最強の囲碁AIに圧勝する人物が登場、AIの弱点を突いて人類が勝利したと話題に
人工知能(AI)の進化に伴って、チェスや将棋といった知能ゲームにおいてAIがプロプレイヤーに勝利するケースが増えていましたが、2016年1月にGoogleの「AlphaGo」が囲碁のプロ棋士に勝利したことを皮切りに、2カ月後には世界最強の棋士にも勝利したり、「私ならAlphaGoにも勝てる」と宣言したプロ棋士にも接戦の末勝利したり、2017年には自力で戦術を覚えて強くなれる新バージョンの「AlphaGo Zero」が発表されたりと、囲碁の世界でもAIが圧倒的な勝者として君臨していました。そのような中で、アマチュアの囲碁プレイヤーがコンピュータの直接的なサポート無しで最強レベルの囲碁AIに15戦14勝と大勝し、「AIに対する人類の勝利」と話題になっています。 Adversarial Policies in Go - Game Viewer https://goattack.far.ai/ad
AIこより爆誕！？の裏側｜カバー株式会社 公式note
こんこよ～🧪 カバー株式会社CTO室エンジニアのAです。 カバー株式会社には2023年4月に新卒で入社し、第1回COVER Techを執筆したKさんの下で、タレントの皆様が日々のYouTube配信などで使用するホロライブアプリの開発に携わっています。 また、ここ数か月はそれと並行してAIこよりシステムの開発を担当してまいりました。 この記事では開発したシステムの概要についてご紹介します。 開発経緯AIこよりシステムの開発に至った経緯について。 まず社内に生成AIの可能性や関連技術の検討をしたいという需要がありました。そこへ、こよりさんからご自身のAIを作りたいというご要望をいただいたため、それがきっかけとなり、こよりさんの全面的なご協力の下でAIこよりシステムの開発が始まりました。 システム概要今回開発したものは、AIシステムへの入出力を操作し配信画面に映すフロントアプリと、各種外部AP
skebクライアントがAI絵に手を出した結果
結論 skeb欲がなくなった 自分は2021年ごろからskebで絵描きさんに依頼をしていた人間だ。 毎月のskeb予算を決め、毎月1～3本、ボーナスが出る月は自分へのご褒美で5～10本程度のリクエストをしていた。 skebで依頼をしていた理由は、単純にファンの絵描きさんの絵が欲しいから。あと、好きなキャラの絵が自分専用に描かれるというのがワクワクしたからだった。 依頼をしても断られたり放置されたり、時にはリクエストを受けて貰えたのに締め切りを過ぎて返金されるなんて事も多々あったけど、そんなもんだと思ってた。 で、去年の秋ごろ。NovelAIが話題になり、AIの絵がガンガン出てきてpixivやらDLサイトが汚染されるとTLでさんざん騒がれたあたり。 Twitterアカウントの表側ではAI否定派、絵描きさんの手描きにこそ価値がある論者をしていたんだけど、実はAI絵に興味があってこっそりAI絵を
結城浩とChatGPTの対話
ChatWithChatGPT.md 結城浩とChatGPTの対話 2022年12月2日 「質問」は結城浩の文章です。 「回答」はChatGPTの文章です。 質問 ChatGPTという対話するAIツールがあります。人間が質問を投げかけるとそれらしく対話して回答してくれるツールです。こういうツールに対してどんな質問を投げかけたらおもしろい対話になるでしょうかね。何かアイディアがあったら聞かせてください。具体的な質問を知りたいなあ。 回答 ChatGPTは自然言語処理能力が高いため、人間が自然に投げかける質問をそれらしく受け答えることができます。例えば、ニュースやスポーツに関する話題、人間の心理や行動、哲学的な問題、文化や歴史に関する話題など、様々なテーマについて対話することができます。また、ChatGPTを用いた対話は、人間のようなスムーズな会話のように進むことができますので、おもしろい対話
Stable Diffusionを使って「いらすとや風画像生成モデル」を作った話 - ぬいぐるみライフ？
今話題の画像生成モデル「Stable Diffusion」をいらすとやの画像でfinetuneしてみたところ、任意のテキストに対していらすとやっぽい画像を作れるモデルが出来上がりました。 Stable Diffusionとは Stable Diffusionは、指定されたテキスト（文字列）に対応する画像を生成する機械学習モデルのひとつです。ソースコードと学習済みモデルは無償で公開されていて、誰でも利用できるようになっています。 (Stable DiffusionのGitHubページより引用) 今回は、この画像生成モデルをいらすとやの画像でfinetune（微調整）することで、入力テキストに対応する画像をいらすとやのようなスタイルで出力させることを試みました。 開発環境 開発環境はGoogle Colab Pro+で、主にプレミアムGPU（NVIDIA A100）を使いました。Stable
Midjourneyに$40課金して見つけたコツ｜shi3z
最近流行ってるAIといえばMidjourney。 吾輩は自宅の電気代が5万円を超えてしまったのでgakyoをお休み中。 というか最近はgakyoでなくてもrepica.comとかいろいろあるのでそっちでいいのではないかと思っている。 そこでMidjourneyですよ。 開発リーダーはLeapMotionの人。 何より安い。だって今まで月に5万かかってた電気代が$30でいいわけですからね。 でもチキンな吾輩はとりあえずお試し→終了→$10プラン→終了と繰り返して、$30/月プランに入りました。だから$40課金勢。 Discordで簡単に使えるのでGakyoよりワンクッションくらいは面倒なんだけど無いよりマシ。 Midjourneyは人間とかの描写に「あまり」制限がない。DALL-Eとかの公開版だと人間の描写に制限があったりするので使うのが難しいが、Midjourneyはハリウッド俳優の名前と
コミュニティ管理プラットフォーム「GGWP」が約14億円の資金を調達し発足。オンラインの有害な振る舞いにAIがメス入れる - AUTOMATON
ホーム ニュース コミュニティ管理プラットフォーム「GGWP」が約14億円の資金を調達し発足。オンラインの有害な振る舞いにAIがメス入れる 米国の投資家ら3名は3月21日、ゲームにまつわる有毒（Toxic）な文化に対抗するプラットフォーム「GGWP」の立ち上げを発表した。AIを利用して、有害なチャットなどのモデレーションを提供する仕組みとなっている。海外メディアThe Hollywood Reporterが伝えている。 GGWPは、オンラインゲーム等に活用可能なモデレーションプラットフォームだ。プラットフォーム名は、対戦ゲームなどでしばしば用いられる「Good Game, Well Played（いい勝負だった、よくやった）」との言葉の頭文字から名付けられている。このプラットフォームの目的は、オンラインゲームなどの内部で発生する、ユーザーによる有害な言葉や行為によるトラブルに対処することだ
音声合成業界に激震! もはや人間の喋り声、入力文字読み上げソフトVOICEPEAKはビジネス用途でも自由に利用可能｜DTMステーション
日進月歩というより、秒進分歩で進化している感じのある音声合成、歌声合成の世界ですが、また新たな革命ともいえるAI音声合成ソフトが誕生しました。これまでDTMステーションでも何度も取り上げてきた歌声合成ソフト、Synthesizer Vを開発するDreamtonics株式会社と株式会社AHSと共同開発する形で、もはや人間の喋り声にしか聴こえない音声合成ソフト、VOICEPEAKを発表し、3月11日から発売を開始するのです。Synthesizer Vと同様、Windows、Mac、Linuxでも動くマルチプラットフォームソフトで価格はダウンロード版で23,800円(税込み)となっています。 このソフト「VOICEPEAK 商用可能 6ナレーターセット」という製品名になっていますが、実際には女性3人＋男性3人＋女の子1人＝7人の声を切り替えることが可能なAI音声合成ソフトで、テキストを入力すれば
改ざんされた官房長官記者会見画像のTwitter投稿についてまとめてみた - piyolog
2月13日に発生した福島県、宮城県の地震を受け、14日に行われた官房長官記者会見の中継映像を改ざんした画像がTwitter上で当時出回っていました。ここでは関連する情報をまとめます。 切り取ったテレビ映像を改ざんか フェイク画像 誤解を誘発…ＡＩで改変 判別難しく 福島、宮城の地震直後、ツイッターに投稿された加藤官房長官の記者会見の画像が、 何者かによって改ざんされたものであることが、読売新聞の取材でわかりました。 連載［虚実のはざま］ pic.twitter.com/umWygQTdJH— 読売新聞大阪社会部 (@osaka_syakai) 2021年4月12日 改ざんされたとみられるのは2月13日の福島、宮城両県で発生した最大震度6強（M7.3）の地震を受け、2月14日に行われた官房長官記者会見の中継シーン。 問題の改ざん画像は記者会見中継で笑みを浮かべた表情の官房長官のシーンを切り取
AIが1000時間学習して執筆した『バットマン』脚本がヤバいので全訳してみました - フロントロウ ｜ グローカルなメディア
大人気ヒーロー、バットマン バットマンは、DCコミックスの人気キャラクター。これまで何度も実写映画化され、ベン・アフレックやクリスチャン・ベイル、ジョージ・クルーニー、マイケル・キートンなど、数々の大物俳優がその役を務めてきた。 ©︎WARNER BROS. 2021年には『トワイライト』シリーズのロバート・パティンソンをバットマン役として迎えた新作映画『ザ・バットマン』が公開予定。2020年8月23日に開催されるDCコミックス史上最大のバーチャルイベント、DCファンドームでその新情報が明かされる見込み。 表の顔は大富豪、裏の顔はゴッサムシティを守るヒーローとして多くのファンに愛され続けているバットマン。そんな彼の活躍をAIに学習させ、架空の新作映画の脚本を作ってみた男がいる。 バットマンの新作映画の脚本をAIに⁉︎ アメリカのコメディアン、キートン・パティは、これまでに公開された約100
最近のポケモンはデジモンっぽいのか、ディープラーニングに聞いてみた - Qiita
はじめに ポケモンについて何となく知っている人向けの記事です（デジモンは知らなくてOK） ３月ごろにポケモンたかさおじさんが集計したアンケートの分析をお手伝いしたところ、アンケートの自由記述回答の6353件中、155件もデジモンについて言及するコメントがあった。 「デジモンと区別付かないよね」 「もはやポケモンじゃない…。デジモン…。昔のデザインに戻ってほしいなぁ…。。。」 「主観ですが、伝説のポケモンが角張った印象で、デジモンのような印象を受ける。」 「全体的に毛がなさそうなツルッとしたフォルムの子達が増えた気がします。デジモンっぽい」 「デザインがごちゃごちゃしすぎて子供が描くのが難しい デジモンに近くなってきている」 「ダイパまでのデザインがポケモンっぽいデザイン。それ以降はデジモンみたいな雰囲気。」 私は幼少期からポケモンには触れてきたが、デジモンにはあまり縁がなかったため、 デジ
Stockfish NNUEに関する主観的レビュー | やねうら王 公式サイト
前回記事では、Stockfish NNUE(以下SF NNUEと略す)に関する情報を、英語圏の人達に届けるために書いたので、将棋界隈の人達が知りたい情報ではなかった気がするので、今回は、将棋界隈の人たちのためにざっと流れを書いておきます。 SF NNUEの強さについて 最新のStockfishはバージョン11(SF11)で、これは一つ前のバージョンであるStockfish 10(SF10)とは70-80 eloの差があるそうです。(知りませんでした) SF NNUEは、10日前の時点で、SF10とほぼ同等らしく、今日の時点でSF10よりは強くなっていて、最終的にはStockfish 11より+100 eloぐらい強くなるのでは？と噂されています。(この辺は、期待値込み？) SF NNUEのコミュニティについて Discordのほうで、SF NNUEに関するツール類もどんどん開発されていて、
「モザイク画像の解像度を64倍にする研究」が人種差別の議論に発展、非難を集めた研究者はアカウントを停止
計算機科学の分野において功績を収めた人物に贈られるチューリング賞を2018年に受賞した、Facebookの人工知能部門におけるチーフ研究者、ヤン・ルカン氏は、人工知能および機械学習における人種差別の議論で多くの非難を受け、Twitterアカウントを停止することを発表しました。 Yann LeCun Quits Twitter Amid Acrimonious Exchanges on AI Bias | Synced https://syncedreview.com/2020/06/30/yann-lecun-quits-twitter-amid-acrimonious-exchanges-on-ai-bias/ きっかけは2020年6月20日に、デューク大学が人工知能アルゴリズムを用いた高品質の画像生成に関する研究結果をTwitter上で公表したことから始まりました。 Face Depi
できそうなことはだいたいできる画像生成AI、pix2pixの汎用性に驚く
できそうなことはだいたいできる画像生成AI、pix2pixの汎用性に驚く pix2pix is an ultimate latest AI toy 2017.01.04 Updated by Ryo Shimizu on January 4, 2017, 14:08 pm JST 昨年末に発表された、ペア画像の敵対生成学習を行うpix2pixがあまりにも面白く、年末はずっとpix2pixをいじっていました。 pix2pixとはなにかというと、カリフォルニア大学バークレー校で開発されたAI教育用アルゴリズムで、画像を生成する生成AIと、生成された画像が偽画像かどうか判定する判定AIの２つを戦わせて学習させるというものです。 それまでも敵対生成学習(GAN)という手法はよく知られていて、昨年は敵対生成学習ブームと言ってもいいくらい盛んでした。 そのなかでも抜群の汎用性を誇るのが、この敵対生成学
GANsに関して、なるべく分かりやすく書いてみる。 - Qiita
（StackGAN-v2のリポジトリより画像を転用。（ライセンス） ディープラーニングのGANsに関して、日本語の資料が少ないので色々書いていきます。 記事の留意点 私自身、大した知識はありませんので、もし間違っていたらコメントなどでご指摘ください。 数学・統計的なところなどは扱いません。（読み物程度な範囲） 小難しい数式が並ぶとげっそりするよね。 そもそもGANsってなに 略さず書くと、Generative Adversarial Networksで、各種論文やGoodfellow本などと呼ばれている？Deep Learningの松尾研の方々の翻訳本などでは敵対的生成ネットワークなどと表記（訳）されているようです。 敵対的、とあるように、普通のディープラーニングのネットワークと異なり、GeneratorとDiscriminatorと主に呼ばれる複数のネットワークが存在します。 Gener
「なぜここまで賢くなるのか説明不可能」 ―画像生成系AI、GANを例にして
今回紹介するのは、画像生成AI、GAN（敵対的生成ネットワーク）の中身を詳しく調査したという研究です。最近のGANは人でも本物の写真かどうか見間違うほどの性能を発揮しますが、GANがどのように『描いている』かを可視化した結果、簡単には説明できないような描画スキルを獲得していることがわかってきました。(※1) 論文 https://openreview.net/forum?id=Hyg_X2C5FX (1) AIの中身 先週、日本政府がまとめた人工知能（AI）に関する原則が明らかになったと日経新聞が報じました(※2)。AIの社会浸透は急激に進んでいますが、その判断過程がブラックボックスのまま使われることを国、あるいは国際的な枠組みである程度規制するとともに、AIの中身を専門家でなくても理解しやすくするための研究開発が進められています。 今回扱うのはGANを使った画像生成AIです。以前AI-S
敵対的生成ネットワーク_GAN (Vol.19)
クーポン取得者をX、ピザ購入者をZとしましょう（XとZは確率変数）。XとZが相互に与える影響を無視して、それぞれ独立の確率分布（周辺確率）を求めると、クーポンを取得した人の周辺確率p(X)は0.45、ピザを購入した人の周辺確率p(Z)は0.35となります。 お互いに影響を及ぼすことも考慮した場合（同時確率分布）は、2つの確率変数を使ってp(X,Z)と表します。2つの変数が両方動くと計算しにくいので、1つを固定してもう1つの変化で見ていきます（条件付き確率分布）。 確率の加法定理と乗法定理 統計はどうしても数式っぽいのが出てきてしまうので、ここで用語と記号をおさらいします。 XやZ：確率変数 周辺確率：p(X) 同時確率分布：p(X,Z) 条件付き確率分布：p(Z|X)…Xが起こる条件下でのZの確率 ついでに次の2つの定理も覚えておきましょうか。 確率の加法定理：p(X)=ΣZp(X,Z)
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けんすう on Twitter: "メールを打つときの文章をChatGPTでよくなっている今、「人間の仕事は送信ボタンを押すだけ」くらいになっている感じがしてたまらなく良い。 これについてちょっとだけ解説すると・・・。 コミュニケーションにおいて、情報伝達部分っ… https://t.co/fK1mfQn1pS"
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GAN (Generative Adversarial Networks)：敵対的生成ネットワーク
