ニューラルネット

  • ビデオゲームのテクノロジーがニューラルネットの実用化に貢献した

    ビデオゲームのテクノロジーがニューラルネットの実用化に貢献した

    id SoftwareのJohn Carmackが、1993年にDoomをリリースしたとき、彼はその血なまぐさいファーストパーソン・シューティングゲーム(1人称視点でのシューティングゲーム。最初に3D環境を採用したものの1つであり、あっという間に人気作になった)が、その先の機械による情報処理を、如何に変えてしまうかには全く自覚がなかった。 その6年後にはNvidiaが、急成長するゲーム業界向けに、3Dグラフィックスの生成に特化した初めてのグラフィックプロセッシングユニット(GPU)であるGeForce 256をリリースした。それから17年。G… 続きを読む

  • Microsoftの音声認識システムが人間と肩を並べ始めた

    Microsoftの音声認識システムが人間と肩を並べ始めた

    米国時間8月20日、MIcrosoftはその会話型音声認識システムが、これまでで最も低い5.1%のエラーレートに達したことを発表した。この記録は、Microsoft Artificial Intelligence and Researchの研究者グループが昨年達成した5.9%のエラー率を下回るもので、テキストを数回聞き返すことができるプロのトランスクライバーたちと同等の正確さだ。 両研究は、Switchboardコーパスの録音を認識することで行われた。これは1990年代初頭から、音声認識システムをテストするために研究者たちが使用してきた、約24… 続きを読む

  • 「サウンドのためのGoogle」Deepgramが180万ドルを調達

    「サウンドのためのGoogle」Deepgramが180万ドルを調達

    Deepgramの共同創業者である20歳の神童Noah Shuttyと、ミシガン大学の研究室における彼のスーパーバイザーであるScott Stephensonは、間違いなくサウンドを信じている(faith in sound)だろう 。 2人は素粒子物理学の研究で有望な業績を残し、中国の地下壕の中でダークマターの生成について研究を行い、そして彼らが「サウンドのためのGoogle」と呼んでいるものを開発した。 続きを読む

  • 科学者が人間を狩り殺すことを機械に教えている ‐ ただしDoomの中で

    科学者が人間を狩り殺すことを機械に教えている ‐ ただしDoomの中で

    とある研究の一端を見る機会があったときに、あなたはふと考える「これは興味深い技術的な問題だと思うけれど、AIに人間狩りと殺人を教えることは、人類の存続にとって危険な道を切り拓くのではないだろうか?」 これもその機会の1つだ。 カーネギーメロン大学では人類に対する裏切り者たちが、ニューラルネットワークアプローチを使い文字通りの殺人マシンとなるAIを作っている。まあおそらく私は正確には、フラッギングマシン(ゲームの中で敵を倒す機械)と呼ぶべきだろうが、なぜならそれはDoomのデスマッチの中でのみ殺人を行っているからだ。 続きを読む