レンブラントの作風をまねた新しい作品が完成した。 レンブラントが描いた全346作品を3Dスキャンし、高解像度化した画像データを用意。ピクセル単位で画像を分析し、
Googleの機械知能（Machine Intelligence）を研究するチーム、Google Brain Teamは、『Magenta』というプロジェクトを組織して、機械知能に芸術作品を生成させる研究を行っています。その内容は先月開催された『Moogfest 2016』で発表され注目を集めましたが、つい先ごろ（2016年6月1日）、その音楽面での研究成果を90秒のピアノ曲（無題／MP3ファイル）として公開。90秒のピアノ曲は、こちらのリンクから試聴することができます。 Google Brain Teamの研究者による小規模なチームとしてスタートしたという『Magenta』プロジェクト。同プロジェクトの公式ブログによれば、機械知能に音楽やアートといった芸術作品を生成させることと、アーティストやプログラマー、機械知能の研究者たちのコミュニティを作ることの2つが『Magenta』の大きな目標
人工知能（AI）が自律的に創作した音楽や小説に著作権は発生するのか――政府の知的財産戦略本部は5月9日、「知的財産推進計画2016」を公開し、AIが創作した作品に対応する知財制度の在り方を検討する姿勢を明らかにした。 現行の著作権法は、保護対象を「思想又は感情を創作的に表現したもの」としており、人間が創作した作品、人間がAIを道具として利用した創作物には著作権を認めている。人間がほとんど関与せず、AIが自律的に創作したものは権利の対象とならないというのが一般的な解釈だ。 技術の進化に伴い、人間の作品とAIの創作物を外見上見分けることが困難になっている現状を踏まえ、権利や制度の変更や見直しの必要性を指摘。AIによる創作物が爆発的に増える可能性を懸念し、小説や音楽などのコンテンツでの対応を優先的に検討すべきとしている。 計画では、知財システムの検討と併せ、AIによる創作活動に不可欠なビッグデー
羽生善治名人 人工知能と対戦へ 拡大 将棋の羽生善治名人（４５）が９日、東京・渋谷のＮＨＫで「ＮＨＫスペシャル 天使か悪魔か 羽生善治 人工知能を探る」（１５日、午後９時放送）完成試写会に登場。自身の人工知能との対戦について質問されると、否定せず、「近々のうちに何らかのアナウンスがあると思いますが」と話し、対戦の可能性を示唆した。 番組では「以前から関心を持っていた」という人工知能について、羽生名人自身がいろいろな場所へ出向き、人工知能の最前線をリポートしている。「さまざまな情報がある中で、こんなところまで進んでいるんだと、たくさんの人に伝われば、番組の意義や価値が更に大きな物になると思う」とコメントした。 番組内では囲碁の李世ドル氏に勝った「アルファ碁」を開発したグーグル・ディープマインド社創設者のデビス・ハサビス氏とチェス対決する貴重な映像も披露されるなど、見応え十分な内容。番組を撮り
複雑なラフスケッチを、まるで手でペン入れしたかのような線画に自動で変換してくれる新技術が早稲田大学の研究室によって発表されました。 シモセラ・エドガー ラフスケッチの自動線画化 http://hi.cs.waseda.ac.jp/~esimo/ja/research/sketch/ 早稲田大学のシモセラ・エドガー研究院助教らが開発したのは、鉛筆で描いたラフ画を一発で自動的に線画にしてくれる技術。例えば以下の画像でいうと、左側がラフ画スケッチ、右側がニューラルネットワークモデルで線画化したものです。 着物の女の子や…… お祭りっぽい雰囲気の女の子。 かなり線が重なっているように見えるお面のスケッチもこの通り。 複雑なスケッチでもかなりの精度で線画化しているのがわかります。 これまで、スキャンした鉛筆画など複雑なラフスケッチの線画化は非常に困難でした。しかし、新しい手法では3種類の畳込み層から
人工知能（AI）が注目を集める今、結果がこのほど発表された文学賞、日経「星新一賞」に、AIによる小説が応募されました。文学という領域において、AIは一体どこまで進化しているのか。AIが小説を書く時代の「創作」はどのような姿になるのか。プロジェクトを推進する公立はこだて未来大の松原仁教授、芥川賞作家でお笑い芸人の又吉直樹氏、電通の吉崎圭一氏による鼎談の後編です。 AIの特徴はランダム力。人間の創造性を高める期待も？ 吉崎：AIの創作研究は他分野でも進んでいますよね。例えば音楽では、コンピューターの作曲とバッハの作品を聞かせて、どちらがバッハの曲かアンケートを取る。すると、コンピューターの書いた作品を「バッハの曲」と答える人が多かったという結果も出たりします。 松原：詩などの研究も進んでいて、過去の有名な詩のワードをたくさんインプットし、その中からコンピューターに組み合わせを任せる。すると、千
Coursera で機械学習に入門成功できたので応用に挑戦してみました。ちょうど季節の変わり目ということで、過去に見て気にいったアニメの特徴を学習して、未知のアニメを、気にいりそうなアニメと気にいらなそうなアニメに分類するツールを作って、ソフトウェアに今季見るべきアニメを推薦してもらいたいと思います。 アニメの特徴量 あるアニメを気にいるかどうかは、話のおもしろさや、絵柄の感じ、キャラクターの魅力などによって決まりそうです。ただ、話のおもしろさや、絵の美しさ、キャラクターの魅力を特徴量として数値化するのはむずかしいので、アニメの映像を制作しているスタッフや会社、声を当てているキャストにフォーカスすることにしました。 Courseraの機械学習のコースでは、特徴として妥当かどうかを判断するのに、人間が同じ特徴を与えられて分類といったタスクが可能かを考えてみよとアドバイスしていました。アニメ作
Deep Learningという言葉を色んなところで聞くようになり、Googleからも TensorFlow というものが出たし、そろそろちょっと勉強してみるか〜 ということで初心者が機械学習に手を出してみた。 TensorFlowのtutorialを見てみると、まず最初に「MNIST」という手書き文字の識別問題が出てくる。その問題に対して、こういうモデルを作ってこうやって学習させていくと91.2%くらいの識別率になります、さらに飛躍させてこういうモデルでこうやって学習させると99.2%くらいまで識別率が上がります、とか書いてあって、確かになるほどーと数字で納得もできるのだけど、せっかくなら実際にその学習結果を使って自分の書いた数字を識別してもらいたいじゃないか、ということで そういうのを作ってみた。 https://github.com/sugyan/tensorflow-mnist c
続・TensorFlowでのDeep Learningによるアイドルの顔識別 - すぎゃーんメモ の続き、というかなんというか。 前回までは「ももいろクローバーZのメンバー5人の顔を識別する」というお題でやっていたけど、対象をより広範囲に拡大してみる。 様々なアイドル、応援アプリによる自撮り投稿 あまり知られていないかもしれないけど、世の中にはものすごい数のアイドルが存在しており、毎日どこかで誰かがステージに立ち 歌って踊って頑張っている。まだまだ知名度は低くても、年間何百という頻度でライブを中心に活動している、所謂「ライブアイドル」。俗に「地下アイドル」と言ったりする。 ライブアイドル - Wikipedia そういったアイドルさんたち 活動方針も様々だけど、大抵の子たちはブログやTwitterを中心としてWebメディアも活用して積極的に情報や近況を発信していたりする。 そんな中、近年登
人工知能が注目を集めるなか、自民党は人工知能の活用を進めることで経済成長につなげようと、研究や開発を後押しするための支援策などを検討する総裁直属の組織を発足させました。 自民党は人工知能の活用を進めることで経済成長につなげようと、研究や開発を後押しするため、総裁直属の組織「人工知能未来社会経済戦略本部」を発足させました。 戦略本部は２９日に初会合を開き、車の自動運転やロボットの開発などの研究に対する支援策や、研究を支援するための政府の体制整備などを検討することにしています。そして、来月下旬にも提言をまとめ、６月をめどに政府が取りまとめる新たな成長戦略に盛り込むよう求めるほか、夏の参議院選挙の公約にも反映させることにしています。
Nintendo Switch 2: Everything we know about the coming release
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く