今週のAIまとめへようこそ。機械がGoogle翻訳で不気味なメッセージを送ってきたり、Facebookが新たな研究所開設のために研究者を増員したり、カリフォルニアで自動運転車を踏みつけようとした馬鹿がいたり。
AIが秘密の終末メッセージを送ってくる。「 Googleって何？ 終末時計が12時を打つとイエスが戻ってくるって言うの？」ふーん。
最近、Google 翻訳を使用して一見無害な単語を翻訳しようとしたときに、奇妙で不吉なメッセージが表示されるのを人々が発見しました。
たとえば、「dog」を 18 回入力し、ヨルバ語から英語に翻訳するように設定すると、Google は次のように返します。「終末時計は 12 時に 3 分です。私たちは、終末とイエスの再臨がますます近づいていることを示す人物や劇的な展開を世界で経験しています。」
わかった、Google... クリックして拡大
奇妙な不具合はこれだけではありません。単語の間に奇妙なスペースを入れると、Google翻訳が暴走してしまいます。中には、かなり陰鬱な翻訳もあります。「ple as el etm ed ie」をソマリ語から英語に翻訳するように頼むと、「As you please.（どうぞお許しください）」という不気味なメッセージが返ってきます。
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Googleは、巨大なニューラル機械翻訳モデルを用いてオンライン翻訳サービスを刷新しました。これは、自然言語処理を用いて様々な言語の単語をエンコード・デコードするAIシステムです。このモデルは、過去に経験したことのないものを翻訳することはできません。一部の機械翻訳から判断すると、このモデルは聖書などの文章を入力として翻訳した可能性が高いです。
これは理にかなっています。なぜなら、キリスト教の聖書はおそらく世界で最も広く翻訳されているテキストの一つであり、豊富な学習データを含んでいるからです。言い換えれば、ニューラルネットワークが異なる言語の単語を共通の意味によって結び付けるようにするには、複数の言語に翻訳されたテキストを用いてAIを学習させるのが良い考えです。多くの言語で利用可能な聖書は、そのようなテキストの比較的良い例です。
こうした不具合は、例えばヨルバ語から英語、ソマリ語から英語への翻訳といった難解な言語ではより発生しやすい。なぜなら、学習データは非常にまばらであるはずだからだ。つまり、Googleがどのようなデータセット（聖書、小説、書籍、クロールしたウェブページなど）を用いているとしても、機械学習が活用できる知識は限られている。そのため、翻訳が難しい文章が提示された場合、その基盤となる学習データが丸ごと、そして予期せぬ形で露呈してしまう可能性が高くなる。
誰も、Googleのエンジニアでさえ、ニューラルネットワークの背後にある意思決定プロセスを解明する方法を本当に理解していません。そのため、このような奇妙な現象は常に起こり得ますし、これからも起こり続けるでしょう。これは、あなたや私と同じくらい、今日の機械学習の専門家たちを不安にさせています。
いずれにせよ、Google は翻訳コードを調整して、少なくとも明らかに不気味な前兆の一部が吐き出されないようにしたようだ – 今のところは。
自動運転車事故報告: GM Cruise は最近、赤信号で歩行者がテスト車両のボンネットに乗った事件について、カリフォルニア州の DMV に報告書を提出した。
こういった報告書がどのようなものなのかを見るのは興味深いですね。幸いなことに、けが人はいませんでした。
報告書には、「クルーズ社の自動運転車（以下「クルーズAV」）が自動運転モードで走行中、サッター通り西行きとサンサム通りの交差点で事故を起こした。信号無視をした歩行者がクルーズAVに近づき、赤信号で停車中のクルーズAVのボンネットにわざと乗り込んだため、ボンネットにへこみが生じた。歩行者はその後降りて立ち去った。負傷者はおらず、警察への通報もなかった」と記されている。
Facebook の新しいロボット工学研究所: Facebook は、ロボット工学の研究拠点を含む研究拠点を開設するために、一連の新たな研究者をこのソーシャル メディア大手に迎え入れると発表した。
カーネギーメロン大学のロボット工学教授、ジェシカ・ホジンズ氏は、学術研究とピッツバーグに開設されたFacebook AIリサーチラボの運営を兼任する。ホジンズ氏には、同じくカーネギーメロン大学のロボット工学准教授、アビナフ・グプタ氏も加わる。ソーシャルメディアプラットフォームがなぜ物理的なロボットに興味を持つのか、その理由は必ずしも明確ではない。
しかし、ブログの投稿によると、チームは「ロボット工学、何年にもわたって継続的に学習する生涯学習システム、機械に推論を教える技術、創造性を支援するAI」に焦点を当てる予定だという。
学術界からの採用には、ワシントン大学で自然言語処理を専門とする准教授のルーク・ゼトルモイヤー氏がおり、彼はシアトルのFAIR研究室に加わりました。オックスフォード大学の准教授アンドレア・ヴェダルディ氏とジテンドラ・マリク氏は、ロンドンとパロアルトにあるFAIRでコンピュータービジョンの研究を行います。
OpenAI が新たな Dota チャレンジを開始: OpenAI は、OpenAI Five ボットを使用して元プロ Dota プレイヤーと対戦する新たなコンテストを発表しました。
OpenAIは徐々にチャレンジの難易度を上げてきました。当初は1対1のミラーマッチ（対戦するヒーロー全員が同じキャラクターでなければならない）でしたが、先月は5対5のミラーマッチでOpenAI Fiveが勝利しました。
OpenAIは現在、そのエンジンをさらに緩い制限でセミプロプレイヤーと対戦させようとしています。選択可能なヒーローは18人までで、ミラーマッチは禁止されます。ディバインレイピアやボトルといった一部のアイテムは引き続き禁止され、ボットは周囲の敵を検知できる「スキャン」を使用できなくなります。
ボットの反応時間も80ミリ秒から200ミリ秒に短縮され、ボットの優位性は低下しました。しかし、マップ全体を一度に見渡せるという大きなメリットは依然として維持されるようです。これは、ヒーローを手動でマップ上に移動させなければならない人間には不可能なことです。
コンテストは8月5日にOpenAIのサンフランシスコオフィスで開催される。
米国の FPGA 企業が中国の AI チップ新興企業を買収: FPGA で知られるハードウェア企業の Xilinx が DeepPhi Tech を買収しました。
買収の財務詳細は明らかにされていない。両社は以前から緊密な協力関係を築いており、DeepPhiはザイリンクスと提携してFPGAチップをカスタマイズし、ニューラルネットワークのトレーニングと推論段階を高速化している。
「FPGAベースのディープラーニングアクセラレータは、ほとんどの要件を満たしています」と、ヤオ氏は以前、姉妹サイトThe Next Platformで説明しました。「FPGAベースのディープラーニングアクセラレータは、許容できる電力と性能を備え、カスタマイズされたアーキテクチャをサポートでき、オンチップメモリの帯域幅も広く、非常に信頼性が高いのです。」
DeepPhi は、自然言語処理とコンピューター ビジョンのタスクのための長期・短期記憶ネットワークと畳み込みニューラル ネットワークの最適化に重点を置きたいと考えているようです。
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