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DeepMindの最新研究（NeurIPS 2022）

NeurIPSは人工知能（AI）と機械学習（ML）の世界最大のカンファレンスであり、私たちはダイヤモンドスポンサーとしてイベントをサポートし、AIとMLコミュニティでの研究進展の交流を促進することを誇りに思っていますDeepMindのチームは、仮想パネルやポスターセッションで、35の外部との共同研究を含む47の論文を発表しています

research

歴史を通じて、成功したコミュニケーションと協力は社会の進歩に不可欠でしたボードゲームの閉ざされた環境は、相互作用やコミュニケーションのモデリングと調査のための砂場として機能し、私たちはそれらをプレイすることで多くのことを学ぶことができます私たちの最新の論文では、Nature Communicationsに今日発表されたもので、人工エージェントがコミュニケーションを利用してボードゲーム「Diplomacy」でより良い協力を行う方法を示していますDiplomacyは人工知能（AI）研究の中でも注目されている領域で、同盟構築に重点を置いています

Technical blog

より一般化されたAIツールを使用してコンピュータシステムを最適化する

強化学習に基づいて、私たちのAIモデルであるAlphaZeroとMuZeroはゲームで超人的なパフォーマンスを発揮し、勝利を収めてきました現在、彼らはデータセンターのリソース最適化やビデオ圧縮の進展に向けて能力を拡大していますそして最近では、AlphaZeroの特殊バージョンであるAlphaDevが新しいアルゴリズムを発見し、既に私たちのデジタル社会の基盤となるソフトウェアアプリケーションの高速化に貢献しています

Applied

OpenAIが「スーパーアラインメント」を紹介：安全で整合性のあるAIの道を切り拓く

OpenAIは、超整合開発を紹介しています。これは、その広範な能力により、人類のために非常に大きな約束を持っています。超知能の出現に伴い、人類の可能な無力化またはさえ壊滅が深刻な危険と関連しています。超整合の到来超整合は、遠い可能性のように思われるかもしれませんが、次の10年以内に実現するかもしれません。我々は新しい統治構造を作り、超知能との整合性の問題に対処し、それらに関連する危険を効果的に制御する必要があります。 AIと人間の超整合：現在の課題人間よりもはるかに賢いAIシステムが人間の意図と整合することを保証することは、重要な障害です。現在、私たちのAIを整合させるためのテクニックは、人間の監督に依存しています。しかし、人間の知能を超えるAIシステムを扱う場合、現在の整合方法は不十分です。これに対処するために、私たちは新しい科学的および技術的な突破口が必要です。仮定の克服と整合性の拡大現在のAI開発を指南しているいくつかの仮定は、超知能時代になると失敗する可能性があります。これらの仮定には、モデルがトレーニング中に監督を識別および覆す能力、および展開時の有利な一般化機能が含まれます。 OpenAIが構築するのは、ほぼ人間レベルの知能を持つ自動整合研究者です。彼らは、多くの計算能力を使用して、自らの努力をスケーリングし、超知能を反復的に整合させたいと考えています。超整合の基盤の構築自動整合研究者の目標を達成するために、OpenAIは次の3つの重要なステップを特定しました： 1. スケーラブルなトレーニング方法の開発 OpenAIは、スケーラブルなトレーニング戦略の作成に集中します。この方法は、人間が評価するのが困難な活動をAIシステムに教えるために不可欠です。 2. 結果モデルの検証構築後の整合研究者の効果を検証することは重要です。モデルが人間の意図に合致し、計画どおりに機能することを確認するために、OpenAIは厳格なテストを行います。 3. 整合パイプラインのストレステスト OpenAIは、整合パイプラインを広範なストレステストにかけ、耐久性を確保します。困難な状況でシステムをテストすることで、潜在的な欠陥を見つけて修正することができます。 AIシステムの監視と一般化の活用 OpenAIは、人間にとって判断が難しい仕事の監視にAIシステムを活用することで、スケーラブルな監視を実現しようとします。この方法により、成功した整合性が保証されます。また、AIシステムが人間の制御下にない活動を処理できるようにする監視の一般化にも取り組みます。整合性の検証：頑健性と解釈性 AIシステムの整合性を確保するためには、頑健性と解釈性の2つの重要な要素に焦点を当てる必要があります。OpenAIは、システムの内部を調査し、問題のある動作を自動的に検出することで、潜在的な整合性の問題を明らかにする予定です。敵対的テスト：不整合の検出…

データサイエンスにおける正規分布の適用と使用

データサイエンスを始める際に非常に困難なことの一つは、その旅がどこから始まり、どこで終わるのかを正確に把握することですデータサイエンスの旅の終わりに関して言えば、それは...

PandasAIの紹介：GenAIを搭載したデータ分析ライブラリ

イントロダクション最近、ジェネレーティブ人工知能の分野で急速な発展とブレークスルーがあり、データ分野においても大きな変革が起きています。企業は、ChatGPTなどのイノベーションを最大限に活用する方法を模索しています。これにより、どんなビジネスでも競争上の優位性を得ることができます。新しい最先端のイノベーションとして、通常のPandasライブラリに「PandasAI」という名前のGenAIパワードのデータ分析ライブラリを導入しています。これはOpenAIが行っています。ジェネレーティブAIの他の領域とは異なり、PandasAIはGenAIの技術を分析ツールPandasに適用しています。名前の通り、これは従来のPandasライブラリに人工知能を直接適用しています。Pandasライブラリは、Pythonを使用した前処理やデータの可視化などのタスクにおいて、データ分野で非常に人気があり、このイノベーションによってさらに良くなりました。学習目標新しいPandasAIの理解会話型クエリを使用したPandasAIの使用 PandasAIを使用したグラフのプロット PandasAIおよびそのバックエンド（GenAI）の概要この記事は、Data Science Blogathonの一環として公開されました。 PandasAIとは何ですか？ PandasAIは、Generative AIモデルを使用してpandasでタスクを実行するPythonライブラリです。これは、Prompt Engineeringを使用してPandasデータフレームを会話形式にするために、Generative AIの機能を統合したライブラリです。Pandasを思い出すと、データの分析と操作が思い浮かびます。PandasAIでは、GenAIの恩恵を受けながら、Pandasの生産性を向上させようとしています。なぜPandasAIを使用するのですか？ Generative AIの助けを借りて、データセットに対して会話的なプロンプトを与える必要があります。これにより、学習や理解に複雑なコードを必要としなくなります。データサイエンティストは、自然な人間の言語を使ってデータセットにクエリを投げることができ、結果を得ることができます。これにより、前処理と分析にかかる時間が節約されます。これは、プログラマがコードを書く必要がない新しい革命です。彼らはただ思っていることを言い、その指示が実行されるのを見るだけです。非技術者でも複雑なコードを書かずにシステムを構築することができるようになりました！ PandasAIはどのように動作しますか？ PandasAIの使用方法を見る前に、PandasAIがどのように動作するかを見てみましょう。ここで「ジェネレーティブ人工知能」という用語を何度も使用しています。これは、PandasAIの実装の背後にある技術として機能しています。ジェネレーティブAI（GenAI）は、テキスト、オーディオ、ビデオ、画像、3Dモデルなど、さまざまなデータタイプを生成できる人工知能のサブセットです。これは、既に収集されたデータのパターンを特定し、それらを利用して新しい独自の出力を作成することで実現されます。もう一つ注意すべきことは、大規模な言語モデル（LLM）の使用です。PandasAIは、数千万から数十億のパラメータを持つ人工ニューラルネットワーク（ANN）からなるモデルであるLLMに基づいてトレーニングされています。これにより、PandasAIの背後にあるモデルは、人間の指示を受け取り、解釈する前にトークン化することができます。PandasAIはまた、LangChainモデルを扱うように設計されており、LLMアプリケーションの構築を容易にします。 Pandas AIの始め方…

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DeepMindの最新研究（NeurIPS 2022）

ディプロマシーというボードゲームのためのAI

より一般化されたAIツールを使用してコンピュータシステムを最適化する

OpenAIが「スーパーアラインメント」を紹介：安全で整合性のあるAIの道を切り拓く

データサイエンスにおける正規分布の適用と使用

PandasAIの紹介：GenAIを搭載したデータ分析ライブラリ

物理情報を組み込んだDeepONetによるオペレータ学習ゼロから実装しましょう

OpenAIのモデレーションAPIを使用してコンテンツのモデレーションを強化する

多変量ガウス分布による異常検知の基本

人材分析のための R ツールキット：ヘッドカウントのストーリーを伝える

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