カナダ・トロントを拠点とする撮影監督およびデザイナーのダニエル・ヴォシャール氏は、コロナ自粛期間中に興味深いプロジェクトを行った。 かつてローマ帝国を支配した54人の皇帝たちを、AIを使用して彫刻や胸像から復元し、肖像画にするというものだ。 完成したカラーの肖像画は、時代を生きたリアリティのある人間として彼らをより身近な存在にしてくれた。『Live Science』などが伝えている。 54人のローマ皇帝の顔を彫像から復元 プリンキパトウス時代（紀元前27年～西暦285年）にローマ帝国を支配した皇帝たち。彼らは普段、各国の美術館で胸像や彫像としては不滅な存在だが、肖像画としては馴染みがない。 そこでこヴォシャール氏は、コロナの自粛期間中、新たなプロジェクトとして、彫像から復元した写実的でリアリティのある彼らの顔の肖像画を作成した。 What did I do during quarantin

【特集】「『予測』という名の欲望」全記事はこちらから読めます ■人間にはAIの考えが分からない？ ――ディープラーニングは、大量の「教師データ」を読み込み、入力する変数と、出力する変数との間の関係を見つけ出します。その関係が分かれば、新たなデータを入力したとき、出力が予測できるというわけですが、なぜ人間はそのプロセスを理解できないのでしょうか？ おもにふたつの要因があります。質的なものと、量的なものです。量的な問題は、すごくシンプルです。ディープラーニングの内部で動くパラメータ（母数：システムの内部で動く情報）が多すぎるので、その大量・複雑なデータを人間の直感につなげることが難しい、という話です。最近は、多いものでは1億個を超えるパラメータから出力を予測します。じゃあ、その1億個をざっと人間が見てなにか分かるのかといえば、分からない。これが基本的に起こることです。 ――大量の変数という意味

無償のエディタであるVisual Studio Codeの拡張機能として、AIがコーディングをAIが支援してくれる「Visual Studio IntelliCode」（以下IntelliCode）が、Javaに対応したと発表されました。 IntelliCodeはコードの入力や補完において、もっとも適切と思われるコードをコンテキストに即してレコメンデーションをしてくれるというもの。さらにコードレビュー時のアドバイス、問題がありそうな部分の指摘や、コードスタイルと書式の規則の推測もしてくれます。 これまでC#とPythonに対応していましたが、今回新しくJavaにも対応しました。 AI機能はGitHubで100以上スターが付いているオープンソースプロジェクトのコードを用い、コードのパターンやプラクティスなどに関する機械学習が行われたと説明されています。 これによりJava SEやSpring

目は心を写し出す鏡と言うが、それは本当だった。 機械学習を用いることで、人の性格と目の動きに関係があることが明らかになったのだ。研究では学生42名の目の動きをAIで追跡・解析し、その結果が発表されたのだが、やはりそこには相関関係が見出された。 ならばAIに人間を予測できない理由がないではないか？ ということで、南オーストラリア大学の研究チームは、目の動きをAIに分析させ、その人の性格を読み取ることを可能にした。 AIが人の目の動きからその性格を読み取る このAIを使った新しい技術では、人の基本的な性格特性を表す「ビッグファイブ」のうち4種、すなわち協調性・誠実性・外向性・神経症傾向を検出できる。 ・日常の何気ない行動でその人の特性がわかる。5つの特性におけるその特徴的行動（米研究） : カラパイア 南オーストラリア大学の研究チームによれば、この発見によって人と機械とのやりとりを向上させられ

「TensorFlow.js」公開、Webブラウザ上で機械学習の開発、学習、実行が可能に。WebGL経由でGPUも活用 TensorFlow.jsの基となったオリジナルの「TensorFlow」は、Googleが開発しオープンソースとして公開されている機械学習ライブラリです。Windows、Mac、Linuxなどに対応し、Python、C＋＋、Java、Goなどに対応したAPIを備えています。 今回発表されたTensorFlow.jsはそのJavaScript版で、Webブラウザ上で実行可能。TensforFlow.jsのAPIはオリジナルTensorFlowのPython APIのすべてをサポートしているわけではありませんが、似た設計となっており、機械学習のモデルの構築、学習、学習済みモデルの実行が可能なほか、学習済みモデルのインポートも可能。 WebGLを通じてGPUを利用した処理の高

Spring BootによるAPIバックエンド構築実践ガイド 第2版 何千人もの開発者が、InfoQのミニブック「Practical Guide to Building an API Back End with Spring Boot」から、Spring Bootを使ったREST API構築の基礎を学んだ。この本では、出版時に新しくリリースされたバージョンである Spring Boot 2 を使用している。しかし、Spring Boot3が最近リリースされ、重要な変...

アデリーペンギンは南極で繁殖する2種のペンギンのひとつ。彼らは気候変動に脅かされている。(PHOTOGRAPH BY CRISTINA MITTERMEIER, NATIONAL GEOGRAPHIC CREATIVE) 150万羽を超すアデリーペンギンが、南極半島の先にあるデンジャー群島で新たに発見されたという論文が3月2日付けのオンライン科学誌「Scientific Reports」に掲載された。 デンジャー群島にペンギンが生息していることは以前から知られていた。しかし、ほとんど調査は行われず、生息数は謎に包まれていた。 そこで、研究者らが衛星写真を解析した後に野外調査を続けて行ったところ、巨大なコロニーの存在が判明した。そのなかには世界第3位と第4位の大きさのアデリーペンギンのコロニーも含まれている。今回の発見により、南極半島の先端から西部に広がる海域で確認されているペンギンの数はお

InfoQ Software Architects' Newsletter A monthly overview of things you need to know as an architect or aspiring architect. View an example

by Jason Bolonski ネガティブな内容をポジティブな言い方で間接的に伝える皮肉(Sarcasm)は、古代ギリシャ語の「sarkasmós(肉を歯でひきちぎる)」というあざけりや侮辱を意味する動作に由来していて、古来から人間が使うレトリックです。言葉通りの意味とは別にある書き手や話し手の本当の気持ちは、文脈や感情を理解できないコンピューターでは読み取ることができないとされてきました。しかし大量のテキストデータをディープラーニングによって分析し、言葉と意味の関係性から文章に埋め込まれた皮肉をコンピューターに見極めさせる研究が行われているとのことです。 Snark Bite: Like an AI Could Ever Spot Sarcasm | NVIDIA Blog https://blogs.nvidia.com/blog/2018/01/31/ai-detect-sarc

Googleの画像認識APIを基に、好きな画像を学習させて認識機能を簡単にカスタマイズできる「Cloud AutoML Vision」発表 Googleは、Googleが提供する学習済み機械学習APIを基に、ユーザーが自分のデータを学習させることで認識機能をカスタマイズできる「Cloud AutoML」を発表しました。 「Cloud AutoML」に対応したAPIの第一弾として、ユーザーが独自の画像を学習させられる「Cloud AutoML Vision」を発表しました。 学習済みの機械学習APIに対して追加で学習可能 Googleは、機械学習を用いた画像認識APIとして「Cloud Vision API」を以前から提供しています。 Cloud Vision APIはあらかじめGoogleによって学習済みであるため、画像を読み込ませるだけで、人間の顔の検出や猫や犬といった動物、船や飛行機、

AIを使ったすごく野心的なプロジェクトが生まれていました。 その名も『The Hieroglyphics Initiative』。 このプロジェクトは、『UBISOFT』という企業が中心になって、Googleと協力しながら古代エジプトの象形文字を機械学習で解析しようというもの。 紀元前に使われていた文字の解析とか、壮大すぎてワクワクしかしないですよね！ そもそも『UBISOFT』ってどんな会社？ 『UBISOFT』は、世界96カ国に事業展開するゲーム開発・販売会社で、世界第3位のゲームデベロッパーです。 有名な作品に『アサシンクリード』があります。このゲームは、暗殺者を祖先にもつ主人公が、先祖の記憶を追体験するゲームなのですが、「世界の歴史を明らかにすることの難しさ」を製作チームが開発中に感じ、プロジェクトを計画したとか。 『UBISOFT』は、昔からAIをゲーム領域で利用していたそう。A

IBMは相変化メモリを用いてメモリ群が演算能力を持つ非ノイマン型コンピュータのデモに成功したと発表した。これは「Computational Memory」、演算するメモリによる新しいコンピュータの姿を切り開くものだ。 現在のコンピュータのほとんどは「ノイマン型」と呼ばれるアーキテクチャで実現されています。 ノイマン型アーキテクチャは、メモリにデータを記憶し、そのデータを処理する際にはデータをプロセッサに移動して処理をし、結果をまたメモリに移動して保存する、という仕組みになっています。 データはつねにメモリとプロセッサのあいだをつなぐ「バス」を通じて行き来しなければならないため、大量のデータを高速に処理しようとしてもこのバスの部分の帯域や速度がボトルネックになり、一定以上の性能向上が難しくなります。 ノイマン型のコンピュータはこのバスによるボトルネック、いわゆる「フォン・ノイマン・ボトルネッ

マイクロソフト、AIでソフトウェアのバグや脆弱性を探る「Microsoft Security Risk Detection」を発表 バグや脆弱性を発見する有名な手法のひとつに「Fuzzing Test」があります。Fuzzing Testとは、検査対象のソフトウェアに問題を引き起こしそうなデータ（これが「Fuzz」と呼ばれる）を大量に送り込み、その応答や挙動を監視する、というものです。 これまでFuzzing Testは一般にセキュリティテストの専門家などがテストデータを作成し、実行し、その挙動を監視する作業を行ってきました。また、すでに一部のリスク検出サービスではこうした作業にAIの利用も始まっているとのこと。 Microsoft Security Risk Detectionは、AIを使ってこうした作業を自動化し、クラウドによって大量に実行すると、マイクロソフトリサーチのDavid M

ぐにゃぐにゃ文字はもう見れない？ 何もしなくていい不可視の認証システム｢Invisible reCAPTCHA｣公開2017.03.14 12:176,413 塚本直樹 認証成功率はどうなるのかな？ Webサービスの利用者が人間なのか、機械（プログラム）なのかを見分ける認証プラグラム｢CAPTCHA｣。グネグネした文字を入力したり、｢私はロボットではありません｣というチェックボックスを一度は目にしたことがあると思います。そしてこのほど、reCAPTCHAを統括するGoogleは｢なにも入力しなくてよい見えない（インビジブル）｣新認証システムを公開しました。 こちらはGoogle Webmastersによる動画。 reCAPTCHAとは、CAPTCHA技術を利用した認証システムを提供する企業で、2009年にGoogleによって買収されました。そして2013年には、おなじみの｢私はロボットでは

AIには、複合的で意思を持つ「強いAI」と、何かを認識することに特化した「弱いAI」があります。ドラえもんのような「強いAI」はまだ生まれておらず、現在利用可能なものは「弱いAI」。その「弱いAI」のAPIを公開している代表企業として挙げられるのが、Amazon.com、Google、IBM、Microsoftといった企業です。