ゲーム開発者の木原共さんは12月9日、AIは理解できないが、人間には伝わるように絵を描くパーティーゲーム「outdraw.AI」のSteamページを公開した。2025年初頭にMac／Windows向けにリリースする。 2～6人の人間が協力し、AIと対戦するお絵かきゲーム。ユーザー以外の参加者は、スマートフォンやタブレットでQRコードをスキャンするとゲームに参加できる。 参加者の一人が描き手となり、「生き物」や「概念」といったカテゴリーから“秘密のお題”（猫、寿司など）を選択。AIには分からないような形で、しかし他の参加者には伝わる形の絵を描く。回答する側には、ヒントとしてお題のカテゴリー情報のみ与えられる。 AI側の画像認識には米GoogleのGemini API（有料版）を使用した。例えばお題が「寿司」だった場合、普通に寿司の絵を描くと、おそらくAIは正解してしまう。そこで、例えば回転寿

AIがついたうそも、創作のヒントになるのではないか──生成AI活用に対して、博報堂DYホールディングスでAI領域を率いる森正弥さんはそんな見立てを明かす。同社は2月、AIによって人間の能力を向上させていくことを目的とする研究機関「Human-Centered AI Institute」を設立した。

私がXで行った以下の投稿が、なぜか私史上最大のインプレッション数を記録していますので説明しておこうと思います（Xの記事埋め込み機能がうまくいかないので仮で画像貼付けしています）。 問題の裁判は、特許料納付や審査請求などの期限日を超過したとにより取消処分を受けた特許権の回復を特許庁に対して求めるものです。弁理士先生がうつ症状により適切な業務をできずに期限超過をしてしまったとのことです。この裁判と同じ当事者で同様の裁判が何件も行われていますが、本題には直接関係ないのでこれ以上は触れません。 過去においては、特許法に定められた特許料納付等の期限はかなり厳格で、期限を逃してしまうと、たとえば天変地異や出願人・代理人の病気入院等の相当な事情がない限り覆されることはありませんでした。ゆえに、期限管理は特許事務所としてはきわめて重要な業務です。おそらく、弁護士事務所よりもシビアだと思います。 しかし、2

コンピュータのOSとして開発されたAIに、人間の男性が恋をする──そんなストーリーの映画「her/世界でひとつの彼女」が日本で公開されたのは、2014年6月だった（米国では13年12月）。「サマンサ」というこのAIは、OSでありながら音声を通じ、感情的な受け答えができ（女優のスカーレット・ヨハンソンが声を担当）、ホアキン・フェニックス演じる主人公が次第に「彼女」に引かれていく姿が描写されている。 当時から「いずれはこんなことが実際に起きるかもしれない」と受け取られていたが、10年後のいま、それはいよいよ現実のものになろうとしている。しかし企業にとって、こうした人間の感情を把握し、模倣し、さらには操作まで可能なAIは、もろ刃の剣となりそうだ。 その一例として、米国で起きたある訴訟を紹介しよう。訴えを起こした人物は「息子が自殺したのはAIチャットbotが原因だ」と主張しているのだ。 AIチャッ

米AppleのAI研究者らは10月7日（現地時間）、「GSM-Symbolic: Understanding the Limitations of Mathematical Reasoning in Large Language Models」（LLMにおける数学的推論の限界を理解する）という論文を発表した。 この論文は、LLM（大規模言語モデル）が、本当に人間のように論理的に考えて問題を解けるのか、という疑問を検証している。結論としては、LLMは今のところ、表面的なパターンを真似て答えを出しているだけで、真の推論能力は持っていないと主張している。 研究者らは、これらの問題点を検証するために、「GSM-Symbolic」という新しいテスト方法を開発した。これは、LLMの数学的推論能力を評価するためのベンチマークデータセット「GSM8K」を改良し、問題の表現や数字を柔軟に変えられるようにした

人工超知能（ASI：Artificial Superintelligence）とは？　AGIとの違い：AI・機械学習の用語辞典 用語「ASI（人工超知能）」について解説。AGI（汎用人工知能）が人間と同等の知能を持つのに対し、ASIはそれを超えて、人間をはるかに超える知能を持ち、あらゆる分野で最も優れた能力を発揮するAIのことを指す。また、ASIは自律的に自己改善を行う特徴を持つとされている。 連載目次 用語解説 人工超知能（ASI：Artificial Superintelligence、または超知能：Superintelligence）とは、人間の知能をあらゆる分野で超越し、自己学習を通じて自律的に成長し続ける人工知能（AI）のことを指す。ASIは、人間をはるかに上回る知的能力を持つため、科学、技術、芸術など多岐にわたる分野で画期的な発明や発見をもたらす可能性がある。その結果、人類の仕

このコーナーでは、2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にしているWebメディア「Seamless」（シームレス）を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高いAI分野の科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 X： ＠shiropen2 スイスのEPFLや英ロンドン大学に所属する研究者らが発表した論文「Arrows of Time for Large Language Models」は、大規模言語モデル（LLM）が、次のトークンを予測する能力に比べて、前のトークンを予測する能力が劣ることを明らかにした研究報告である。研究チームは、この現象が自然言語を学習する際に、時間が過去から未来へと一方向にしか流れない「時間の矢」が影響していると指摘している。 （関連記事：「なぜ時間は過去→未来にしか進まない？」を“量子もつれ”で説明か　未解決問題「時間の矢」に切り込む） LLMは、テキス

はじめに 皆さんは日々の業務でAIを利活用しておりますでしょうか。 生成AIの進化は凄まじく、プログラミングの経験が浅い人でも、簡単なアプリケーションくらいなら作れてしまうほどです。すごい時代ですよね。 私自身、要件定義は自身で行い、コーディングはAIに任せるような場面も多いです。 しかし、生成AIを扱う上で常に意識すべきことは、「AIは常に完璧ではない」ということです。 AIの精度は日々進化を続けていますが、それでもハルシネーションが完全に改善できているわけではありません。 ハルシネーションとは？ ハルシネーション（Hallucination）とはもともと「幻覚、幻影」という意味です。 生成AIがユーザーの質問に対して、事実とは異なる情報を利用して回答を生成することを指し、「もっともらしいうそ」といった意味合いで、こう呼ばれるようになりました。 そのため、AIが生成したコードをそのまま使

概要 ある記事が8/21出た。 ITが面白い時代はすでに終わっているし変化も遅くなった - きしだのHatena Xで流れてきて、ああこれは反論記事をだれか出すだろうなぁと思った。出てきた。 ITがつまらんとか言ってるのは老害だけ | さにあらず 両方ともワカル。わかるけど、なんか違うんよね。 違和感 まず自分のバックグラウンドを知ってもらいたい。未だ30にもなっていない一応若い部類に入る方だと思っている。初めて触ったPCはWindows Meだし、PCスペックがアレゲすぎてDamm Small Linuxを入れたり遊んだ。大学でアプリ開発して遊んで、NWを勉強し、そして今は電気だの空調をやっている。そのバックグラウンドをもって思うことがある。 この議論は現時点で不毛だ。と思う。 ITというデカい主語 議論をする際は論点を明確にしないといけない。 ことIT、情報技術においては各人のバックグ

このテストは、こちらのページからWebブラウザ上で体験できる。 賞金総額110万ドルのコンテスト「ARC Prize 2024」 現在、ARCを用いたコンテスト「ARC Prize 2024」が開催中だ。ARC Prize 2024は、AGIに向けた新しいアイデアの探求を奨励し、その進歩をオープンソース化することを重視している。 ARC Prize 2024は、総額110万ドル（約1億7780万円、1ドル＝161円換算）以上の賞金が用意され、グランプリの50万ドル（約8081万円）は、ARC-AGIの非公開評価セットで85％以上のスコアを達成した最大5チームに授与される（人間の正解率が平均84％なため）。 2024年の進歩賞として、トップスコア賞と論文賞がそれぞれ5万ドル（約808万円）を用意。トップスコア賞は、24年の競争期間中に最高スコアを記録した上位5チームに分配される。1位が2.5

実験の結果、AIの回答に同意した割合は、グループ1の80.9％に対し、グループ2では74.8％と有意に低く、グループ3でも77.6％と低かった。AIの回答に対する参加者の自信も似た割合であった。つまり、自信がない回答をされるとAIに対する参加者の自信と同意する傾向が下がった。 その一方、参加者の最終的な回答の正確さは、グループ1の63.9％に対し、グループ2では72.8％と有意に高く、グループ3も67.9％とやや高かった。この結果は、参加者のAIに対する過度な依存が減った可能性（完全には排除されない）を示唆する。 続いて、グループ1ではLLMとは別にネット検索をする割合が19.1％だったのに対し、グループ4では92.9％だった。またAIの回答が不確実性を含む場合、AIの回答を利用する割合が有意に低下し、独自検索をする割合が上昇した。さらに、AIの回答が不確実性を含む場合、回答時間が長くなる

はじめに ◆この記事は何？ 焦ってAWSの勉強をするよりもコンピュータサイエンスの基礎を勉強してからの方がよかったという私の経験を紹介する記事です ◆対象は？ AWSの勉強をしている方 特に若手 ◆この記事のねらい AWSの勉強効率を上げる 先に結論 AWSの勉強に時間がかかったのはコンピュータサイエンスの基礎ができていなかったから コンピュータサイエンスの基礎を勉強してからの方が、圧倒的に効率が良い 遠回りに見えるが、近道だと考える 急にAWSを勉強した 新卒1年目からデータサイエンティストとして働いています。 急にAWSが必要になったので、急いでAWSの勉強をしました。 結果的には、「AWS Certified Cloud Practitioner」「AWS Certified Solutions Architect - Associate」を取得しました。 当時は知らない用語ばかりで

判定者が使った戦略を分析すると、36％が雑談を通じて相手の人となりを探ろうとした。また、25％が感情や経験、ユーモアのセンスを尋ねるなど、社会的・感情的なアプローチを取っていた。論理的思考や一般知識を問うたのは13％にとどまった。 判定理由を分析した結果、43％が言語的スタイル（スペル、文法、語調など）に関するもので、24％が社会的・感情的要因（ユーモアのセンス、人格など）に関するものであった。知識や論理的思考に関する理由（知りすぎている、知らなさすぎているなど）は10％にとどまった。 AIだと判定した理由として「わざとらしい人格を演じている」「過度にくだけすぎている」「個性に欠けている」ことが挙げられた。逆に人間だと判定された主な理由は「人間らしく、くだけた言葉遣い」「もっともらしい受け答え」「スペルや文法の間違いを含むこと」などであった。以上の結果から、判定者は知性よりも言語的・社会的

人工知能(AI)モデルが、人間の感情理解力を測るテストで人間並み、時に上回る成績を収めたことが分かった。ただ、訓練データにそうしたタスクが含まれていた可能性も否定できず、大規模言語モデルが「人のように」考えているわけではない。 by Rhiannon Williams2024.05.22 275 23 人間は複雑な存在だ。私たちのコミュニケーションの方法は多層的であり、心理学者たちは対話から意味や理解を推測する能力を測るためのテストを数多く考案してきた。 人工知能（AI）モデルは、こうしたテストでますます優れた結果を出している。ネイチャー・ヒューマン・ビヘイビア（Nature Human Behavior）に5月20日に掲載された新たな研究によると、一部の大規模言語モデル（LLM）は人の心理状態を追跡する能力（いわゆる「心の理論」と呼ばれる）を測るために設計されたタスクを与えられた場合、人

最近、プロセッサに「NPU」と呼ばれる人工知能（AI）処理に特化したユニットが搭載されるのがちょっとしたブーム（？）になっている。このNPUって、GPUなどと何が違うのか、なぜプロセッサに搭載されるようになってきたのか解説しよう。 プロセッサに搭載されている「NPU」って何？ Intelの最新プロセッサ「Core Ultra」には、人工知能（AI）処理に特化した「NPU」が搭載されている。NPUは、スマートフォン向けのプロセッサにも搭載が進んでいる。ところで、このNPUはCPUやGPUと何が違うのだろうか？　写真は、Intelのプレスリリース「AI PCの新時代の到来を告げるインテル Core Ultra プロセッサー」のCore Ultraプロセッサーの写真を使って、「CPU」「GPU」「NPU」の文字を載せたもの。 今回のお題は「NPU」である。出だしから注釈になってしまうが、NPUと