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ARとAI：拡張現実におけるAIの役割

イントロダクション AI（人工知能）と拡張現実（AR）の画期的なテクノロジーによって、数値産業は変革されています。AIは機械に人間の思考や意思決定を行わせる一方、ARはデジタル情報を物理環境に重ね合わせます。これら2つの先端技術が組み合わさることで、新たな可能性が開かれます。本記事では、AIとARの統合について、基礎知識、シナジー効果、および異なる産業への潜在的な影響について議論します。 AIと拡張現実の概要拡張現実（AR）： ARは、コンピュータ生成の画像、映画、情報を現実世界に重ね合わせて、私たちの現実体験を変えるテクノロジーです。仮想現実とは異なり、完全にシミュレーションされた環境にユーザーを融合させるのではなく、拡張現実（AR）は現実世界にデジタルの要素を追加します。人工知能（AI）： AIは、従来、人間の知能を必要とするタスクを実行できる機械を作り出すことを指します。これには、意思決定、問題解決、音声認識、言語翻訳などが含まれます。AIシステムはデータから学習し、環境に応じて変化することができます。関連記事：アルゴリズムのバイアスの理解：種類、原因、事例なぜAIを拡張現実に統合するのか？ AIとARの統合は、いくつかの理由から重要です：ユーザーエクスペリエンスの向上： AIの能力により、ARアプリケーションはユーザーの環境、好み、行動を分析・理解することができるため、より個別化された没入型のエクスペリエンスを提供することができます。リアルタイムの意思決定： AIアルゴリズムは、大量のデータをリアルタイムで分析する能力があり、ユーザーの環境の変化に迅速に対応することができるため、ARアプリは素早く反応することができます。物体認識の向上： AIによる拡張現実は、現実世界の物体を正確に認識・追跡することができるため、ゲーム、小売り、ナビゲーションに適しています。効率的なデータ処理： AIは、ARアプリがさまざまなセンサーやカメラからのデータを処理・解釈するのを支援し、よりスムーズで正確なAR体験を実現します。多様性： AIとARは、ゲーム、教育から医療や製造に至るまで、さまざまな用途があります。拡張現実の理解 ARとその応用の定義その名の通り、拡張現実は物理世界にデジタルデータを追加します。テキスト、映画、インタラクティブな機能、3Dモデルなど、さまざまな要素が含まれます。拡張現実のさまざまな用途には、次のようなものがあります：ゲーム：…

「WavJourney：オーディオストーリーライン生成の世界への旅」

「プロンプトからパワーへ：一つのスパークでストーリーや音声を解き放つ！」

Natural language processing

「ジオスペーシャルデータエンジニアリング：空間インデックス」

ジオスペーシャルデータサイエンスの作業を行う際には、書いているコードの最適化について考えることが非常に重要です数億行のデータセットをより速く集計または結合する方法はありますか…

「PythonとLinuxでのポスト量子暗号化」

もしエドワード・スノーデンの言葉を信じるなら、暗号化は「監視に対する唯一の真の保護手段」[1]ですしかし、量子技術の進歩によって、この安全装置が危険にさらされる可能性があります本記事では、その理由について議論します...

「Mozilla Common Voiceにおける音声言語認識 — 音声変換」

これは、Mozilla Common Voiceデータセットに基づく話し言葉認識に関する3番目の記事です第1部では、データの選択とデータの前処理について説明し、第2部では分析しました...

「大規模言語モデルの謎解き：インフルエンス関数とそのスケーラビリティの深い探求」

大規模な言語モデル（LLM）は、様々な現実世界の分野で開発を加速させ、文脈に基づいた学習や思考の連鎖による推論など、予期せぬスキルを示しています。しかし、この開発にはいくつかの危険があります。社会的な偏見、データの漏洩、ディスインフォメーションなどの短期的な懸念から、強力なAIシステムによる長期的な危険までです。スケールと微調整の程度に応じて、LLMは心理的および行動的な側面で変化することも示されています。これらの危険を回避するためには、モデルの動作に対する洞察が必要です。 LLMは、情報が真実でないことを知っている場合に、トレーニングセットからのパッセージを単に繰り返したり結合したりしているのでしょうか？または、包括的なグローバルモデルを構築しながら、知識の蓄積の中で新しいつながりを作り出しているのでしょうか？これらの問題への異なる回答は、AIの能力の発展の予測や人間の好みとの統合の戦略に重要な影響を与えます。モデルの回路を詳細に逆解析することは、それに対する洞察を得るためのボトムアップの手法の一つです。メカニズムの解釈可能性においては、誘導ヘッドや特徴の解釈不可能な重ね合わせを学習する可能性のある他のメカニズムが発見されています。トランスフォーマーを介してホップフィールドネットワーク、高速ウェイト、スパース回帰、勾配降下、オートマトン、またはシンプルなコンピュータプログラムを実装するための手法が提案されています。これらの評価は有益な情報を提供しますが、通常は小さな、単純化されたシステムで行われます。私たちがLLMについて興味を持つ高レベルな現象にこれらを結びつけるためには、数十億のパラメータを持つ複雑な計算の逆解析が必要となる可能性があります。代わりに、モデルの入出力関係から始め、ズームインすることもできます。これの利点は、興味のある現象を直接探索するために大きなモデルを使用できることです。残念ながら、モデルのサンプルと確率に基づいて強い判断を下すことは難しいです。なぜなら、任意の結果は、単純な記憶からオリジナルの問題解決まで、幅広い学習プロセスと一致するからです。彼らは基本的な可能性とサンプルを超えて、トップダウンの手法を進めます。彼らは反事実を定量化することを目指しています。トレーニングセットに特定のシーケンスが含まれていた場合、モデルの振る舞いはどのようになるでしょうか？カウンターファクトリーの懸念に対しては、ディープラーニングに組み込まれた伝統的な統計的手法である影響関数が対応します。影響関数は、このカウンターファクトリーの小さな表現に近づくように特に設計されています。トロント大学とベクトル研究所の研究者は、影響関数を使用して大規模な言語モデルの一般化を分析しています。彼らは、これが彼らが理解したいほぼすべての高レベルな行動にとって重要な証拠源であると考えています。影響を与えるトレーニングシーケンスを特定することで、出力がどのように生成されたのかについての異なる説明を区別し、トレーニング例から一般化される構造の種類に光を当てることができます。影響関数は、いくつかの小規模なニューラルネットワークに洞察を提供してきましたが、大規模なモデルにスケーリングすることは困難です。逆ヘッシアン-ベクトル積（IHVP）を計算する必要性は、その一つの計算ボトルネックです。これには、反復的な線形システムソルバーを数千回実行する必要があります。考慮されるすべてのトレーニングインスタンスの勾配を計算する必要があるため、通常は各影響クエリごとに独立に行われます。これも別のボトルネックです。これまでに、3億のパラメータを持つビジョントランスフォーマーが影響関数が適用された最大のモデルでした。彼らは、トレーニング勾配の計算とIHVPの計算という2つの以前に述べた計算ボトルネックに対して、最先端の技術に基づいた戦略を提供しています。彼らは以下の主な結論をいくつか挙げています： 1. EK-FACは、影響推定の精度に関して、より確立されたLiSSA法と競争力を持っていますが、はるかに高速です。 2. 影響分布には強いテールがあり、分布のテールは一般的にべき乗則に従います。少数のシーケンスに焦点を当てる代わりに、効果は多くのシーケンス全体に分散しており、一般的なモデルの振る舞いは、わずかな数のシーケンスを覚えることの直接的な結果ではないことを示唆しています。 3. より大規模なモデルは、より高い抽象度で一貫して一般化します。役割演技、プログラミング、数学的推論、言語間の一般化などがこれに当たります。 4. 影響は通常、ネットワークのさまざまな階層に均等に広がっています。ただし、複数のレベルでは異なる一般化パターンが見られ、中間層はより抽象的なパターンに集中し、上位層と下位層はトークンに関連するものとより関連しています。 5. 効果関数は、全体的に高度な一般化パターンが見られるにもかかわらず、単語の順序に対して予期しない感度を示しています。特に、トレーニングシーケンスは、プロンプトに関連する単語が補完に関連する単語の前に来る場合にのみ意味のある影響を与えます。 6. トレーニングセットでの同様の行動の例や説明は、役割演じる行動に最も大きな影響を与えました。これにより、複雑な計画ではなく模倣が行動の原因であることが示されました。

「多数から少数へ：機械学習における次元削減による高次元データの取り扱い」

この記事では、機械学習の問題における次元の呪いと、その問題の解決策としての次元削減について議論します時には、機械学習の問題は次元削減を必要とする場合があります...

マルチスレッディング vs マルチプロセッシング違いを理解する

マルチスレッディングとマルチプロセッシングは、コンピュータのマルチタスキングにおける基本的な概念であり、タスクの同時実行を可能にします。両者はシステムのパフォーマンス向上を目指していますが、異なる特性を持ち、異なるシナリオに適しています。この記事では、マルチスレッディングとマルチプロセッシングの比較、それぞれの利点、欠点、およびさまざまなプログラミングタスクでの使用に影響を与える要素について探求します。現代のコンピューティングにおけるこれらの強力なテクニックの応用と意義を包括的に理解するために、これらの複雑な技術の詳細について掘り下げましょう。マルチプロセッシングとは何ですか？マルチプロセッシングのアプローチは、独自のメモリ領域、スタック、プログラムカウンターを持ち、独立して実行されます。パイプライン、共有メモリ、メッセージ伝達など、プロセス間で通信する方法はさまざまです。Pythonのマルチプロセッシングモジュールを使用すると、複数のプロセスを簡単に制御できます。したがって、複数のプロセスをコンピュータシステム上で同時に実行するという概念は、マルチプロセッシングを指します。マルチスレッディングとは何ですか？マルチスレッディングのプロセスには、複数のスレッドが同時に実行されます。スレッドは、プログラム内の独立した実行パスを表し、同じメモリ空間とリソースを共有します。共有データ構造や同期技術を使用することで、プロセス内のスレッド同士で通信することができます。Pythonのスレッディングモジュールを使用して、スレッドを作成および管理することができます。マルチスレッディングとマルチプロセッシングの比較以下の表に、マルチプロセッシングとマルチスレッディングのアプローチを比較し、その違いを把握しましょう。マルチプロセッシングの特性並列実行：マルチプロセッシングでは、複数のプロセスを別々のコアまたはプロセッサで同時に実行することができ、システムのスループットとパフォーマンスが向上します。独立したプロセス：マルチプロセッシングでは、各プロセスには独自のメモリ、スタック、プログラムカウンターがあります。これにより、1つのプロセスがクラッシュまたは失敗した場合でも、他のプロセスに影響を与えることはありません。リソースの割り当て：マルチプロセッシングでは、各プロセスに異なるリソースを割り当てることができるため、効果的なリソースの利用と競合の防止が可能です。プロセス間通信：マルチプロセッシングでは、パイプライン、共有メモリ、メッセージパッシングなどのメカニズムを介してプロセス間で通信することができます。これにより、データの交換と同期が容易になります。 CPUによる効率：複数のコアやプロセッサを備えることで、マルチプロセッシングはCPUに負荷がかかるワークロードに対して効果的であり、計算量の多い操作の実行がはるかに高速化されます。複雑さ：プロセス間通信、同期、調整を管理する必要があるため、マルチプロセッシングは単一スレッドの実行よりもはるかに複雑です。マルチスレッディングの特徴同時実行：マルチスレッディングにより、複数のスレッドが単一のプロセス内で同時に実行されることができます。共有メモリスペース：…

「トップの音声からテキストへのAIツール（2023年）」

インテリジェントな音声認識ソフトウェアは、AIとMLによって可能にされた最も価値のある機能の一つであり、自動的にオーディオやビデオのソースをテキストに翻訳します。これにより、ポッドキャスト、映画、会議、オンラインコースなどの転写が可能になり、さまざまな可能性が広がります。コンピュータが人間の言語を処理、分析、解釈、推論するためには、自然言語処理（NLP）として知られるAIのサブフィールドが必要です。このサブフィールドは、AIの転写ソフトウェアとサービスの基礎となっています。自然言語処理（NLP）は、言語学やコンピュータ科学など、さまざまな学問からの手法を組み合わせた学際的な分野です。 AIの転写ソフトウェアとサービスは、製品のプロモーションなど、ビジネスの運営に大きく役立ちます。これにより、新規のクライアントを獲得することも支援されます。優れた人工知能の転写ツールとサービスは、現在では簡単に利用できます。 Speak AI Speakは、重要な音声やビデオデータの記録と保存に複数のオプションを提供するため、AI転写サービスとして優れた選択肢です。Speakでは、埋め込み可能なレコーダーを作成したり、アプリ内で音声やビデオを録音したり、デバイスのストレージからコンテンツを簡単かつ迅速にアップロードしたりすることができます。バルクの音声/ビデオ/テキストデータのキャプチャに加えて、Speakはダッシュボードレポートの生成機能も提供します。この技術により、インタビューや通話、ビデオで議論された重要な詳細が失われないことを信頼できます。AIシステムは即座に超越し、関連する用語、テーマ、感情的ニュアンスを抽出します。Speakは、発見の共有とデータの隔離の解消も容易にします。トランスクリプト、AI分析、視覚化データはすべて1つの便利な場所にあり、包括的なデータリポジトリを構築し、ユニークで共有可能な素材を作成できます。 Trint TrintのAI転写により、オーディオやビデオファイルをテキストに迅速に変換し、他のドキュメントと同様に編集、検索、共有することができます。非構造化データを有用な情報に迅速に変換します。このサービスの最も強力な機能の一つは、メディアファイルを迅速に転写したり、リアルタイムでコンテンツを録音したりすることができる速さです。トランスクリプトから関連する部分を選択し、再生を選択して引用を読み上げたり、ストーリーを活気づけたりすることができます。タグ、ハイライト、コメントの使用も簡単で、共同作業を容易にします。一緒に魅力的なナレーションを作成し、承認のために同僚と簡単に共有することができます。Trintを使用すると、30以上の言語で情報を素早く簡単に転写し、他の50以上の言語に翻訳して国際的な観客に届けることができます。 Otter.ai Otterは、トップクラスの人工知能転写サービスです。このソフトウェアは、デスクトップ、Android、iOSデバイスで利用できるようになっています。同社はさまざまなパッケージを提供しており、それぞれ特別な利点があります。その中の一つでは、顧客が電話やコンピュータの会話を録音し、即座に転写することができます。二番目の機能では、話者を識別し区別することができます。Otterは、オーディオファイルの可変再生速度やトランスクリプトのアプリ内編集と管理を可能にします。音声やビデオファイルをインポートして転写することもでき、画像やその他のコンテンツを直接トランスクリプトに挿入することもできます。レイアウトはよく考えられており、使いやすく、録音ボタン、インポートボタン、最近のアクティビティの履歴などの便利な機能も備えています。初心者向けの有用なレッスンも含まれています。 Beey Beeyの助けを借りて、ビデオ、ポッドキャスト、会議議事録、ウェビナー、インタビュー、録音講義などをテキストに変換することができます。先進的な字幕システムにより、優れた字幕とキャプションを簡単に作成することができます。ビデオを組み込んだ機械翻訳ツールを使用して、ビデオを複数の言語に瞬時に翻訳して、より広い観客に簡単に届けることができます。自動音声認識ソフトウェアは、コンピュータ音声処理研究所が開発しました。このプラットフォームは、20以上の異なる言語に対応しており、真にグローバルな範囲を持っています。 NOVA AI NOVAは、映像のトリミング、編集、重ね合わせができる多目的なプログラムです。翻訳や字幕の追加も可能です。完全にWebベースであり、ダウンロードは必要ありません。動画のキャプションを作成する方法を学ぶ場所をお探しの場合、それを見つけました。Nova A.I.を使用すると、数回のクリックで動画の自動キャプションを生成し、視聴者の注意をより簡単に引きつけることができます。Nova A.I.は、オープンキャプションと閉じたキャプションを自動的に生成するために作られています。キャプションをビデオのソースコードに含めることで、視聴者がそれらを無効にすることができなくなります。また、字幕をSRT、VTT、TXTなどのさまざまな形式でコンピュータに保存することもできます。 Fireflies.ai Firefliesは、会議中の謄写、メモ作成、アクションを容易にするAI音声アシスタントであり、AI謄写ソフトウェアの優れた選択肢の1つです。このアプリケーションでは、他の人をセッションに招待してトークを録音して共有することができ、どのWeb会議サービスでも使用できます。ライブ会議やオーディオファイルは、簡単なアップロードで謄写することができます。トランスクリプトを素早くスキャンしながらオーディオを聴くことができます。Firefliesの強力な機能の1つは、コメントで通話を注釈付けたり、特定のセクションにフラグを立てたりすることができることです。トランスクリプトを使用すると、1時間の通話を5分で読むことができます。ツールを使用してボード全体で特定のアイテムやキーワードを検索することもできます。Firefliesには使いやすいダッシュボード、Chromeプラグイン、API/統合も備わっています。 Sonix Sonixは、多言語に対応した自動謄写サービスの中でもトップクラスです。Sonixを使用すると、ビジネスはオーディオやビデオコンテンツの謄写、カタログ化、検索を容易に行うことができます。この先進的なソフトウェアは、30分のビデオやオーディオをわずか3〜4分で謄写することができるため、迅速かつ正確な謄写が必要な企業に非常に役立ちます。コンピュータ生成のトランスクリプトでは単語が飛ばされることがあるため、Sonixではトランスクリプトを確認して編集することができます。ソフトウェアに含まれるオンラインエディタを使用すると、リアルタイムでトランスクリプトを変更することができます。最も自信のない用語がハイライトされ、さらなる研究のために示される単語信頼度も提供されます。これらの便利なツールに加えて、トランスクリプトでは後で詳しく調べるために重要なパッセージをハイライトや取り消し線で表示することもできます。話者のラベリングも簡単に行えるため、誰が何を言ったかを簡単に特定することができます。また、自動ダイアリゼーションも可能であり、Sonixは話者を自動的にタグ付けし、会話を段落ごとに分割します。 Rev.com 人工知能の謄写サービスに関して、Revは最高の1つです。大きな会社でも小さな会社でも、Revを使用してコンテンツのROIを向上させることができます。Revを使用することで、顧客層を拡大し、会社の露出を増やすことができます。Spotifyなどの多くの業界リーダーがRevを採用しています。Revは、5.6万時間以上の謄写データでスピーチモデルをトレーニングしたため、最も正確な音声認識エンジンを持っています。このソフトウェアは31の言語に対応しており、世界中の顧客にアプローチすることができます。Revは、人間と機械の両方の謄写、ビデオのクローズドキャプションや字幕など、さまざまなサービスを提供しています。ユーザーは、使いやすいドキュメンテーションと包括的なAPIを称賛しています。手続きの簡単さも称賛されており、誰でも使用できるとユーザーが指摘しています。…

「ミット、ハーバード、ノースイースタン大学による『山に針を見つける』イニシアチブは、Sparse Probingを用いてニューロンを見つける」

ニューラルネットワークは、初期の生の入力から適切な表現を徐々に洗練して学習する、適応型の「特徴抽出器」として考えられることが一般的です。そのため、次の疑問が生じます：どのような特性が表現され、どのように表現されているのでしょうか？高レベルで人間に解釈可能な特徴がLLM（Large Language Models）のニューロン活性化にどのように記述されているのかをよりよく理解するために、マサチューセッツ工科大学（MIT）、ハーバード大学（HU）、ノースイースタン大学（NEU）の研究チームは、スパースプロービングという技術を提案しています。通常、研究者は、モデルの内部活性化を用いて基本的な分類器（プローブ）をトレーニングし、入力の特性を予測してから、ネットワークを調べて、質問された特徴がどこでどのように表現されているかを確認します。提案されたスパースプロービング法は、100以上の変数をプローブして関連するニューロンを特定するための手法です。この手法は、従来のプロービング手法の制約を克服し、LLMの複雑な構造に光を当てます。この手法では、プローブの予測にk個以下のニューロンしか使用しないように制限し、kの値は1から256の間で変動します。研究チームは、最先端の最適スパース予測技術を使用して、kスパース特徴選択の副問題の小さなk最適性を実証し、ランキングと分類精度の混同を解決しています。彼らはスパース性を帰納バイアスとして使用し、プローブが強力な単純性の事前知識を保持し、詳細な検証のための重要なニューロンを特定できるようにしています。さらに、この手法は、興味のある特徴の相関パターンを記憶することを防ぐ容量不足により、特定の特性が明示的に表現され、後続で使用されているかどうかについて、より信頼性の高い信号を生成することができます。研究グループは、自己回帰トランスフォーマーLLMsを実験に使用し、さまざまなk値でプローブをトレーニングした分類結果を報告しています。研究から以下のような結論を得ています： LLMsのニューロンは解釈可能な構造の豊富さを持ち、スパースプロービングはそれらを（重ね合わせでも）特定する効率的な方法であるが、厳密な結論を得るためには注意して使用し、分析を追加する必要がある。初めのレイヤーの多くのニューロンが関連のないn-gramやローカルパターンのために活性化される場合、特徴は多義的なニューロンのスパースな線形組み合わせとしてエンコードされます。重みの統計やおもちゃのモデルから得られる洞察も、完全に接続されたレイヤーの最初の25%が重ね合わせを広範に使用していると結論付ける手がかりとなります。一義性に関する決定的な結論は方法論的に到達できないが、特に中間層の一義的なニューロンは、より高いレベルの文脈的および言語的な特性（例：is_python_code）をエンコードする。モデルが大きくなるにつれて表現のスパース性が上昇する傾向があるが、全体的には一貫していない。モデルが大きくなると、一部の特徴は専用のニューロンとして現れ、他の特徴はより細かい特徴に分割され、他の特徴は変化せずにランダムに到着する。スパースプロービングのいくつかの利点単一のニューロンを調査する際に、分類の品質とランキングの品質を混同するリスクをさらに軽減するために、最適性を保証するプローブが利用可能である。また、スパースプローブは低いストレージ容量を持つように意図されているため、プローブがタスクを単独で学習できる可能性についての心配が少なくなります。プローブには監視されたデータセットが必要ですが、一度構築すれば、任意のモデルを解釈するために使用できます。これにより、学習した回路の普遍性や自然な抽象化仮説などの研究の可能性が広がります。主観的な評価に頼る代わりに、異なるアーキテクチャの選択が多義的な要素と重ね合わせの発生にどのように影響を与えるかを自動的に調べるために使用することができます。スパースプロービングには制限がありますプロービング実験データからの強力な推論は、特定のニューロンの同定の追加の二次的な調査とともに行われる必要があります。プロービングは実装の詳細、異常、誤った指定、プロービングデータセットの誤解を受けることに対して感度があり、因果関係については限定的な洞察しか提供しません。特に解釈性の観点からは、スパースプローブは複数のレイヤーを超えて構築された特徴を認識することができず、重ね合わせと多数の異なるより細かい特徴の和として表現される特徴を区別することもできません。スパースプロービングがプロービングデータセットの冗長性により一部の重要なニューロンを見逃す場合、すべての有意なニューロンを特定するために反復的な剪定が必要になる場合があります。複数のトークン特性を使用するには、一般に集約を使用した特殊な処理が必要であり、その結果の特異性がさらに低下する可能性があります。革命的な疎なプロービング技術を使用して、私たちの研究はLLM（Language Model）において、豊富で人間に理解しやすい構造を明らかにします。科学者たちは、AIの助けを借りて、バイアス、正義、安全性、高リスクの意思決定に特に関連する詳細を記録する、広範なプロービングデータセットのリポジトリを構築する予定です。彼らは他の研究者にもこの「野心的な解釈可能性」の探求に参加することを奨励し、自然科学に似た実証的なアプローチが通常の機械学習の実験ループよりも生産的であると主張しています。広範で多様な教師付きデータセットを持つことで、AIの進歩に遅れを取らないために必要な次世代の教師なし解釈可能性技術の改善評価が可能になるだけでなく、新しいモデルの評価を自動化することも可能になります。

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