まとめ月曜日。新しい週の始まりです。コーヒーを飲み、二日酔いも終わり。機械学習の世界の進歩で、あなたの朝を明るくしましょう。
AIによる偽造がさらに増加：現在、AIが作り出している偽コンテンツの危険性と危害について、学者、業界関係者、そして政策専門家の間で懸念の声が高まっているようです。ここで、皆さんが懸念すべきウェブサイトを2つご紹介します。これらのウェブサイトは、ニューラルネットワークが人間の顔、そしておそらくさらに懸念されるAirbnbの広告をいかにリアルに模倣しているかを示しています。
愚かな機械に騙されるはずがないと思っているなら、このゲームで自分自身を試してみましょう。このゲームでは、各ラウンドで、隣り合った 2 枚の写真から、どちらが本物の人間の写真で、もう一方がコンピューターで生成されたものかを選ぶという課題が与えられます。
「Which Face is Real?」というゲームでは、別のウェブサイト「This Person Does Not Exist」と同様に、AIが生成した画像はすべてNvidiaのStyle-GANによって作成されました。自慢ではありませんが、私たちはこのゲームをプレイし、ほぼ常に正しい答えを選びながら、スムーズに進めることができました。
しかし、ある例に私たちは完全に困惑しました。目の色が変わった女性は、右側の普通の男性ではなく、ソフトウェアで作成されたものだと思われるかもしれませんが、実はそうではありませんでした。
左の写真が実際の写真で、右がStyle-GANが作成した偽物です。
「Which Face is Real?」は、ワシントン大学のジェビン・ウェスト助教授とカール・バーグストロム教授によって制作されました。
もしそれが怖かったら、AIのトリックをもう少しお見せしましょう。「This Airbnb Does Not Exist」に掲載されているものはすべて完全に偽物です。画像とテキストはすべて、今回もStyleGANによって偽造されています。
「写真も文章も、現実世界から直接持ち出されたものではありません」と、サイトの制作者でGoogleのエンジニアであるクリストファー・シュミット氏は述べた。「物件のタイトル、説明、ホストの写真、部屋の写真まで、すべてコンピューターが夢想したものです。私たちは、何かが現実だと判断する前に、もう少し真剣に考える必要があるのかもしれません。」
偽のニュースや記事ではなく、説得力のある偽のアカウントやプロフィールに備えておく必要があると思われます。
AI ハードウェア: Facebook の AI 担当副社長兼主任科学者である Yann LeCun 氏は先週、国際固体回路会議で AI の進歩を推進するために必要な新しいタイプのハードウェアについて講演しました。
現在、ほとんどのニューラルネットワークはGPUを用いて学習・実行されています。GPUは並列計算に非常に優れているため、大量の行列計算を高速に実行するのに便利ですが、コストがかなり高くなる場合があり、すべてのモデルアーキテクチャに最適化されているわけではありません。
ルカン氏は、特殊なタスクに必要な3種類のチップについて概説する。学習用のチップは高速であることが求められる。研究者は結果を待つ必要がなく、機械学習コードをより迅速に調整して最適なモデルを微調整できるからだ。ニューラルネットワークが完成したら、消費電力が少なく、より安価な別のチップで動作させる必要がある。しかし、サーバー経由でアクセスする場合は、データセンター用の別のハードウェアが必要になる。スマートフォンなどのデバイスに搭載できる小型モデルには、即座に動作可能な安価なアクセラレータが必要だ。
「これは、回路における演算処理の方法を根本から見直す必要があるかもしれない」と彼は述べた。「そのため、人々はより効率的な数値表現の新しい方法を設計しようとしているのだ。」
自動運転車も太陽光で目がくらむ：ボストンでテスト中の自動運転車は太陽光の反射により信号の色を認識できない。
シンガポールでパイロットタクシーの運行を開始した自動運転車の新興企業、ニュートノミーは、「夕方の太陽の位置が低く、太陽のまぶしさ」により、自動運転車が信号を見るのが困難な場合があることを認めた。
Xconomyが初めて公表したテストレポートでは、次のように述べられています。「ある意味で、自動運転車のセンサーの課題は人間のドライバーの課題に似ています。太陽を見つめていると信号機の状態を認識するのが難しい場合があります。同様に、太陽光のまぶしさは信号機検知ソフトウェアの性能に悪影響を及ぼす可能性があります。」
センサーが青信号を検知できない場合、人間のドライバーが運転を引き継ぐ必要がある。ニュートノミー社は、グレアシールドの追加やソフトウェアとハードウェアの改良によってこの問題を解決しようとしていると述べた。
AIサッカー：小さなボットチームにサッカーをさせてみたいと思ったことはありませんか？さあ、チャンス到来です。DeepMindが、ゲームエンジンMuJoCoを使った仮想環境の構築に役立つコードを公開しました。
どうやら、フレンドリーなサッカーの試合は、エージェント同士の協力を促すようです。最初はぎこちなく、適当に走り回っていましたが、やがてドリブルしたり、パスをしたりできるようになりました。
独自の強化学習アルゴリズムをテストしたい場合は、今月発行されたコードと論文で詳細を確認できます。®
