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進化

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1: 2019/02/15(金) 06:41:34.54 ID:CAP_USER
【2月10日 AFP】
もし、ある政治家が普段は絶対しそうにない発言をしたり、ハリウッドのスター女優が、あり得ないB級アダルトビデオに出演したりする映像を目にしたら、あなたは映像機器の問題を疑うかもしれない──。しかし、未来の「フェイクニュース」は、実はそのようなものになるのではとの考えがある。

 近年の人工知能(AI)の進化で、実際の映像を巧みに加工する「ディープフェイク」動画のクオリティーは、より精巧になっている。そして、その影響から、新たな種類のデマや虚報が破滅的な結果をもたらす危険性も同様に高まりつつあるのだ。

「しっかりとした筋書きのディープフェイクをタイミング良く広めることができれば、選挙結果を覆したり、暴動寸前の都市で混乱生じさせたりすることが可能になる。また、敵対する相手の残虐行為を主張する反政府派の声を強化したり、社会の政治的分断を悪化させたりすることもできるだろう」

 米シンクタンク「外交問題評議会(Council on Foreign Relations)」のブログでそう警告するのは、米テキサス大学(University of Texas)のロバート・チェスニー(Robert Chesney)教授と、メリーランド大学(University of Maryland)のダニエレ・シトロン(Danielle Citron)教授だ。

 だが、AIと安全保障問題を専門とするシンクタンク、新米国安全保障センター(CNAS)の上級研究員、ポール・シャーラー(Paul Scharre)氏は、これからの選挙では対立候補を陥れたり、実際の映像をうそであると人々に思いこませたりするために、ディープフェイク動画が活用されることはほぼ防げないと指摘する。

 見た目に信用できそうなフェイク動画が拡散すれば、「人々は自分が信じたい方、自分が求めている主張に合った方を選ぶことになる。これはひどく気がかりだ」とシャーラーは話す。

■チャップリンの復活は喜ばしいが…

 動画の加工は数十年前から行われており、無害な遊びや、時にはエンターテインメントにもなる。映画業界では「チャーリー・チャップリン(Charlie Chaplin)のように死去した有名俳優をスクリーンに復活させることもできると期待が寄せられている」と、米カーネギーメロン大学(Carnegie Mellon University)の研究者、アーユシュ・バンサル(Aayush Bansal)氏は言う。

 だが、「誰であろうと、なんでも言わせることができる。これほど恐ろしいことはない」と指摘するのは、ディープフェイクの検出を専門に研究するニューヨーク州立大学オールバニ校(University at Albany, State University of New York)コンピューターサイエンス学教授のシーウェイ・リュウ(Siwei Lyu)氏だ。

「そのようなことが可能になれば、真実とうその見分けがつかなくなってしまう。情報が本物かどうか信頼できないという状態は、情報が全くないのと同じくらいひどい状態だ」

 米下院のアダム・シフ(Adam Schiff)氏と他2人の議員は最近、米政府のディープフェイク対策について調べるため、ダン・コーツ(Dan Coats)国家情報長官に質問状を送付した。

続きはソースで

http://afpbb.ismcdn.jp/mwimgs/3/2/1000x/img_3252769c6c4fbdb1d2113013023c3c6e121861.jpg
http://www.afpbb.com/articles/-/3210420
ダウンロード (3)


引用元: 【AI】ディープフェイク動画の衝撃、AIで作られる「高品質なデマ」[02/10]

ディープフェイク動画の衝撃、AIで作られる「高品質なデマ」の続きを読む

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1: 2019/01/12(土) 03:32:49.65 ID:CAP_USER
【1月11日 AFP】
鳥類の雄では、鮮やかな色の羽や工夫を凝らした歌声を持つものが多いが、実際に雌が高く評価しているのは雄の「知力」かもしれないとする研究結果が10日、発表された。

 米科学誌サイエンス(Science)に論文が掲載された今回の研究は、進化論を提唱した英国の自然科学者チャールズ・ダーウィン(Charles Darwin)の従来説の一つと整合する。この説では、繁殖相手(配偶者)の選択が知力の進化に寄与する可能性があると考えられている。

 中国科学院(Chinese Academy of Sciences)とオランダ・ライデン大学(Leiden University)の共同研究チームが執筆した論文によると、「今回の研究は、認知能力(の駆使)を目の当たりにすると、配偶者選択にも影響が生じるということを実証している」という。

 求婚する雄の利口さは、体つきや歌声よりも重要度が勝るとする説を検証するために、研究チームはオーストラリアに生息するオウム目の小鳥、セキセイインコ34羽を用いた実験を行った。

 実験ではまず、外見が似ている雄2羽を、雌1羽と鳥かごの中で対面させた。この鳥かごは、雌が雄に1羽ずつしか接触できない仕組みになっている。今回と同様の設定で行われた過去研究では、外見がやや良い雄やより魅力的な歌声を持つ雄を雌が好む傾向があることが示されていた。

 雌がどちらの雄を好んでいるかは、雌が雄と接触するのに費やす時間の長さで判別した。

 その後、雌に好まれなかった方の雄を別の場所に移し、そこで餌となる種子がたくさん入った容器のふたを開ける特別な訓練を受けさせた。一方、雌と好まれている方の雄にはその訓練を施さず、自由に種を取り出して食べることのできるふたのない容器を与えた。

 次に、ふたをした容器が入れてある鳥かごに雌を移動させ、訓練を受けた雄が餌箱のふたを器用に開ける様子を観察させた。

続きはソースで

(c)AFP

http://afpbb.ismcdn.jp/mwimgs/1/c/810x540/img_1c23d1abc8c53be4e184e7b3cc7ee13388396.jpg

http://www.afpbb.com/articles/-/3205985
images (1)


引用元: 【動物】鳥の雌、パートナー選びの基準は「頭の良さ」か 研究

鳥の雌、パートナー選びの基準は「頭の良さ」か 研究の続きを読む

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1: 2018/12/13(木) 15:01:20.81 ID:CAP_USER
【12月13日 AFP】
キプロス沖に沈む2400年前の沈没船の考古学的発掘調査により、地中海における古代造船技術の進化の一部が明らかになった。考古学当局が12日、明らかにした。

 キプロス島南部沿岸のマゾトス(Mazotos)の沖合で紀元前4世紀半ばに沈没したこの船は、この海域で最も保存状態の良い沈没船の一つと考えられている。

「発掘された船材を詳細に調査した結果、造船技術の非常に重要な要素の一つが明らかになった。それは、竜骨(船底の中心を縦に走る構造材)と竜骨翼板(竜骨に隣接する両側の底板)と船首材をつなぎ合わせるのに、ひもとほぞ接合の両方が使われたことだ」と、キプロス考古局は説明した。

 ワインのつぼを運搬中に沈没したこの船で発見された今回の証拠は、ギリシャ人とフェニキア人という二つの優れた海洋民族に関連づけられると、考古局は指摘している。

「(ひもとほぞという)2種類の技術が同じ船で使われていることにより、地中海東部における古代の造船の歴史というパズルに重要な1ピースが追加される」と、考古局は述べている。

「この歴史はこれまで、わずか二つの沈没船発掘調査のみに基づくものだった。その二つは、イスラエル・マーガンミカエル(Ma'agan Michael)の紀元前5世紀末期の沈没船と、キプロス・キレニア(Kyrenia)の紀元前3世紀初期の沈没船だ」

続きはソースで

(c)AFP

http://www.afpbb.com/articles/-/3201850
ダウンロード (7)


引用元: 【考古学】2400年前の沈没船から古代造船技術明らかに キプロス[12/13]

2400年前の沈没船から古代造船技術明らかに キプロスの続きを読む

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1: 2019/01/12(土) 20:56:36.19 ID:CAP_USER
なぜ私たちの体には無数に毛が生えているフサフサの部分と、手のひらや足の裏のようにツルツルの部分があるのか。それは誰もが持つ特別な分子のせいだと、新たな研究が明らかにしている。

体表のうち毛が生えていない領域では、特別なタンパク質DKK2が分泌され、体毛の成長を促すWnt(ウィント)シグナルをブロックしてしまう。科学系学術誌セル・リポーツに発表された論文によると、進化の過程でDKK2の発現場所に違いが生じ、それが動物によって異なる発毛パターンをもたらし、生物の多様性を育んできた。

「体毛のない領域では、Wntの働きを阻害する因子が自然に生成されていることが分かった」と、研究論文の執筆を担当したペンシルベニア大学ペレルマン医学大学院のセーラ・ミラー教授(皮膚学)は語る。

「Wntシグナルが(毛を産生する)毛包の成長に重大な役割を果たすことは既に分かっていた。それをブロックすると体毛がなくなり、そのスイッチを入れると体毛の生成を活発化させることができる」

ミラーら研究チームは、ヒトの手首の肌と似ているマウスの手首周辺を分析した。すると、毛がたくさん生えている領域に比べて、手首周辺はDKK2の発現率が高かったという。一方、ウサギやホッキョクグマなど手首周辺にもかなりの毛が生えている哺乳類は多い。そこでウサギの手首付近の肌を調べたところ、DKK2の発現率はマウスよりも低かった。

続きはソースで


<本誌2019年01月15日号掲載>

カシュミラ・ガンダー

https://headlines.yahoo.co.jp/article?a=20190112-00010002-newsweek-int
ダウンロード (1)


引用元: ツルツルとフサフサの違いを生むカギは・・・毛が生えていない場所にも発毛タンパク質は存在する?新研究が明らかにする「希望の光」

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1: 2018/12/08(土) 17:04:46.85 ID:CAP_USER
囲碁の世界チャンピオンを打ち負かしたソフト「AlphaGo」が正常進化して、「AlphaZero」が誕生しました。人間による手助けを一切必要としないAlphaZeroは、ルールしか知らない状態から自己教育することで、たった30時間でAlphaGoを完膚なきまでに打ち負かす強さに成長可能。囲碁だけでなく、数十時間の独学でチェス・将棋でも、既存の最強ソフトを圧倒する強さへと進化できます。

AlphaZero: Shedding new light on the grand games of chess, shogi and Go | DeepMind
https://deepmind.com/blog/alphazero-shedding-new-light-grand-games-chess-shogi-and-go/

囲碁チャンピオンを打ち負かしたソフト「AlphaGo」は、自分で自分を鍛えられる「AlphaGo Zero」へと進化しました。自分と戦いつつ実力をメキメキ向上させられるため、自己学習可能なAlphaGo Zeroでは人間の関与が不要になりました。

囲碁に特化していたAlphaGo Zeroは、あらゆるボードゲームに対応できる汎用性を持つ「AlphaZero」へと進化しました。

そして、DeepMindによって2018年12月7日にScienceで発表された論文では、AlphaZeroが、チェス・将棋・囲碁の3つの代表的なボードゲームにおいて、これまでに開発された最強のソフトウェアを数日で打ち負かす能力に成長できることが明らかにされました。

A general reinforcement learning algorithm that masters chess, shogi, and Go through self-play | Science
http://science.sciencemag.org/content/362/6419/1140
https://i.gzn.jp/img/2017/10/20/alphago-zero/00.jpg

2016年に開催されたチェスプログラムの世界大会TCECシーズン9を制した「Stockfish」とのイロレーティングの比較。AlphZeroは自己学習開始から4時間でStockfishを上回りました。
https://i.gzn.jp/img/2018/12/07/alphazero/a02_m.png

将棋のチャンピオンソフト「elmo」との対決では、2時間後にはAlphaZeroが上回ったとのこと。
https://i.gzn.jp/img/2018/12/07/alphazero/a01_m.png

囲碁チャンピオンのイ・セドルに勝ったときのAlphaGoを、たった30時間で超えました。
https://i.gzn.jp/img/2018/12/07/alphazero/a03_m.png

続きはソースで

AlphaZero: Shedding new light on the grand games of chess, shogi and Go https://youtu.be/7L2sUGcOgh0



GIGAZINE
https://gigazine.net/news/20181207-alphazero/
ダウンロード


引用元: 囲碁王者を倒したAlphaGoをゼロから始めて30時間で打ち負かす「AlphaZero」、将棋・チェスの最強ソフトもサクッと制圧[12/07]

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1: 2019/01/07(月) 14:06:33.54 ID:Emp7KWTk
人工知能(AI)は非常に幅広い概念であり、その定義は絶えず進化している。どんなアルゴリズムでも、コンピューター・プログラムでも、十把ひとからげにAIと呼ばれてしまうこともしばしばだ。現時点でAIと呼ばれているものは何なのか、究極的に何を目指しているのか考えてみた。

厳密に言うと、人工知能(AI)とは何だろうか。基本的な質問に思えるかもしれないが、その答えは多少複雑だ。

もっとも広義には、AIは、自ら学習して、推論し、行動できる機械を指す。そうした機械は、新たな状況に直面しても、人間や動物と同じように自ら決断を下すことができる。

現在人々がよく耳にするAIの進歩やAIの応用といったことのほとんどは、機械学習というアルゴリズムのカテゴリーを指している。こうしたアルゴリズム は、統計的手法を用いて、莫大な量のデータからパターンを発見する。そうして発見したパターンを使って予測をする。たとえば、あなたがネットフリックスのどの番組を気に入るかとか、あなたがアレクサ(Alexa)に話しかけたとき、その話は何を意味しているのかとか、核磁気共鳴画像(MRI)に基づいてがんに罹患しているかどうか、といったことを予測するのだ。

機械学習とその一部である深層学習(これは基本的には強化型機械学習のことである)は信じられないほど強力であり、多くの主要なブレークスルーの基盤になっている。

続きはソースで

https://cdn.technologyreview.jp/wp-content/uploads/sites/2/2018/11/10233423/flow-chart-og-cropped.jpg

はっきりさせるために、封筒の裏にフローチャートを描いてみた(上図)。これを見れば、何がAIを活用していて、何がそうでないかを判断できるだろう。

https://www.technologyreview.jp/s/112335/is-this-ai-we-drew-you-a-flowchart-to-work-it-out/
ダウンロード (2)


引用元: 【AI】「人工知能ってなに?」あなたはこの質問に答えられますか

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