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GPTとBERT：どちらが優れているのか？
生成AIの人気の高まりに伴い、大規模言語モデルの数も増加していますこの記事では、GPTとBERTの2つのモデルを比較しますGPT（Generative...
ロボットの犬がMJスタイルでムーンウォークをする：このAI研究は、コードで表現された報酬を、LLMと最適化ベースのモーションコントローラーの間の柔軟なインターフェースとして使用することを提案しています
人工知能産業は近年世界を席巻しています。新しい研究やモデルがほぼ毎日リリースされ、AIは進化し、より良くなっています。医療分野、教育、マーケティング、ビジネス分野を考慮しても、人工知能と機械学習のプラクティスが産業の運営方法を変え始めています。大規模言語モデル（LLMs）の導入は、ほぼすべての組織に採用されています。GPT-3.5やGPT-4などの有名なLLMは、新しい文脈に対して驚異的な適応性を示し、最小限のハンドクラフトされたサンプルで論理的推論やコード生成などのタスクを可能にしています。 研究者たちは、LLMをロボット制御の改善に活用することも考えています。低レベルのロボット操作はハードウェアに依存しており、LLMトレーニングデータに頻繁に未表示のため、ロボティクスにLLMを適用することは困難です。以前のアプローチでは、LLMを意味論的プランナーとして見なすか、人間が作成した制御プリミティブに依存してロボットと通信する必要がありました。すべての課題に対処するため、Google DeepMindの研究者たちは、報酬関数の適応性と最適化のポテンシャルを活用して、様々なロボット活動を実行する新しいパラダイムを導入しました。 報酬関数は、LLMが定義した中間インターフェースとして機能し、後でロボット制御戦略を指示するために最適化されることができます。これらの関数は、高レベルの言語コマンドまたは訂正を低レベルのロボットの動作に効率的に接続できるため、LLMによって仕様が可能です。チームは、報酬関数を言語と低レベルのロボットアクションのインタフェースとして使用することにより、人間の言語指示がしばしば特定の低レベルのアクションではなく行動結果を記述することが観察されたことから、より高い抽象度で操作することができると述べています。指示を報酬に接続することにより、望ましい結果に関連する深い意味が報酬に捉えられるため、言語とロボットの行動のギャップを埋めるのが容易になります。 このパラダイムには、インタラクティブな行動開発を可能にするMuJoCo MPC（モデル予測制御）リアルタイム最適化器が使用されています。ユーザーが即座に結果を観察し、システムに入力を提供できるため、反復改善プロセスが改善されました。評価プロセスについては、研究者のチームが、シミュレートされた四足ロボットと器用なマニピュレータロボットの両方に対して17のタスクセットを設計しました。この方法は、設計されたタスクの90％を信頼性の高いパフォーマンスで達成できました。一方、Code-as-policiesをインターフェースとして使用するベースライン戦略は、タスクの50％しか完了できませんでした。実際のロボットアームに対する実験も行われ、インタラクティブシステムは、非把持性プッシングなどの複雑な操作スキルを示しました。 結論として、このアプローチは、LLMを報酬パラメータを定義し、ロボット制御のために最適化するために活用することができる有望な手段です。LLM生成の報酬とリアルタイム最適化技術の組み合わせは、反応性とフィードバック駆動の行動作成プロセスを示し、ユーザーがより効率的かつ効果的に複雑なロボット行動を達成することができます。
このAI論文は、自律走行車のデータセットを対象とし、コンピュータビジョンモデルのトレーニングの匿名化の影響を研究しています
画像匿名化とは、プライバシー保護のために画像から機密情報を変更または削除することです。プライバシー規制に準拠するために重要ですが、匿名化はしばしばデータ品質を低下させ、コンピュータビジョンの開発を妨げます。データ劣化、プライバシーとユーティリティのバランス、効率的なアルゴリズムの作成、モラルと法的問題の調整など、いくつかの課題が存在します。プライバシーを確保しながらコンピュータビジョンの研究とアプリケーションを改善するために、適切な妥協点を見つける必要があります。 画像の匿名化に関する以前のアプローチには、ぼかし、マスキング、暗号化、クラスタリングなどの従来の方法が含まれています。最近の研究では、生成モデルを使用してアイデンティティを置き換えることにより、現実的な匿名化に焦点が当てられています。しかし、多くの方法には匿名性の正式な保証がなく、画像の他の手がかりでアイデンティティが明らかになることがあります。さまざまな影響を持つタスクによって、コンピュータビジョンモデルに与える影響を探究した限られた研究が行われています。公開された匿名化されたデータセットはまれです。 最近の研究では、ノルウェー科学技術大学の研究者が、自律型車両の文脈での重要なコンピュータビジョンタスク、特にインスタンスセグメンテーションおよび人物姿勢推定に注目しました。彼らはDeepPrivacy2に実装されたフルボディと顔の匿名化モデルの性能を評価し、現実的な匿名化アプローチと従来の方法の効果を比較することを目的としました。 記事で評価された匿名化の影響を評価するために提案された手順は次のとおりです。 一般的なコンピュータビジョンデータセットの匿名化。 匿名化されたデータを使用してさまざまなモデルをトレーニングする。 元の検証データセットでモデルを評価する。 著者らは、ぼかし、マスクアウト、現実的な匿名化の3つのフルボディと顔の匿名化テクニックを提案しています。インスタンスセグメンテーション注釈に基づいて匿名化領域を定義します。従来の方法にはマスキングアウトとガウスぼかしがあり、現実的な匿名化にはDeepPrivacy2からの事前トレーニング済みモデルが使用されます。著者らはまた、ヒストグラム均等化と潜在最適化を介してフルボディ合成のグローバルコンテキストの問題にも取り組んでいます。 著者らは、COCOポーズ推定、Cityscapesインスタンスセグメンテーション、BDD100Kインスタンスセグメンテーションの3つのデータセットを使用して匿名化されたデータでトレーニングされたモデルを評価する実験を実施しました。顔の匿名化技術はCityscapesとBDD100Kデータセットにおいてほとんど性能に差がありませんでした。しかし、COCOポーズ推定において、マスクアウトとぼかしの両方が人体との相関関係により性能の大幅な低下を引き起こしました。フルボディの匿名化は、従来の方法でも現実的な方法でも、元のデータセットと比較して性能が低下しました。現実的な匿名化はより優れていましたが、キーポイント検出のエラー、合成の制限、グローバルコンテキストの不一致により、結果が低下しました。著者らはまた、モデルサイズの影響を探究し、COCOデータセットの顔の匿名化において、大きなモデルほど性能が低下することがわかりました。フルボディの匿名化においては、標準的および多変量切り捨て法の両方が性能の向上につながりました。 結論として、この研究は、自律型車両のデータセットを使用してコンピュータビジョンモデルをトレーニングする際に匿名化が及ぼす影響を調査しました。顔の匿名化はインスタンスセグメンテーションにほとんど影響を与えず、フルボディの匿名化は性能を大幅に低下させました。現実的な匿名化は従来の方法よりも優れていましたが、本物のデータの完全な代替品ではありません。モデルのパフォーマンスを損なわずにプライバシーを保護することが重要であることが示されました。この研究は注釈に依存しており、モデルアーキテクチャに制限があるため、匿名化技術を改善し、合成の制限に対処するためのさらなる研究が求められています。自律型車両での人物の合成における課題も指摘されました。 論文をチェックしてください。最新のAI研究ニュース、クールなAIプロジェクトなどを共有する、25k以上のML SubReddit、Discordチャンネル、およびメールニュースレターに参加することをお忘れなく。上記の記事に関する質問や、何か見落としていることがある場合は、[email protected]までメールでお問い合わせください。
DeepMindのロボキャットに会ってください：複数のロボットを操作するために設計された新しいAIモデル
ロボットは急速にメインストリーム文化に入りつつありますが、彼らは通常、彼らのプログラミングのために彼らの能力が制限されています。 最近のAIの進歩をロボットの設計に取り入れることの潜在的な利点にもかかわらず、一般的な目的のロボットを開発するための進展は、現実のトレーニングデータを取得するために必要な時間のために遅れています。 多くのタスクを一度に学習し、ヘルパーロボットの実用的な能力に言語モデルの理解を統合する能力を持つロボットの開発は、広範な研究の対象となっています。 DeepMindのRoboCatは、複数のタイプの実際のロボットでさまざまなタスクを解決し適応する最初のエージェントです。 調査結果によると、RoboCatは他の最先端のモデルよりもはるかに速く学習します。 多岐にわたるデータセットから学習するため、100回のデモンストレーションで新しいスキルを習得できます。 この能力は、多目的ロボットを開発するために重要であり、人間の監視されたトレーニング要件を減らすことにより、ロボット工学の研究を加速します。 彼らのマルチモーダルモデルGato（スペイン語で「猫」）は、RoboCatの基盤となっています。仮想世界と現実世界の両方で言葉、視覚、行動を処理できます。 彼らの作品では、何百ものロボットアームがさまざまな仕事をしているビジュアルと動作のデータを含む大規模なトレーニングデータセットとGatoの構造を融合させました。 この初期のトレーニングフェーズの後、チームはRoboCatを新しい活動の「自己改善」トレーニングサイクルに入れました。 各新しい活動は、以下の5つの段階で学習されました。 新しいタスクまたはロボットを人間が制御するロボットアームで100から1000の例を収集する。 新しいタスク/アームのためにRoboCatを微調整して、専門的な能力を持つスピンオフエージェントを生成する。 子のエージェントは、新しいタスク/アームに対して練習を10,000回繰り返し、トレーニングデータプールに追加する。 サンプルデータをユーザーの作成物およびデモンストレーションデータと混合して、RoboCatの現在のデータセットに統合する。 更新されたデータセットを使用してRoboCatを再トレーニングする。 RoboCatの最新バージョンは、数百万の軌跡を含むデータセットに基づいています。実際のおよびシミュレートされたロボットアームからのビジョンベースのデータ、および多数のロボットアームを使用して収集されたジョブを描くデータが含まれます。 RoboCatはわずか数時間で複数のロボットアームを使用するようにトレーニングされました。 彼は、二本爪のグリッパーを持つアームで教えられたにもかかわらず、より複雑な三本指のグリッパーを持つアームを使うことを学びました。 RoboCatは、1000人の人間が制御するデモンストレーションを目撃した後、歯車を86％の確率で拾うことができるようになりました。 同じ程度のデモにより、フルーツボウルから正しい果物を選ぶなど、精度と知識の両方が必要なタスクを実行する方法を学びました。 RoboCatのトレーニングは自律的に継続されます。 彼が学ぶほど、彼は学ぶ能力を向上させます。 チームは、各タスクの500のデモから学んだ後、RoboCatの最初のバージョンは、これまで見たことのない活動を実行するために36％しか効果的ではありませんでした。…
BITEとは 1枚の画像から立ち姿や寝そべりのようなポーズなど、困難なポーズでも3D犬の形状とポーズを再構築する新しい手法
生物学や保全、エンターテインメントや仮想コンテンツの開発など、多くの分野で3D動物の形状や態度を捕捉してモデリングすることは有益です。動物を静止させたり、特定の姿勢を維持したり、観察者と物理的接触をしたり、協力的な何かをする必要はないため、カメラは動物を観察するための自然なセンサーです。Muybridge氏による有名な「馬の運動」の連続写真のように、写真を使用して動物を研究する歴史は長いです。しかし、以前の3D人間の形状や態度に関する研究とは異なり、最近では動物の独特な形状と位置に変化できる表現豊かな3Dモデルが開発されています。ここでは、単一の写真から3D犬再構築の課題に焦点を当てます。 犬は、四肢のような関節の変形が強く、品種間の広い形状変化があるため、モデル種として選ばれます。犬は定期的にカメラに捉えられます。したがって、様々な姿勢、形状、および状況が簡単に利用できます。人と犬をモデリングすることには同様の困難があるかもしれませんが、それらは非常に異なる技術的障壁を持っています。多くの3Dスキャンとモーションキャプチャデータがすでに利用可能であり、SMPLやGHUMのような堅牢な関節モデルを学習することが可能になっています。 それに対して、動物の3D観察を収集することは困難であり、現在は、すべての想定される形状と位置を考慮に入れた同様に表現豊かな3D統計モデルを学習するためにより多くのデータが必要です。SMALは、おもちゃのフィギュアから学習された、四足動物のパラメトリックモデルであり、犬を含む動物を写真から3Dで再現することが現在可能になりました。しかし、SMALは、猫からカバまで多くの種に対して一般的なモデルであり、さまざまな動物の多様な体型を描写できますが、大きな耳の範囲などの犬の品種の独特で微細な詳細を描写することはできません。この問題を解決するために、ETH Zurich、Max Planck Institute for Intelligent Systems、Germany、IMATI-CNR、Italyの研究者たちは、正しく犬を表現する最初のD-SMALパラメトリックモデルを提供しています。 また、人と比較して、犬は比較的少量のモーションキャプチャデータしか持っておらず、そのデータのうち座ったり寝そべったりする姿勢はめったにキャプチャされません。そのため、現在のアルゴリズムでは、特定の姿勢で犬を推測することが困難です。たとえば、歴史的データから3Dポーズの事前に学習すると、立ち上がったり歩いたりする姿勢に偏ってしまいます。一般的な制約を使用することで、この事前情報を弱めることができますが、ポーズの推定は非常に未解決となります。この問題を解決するために、彼らは、(地形)動物をモデリングする際に見落とされていた物理的タッチに関する情報を利用しています。つまり、重力の影響を受けるため、地面に立ったり、座ったり、寝転がったりすることができます。 複雑な自己遮蔽のある困難な状況では、彼らは地面接触情報を使用して複雑な犬のポーズを推定する方法を示しています。人間のポーズ推定において地面面制限が使用されてきましたが、四足動物にとっては潜在的な利点が大きいです。四本足は、より多くの地面接触点、座ったり寝そべったりしたときにより多くの体部位が隠れ、より大きな非剛体変形を示唆しています。以前の研究のもう一つの欠点は、再構築パイプラインがしばしば2D画像で訓練されていることです。対応する2D画像と共に3Dデータを収集することは困難です。そのため、再投影すると視覚的証拠に近くなりますが、視野方向に沿って歪んでいる位置や形状を予測することがあります。 異なる角度から見ると、3D再構築が誤った場合があります。対応するデータがないため、遠くまたは隠れた体の部分をどこに配置すべきかを決定するための十分な情報がないためです。彼らは再び、地面接触のシミュレーションが有益であることを発見しました。結合された2Dと3Dデータを手動で再構築（または合成）する代わりに、より緩い3D監視方法に切り替えて、地面接触ラベルを取得します。アノテーターには、犬の下の地面が平らかどうかを指示し、平らである場合は3D動物の地面接触点を追加で注釈するように求めます。これは、アノテーターに実際の写真を提示することで実現されます。 図1 は、BITEが単一の入力画像から犬の3D形状と姿勢を推定できるようになったことを示しています。このモデルは、様々な品種やタイプ、そして訓練ポーズの範囲外である困難なポーズ、たとえば地面に座ったり寝そべったりすることができます。 彼らは、単一の画像から表面を分類し、接点をかなり正確に検出するようにネットワークを教育できることがわかりました。これらのラベルはトレーニングだけでなく、テスト時にも使用できます。最新の最先端モデルであるBARCに基づいて、再構築システムはBITEと呼ばれています。彼らは、新しいD-SMAL犬モデルを初期の荒い適合ステップとして使用してBARCを再トレーニングします。その後、結果の予測を最近作成したリファインメントネットワークに送信し、接地損失を使用してカメラの設定と犬のスタンスの両方を改善するためにトレーニングします。テスト時にも接地損失を使用して、テスト画像に完全に自律的に適合を最適化することができます（図1を参照）。これにより、再構築の品質が大幅に向上します。BARCポーズ事前に対するトレーニングセットにそのようなポーズが含まれていなくても、BITEを使用して（局所的に平面的な）地面に正しく立つ犬を取得したり、座ったり横たわったりといった姿勢で現実的に再構築したりすることができます。3D犬再構築に関する先行研究は、主観的な視覚評価または写真に戻って2D残差を評価することによって評価されており、深度に関連する不正確さを投影しています。彼らは、客観的な3D評価の欠如を克服するために、実際の犬をさまざまな視点から3Dスキャンして、3D真実値を持つ半合成データセットを開発しました。彼らは、この新しいデータセットを使用して、BITEとその主要な競合他社を評価し、BITEがこの分野の新しい標準を確立することを示しています。 彼らの貢献の要約は以下の通りです： 1. SMALから開発された、新しい、犬種固有の3DポストureおよびフォームモデルであるD-SMALを提供します。 2.同時に地面の局所平面を評価するためのニューラルモデルであるBITEを作成します。BITEは、信じられる地面接触を促進します。 3.モデルを使用する前に、（必然的に小さい）先行モデルでエンコードされたものとは非常に異なる犬の位置を回復することが可能であることを示します。 4. StanfordExtraデータセットを使用して、単眼カメラによる3Dポストure推定の最先端を改善します。 5.実際の犬のスキャンに基づく半合成3Dテストコレクションを提供し、真の3D評価への移行を促進します。
Voxel51 は、コンピュータビジョンデータセット分析のための Python コードを生成するために GPT-3.5 の能力を活用する AI アシスタントである VoxelGPT をオープンソース化しました
データ中心のコンピュータビジョンと機械学習ソフトウェアの有名なイノベーターであるVoxel51は、最近VoxelGPTを立ち上げ、コンピュータビジョンの分野で驚くべきブレークスルーを実現しました。GPT-3.5の力とFiftyOneの多目的コンピュータビジョンクエリ言語を活用することで、VoxelGPTはコンピュータビジョンエンジニア、研究者、組織が高品質のデータセットを編集し、高性能のモデルを開発し、AIプロジェクトを概念実証から製品化まで迅速に移行することを可能にします。 VoxelGPTは、自然言語クエリと実用的なPythonコードのシームレスな統合を提供します。この変革的な機能により、ユーザーは1行のコードを書くことなく、データセット内の画像やビデオを簡単にフィルタリング、ソート、意味的にスライスし、洞察を得ることができます。従来のノーコードおよびローコードソリューションとは異なり、VoxelGPTはFiftyOneの高度なクエリと視覚化の簡易性を組み合わせ、ユーザーが好みのツールやライブラリの柔軟性を活用しながら、コンピュータビジョンのワークフローを加速します。 VoxelGPTには、コンピュータビジョンのワークフローを簡素化し、時間とリソースを節約するいくつかの重要な機能があります。 1. コンピュータビジョンデータセットを検索する：ユーザーは自然言語クエリを使用してデータセットを検索し、ランダムサンプルを取得したり、偽の楽観的な予測を行った一意の画像を特定することができます。 2. コンピュータビジョン、機械学習、データサイエンスの質問をする：VoxelGPTは、基本的なコンセプトの洞察や一般的なデータ品質の問題に対する解決策を提供する包括的な教育リソースです。ユーザーは、画像中のオブジェクト検出、データセットの冗長性を減らす方法などについて質問することができます。 3. ドキュメンテーション、API仕様、チュートリアルを検索する：VoxelGPTは、FiftyOneドキュメンテーションの完全なコレクションへのアクセスを提供し、FiftyOne関連の質問に素早く答えるのに役立ちます。カスタムデータセットをFiftyOneにロードする方法、COCO形式でデータセットをエクスポートする方法、ポイントクラウドの2D画像を生成する方法などのトピックを迅速に取り上げることができます。 Voxel51は、データの透明性と明確性を提唱し、高品質のデータセットとコンピュータビジョンモデルを構築するためのオープンソースおよび商用ソフトウェアソリューションを提供しています。数千人のエンジニアや科学者が、機械学習のワークフローのためにその提供を広く採用しています。自動車、ロボット、セキュリティ、小売、ヘルスケアなど多様なセクターのエンタープライズ顧客は、Voxel51が提供する協調プラットフォームであるFiftyOne Teamsに依存して、データセットとモデルの安全な共同作業を行っています。データ中心のAIソリューションを提供することにコミットするVoxel51は、世界にデータ中心のAIをもたらすビジョンを共有する卓越した個人のチームを拡大し続けています。
Paellaを紹介します：安定した拡散よりもはるかに高速に高品質の画像を生成できる新しいAIモデル
過去2〜3年で、人工知能（AI）を使用してテキストから画像を生成する方法に関する研究の質と量が驚異的に増加しています。この分野で最も画期的で革命的な作品の1つは、最先端の生成モデルである拡散モデルを参照しています。これらのモデルは、深層学習アルゴリズムの力を利用して、テキストの記述を使用して高品質の画像を生成する方法を完全に変革しました。また、拡散に加えて、他の多くの強力な技術が存在し、テキスト入力から写真のようなリアルなビジュアルコンテンツを生成するエキサイティングなパスが提供されています。ただし、これらの最先端の技術によって達成された例外的な結果には、特定の制限があります。新興の生成AI技術の多くは、拡散モデルに依存しており、トレーニングと画像生成に複雑なアーキテクチャと相当な計算リソースが必要です。これらの高度な手法はまた、推論速度を低下させ、リアルタイムの実装には不適切です。さらに、これらの技術の複雑さは、可能にする進歩に直接関連しており、これらのモデルの内部動作を把握する一般の人々にとって課題を提供し、ブラックボックスモデルとして認識される状況を引き起こしています。 この前述の懸念に対処するために、ドイツのTechnische Hochschule IngolstadtとWand Technologiesの研究チームは、新しいテキスト条件付き画像生成技術を提案しました。この革新的な技術は拡散に似ていますが、高品質の画像をはるかに速く生成します。この畳み込みベースのモデルの画像サンプリング段階は、わずか12ステップで実行でき、それでも例外的な画像品質を発揮します。このアプローチは、その卓越したシンプルさと、既存の最先端の技術に欠ける利点を楽しむためにモデルを条件付けることができることで際立っています。提案された技術の固有の単純さは、そのテキストから画像への技術を理解し、実装することができる、異なるバックグラウンドを持つ人々によって容易に利用できるようになりました。研究者は、実験評価を通じて自分たちの手法を検証するために、驚異的な10億のパラメーターを持つテキスト条件付きモデル「Paella」をトレーニングしました。チームはまた、彼らのコードとモデルの重みをMITライセンスの下でオープンソース化し、彼らの仕事に関する研究を促進するようにしました。 拡散モデルは、トレーニングインスタンスからノイズの異なるレベルを順次除去する学習プロセスを経ます。純粋なノイズが提示されると、モデルは数百ステップにわたってノイズを反復的に減算して画像を生成します。ドイツの研究者が考案した技術は、これらの拡散モデルの原則から大いに影響を受けています。拡散モデルと同様に、Paellaは、画像を表すトークンからさまざまな程度のノイズを除去し、新しい画像を生成するためにそれらを使用します。このモデルは、LAION-5B美的データセットからの9億の画像テキストペアでトレーニングされました。Paellaは、事前にトレーニングされた畳み込みニューラルネットワークに基づくエンコーダーデコーダーアーキテクチャを使用し、事前トレーニング中に学習された8,192トークンのセットから選択された256トークンを使用して256×256の画像を表すことができます。研究者たちは、トレーニングフェーズ中に自分たちの例にノイズを追加するために、このリストにいくつかのランダムに選択されたトークンを含めました。 研究者は、画像のテキスト記述に基づいてテキスト埋め込みを生成するために、画像とテキストの説明の間に接続を確立するCLIP（Contrastive Language-Image Pretraining）モデルを利用しました。次に、U-Net CNNアーキテクチャを使用して、テキスト埋め込みと前のイテレーションで生成されたトークンを使用して、元のトークンセットの完全なセットを生成するモデルのトレーニングが行われました。この反復プロセスは12回繰り返され、前回の反復で生成されたトークンの一部を徐々に置き換えていきます。残りの生成されたトークンのガイダンスの下で、U-Netは各ステップでノイズを徐々に減らしていきます。推論中、CLIPは与えられたテキストプロンプトに基づいて埋め込みを生成し、U-Netはランダムに選択された256トークンのセットに対して12ステップですべてのトークンを再構築しました。最後に、デコーダーは生成されたトークンを使用して画像を生成しました。 研究効果を評価するために、研究者たちはFréchet inception distance（FID）メトリックを使用して、PaellaモデルとStable Diffusionモデルから得られた結果を比較しました。結果はわずかにStable Diffusionに有利でしたが、Paellaは速度の点で大きなアドバンテージを持っています。この研究は、以前に考慮されていなかったアーキテクチャを完全に再構成することに焦点を当てたため、以前の取り組みとは異なります。結論として、Paellaは、既存のモデルに比べて小さなモデルサイズと少ないサンプリングステップで高品質の画像を生成でき、それでも顕著な成果を達成できます。研究チームは、ジェネラティブAIの分野が時間とともにますます注目を集める中、非技術的な分野を含むさまざまなバックグラウンドを持つ個人が簡単に採用できるシンプルなセットアップを提供するアプローチのアクセシビリティを強調しています。
メリーランド大学カレッジパーク校の新しいAI研究では、人間の目の反射から3Dシーンを再構成することができるAIシステムが開発されました
人間の目は素晴らしい器官であり、視覚を可能にし、重要な環境データを保管することができます。通常、目は2つのレンズとして使用され、光をその網膜を構成する感光細胞に向けて誘導します。しかし、他人の目を見ると、角膜から反射された光も見ることができます。カメラを使用して他人の目を写真に撮ると、イメージングシステム内の一対のミラーに自分の目を変えます。観察者の網膜に届く光と彼らの目から反射する光は同じ源から来るため、彼らのカメラは観察している環境に関する詳細を含む写真を提供するはずです。 以前の実験では、2つの目の画像が、観察者が見ている世界の全景表現を回復させました。リライト、焦点オブジェクトの推定、グリップ位置の検出、個人認識などのアプリケーションは、後続の調査でさらに研究されています。現在の3Dビジョンとグラフィックスの開発により、単一の全景環境マップを再構築するだけでなく、観察者の現実を3次元で復元できるかどうか熟考しています。頭が自然に動くと、目が複数のビューから情報をキャプチャし、反映することを知っています。 メリーランド大学の研究者たちは、過去の画期的な業績と最新のニューラルレンダリングの最新の進歩を融合させた、観察者の環境の3D再構築のための全く新しい技術を提供しています。彼らの方法は、静止したカメラを使用し、目の画像からマルチビューの手掛かりを抽出します。通常のNeRFキャプチャセットアップでは、マルチビュー情報を取得するために移動カメラが必要です（しばしばカメラ位置の推定に続きます）。概念的には単純ですが、実際には、目の画像から3D NeRFを再構築することは困難です。最初の困難は、ソース分離です。彼らは、人間の目の複雑な虹彩のテクスチャと反射を区別する必要があります。 これらの複雑なパターンにより、3D再構築プロセスが不明瞭になります。通常、正常なキャプチャでは、場面のクリーンな写真に対して、虹彩のテクスチャが混在することはありません。この構成により、再構築技術はより困難になり、ピクセルの相関が崩れます。角膜のポーズの推定は、2つ目の困難を提示します。画像観察から正確に位置を特定することが困難であり、小さく、難解な目です。ただし、それらの位置と3D方向の正確さは、マルチビュー再構築にとって重要です。 これらの困難を克服するために、この研究の著者は、虹彩テクスチャを全体的な輝度場から区別しやすくするために、2つの重要な要素を追加して、目の画像でNeRFをトレーニングするためにNeRFを再利用しました。短い放射線を使用したテクスチャ分解（a）およびアイポーズの微調整（b）です。彼らは、現実的なテクスチャを持つ人工的な角膜から反射をキャプチャする写真で複雑な屋内環境の合成データセットを作成して、彼らの技術のパフォーマンスと効果を評価します。彼らはまた、いくつかのアイテムで実際に収集された人工および実際の眼球画像の研究を行い、彼らの方法論のいくつかの設計決定を支援します。 これらが彼らの主な貢献です。 •彼らは、過去の画期的な業績と最新のニューラルレンダリングの最新の進歩を融合させた、観察者の環境の3D再構築のための全く新しい技術を提供しています。 •彼らは、目の画像で虹彩テクスチャを分解するための放射状事前分布を導入することで、再構築された輝度場の品質を大幅に向上させています。 •彼らは、アイボールのノイズのあるポーズ推定を減らす角膜ポーズの微調整プロセスを開発することにより、人間の目から特徴を収集する特別な問題を解決しています。 これらの進展により、視線外の3Dシーンを明らかにし、キャプチャするためのアクシデンタルイメージングの広い範囲で研究・開発の新しい機会が生まれました。彼らのウェブサイトには、彼らの開発を実証するいくつかのビデオがあります。 図1は、目の反射を使用して放射輝度場を再構築することを示しています。人間の目は非常に反射します。被写体の目の反射だけを使用して、移動する頭を記録する一連のフレームから彼らが見ている3Dシーンを再構築して表示することができることを示しています。
Netflix株の時系列分析（Pandasによる）
はじめに データの時系列分析は、この場合はNetflixの株式などの数字の集まりだけではありません。Pandasと組み合わさることで、複雑な世界の物語を魅力的に紡ぐ織物のようなものです。神秘的な糸のように、出来事の起伏や流れ、トレンドの上昇や下降、そしてパターンの出現を捉えます。それは、私たちの現実を形作る隠されたつながりや相関関係を明らかにし、過去の生き生きとした描写を提供し、未来の一端を垣間見るものです。 時系列分析は単なるツール以上のものです。それは知識と洞察を得るためのゲートウェイであります。時間に関するデータの秘密を解き明かし、生の情報を貴重な洞察に変える力を与え、情報をもとに妥当な決定を下し、リスクを軽減し、新しい機会を活用する手助けをします。 このエキサイティングな冒険に一緒に乗り出し、時系列分析の魅力的な領域に飛び込んでみましょう！ 学習目標 時系列分析の概念を紹介し、そのさまざまな分野での重要性を強調し、実際の例を示して、時系列分析の実用的な応用を紹介します。 Pythonとyfinanceライブラリを使用してNetflixの株式データをインポートする方法を実演することで、時系列データを取得し、分析のために準備するための必要な手順を学びます。 最後に、シフト、ローリング、およびリサンプリングなどの時系列分析で使用される重要なPandas関数に焦点を当て、時系列データを効果的に操作および分析するための方法を示します。 この記事は、Data Science Blogathonの一環として公開されました。 時系列分析とは何ですか？ 時系列とは、連続的かつ等間隔の時間間隔で収集または記録されたデータのシーケンスです。 時系列分析は、時間によって収集されたデータポイントを分析する統計的技術です。 これには、データの視覚化、統計モデリング、予測方法などの技術が含まれます。 順次データのパターン、トレンド、依存関係を研究し、洞察を抽出し、予測を行うことが含まれます。 時系列データの例 株式市場データ：歴史的な株価を分析してトレンドを特定し、将来の価格を予測する。 天気データ：時間の経過に伴って温度、降水量、その他の変数を研究して、気候パターンを理解する。 経済指標：GDP、インフレ率、失業率を分析して、経済のパフォーマンスを評価する。 売上データ：時間の経過に伴って売上高を調べ、パターンを特定し、将来の売上高を予測する。 ウェブトラフィック：ウェブトラフィックメトリックを分析して、ユーザーの行動を理解し、ウェブサイトのパフォーマンスを最適化する。 時系列の構成要素 時系列の4つの構成要素があります。それらは次のとおりです。…
ChatGPTの哲学コース：このAI研究は、対話エージェントのLLMの振る舞いを探究します
2023年はLLMの年です。ChatGPT、GPT-4、LLaMAなど、新しいLLMモデルが続々と注目を集めています。これらのモデルは自然言語処理の分野を革新し、さまざまなドメインで増え続ける利用に遭遇しています。 LLMには、対話を行うなど、人間のような対話者との魅力的な幻想を生み出す幅広い行動を示す驚くべき能力があります。ただし、LLMベースの対話エージェントは、いくつかの点で人間とは大きく異なることを認識することが重要です。 私たちの言語スキルは、世界との具体的なやり取りを通じて発達します。私たちは個人として、社会化や言語使用者のコミュニティでの浸透を通じて認知能力や言語能力を獲得します。このプロセスは赤ちゃんの場合はより早く、成長するにつれて学習プロセスは遅くなりますが、基礎は同じです。 一方、LLMは、与えられた文脈に基づいて次の単語またはトークンを予測することを主な目的とした、膨大な量の人間が生成したテキストで訓練された非具体的なニューラルネットワークです。彼らのトレーニングは、物理的な世界の直接的な経験ではなく、言語データから統計的なパターンを学ぶことに焦点を当てています。 これらの違いにもかかわらず、私たちはLLMを人間らしく模倣する傾向があります。これをチャットボット、アシスタントなどで行います。ただし、このアプローチには難しいジレンマがあります。LLMの行動をどのように説明し理解するか？ LLMベースの対話エージェントを説明するために、「知っている」「理解している」「考えている」などの用語を人間と同様に使用することは自然です。ただし、あまりにも文字通りに受け取りすぎると、このような言葉は人工知能システムと人間の類似性を誇張し、その深い違いを隠すことになります。 では、どのようにしてこのジレンマに取り組むことができるでしょうか？ AIモデルに対して「理解する」や「知っている」という用語をどのように説明すればよいでしょうか？ それでは、Role Play論文に飛び込んでみましょう。 この論文では、効果的にLLMベースの対話エージェントについて考え、話すための代替的な概念的枠組みや比喩を採用することを提案しています。著者は2つの主要な比喩を提唱しています。1つ目の比喩は、対話エージェントを特定のキャラクターを演じるものとして描写するものです。プロンプトが与えられると、エージェントは割り当てられた役割やペルソナに合わせて会話を続けるようにします。その役割に関連付けられた期待に応えることを目指します。 2つ目の比喩は、対話エージェントをさまざまなソースからのさまざまなキャラクターのコレクションとして見るものです。これらのエージェントは、本、台本、インタビュー、記事など、さまざまな材料で訓練されており、異なるタイプのキャラクターやストーリーラインに関する多くの知識を持っています。会話が進むにつれて、エージェントは訓練データに基づいて役割やペルソナを調整し、キャラクターに応じて適応して対応します。 自己回帰サンプリングの例。出典：https://arxiv.org/pdf/2305.16367.pdf 最初の比喩は、対話エージェントを特定のキャラクターとして演じるものとして描写します。プロンプトが与えられると、エージェントは割り当てられた役割やペルソナに合わせて会話を続けるようにします。その役割に関連付けられた期待に応えることを目指します。 2つ目の比喩は、対話エージェントをさまざまなソースからのさまざまなキャラクターのコレクションとして見るものです。これらのエージェントは、本、台本、インタビュー、記事など、さまざまな材料で訓練されており、異なるタイプのキャラクターやストーリーラインに関する多くの知識を持っています。会話が進むにつれて、エージェントは訓練データに基づいて役割やペルソナを調整し、キャラクターに応じて適応して対応します。 対話エージェントの交代の例。出典：https://arxiv.org/pdf/2305.16367.pdf このフレームワークを採用することで、研究者やユーザーは、人間にこれらの概念を誤って帰属させることなく、欺瞞や自己認識などの対話エージェントの重要な側面を探求することができます。代わりに、焦点は、役割演技シナリオでの対話エージェントの行動や、彼らが模倣できる様々なキャラクターを理解することに移ります。 結論として、LLMに基づく対話エージェントは人間らしい会話をシミュレートする能力を持っていますが、実際の人間の言語使用者とは大きく異なります。役割プレイヤーやシミュレーションの組み合わせなどの代替的な隠喩を使用することにより、LLMベースの対話システムの複雑なダイナミクスをより理解し、その創造的な可能性を認識しながら、人間との根本的な相違を認識できます。
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