今週の AI のまとめでは、Facebook が機械学習用に写真をタグ付けする方法をうっかり公開し、Baidu が world+dog に自動コードをリリースしたほか、Intel および Huawei との契約を発表し、動物のような知能を作り上げることができる人には 7,500 ドルが授与されます。
Facebook は AI を使ってこのように画像にタグを付けているのか？:今週 Facebook が停止している最中に、ユーザーはソーシャル メディア プラットフォームが機械学習を使って画像にタグを付けている証拠を発見した。
Facebook、Instagram、WhatsAppは複数の問題に見舞われました。プラットフォーム上で画像が読み込まれなくなり、ひどい自撮り写真や休暇中のスナップ写真の代わりに、上部にテキストが1行だけ表示された空白の灰色の四角形が表示されました。
The Vergeの報道によると、このテキストは画像に何が写っているかを示唆しており、Facebookのコンピュータービジョンモデルがこのように写真にラベルを付けているのではないかとユーザーの間で推測が広がっている。「画像にはXが含まれている可能性があります」という説明以外には、あまり情報がない。Xは花、空、靴など何でもあり、写真に写っている人数を推測するものだ。
百度がアポロV5をオープンソース化：中国のハイテク複合企業、百度は、アポロ計画の一環として、自動運転車開発の進展に役立つコードを公開した。
Q. なぜ百度は自動運転の秘密を公開しているのか？ A. 中国が市場を独占できるようにするため
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このオープンソースプロジェクトは2年前に開始され、特に中国のソフトウェア企業や自動車企業がBaiduのコードを利用することを期待していました。広報担当者は以前、El Regに対し、自動運転車の開発に取り組むリソースを持つ中国企業は多くなく、中国は技術面で後れを取ってしまうだろうと語っていました。
最新のソースコードは、360°ビジョンを提供するカメラと、さまざまな気象条件への対応を支援するAIモデルをサポートしています。また、バレーパーキングや複雑な交差点の通過も可能になります。
ここからダウンロードできます。
Baidu Create の AI:同社は今週、北京で毎年恒例の AI 開発者会議 Baidu Create も開催し、機械学習チップのサポートを目的とした Intel および Huawei との提携を含む、いくつかの提携を発表した。
インテルは、大規模AIモデルのトレーニングに特化したハードウェアの投入に消極的でした。昨年、NNP-Lを発表しましたが、その後NNP-T（Tはトレーニングの頭文字）に改名されました。NNP-Tに関する情報はほとんどありませんが、ASICであることは分かっています。
「百度はインテルと共同で、新しいインテル Nervana ニューラル・ネットワーク・プロセッサー（NNP-T）のトレーニング用開発に取り組んでいる」とインテルの人工知能製品グループの副社長兼ゼネラルマネージャーであるナビーン・ラオ氏は今週語った。
Baidu が Intel のどのような取り組みを支援しているのかについて、さらに明確に知るには、今年後半にチップが発売されるまで待たなければならないだろう。
百度（バイドゥ）も華為（ファーウェイ）と提携している。華為のスマートフォン向けKirinチップのソフトウェアは、百度のオープンソースAIフレームワーク「PaddlePaddle」で記述される。Synchedによると、PaddlePaddleは華為独自のモバイルAIツールキット「HiAI」と統合され、一般的なAIモデルを華為のハードウェア上で迅速に実行できるようになるという。
動物と AI のオリンピック?!:動物のような知能を持つ AI エージェントを開発できる人には、最高 7,500 ドル (約 6,000 ポンド) の賞金が与えられます。
「動物AIオリンピック」と名付けられたこのコンテストは、「動物の認知能力に着想を得た」一連のテストで構成されています。動物は食欲によって行動します。ボットは様々な仮想環境に配置され、餌を得るために様々な障害に立ち向かわなければなりません。餌は当然ながら現実のものではなく、強化学習エージェントのモチベーションを高める報酬となります。
エージェントは餌に到達するために周囲の環境を探索する必要があります。その過程で、空間推論と因果推論の能力が試されます。
コンテスト資料によると、「参加者には、わずか7種類の異なるオブジェクトを配置できる小さな環境が与えられます。各テストにおいて、エージェントは環境内の食べ物を回収する必要がありますが、そのためには乗り越えるべき障害物、登るべき傾斜路、押すべき箱、そして避けるべきエリアなどが必要になります」とのことです。
「本当の課題は、事前にテストを提供していないことです。環境を操作し、興味深い設定を構築することで、環境の物理法則やその環境が持つアフォーダンスを理解するエージェントを開発するのは、皆さん次第です。最終的に提出されるエージェントは、多くの動物と同様に、堅牢な食物回収行動を実行できるはずです。動物がこれらのテストに合格できることは分かっていますが、AIでも合格できるかどうかを見極める時が来ました。」
優勝者には賞金6,500ドル（約5,000ポンド）と、年末に開催される年次 NeurIPS AI カンファレンスへの旅費として1,000ドルが授与されます。
参加をご希望の場合は、詳細はこちらをご覧ください。®
