このサイトを立ち上げて、執筆するとき、いくつか心のなかで決めたことがありました。 その中の一つに「タイトルで”やばい”という言葉は使わないようにしよう」というものがあります。まとめサイト等で、対して大きな事件でもないものを「やばすぎるｗｗｗ」等と囃し立ててアクセスを取る行為が嫌いだったからです。 しかしその禁を今日破ります。「GPT-3」は、私が思っていた以上に「やばい」代物でした。 もちろん「ライターが要らなくなる」とか「１ヶ月後にはロボットが秘書になる」とか、そういった大げさなものではありませんが、 思ったより早く「AI社会」の片鱗が落ちてきた、という印象です。 まだ多くの方は「GPT-3」という単語を聞いたことがないかもしれません。GPT-3は「Generative Pretrained Transformer」の頭文字を取ったもので、1750億個のパラメータを使用した「文章生成言語
ここ数年、世間から注目を集める人工知能（AI）。2017年以降には、さらなる飛躍が期待されている。人工知能技術のひとつであるディープラーニングは、画像・音声認識技術の開発に利用され、今年から商品として実用化される機会が増えるとも予想されているが、今後、そのディープランニングを超える技術は登場するのだろうか。 人工知能企業・ヌメンタ（Numenta）の共同創設者ジェフ・ホーキンス（Jeff Hawkins）氏は、海外メディアへの寄稿で「ディープラーニングに代表されるニューラルネットワークもすでに旧式だ」としている。ホーキンス氏らは、人間の脳と最も似ていると評価される人工知能であり、大脳新皮質をモデル化することを目標としたアルゴリズム「階層型時間メモリ（Hierarchical Temporal Memory 、以下HTM）」を研究している。 なお、ホーキンス氏は、スマートフォンの起源となった
人工知能（AI）の演算処理を担うことを目的に開発された半導体チップのこと。特に2017年は、ディープラーニング（多層ニューラルネットワークによる機械学習）の学習や推論に特化したチップが相次ぎ登場しそうだ。 米グーグルは2016年5月、同社がディープラーニングの演算に特化した「Tensor Processing Unit（TPU）」を1年前から使っていることを明らかにした。囲碁AI「AlphaGo」やGoogle翻訳で実際に活用しているという。米インテルは同年8月、ディープラーニング専用チップを開発する米ナーバナシステムズ（Nervana Systems）の買収を発表、2017年後半には製品を出荷する考えだ。 日本では、富士通がディープラーニング専用チップ「Deep Learning Unit（DLU）」を2018年度中に出荷する方針を示しているほか、PEZY ComputingグループのD
Googleは、脳の活動を模したニューラルネットワークによって学習を実現する「ディープラーニング」をサポートした機械学習ライブラリ「TensorFlow」をオープンソースで公開しました。ライセンスはApache 2.0オープンソースラインセンスです。 Googleはすでに数年前からディープラーニングを同社のサービスに組み込んでいます。「私たちが社内でディープラーニングの基盤である「DistBelief」を開発したのは2011年のことだ」（ブログ「TensorFlow - Google’s latest machine learning system, open sourced for everyone」から）。 TensorFlowは、このDistBeliefをさらに強化したものだと説明されています。 TensorFlow is general, flexible, portable, e
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