ところてん @tokoroten 例の元旦に航空機飛ばして写真とって増改築チェックして、固定資産税の脱税野郎を検知する奴、最近はAIが使われてるらしいすよ 高くなっているか、低くなっているかって書かれているので、航空写真じゃなくて、SAR画像使ってるんじゃないかなー 緑シートじゃダメな予感 city.saitama.jp/006/003/003/01… pic.twitter.com/ppadW8ban0 2023-01-03 09:10:18
手軽に作れるChatGPTクローンと本家ChatGPTを対決させてみた 2022.12.27 Updated by Ryo Shimizu on December 27, 2022, 18:50 pm JST LangChainというフレームワークを使うと、サンプルコードになんとChatGPTクローンというものがある。 LangChainは、まさにChatGPTのような、既存の大規模言語モデル(LLM;Large Language Model)を前提として、それを使いやすくするためのツールキットだ。 LLMとしては、ChatGPTでも使われているOpenAIのGPT-3(またはGPT-3.5相当)を使うこともできるし、GoogleのFLAN-T5 XLみたいなモデルも使える。詳しくはnpakaこと布留川英一のnoteを参照のこと。 ただ、このモデル、ChatGPTとちがってタダでは使えない
ワクチンデマを大量拡散… 謎の女性インフルエンサーは実在しない「AIアイコン」だった。ツイートには多数の不自然な点も新型コロナウイルスのワクチン接種に反対する立場から発信を続けているTwitterアカウント「南雲香織」。フェイクニュースや誤情報などの疑義言説を大量に発信しているアカウントの正体、そして目的とは。 新型コロナウイルスやワクチンに関する誤情報や、陰謀論の拡散ーー。 人々の命に危険を及ぼしかねないとの指摘もあり、世界中で問題視されている。日本でもそうした情報を発信し続けるアカウントが複数あるとみられる。 なかでも、6万人以上のフォロワーを持つ、ある「女性インフルエンサー」が、アイコンは「AI生成」されたもので実在する人物ではないことが、BuzzFeed Newsの取材でわかった。 アカウントが発信した投稿の上位ツイート6割は、誤情報などの「疑義言説」を含んだものだった。 さらに、
※ 一部ガイドラインに反する内容がありましたので、該当箇所を修正のうえ再投稿しております。 はじめに Axross は、エンジニアの"教育"と"実務"のギャップに着目し、「学んだが活用できない人を減らしたい」という想いで、ソフトバンク社内起業制度にて立ち上げたサービスです。 現役エンジニアによる実践ノウハウが"レシピ"として教材化されており、実際に動くものを作りながら、具体的な目的・テーマをもってプログラミングを学ぶことができます。 今回は、Axross運営が厳選した『AI・Python活用レシピを100選』をご紹介します。是非、みなさまのAIやPython学習の参考にしてみてください。 Axross：https://axross-recipe.com 公式Twitter：https://twitter.com/Axross_SBiv 基礎 スクレイピング 01 . JUMPの掲載順をスク
リンク ヤマケイオンライン 叶岳 - かのうだけ：標高341ｍ 叶岳 - 叶岳は福岡市西南部に位置する低山。今宿野外活動センターを拠点に、南の高地山、西の高祖山へとミニ縦走が楽しめる。
人工知能にテトリスを学習させた動画がニコニコ動画にアップされています。動画は人工知能がどうやって学習していくのかを、丁寧に解説しています。 人工知能はまず、「現在の盤面」に「現在落ちてきているブロック」がどう置けるか、全てのパターンを洗い出し、算出された盤面をそれぞれ評価していきます。そして、そのなかで一番評価の高い手を採用していくという仕組み。 評価の高い手を採用します 人工知能はこの「盤面の評価」が正しくできることが重要となるため、正しく評価するために「学習」をさせます。この動画では「ニューラルネットワーク」と「遺伝的アルゴリズム」を使用しました。 「ニューラルネットワーク」は、脳の神経回路網をモデルにした計算方法。脳の神経細胞は網目状につながっていて、他の神経細胞から一定量の信号を受け取ると、自らも信号を出力します。また、細胞同士の結合には強弱があり、経路によって強い信号として伝わっ
キユーピーがAI導入、1日100万個以上のポテトをさばく「ディープラーニング」の威力
1日100万個以上流れるダイス型のポテトを1つ1つ、人の目で見分け、異物混入や不良品がないか確認していた――にわかに信じにくい話かもしれないが、これは実際に、大手食品メーカー、キユーピーの工場で行われている原料検査の作業だ。 「画像処理技術などを使った機械化を長年検討してきましたが、精度やコストの面で現実的ではありませんでした」 こう話すのは、キユーピーの生産本部で次世代技術担当次長を務める荻野武さんだ。ベビーフードの品質と“安心”を支えるために行われている業務ではあるが、スタッフの人海戦術では限界が来ており、増産のボトルネックになっていたという。そんな状況が今、「ディープラーニング（深層学習）」で大きく変わろうとしている。 膨大な原料検査にブレイクスルーを起こす「ディープラーニング」 キユーピーは原料検査の基準を厳しく設定している。特にダイスポテト（さいの目状にカットされたジャガイモ）の
こんにちは。ぼへみあです。 機械学習がすっかりブームになって、仕事や趣味でディープラーニングを使ったことがある人が増えていると思います。 特に画像分野でディープラーニングは成果を上げているので、特定のものを判別・識別するといった事例が多いかと思います。 そうした画像系のディープラーニング経験者なら経験する現象があります。 それは、 「その分野について、作ったAIよりも自分が詳しくなる」 という現象です。 おそ松さん見分けの第一人者になってしまった 以前取り組んだおそ松さんの6つ子をディープラーニングで見分けるネタでは、学習用データセットの作成のために、自力で5000枚以上のおそ松さんたちを見分ける作業を行いました。その結果、アニメを見ても、これは何松だ、と判断できるようになってしまいました。当時はおそ松さんを見分ける能力は誰にも負けない自信がありました。 なぜか学会でおそ松さんの話をする機
By David Stillman IT企業により開発が進められている人工知能を医療に役立てようという動きが増えています。Googleが買収した人工知能のスタートアップ「DeepMind」は、イギリスのロンドン大学病院と提携してガン治療に同社の人工知能による機械学習を取り入れることを発表しました。 Applying machine learning to radiotherapy planning for head ＆ neck cancer | Health | Google DeepMind https://deepmind.com/health.html DeepMindの機械学習を取り入れることになったのは、頭頸部にできる頭頸部ガンの治療。頭頸部ガンの1つである口腔(こうくう)ガンは、男性75人に1人、女性150人に1人に発症すると言われている疾病です。 By Rob Campbe
最近は人工知能分野の話題に事欠かないので、IT系に詳しくない人でも、Deep Learning がどうとか、人工知能がどうとかという話題を耳にすることが多いと思います。 猫も杓子も Deep Learning な世の中ですが、そもそも人工知能とか Deep Learning ってなんなんだっけ？ という疑問に答えられる人は多くないはずです。 今回は、広く浅く、人工知能と Deep Learning について書きます (この記事をご覧になればわかるように、人工知能 = Deep Learning では決して無いのですが、両者はよく並んで紹介されるので、ここでも同列に書いています)。 最初に結論 Deep Learning は(真の)人工知能ではない。なんでもかんでも人工知能って呼ばない。 「Deep Learning」、「人工知能」ともにバズワード*1になりつつあるので気をつけよう。 コンピ
めずらしく本以外のことを書いてみたい． テーマは「強いAI」(strong AI)と「弱いAI」(weak AI)について． 今日，会社で上司に呼ばれて「強いAIと弱いAIの違いって何なの？」と聞かれて，社内で人工知能に詳しいことになっている私なので，「それはですね〜」と意気揚々と解説を始めようとしたものの，実は自分自身よくわかっておらずに撃沈し，悔しいので調べてみた． 調べ始めてすぐに分かったのは，「強いAI/弱いAI」という概念の初出は哲学者John Searleによる1980年の論文“Minds, Brains, and Programs”らしいということだった．これは「中国語の部屋」（Chinese room）として有名な論文で，自分も大学時代に一度読んだことがあった．今日，８年ぶりくらいに読んでみたところ，冒頭１ページ目にちょっとした気づきがあったので，ここに書いておくことに．
強いAIと弱いAI（つよいエーアイとよわいエーアイ、英: strong AI and weak AI）は、人工知能（AI）が真の推論と問題解決の能力を身につけられるか否かをめぐる論争において用いられる用語である。 強いAIと弱いAIは哲学者のジョン・サールが考案した用語であり、彼は以下のように記述している。 …強いAIによれば、計算機（コンピュータ）は単なる道具ではなく、正しくプログラムされた計算機には精神が宿るとされる[1]。 サールは計算機と機械を区別している。彼は強いAIには批判的だが（例えば、中国語の部屋）、一方で「脳は機械であり、エネルギー転送によって意識を生じる」とも述べている[2]。 人工知能という言葉は、「人工」と「知能」の意味からいえば「強いAI」とほぼ同義と言える。しかし、初期の人工知能研究はパターン認識や自動計画といった狭い領域に集中しており、そういった研究が最終的に
チューリング・テスト（英: Turing test）は、アラン・チューリングが提案した、ある機械が「人間的」かどうかを判定するためのテストである。これが「知的であるかかどうか」とか「人工知能であるかどうか」とかのテストであるかどうかは、「知的」あるいは「（人工）知能」の定義、あるいは、人間が知的であるか、人間の能力は知能であるか、といった定義に依存する。 アラン・チューリングが1950年に『Computing Machinery and Intelligence』の中で書いたもので、以下のように行われる。人間の判定者が、一人の（別の）人間と一機の機械に対して通常の言語での会話を行う。このとき人間も機械も人間らしく見えるように対応するのである。これらの参加者はそれぞれ隔離されている。判定者は、機械の言葉を音声に変換する能力に左右されることなく、その知性を判定するために、会話はたとえばキーボー
人工知能(Artificial Intelligence、AI)が今、第3次ブームを迎えています。コンピュータのマシンパワーが充実してきたおかげで、またブームがやってきたようです。コンピュータの「アルファ碁」が人間のトップレベルにあるプロ棋士に勝ち、車はコンピュータによって自動運転され、「Pepper」などのロボットが街中にあふれ、書店の店頭には機械学習などの人工知能本が多く並んでいます。 そうなのです。アニメやラノベの世界が現実にも来ています。 筆者は第2次人工知能ブームのときに、人工知能マシンとして、LISPマシンの開発に従事していました。この時代は、ナレッジエンジニアが雨後の筍のようにいっぱい出てきた時代です。この第2次ブームの発展と衰退を経験し、今回の第3次人工知能ブームを驚きと感動で迎えています（図1）。 ところで人工知能って何？ ところでこの人工知能とは、何でしょうか。哲学的な
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