機械学習とニューラルネットワーク - ページ 7

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畳み込みニューラル ネットワークの説明 (CNN の可視化)

畳み込みニューラル ネットワークの説明 (CNN の可視化)

このビデオでは、数値認識の例を使用して、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) とその構造を画像認識で説明しています。

最初の非表示層である畳み込み層は、カーネルまたは特徴検出器を適用して入力ピクセルを変換し、エッジ、コーナー、形状などの特徴を強調表示して、非線形関数を受ける複数の特徴マップを導きます。

新しく生成された機能マップは、次の隠れ層であるプーリング層の入力として使用されます。プーリング層は、機能マップの次元を削減し、重要な情報を保持することで、出力に向けてさらなる抽象化を構築するのに役立ちます。プーリング レイヤーは、特徴マップのダウンサンプリングによって計算を高速化しながら、過剰適合を減らします。 CNN の 2 番目のコンポーネントは分類子です。分類子は、入力から抽象化された高レベルの特徴を使用して画像を正しく分類する、完全に接続されたレイヤーで構成されます。

• 00:00:00 このセクションでは、数値認識の例を使用して、画像認識のための畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) とその構造をビデオで紹介します。このビデオでは、デジタル デバイス内の画像はピクセル値のマトリックスとして保存され、すべてのマトリックスは画像のチャネルまたはコンポーネントであることが説明されています。最初の非表示層である畳み込み層は、カーネルまたは特徴検出器を適用して入力ピクセルを変換し、エッジ、コーナー、形状などの特徴を強調表示します。これにより、現実世界に適応する非線形関数を受ける複数の特徴マップが生成されます。データ。新しく生成された機能マップは、次の隠れ層であるプーリング層の入力として使用されます。プーリング層は、機能マップの次元を削減し、重要な情報を保持することで、出力に向けてさらなる抽象化を構築するのに役立ちます。
  
  
• 00:05:00 このセクションのビデオでは、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) のプーリング レイヤーの特徴と機能について説明します。プーリングは、特徴マップをダウンサンプリングすることで計算を高速化しながらオーバーフィッティングを減らすプロセスです。最大プーリングでは、カーネルが入力特徴マップ全体でスライドされ、その領域の最大ピクセル値が新しい出力マップに保存されます。得られた特徴マップは、通常、畳み込み層からの重要な情報を保持しながら、空間解像度を下げることができます。このセクションでは、CNN の 2 番目のコンポーネントである分類子についても説明します。分類子は、入力から抽象化された高レベルの特徴を使用して画像を正しく分類する、完全に接続されたレイヤーで構成されます。
  

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畳み込みニューラル ネットワークがうまく機能するのはなぜですか?

畳み込みニューラル ネットワークがうまく機能するのはなぜですか?

畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) の成功は、低次元の入力を使用することにあります。これにより、わずか数万のラベル付きの例で簡単にトレーニングできます。

成功は、現実の世界には存在するが必ずしも人為的に再配置された画像に存在するとは限らないピクセルのパッチの圧縮性により、少量の有用な情報のみを出力する畳み込みレイヤーを使用することによっても達成されます。 CNN はさまざまな画像処理タスクを実行するために使用されますが、人間もニューラル ネットワークも高次元データから学習できないため、CNN の成功はその学習能力に完全に帰することはできません。代わりに、世界を「見る」ために、トレーニングの前にアーキテクチャにハードコードされた空間構造が存在する必要があります。

• 00:00:00 このセクションでは、機械学習モデルがカーブ フィッティングを通じてどのように機能するかをビデオで説明します。カーブ フィッティングには、ポイントの集合にできるだけ近い関数を見つけることが含まれます。ただし、画像を記述するには、各座標が特定のピクセル強度を表す高次元の点が必要です。すべての 32x32 画像の入力空間は 3,072 次元であり、その空間を密に埋めるには、約 9^3072 の画像にラベルを付ける必要があるため、これは問題を引き起こします。これは、宇宙の粒子の数よりもかなり大きい数です。このビデオでは、前の例のように画像を 2 つのカテゴリに分類しても、スペースを密に埋める必要がないことにも注意してください。
  
  
• 00:05:00 このセクションでは、画像などの高次元入力がニューラル ネットワークのトレーニングにどのように課題をもたらすかをビデオで説明します。解決策は、画像の 3x3 ピクセル パッチなどの低次元入力を使用し、元の入力のより広い領域を考慮できるように、ニューラル ネットワークが複数のパッチから学習できるようにすることです。連続するレイヤーを通じて、ニューラル ネットワークは最終的に画像全体を見て、正確な予測を行うことができます。このアプローチは畳み込みニューラル ネットワークと呼ばれ、CIFAR10 データセットで 95.3% のテスト精度を達成できます。
  
  
• 00:10:00 このセクションでは、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) がいかにうまく機能するかについて説明します。これらのネットワークには低次元の入力があるため、数万のラベル付きの例で簡単にトレーニングできます。一般的な慣行では、レイヤーによって出力される数百または数千の数が要求されますが、これは現実ではありません。ニューラル ネットワークは小さなランダムな重みから開始し、入力からより有用な情報を取得するために小さな変更を加えることで学習するため、ニューラル ネットワークはすべての出力数値に有用な情報が含まれているわけではないことを明らかにします。したがって、層は少量の有用な情報しか出力しないため、畳み込み層の圧縮は厳密ではありません。これは、自然界には存在するが、人工的に再配置された画像には存在しない可能性があるピクセルのパッチの圧縮性によるものです。
   
  
• 00:15:00 このセクションでは、畳み込みニューラル ネットワークはさまざまな画像処理タスクを実行するために使用されますが、その成功は学習能力に完全に起因するものではないことが説明されています。人間とニューラル ネットワークの両方が高次元データから学習することは現実的ではありません。人間は生まれたときから世界がどのように機能するかについての知識を本質的に備えていますが、畳み込みニューラル ネットワークでは、トレーニングを開始する前に、データから学習することなく世界を「見る」ことができるように、アーキテクチャにハードコードされた空間構造が必要です。

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AIに善悪の違いを教えることができるか? [4K] |人工知能 |スパーク

AIに善悪の違いを教えることができるか? [4K] |人工知能 |スパーク

このビデオでは、AI とロボティクスの現状と可能性について説明し、ディープ ラーニング、ロボットの機能、さまざまな業界での潜在的な影響、倫理、心の知能指数、限界などのトピックをカバーしています。

AI はさまざまな分野にシームレスに移行しましたが、専門家は依然として、予期しない状況や倫理的ジレンマに対処するには人間が必要であると考えています。ロボットを兵器化することへの恐怖と、人間の制御なしに AI が発展する可能性についても議論されています。しかし、Yumi が示した AI の創造性と心の知能指数の可能性は、今後が楽しみです。重要な課題は、AI の統合が私たちの社会でますます重要になるにつれて、AI の信頼性と安全性に対する国民の信頼を獲得することです。

• 00:00:00 このセクションでは、人工知能 (AI) とその対応物であるロボット工学は、映画で信じさせられた敵ではないことを動画で説明しています。かつて人間だけが解決していた問題は、今や AI によって管理され、携帯電話、ストリーミング TV、ソーシャル メディア アプリ、GPS マップなど、さまざまな分野にシームレスに移行しているようです。このビデオでは、AI テクノロジーが脳の働きを研究し、模倣することから派生していることも説明しています。ニューラル ネットワークは、人間の脳がどのように機能するかに相当するコンピューターであり、ネットワーク内のニューロンが入力と出力の追加を担当します。さらに、コンピューターが分析するデータからコンピューターに学習させる科学である機械学習は、金融、ヘルスケア、オンライン小売、税務会計などのさまざまな業界で変化の原動力となっています。
  
  
• 00:05:00 このセクションのビデオでは、機械学習がどのように継続的に改善されているかについて説明しています。現在の多くの研究は、その有効性と効率の改善に焦点を当てています。機械学習アルゴリズムは、データの準備、問題のモデル化、コンピューター ソリューションの実際のソリューションへの変換を含まないため、プロセスの一部にすぎません。深層学習とは、最適な戦略を学習するために何百万回も再生された特定のニューラル ネットワークまたは機械学習アルゴリズムを指します。購買履歴を分析して特定の商品をレコメンドするWebサイトなど、AIはマーケティングに活用できますが、自動化と真のAIの創造性には違いがあります。このビデオでは、自由に利用できるソーシャル データの潜在的な危険性と、ロボット工学に AI を使用する可能性についても触れています。
  
  
• 00:10:00 このセクションでは、インタビュー対象者がロボットと AI の現状について話し合い、ディープラーニングは学習プロセスを加速するのに役立ちますが、リンゴとナシなどのオブジェクトを区別するなどの基本的な能力がまだ不足していることに注目しています。ハリウッドのロボットの描写は興味深いものですが、現在のロボットの能力に基づいて考えると、ほとんど非現実的です。しかし、世界はすでに人間のために構築されており、人間のような能力を備えたロボットがナビゲートしやすい可能性があるため、ヒューマノイドロボットを作成したいという願望は現実的であることが証明される可能性があります. AI が料理や洗濯物をたたむなど、より日常的な人間のタスクを引き継ぐ可能性があるため、AI が人間と有意義に協力できるかどうかについて疑問が生じます。
  
  
• 00:15:00 このセクションのビデオでは、ロボット工学の進歩、特に視覚、可動性、操作機能などのさまざまなコンポーネントの統合について説明しています。ロボット工学の焦点は、より制御された環境から、ロボットが人間、家具、およびさまざまな障害物と連携する必要がある、よりオープンなスペースに移行しています。現在のロボットは、複雑な地形を歩いたり移動したりできますが、人間の視覚システムと操作能力に欠けています。しかし、ボストン ダイナミクスのような企業によって開発された最近の技術は、ロボットの機敏性と能力を向上させ、アルゴリズムと人工知能を改善するよう設計者に圧力をかけています。ビデオは、ロボットが緊急事態で自律的に行動できるかどうかという疑問を提起しますが、現在のロボットの機能には、物理的に混乱した環境での制限があることに注意してください.
  
  
• 00:20:00 このセクションでは、医療や外科などのさまざまな分野における人工知能 (AI) とロボット工学の潜在的な影響について専門家が議論します。 AI を使用して医療データを分析し、治療を改善できる可能性がありますが、専門家は、予期しない出来事やエラーが発生した場合に備えて、人間の医師が依然として必要であると考えています。さらに、医学などの特定の職業で必要とされる人間の道徳や倫理基準の複雑さを AI に教えられるかどうかという厄介な問題もあります。研究者たちは、何百年も前の哲学者のように機械に推論を教える方法を研究していますが、これは依然として困難な作業です。
  
  
• 00:25:00 このセクションでは、事故の際に自動車の運転者の安全を優先するか、歩行者の安全を優先するかなど、AI が難しい決定を下す際に生じる倫理的ジレンマについて専門家が議論します。ある状況で最も悪い結果を決定するなど、倫理的な考慮事項を AI システムにプログラミングすることの潜在的な影響と複雑さが調査されます。また、安全性や誤動作の可能性への懸念から、AI の導入を躊躇するのは自然なことです。しかし、技術のブレークスルーにより、航空交通管制などの重要な分野でさえも、社会は AI のさらなる導入に向けて推進されていますが、課題は、安全性と信頼性を通じて国民の信頼を獲得することにあります。
  
  
• 00:30:00 このセクションでは、ロボットの兵器化と致命的な自律型兵器の恐怖について説明しています。自律的な殺害能力を備えたロボットが、人間の監視なしに無差別に虐殺を引き起こす可能性があるという懸念があります。しかし、感情的で残虐行為を犯すことができる人間と比較して、ロボットは戦争のシナリオで実際にうまく振る舞うことができると主張する人もいます.それにもかかわらず、致命的な自律兵器を制限または禁止する動きがあり、軍は無人戦闘機や戦車など、ロボット技術のさまざまな側面に関心を持っています。このビデオは、AI が人間と積極的に連携するためには、人間の感情を理解することの重要性も強調しています。
  
  
• 00:35:00 このセクションでは、ロボットにおける心の知能指数の重要性について説明します。人間と AI の間のスムーズなやり取りには、感情の状態を読み取って信号を送る能力がますます必要になっています。ただし、特定の顔の表情を識別して解釈することは、文化や個人の違いにより困難な場合があります。さらに、家庭用ロボットの生産と手頃な価格は、技術的な実現可能性にもかかわらず依然として不確実であり、ロボットが自動化と数の処理から創造性と創意工夫に移行するには、さらに 50 年かかる可能性があります。講演者は、プログラミングに対する彼らの魅力と、AI が退職につながる可能性があるという最初の信念について言及していますが、これは 20 年経っても達成されていません。
  
  
• 00:40:00 このセクションでは、AI の限界と、AI が人間のようになり、自己認識と感情感覚を達成する可能性について中心に議論します。焦点は、説明可能性、AI によって下された決定がどのように到達したかを理解する必要性、およびそれに対する人間の制御を保持することです。コンピューターが意識、自己認識、感情感覚、および知恵を獲得する能力を持つように設計されるべきかどうかについての議論が議論され、人間のように機能できる一般的な人工知能のアイデアが探求され、その可能性にもかかわらず、 AIがそれを達成するまでには、まだ長い道のりがあります。
  
  
• 00:45:00 このセクションでは、スピーカーは AI が人間の制御なしに独自に開発することの懸念に対処します。彼は、コンピューターはツールであり、言われたとおりに実行するため、適切な設計によってこのシナリオを回避できると主張しています。次にビデオは、AI が人間の創造性を模倣できるか、または人間の創造性を教えられるかどうかのアイデアを探り、人間と機械の境界線を曖昧にします。 Yumi と呼ばれる非常に柔軟で芸術的なマシンの例が示され、AI が単純なタスクを超えて、より複雑なアクションを実行する可能性を示しています。

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Jensen Huang — 次世代の AI と MLOps に関する NVIDIA の CEO

Jensen Huang — 次世代の AI と MLOps に関する NVIDIA の CEO

NVIDIA の CEO であるジェンスン フアンが、ImageNet コンペティション用のニューラル ネットワーク モデルの高速化に始まる、NVIDIA が機械学習に注力してきた歴史について説明します。彼は、NVIDIA のフルスタック コンピューティング タイプと、さまざまなアプリケーションに対応するユニバーサルな GPU の構築におけるその成功について説明しています。 Huang は、チップの製造と設計における AI の成長と、気候変動緩和戦略をシミュレートするディープ ラーニング アルゴリズムの可能性を予測しています。また、MLOps の重要性についても説明し、機械学習の改良プロセスを工場と比較します。最後に、Huang は、仮想世界における革新と創造性の未来に対する興奮を語ります。

• 00:00:00 インタビューのこのセクションでは、NVIDIA の CEO 兼創設者である Jensen Huang が、NVIDIA が機械学習に注力するようになった経緯について説明します。それは、研究チームが NVIDIA に連絡を取り、ニューラル ネットワーク モデルを高速化して、大きな競争である ImageNet に提出するのを助けたときに始まりました。コンピューター ビジョンにおける AlexNet のブレークスルーは彼らの注目を集め、ソフトウェア、コンピューター サイエンス、およびコンピューティングの将来への影響を検討するために一歩下がった. Huang 氏は、同社がこの分野で支配的な地位を維持できたのは、コンピューター ビジョンに関心を持ち、コンピューター サイエンスへの深い影響を認識し、あらゆるものへの影響に疑問を投げかけたことによるものだと考えています。
  
  
• 00:05:00 このセクションでは、Jensen Huang が、アクセラレーテッド コンピューティングのために会社がどのように適切に形成されたか、および市場での遍在性をどのように維持しているかについて説明します。同社はフルスタック コンピューティング タイプであり、ミッションを念頭に置いてアプリケーション アクセラレーションの強力な基盤を必要とします。同社は、コンピュータ グラフィックス、科学計算および物理シミュレーション、画像処理、およびディープ ラーニング アプリケーションの経験があります。 Huang は後に、深層学習におけるゲーマー、仮想通貨マイナー、科学者、および個人の間のさまざまなニーズに会社がどのように優先順位を付けているか、およびそのようなすべてのアプリケーションに普遍的な GPU を構築しようとしている方法について語っています。
  
  
• 00:10:00 このセクションでは、Jensen Huang が AI と MLOps の将来について説明し、機能を市場に合わせて調整し、各ユース ケースに最適な製品を提供することの重要性に言及しています。彼は、量子コンピューティングが今後 5 年間で一般的に役立つようになるとは考えていませんが、機械学習と深層学習の進歩により、多くの分野で 1,000,000 倍の改善がもたらされたと指摘しています。彼は、AI が人間よりも優れた多くのタスクを実行できるようになると信じており、今後数年間で超人的な AI が登場すると予測しています。 Huang 氏はまた、チップの製造と設計における AI の重要性を強調し、次世代のチップは AI なしでは構築できないと述べています。
  
  
• 00:15:00 このセクションでは、NVIDIA の CEO が、世界中の研究者が NVIDIA GPU を使用して強力な計算能力を備えた科学研究を実施できるようにすることで、科学計算の民主化に貢献したことについて説明します。彼はまた、人工知能によるコンピューター サイエンスの民主化についても語っています。これにより、ほぼすべての人が事前トレーニング済みのモデルをダウンロードし、アプリケーション ドメインで超人的な機能を実現できるようになります。さらに、彼は、地球の気候を模倣する Earth-2 と呼ばれるデジタル ツインの構築など、気候変動に関する懸念に対処するための同社のイニシアチブを共有しています。
  
  
• 00:20:00 このセクションでは、Jensen Huang が、地球の本格的なデジタル ツインの作成を支援するディープ ラーニング アルゴリズムの可能性について説明します。このデジタルモデルにより、科学者や研究者は、気候変動に対処し、将来の炭素吸収技術の影響をシミュレートするための緩和および適応戦略をテストできるようになる可能性があります。 Huang 氏は、この種のテクノロジの可能性は、ディープ ラーニングの働きと、この分野で好奇心と教育を維持することの重要性にあると考えています。さらに、Huang は NVIDIA の成功が、ライフワークを行う素晴らしい人々を育成し、大規模な試行錯誤を奨励する環境の作成にあると考えています。 NVIDIA は一般的にゲームに関連付けられていますが、Huang は熱心なゲーマーではなく、過去に 10 代の子供たちとバトルフィールドのようなゲームを楽しんだことを認めています。
  
  
• 00:25:00 このセクションでは、Jensen Huang が同社のサプライ チェーンと AI への依存について説明します。 Huang は、今日構築されている最も複雑で最も重いコンピューターである DGX コンピューターの複雑さと、1 つのコンポーネントの障害が出荷の遅延を引き起こす可能性があることについて話します。彼は、洗練された知性を生み出す AI 製造の需要に対応することの重要性を強調しています。 Huang はまた、リーダーとしての進化について語り、テープアウト ボーナスなど、過去に使用したリーダーシップ テクニックのいくつかを共有しています。
  
  
• 00:30:00 ビデオのこのセクションでは、NVIDIA の CEO である Jensen Huang が、1 対 1 への珍しいアプローチをチームと共有しています。彼はチーム全体とコミュニケーションを取り、全員が同じページにいることを確認することを好みます。彼は、知識と情報を透明にすることで、より多くの人々の手に渡ることができると信じています。
  彼はより脆弱で、より多くの批判を集めていますが、彼はそれを自分のアイデアを洗練し、より多くの情報に基づいた決定を下す方法と見なしています. Jensen はまた、リーダーシップへのアプローチについても語り、会社の株価のパフォーマンスに関係なく、彼の行動と問題への取り組み方は一貫していると述べています。上場企業として、彼は成功への外部からのプレッシャーを認めていますが、彼らが自分のビジョンと何かをしている理由を明確に表現していれば、人々は喜んでそれに挑戦してくれると信じています.
  
  
• 00:35:00 このセクションでは、Jensen Huang が AI と MLOps の次の段階について説明します。同社はいくつかの分野でインテリジェンスの技術を発明しましたが、現在はこのインテリジェンスを自動運転車の運転、顧客サービス、放射線学などの価値あるスキルに変換することが重要であると彼は説明します。彼はまた、AI の次の時代には、物理法則の学習と、これらの法則に従う仮想世界の作成がどのように関係するかについても語っています。これは、Omniverse の開発の背後にある目標でした。この物理ベースのプラットフォームは、人工知能を物理世界に接続し、デジタル ツインを構築することを目的としており、将来に大きな影響を与える可能性を提供します。
  
  
• 00:40:00 ビデオのこのセクションでは、Jensen Huang が、アプリケーションを構築している人々のためのアプリケーション フレームワークを作成して、次世代の AI のアプリケーションを構築できるようにする方法について語っています。彼は、彼が興奮しているアプリケーション フレームワークの 1 つは、コンピューター ビジョン、音声 AI、および言語を理解する能力を備えた仮想ロボットであると説明しています。仮想病院、工場、エンターテイメントなどに大きな可能性を秘めていますが、ジェンセン氏は、メタバースは主に 2D ディスプレイで楽しむことができると明言しています。 Jensen は、マルチモダリティ AI、知覚を新しいレベルに引き上げるマルチモダリティである自己教師あり学習アプローチ、ゼロショット学習、およびディープ ラーニング パイプラインと同じフレームワークでグラフの処理を可能にするグラフ ニューラル ネットワークについて話します。最後に、メタバースと呼ばれる仮想世界におけるイノベーションとクリエイティビティの未来への期待を語ってくれました。
  
  
• 00:45:00 このセクションでは、NVIDIA の CEO である Jensen Huang が、ディープラーニングと機械学習の力を利用してソフトウェアを作成する際に企業が直面する課題について説明します。彼は、MLOps としても知られるメソッド、プロセス、およびツールの重要性を強調し、機械学習の改良プロセスを工場に例えます。 Huang は、これを可能にし、研究者がニューラル ネットワーク モデルを開発および検証するのを支援するために、インタビューを主催する企業の重要性を認識しています。

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OpenAI の CEO、CTO に関するリスクと、AI がどのように社会を変革するかについて

OpenAI の CEO、CTO に関するリスクと、AI がどのように社会を変革するかについて

OpenAI の CEO 兼 CTO である Sam Altman は、ABC News の Rebecca Jarvis に、AI は社会を再形成し、そのリスクを認識していると語っています。人間の価値観に沿った責任ある開発であり、仕事の排除や人種的偏見の増加などのマイナスの結果を回避します。

彼らは、AIには潜在的な危険性がありますが、このテクノロジーを使用しないことはより危険である可能性があると主張しています.また、CEO は、AI のガードレールを定義する上での人間による制御と公的意見の重要性、および AI が教育に革命をもたらし、すべての生徒に個別化された学習を提供する可能性を強調しています。彼らは、AI に関連するリスクを認めながら、医療や教育などの分野での AI の潜在的な利点について楽観的な見方を示しています。

• 00:00:00 このセクションでは、人工知能が社会に及ぼす潜在的な影響について、プラス面とマイナス面の両方について説明しています。彼は、人類の集合的な力と創造性が、AI が 1 年、5 年、または 10 年でどのような変化を遂げるかを決定すると信じています。良い結果が得られる可能性は大きいですが、社会にとって悪い結果になる可能性がある未知の要素も数多くあります。したがって、彼はこれらの製品を世に出し、現実に触れることの重要性を強調しています。この技術は非常に危険である可能性がありますが、この技術を使用しないことはさらに危険である可能性があると彼は意見を述べています.
  
  
• 00:05:00 このセクションでは、Sam Altman が責任ある AI 開発の重要性について議論し、善と悪の両方の可能性を認めています。彼らは、ユーザーが特定の境界内で AI の動作を独自の値に合わせることを可能にするカスタマイズ オプションの必要性を強調し、これらの境界がどのように見えるべきかについて一般の意見を収集します。 CEO はまた、AI の力を考えると大きなマイナスの結果が生じる可能性があること、したがって責任を持って構築することの重要性を認識している一方で、ヘルスケアや教育などの分野での潜在的な利点も強調しています。最後に、彼らは人間が AI を制御し続けること、特に技術を悪用しようとする権威主義的な政府から身を守るための重要な必要性について議論し、モデルが完全に作り話の事実を自信を持って述べたときに発生する可能性がある幻覚の問題を認識するようユーザーに警告します。 .
  
  
• 00:10:00 このセクションでは、彼は、AI が世界でより多くの真実を生み出すか、より多くの虚偽を生み出すかという問題について議論します。彼らが作成するモデルは、事実データベースではなく推論エンジンと見なされるべきであり、それらは人間のためのツールであり、人間の能力を増幅できると述べています。しかし、彼らは、AI が現在の何百万もの仕事をなくし、人種的偏見と誤った情報を増やし、全人類を合わせたよりも賢い機械を作成し、恐ろしい結果をもたらす可能性があることを認めています.彼らは、これらのマイナス面を認めて回避することの重要性を強調していますが、病気を治したり、すべての子供を教育したりするなど、プラス面の方向に進みます.彼らはまた、社会全体が団結して AI のガードレールを定義する必要性についても言及しています。
  
  
• 00:15:00 このセクションでは、サム アルトマンが AI のリスクとそれが社会に与える影響について説明します。彼らは、選挙に対する AI の影響と、AI を使用して情報を操作する方法に関する不確実性を認識していますが、テクノロジーを制御したり、オフにしたり、ルールを変更したりできることも強調しています。彼らは、人々がGoogleで行っていたことがいくつかあり、Touch GPTが変更されると述べていますが、それは根本的に異なる種類の製品です. CEO は、真実を伝える AI システムの重要性についてイーロン マスクに同意しますが、AI がどうあるべきかについては異なる意見を持っています。彼らはまた、AI のリスクを回避するための思慮深い政策と政府の注意の必要性、および学生の不正行為や怠惰の増加を回避しながら AI を教育に統合することの重要性を強調しました。
  
  
• 00:20:00 このセクションでは、サム アルトマンが人工知能 (AI) が教育に及ぼす潜在的な影響について説明します。彼らは、AI がすべての生徒に優れた個別学習を提供することで、教育に革命をもたらす能力を持っていると信じています。チャット GPT テクノロジーは現在、一部の学生によって原始的な方法で使用されていますが、企業がこの種の学習専用のプラットフォームを作成するにつれて、それはより高度になり、学生は私たちが想像するよりも賢く、有能になります.ただし、これは、チャット GPT の助けを借りて書かれたエッセイを評価する方法を理解する必要があるかもしれない教師にプレッシャーを与えますが、ソクラテス法教育者として行動するなど、新しい方法で学習を補うのにも役立ちます.

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OpenAI の CEO、CTO に関するリスクと、AI がどのように社会を変革するかについて

OpenAI の CEO、CTO に関するリスクと、AI がどのように社会を変革するかについて

OpenAI の CEO 兼 CTO である Sam Altman は、ABC News の Rebecca Jarvis に、AI は社会を再形成し、そのリスクを認識していると語っています。人間の価値観に沿った責任ある開発であり、仕事の排除や人種的偏見の増加などのマイナスの結果を回避します。

彼らは、AIには潜在的な危険性がありますが、このテクノロジーを使用しないことはより危険である可能性があると主張しています.また、CEO は、AI のガードレールを定義する上での人間による制御と公的意見の重要性、および AI が教育に革命をもたらし、すべての生徒に個別化された学習を提供する可能性を強調しています。彼らは、AI に関連するリスクを認めながら、医療や教育などの分野での AI の潜在的な利点について楽観的な見方を示しています。

• 00:00:00 このセクションでは、人工知能が社会に及ぼす潜在的な影響について、プラス面とマイナス面の両方について説明しています。彼は、人類の集合的な力と創造性が、AI が 1 年、5 年、または 10 年でどのような変化を遂げるかを決定すると信じています。良い結果が得られる可能性は大きいですが、社会にとって悪い結果になる可能性がある未知の要素も数多くあります。したがって、彼はこれらの製品を世に出し、現実に触れることの重要性を強調しています。この技術は非常に危険である可能性がありますが、この技術を使用しないことはさらに危険である可能性があると彼は意見を述べています.
  
  
• 00:05:00 このセクションでは、Sam Altman が責任ある AI 開発の重要性について議論し、善と悪の両方の可能性を認めています。彼らは、ユーザーが特定の境界内で AI の動作を独自の値に合わせることを可能にするカスタマイズ オプションの必要性を強調し、これらの境界がどのように見えるべきかについて一般の意見を収集します。 CEO はまた、AI の力を考えると大きなマイナスの結果が生じる可能性があること、したがって責任を持って構築することの重要性を認識している一方で、ヘルスケアや教育などの分野での潜在的な利点も強調しています。最後に、彼らは人間が AI を制御し続けること、特に技術を悪用しようとする権威主義的な政府から身を守るための重要な必要性について議論し、モデルが完全に作り話の事実を自信を持って述べたときに発生する可能性がある幻覚の問題を認識するようユーザーに警告します。 .
  
  
• 00:10:00 このセクションでは、彼は、AI が世界でより多くの真実を生み出すか、より多くの虚偽を生み出すかという問題について議論します。彼らが作成するモデルは、事実データベースではなく推論エンジンと見なされるべきであり、それらは人間のためのツールであり、人間の能力を増幅できると述べています。しかし、彼らは、AI が現在の何百万もの仕事をなくし、人種的偏見と誤った情報を増やし、全人類を合わせたよりも賢い機械を作成し、恐ろしい結果をもたらす可能性があることを認めています.彼らは、これらのマイナス面を認めて回避することの重要性を強調していますが、病気を治したり、すべての子供を教育したりするなど、プラス面の方向に進みます.彼らはまた、社会全体が団結して AI のガードレールを定義する必要性についても言及しています。
  
  
• 00:15:00 このセクションでは、サム アルトマンが AI のリスクとそれが社会に与える影響について説明します。彼らは、選挙に対する AI の影響と、AI を使用して情報を操作する方法に関する不確実性を認識していますが、テクノロジーを制御したり、オフにしたり、ルールを変更したりできることも強調しています。彼らは、人々がGoogleで行っていたことがいくつかあり、Touch GPTが変更されると述べていますが、それは根本的に異なる種類の製品です. CEO は、真実を伝える AI システムの重要性についてイーロン マスクに同意しますが、AI がどうあるべきかについては異なる意見を持っています。彼らはまた、AI のリスクを回避するための思慮深い政策と政府の注意の必要性、および学生の不正行為や怠惰の増加を回避しながら AI を教育に統合することの重要性を強調しました。
  
  
• 00:20:00 このセクションでは、サム アルトマンが人工知能 (AI) が教育に及ぼす潜在的な影響について説明します。彼らは、AI がすべての生徒に優れた個別学習を提供することで、教育に革命をもたらす能力を持っていると信じています。チャット GPT テクノロジーは現在、一部の学生によって原始的な方法で使用されていますが、企業がこの種の学習専用のプラットフォームを作成するにつれて、それはより高度になり、学生は私たちが想像するよりも賢く、有能になります.ただし、これは、チャット GPT の助けを借りて書かれたエッセイを評価する方法を理解する必要があるかもしれない教師にプレッシャーを与えますが、ソクラテス法教育者として行動するなど、新しい方法で学習を補うのにも役立ちます.

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ニューラル ネットワークは決定木です (Alexander Mattick 氏による)

ニューラル ネットワークは決定木です (Alexander Mattick 氏による)

ニューラル ネットワークはデシジョン ツリーです。機械学習アルゴリズムの一種で、統計が明確に定義されている問題に適しています。彼らは、保存と理解が容易なタイプのデータである表形式のデータの学習に特に優れています。
このビデオでは、ケンブリッジ大学の Alexander Mattick が、Neural Networks and Decision Trees で公開された最近の論文について説明しています。

• 00:00:00 この論文では、ニューラル ネットワークを一連のスプラインとして表現する方法について説明しています。これは、バイアスのある線形変換の領域と考えることができます。この論文は2018年に出版されました。
  
  
• 00:05:00 ニューラル ネットワークは、データの分析に使用できる機械学習モデルの一種です。デシジョン ツリーは、意思決定に使用できる機械学習モデルの一種ですが、ニューラル ネットワークを解釈する能力は限られています。
  
  
• 00:10:00 ニューラル ネットワークは、データに基づいて予測を行うために使用できる機械学習アルゴリズムの一種です。ニューラル ネットワークは、データから学習して予測を行うように設計された、相互接続された多数のノード (「ニューロン」) で構成されています。ニューラル ネットワークのサイズによって決定木の深さが決まり、ニューラル ネットワークが広ければ広いほど、正確な予測を行うことが難しくなります。
  
  
• 00:15:00 このビデオでは、ニューラル ネットワークが決定木とは異なることを説明しています。決定木は、最適な分割を行う必要がある一連の関数と連携する必要があります。一方、ニューラル ネットワークは、いくつかの機能と希望だけで機能します。最高のために。この違いにより、ニューラル ネットワークは使いやすくなり、場合によってはより効果的になりますが、常に最適であるとは限らないことも意味します。
  
  
• 00:20:00 このビデオでは、ニューラル ネットワークを決定木と見なすことができ、計算の複雑さの点で決定木の表現が有利であるという考えについて説明しています。この論文には、これが事実であることを示唆する実験結果もあります。
  
  
• 00:25:00 このビデオでは、Alexander Mattick が、ニューラル ネットワークは実際にはデシジョン ツリーであり、統計が明確に定義された問題に適した機械学習アルゴリズムの一種であると説明しています。彼は続けて、デシジョン ツリーは、保存と理解が容易なデータ タイプである表形式データの学習に特に優れていると述べています。
  
  
• 00:30:00 このビデオでは、ケンブリッジ大学の Alexander Mattick が、Neural Networks and Decision Trees について発表された最近の論文について説明しています。ニューラル ネットワークは、大規模なデータセットで事前トレーニングされた分類器に似た決定木 (NNDT) モデルです。 NNDT はデータから多くの異なる特徴を抽出しますが、大規模なデータセットで事前トレーニングされた分類子は少数の特徴しか抽出しません。また、NNDT は、処理できるデータ量の点で、大規模なデータセットで事前トレーニングされた分類器よりも効率的です。

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これはゲームチェンジャーです！ (DeepMind による AlphaTensor の説明)

これはゲームチェンジャーです！ (DeepMind による AlphaTensor の説明)

AlphaTensor は、行列の乗算を低ランクのテンソルに分解することで高速化できる新しいアルゴリズムです。これは行列乗算のブレークスルーであり、多くの時間とエネルギーを節約できる可能性があります。
このビデオでは、Google の DeepMind によって開発されたツールである AlphaTensor が、人工知能の分野でゲーム チェンジャーになる可能性について説明しています。

• 00:00:00 AlphaTensor は、多くの科学分野の基礎となっている行列乗算を高速化する新しいシステムです。行列乗算は科学の多くの分野で不可欠であるため、これにより世界がより良い場所になる可能性があります。
  
  
• 00:05:00 AlphaTensor はゲーム チェンジャーです。なぜなら、2 つの行列間の加算を乗算するよりも高速に計算できるからです。足し算ではなく、掛け算にほとんどの時間が費やされるため、これは最近のプロセッサでは大きな利点です。
  
  
• 00:10:00 より高速な行列乗算が可能になります。説明は、乗算の数だけを気にするという事実と、テンソルをその成分行列に分解することによってアルゴリズムを見つけることができるという事実により、どのように高速化が可能かを示しています。
  
  
• 00:15:00 AlphaTensor は DeepMind によって作成されたツールで、行列を個々のコンポーネントに分解するために使用できるため、行列の乗算を高速化できます。
  
  
• 00:20:00 三次元テンソルに適用できる分解アルゴリズムです。これは 3 つのベクトルの積に基づいており、任意のランクのテンソルに適用できます。
  
  
• 00:25:00 テンソルの分解を容易にします。これは、ベクトルと行列の問題を解決するのに役立ちます。
  
  
• 00:30:00 低ランクのテンソルに分解することで、行列の乗算を高速化できます。これは行列乗算のブレークスルーであり、多くの時間とエネルギーを節約できる可能性があります。
  
  
• 00:35:00 AlphaTensor は、強化学習アルゴリズムのより効率的なトレーニングを可能にするため、ゲーム チェンジャーです。 AlphaTensor は、Torso ニューラル ネットワーク アーキテクチャのより洗練されたバージョンであり、特定のアクション スペースのポリシーを最適化するために使用できます。
  
  
• 00:40:00 AlphaTensor は、効率的で低ランクのモンテカルロ木検索を使用してチェスのゲームの最初のステップを見つけることができるため、ゲームチェンジャーです。このアルゴリズムは、ゲームのプレイ方法を学習し、将来の動きを予測するために使用されます。さらに、教師あり学習を使用して、どの動きを取るべきかについてネットワークにフィードバックを提供します。
  
  
• 00:45:00 AlphaTensor は DeepMind の新しいアルゴリズムで、最新の GPU と TPU での行列の乗算と分解の最もよく知られているアルゴリズムよりも優れています。
  
  
• 00:50:00 DeepMind による AlphaTensor アルゴリズムは、特定のハードウェアで他のアルゴリズムよりも高速であることが判明しており、コンピューター プログラムの効率を向上させるのに役立ちます。
  
  
• 00:55:00 このビデオでは、Google の DeepMind によって開発されたツールである AlphaTensor が、人工知能の分野でゲーム チェンジャーになる方法を説明しています。

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Google の AI センティエンス: 私たちは本当にどれくらい近いのか? | |テック ニュース ブリーフィング ポッドキャスト |ウォールストリートジャーナル

Google の AI センティエンス: 私たちは本当にどれくらい近いのか? | |テック ニュース ブリーフィング ポッドキャスト |ウォールストリートジャーナル

このセグメントでは、Google の AI システムである Lambda が知覚力を持つようになるかどうかをめぐる論争について説明します。専門家はこの考えを却下しましたが、それが起こる可能性があるという認識と、政策立案者や規制によってもたらされる潜在的な危険性について懸念があります.議論は、AIシステムが単に適切に機能しないことから生じる可能性のある害よりも、非常に有能で差別的または操作的であるAIシステムの結果にもっと焦点が当てられていることを強調しています.

• 00:00:00 このセクションでは、ウォール ストリート ジャーナルのカレン ハウが、人工知能 (AI) の実用的な用途と野心的な用途の間で企業がどのように分かれているかについて説明しています。人間よりも優れています。 AI コミュニティはこの問題について意見が分かれており、一部の専門家は、言語生成システムの機能を過大評価し、これらのシステムを信頼すべき以上に信頼することの危険性について警告しています。 2017年、フェイスブックのAIシステムがアラビア語の「おはよう」を英語の「傷つける」、ヘブライ語の「攻撃する」と誤訳し、パレスチナ人男性の逮捕につながった。一方、別の Google エンジニアは、実験的なチャットボットが感覚を持ったものになったと信じていましたが、ほとんどの専門家はこの主張を否定しています。
  
  
• 00:05:00 このセクションでは、神秘的な司祭によって行われた実験により、Google の AI システムである Lambda が知覚力を持つ可能性があるという考えをめぐる論争について説明しています。 Google や科学界は、AI システムは知覚力がないと述べていますが、AI システムが知覚力を持つ可能性があるという認識は広く広まり、政策立案者や規制に潜在的な危険をもたらしています。会話は、AIシステムが非常に有能で差別的または操作的であることから生じる害に焦点を当てていますが、AIシステムが機能していないことから生じる害には焦点を当てていません.

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ニューラル ネットワーク、ビジュアル イントロダクション |深層学習の可視化、第 1 章

ニューラル ネットワーク、ビジュアル イントロダクション |深層学習の可視化、第 1 章

このビデオでは、人工ニューロン、活性化関数、重み行列、バイアス ベクトルなど、ニューラル ネットワークの基本構造と概念を視覚的にわかりやすく紹介しています。
ニューラル ネットワークを使用してデータ内のパターンを見つけ、データセット内の境界線と複雑な決定境界を決定する方法を示します。より複雑な決定境界に取り組み、データを分類するのに役立つため、アクティベーション関数の重要性も強調されています。
ビデオは、ディープ ラーニングのパイオニアのサポートを認識し、トレーニングされたニューラル ネットワークがどのようなものかを探ることで締めくくられます。

• 00:00:00 作成者がニューラル ネットワークの概念とその構造を紹介します。ニューラル ネットワークの目的は、データ内のパターンを見つけることであり、入力層、非表示層、および出力層を含む階層構造です。ニューラル ネットワークは多数のニューロンまたは円で構成され、入力層は画像のピクセル値で構成され、出力層は分類された出力で構成されます。作成者は、ニューラル ネットワークをトレーニングすることにより、入力がどこにあるかを見つける境界線を決定し、ヘビーセット wxb を使用して出力を決定できると説明しています。作成者はさらに、問題に次元を追加するとパーセプトロンの複雑さが増すことを説明しています。
  
  
• 00:05:00 ビデオでは、ヘビサイド ステップ関数、シグモイド曲線、整流線形単位 (ReLU) など、人工ニューロンと活性化関数の基本について説明します。このビデオでは、線形分離可能なデータセットの概念と、ニューラル ネットワークが活性化関数を利用して複雑な決定境界をモデル化する方法についても説明しています。ニューラル ネットワーク変換と線形変換の視覚化と共に、重み行列とバイアス ベクトルの概念が紹介されています。最後に、ビデオは、ランダム化された重みとバイアスを使用して、2 つの入力、2 つの出力、および 1 つの隠れ層を持つニューラル ネットワークを示しています。
  
  
• 00:10:00 このビデオでは、ニューラル ネットワークの 2D および 3D の視覚的表現を通じて、より複雑な決定境界に取り組むのに役立つアクティベーション関数の重要性を探っています。このビデオでは、バイアス ベクトルを追加する前に、回転、せん断、およびスケーリングが自動的に行われる方法を示しています。活性化関数 (ReLU) は、正の入力を折り畳み、最初の八分円のみに折り畳みのある三角形のような形状を明らかにするのに役立ちます。このビデオでは、関数をモデル化するだけでなく、10 個の値のいずれかに数字を割り当て、最終層の値に基づいて最高値の数字を選択することでデータを分類する際のニューラル ネットワークの重要性も強調しています。このビデオは、ディープ ラーニングのパイオニアのサポートに感謝し、訓練されたニューラル ネットワークがどのようなものかを探ることで締めくくられています。