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「NeurIPS 2023のハイライトと貢献」

「ニューラル情報処理システム（Neural Information Processing Systems）カンファレンスであるNeurIPS 2023は、学問的な追及とイノベーションの頂点として存在していますAI研究コミュニティーで崇拝されるこの一流イベントは、再び最も優れた知識と技術の領域を突破しようとする優れたマインドを集めました今年、NeurIPSは印象的な研究の数々を披露し、知識と技術の範疇において重要なマイルストーンを打ち立てました」

Artificial Intelligence

「EUの新しいAI法案の主なポイント、初の重要なAI規制」

「欧州連合による人工知能の規制イニシアチブは、テクノロジーの法的・倫理的なガバナンスにおいて重要な時点を迎えています最近のAI法案により、EUはAIシステムによって生じる複雑さや課題に対処するため、主要な世界的な組織の中で最初の一歩を踏み出しましたこの法案は、単なる立法上のマイルストーンではありません[...]」

EUはAIの新しいルールを進めます

EU全体での人工知能に関する新しい法律は、迅速に拡大しているテクノロジーの利用に対する保護策を欧州連合内に設けると同時に、ヨーロッパ企業の利益や恩恵を受ける可能性のある分野も保護することを目指しています人工知能に関する法案への同意は先週の8日に36時間ほどの協議の末に行われました...

このAI論文は、イギリスのインペリアルカレッジロンドンとEleuther AIが対話エージェントの行動を理解するための枠組みとしてロールプレイを探究しています

“`html 現代社会では、人工知能（AI）の統合が人間の相互作用を根本的に変えています。ChatGPTなどの大規模言語モデル（LLMs）の出現により、人間のような認知能力と自動化された対応の間の境界が曖昧になっています。イギリスの帝国カレッジロンドンとEleuther AIの研究チームによる最新の論文では、この進化するAI知能の領域を航海するために、言語アプローチを再評価する必要性に光を当てています。 AIによって駆動されたチャットボットの魅力は、機械的なアルゴリズムではなく感情を持つ存在との会話に似た会話をエミュレートする驚異的な能力です。しかし、人間との相互作用のこのエミュレーションは、個人の感情的なつながり形成への脆弱性とリスクを引き起こす懸念があります。研究者は、これらのLLMsに関する言語と認識を再調整する必要性を強調しています。問題の本質は、社交性と共感への内在的な人間の傾向にあります。これにより、人間のような属性を持つ存在と関わることへの脆弱性が生じます。しかし、この傾向は、詐欺やプロパガンダなどの不正目的でLLMsを悪用する悪意のある行為者による潜在的な危険性をもたらす可能性があります。チームは、「理解」「思考」「感情」といった人間的な特性をLLMsに帰因することは避けるべきだと警告し、これにより脆弱性が生まれ、保護が必要となると述べています。論文では、過度な感情的な依存やAIチャットボットへの頼りすぎのリスクを緩和するための戦略を提案しています。まず、ユーザーの理解を簡略化するために、AIチャットボットを特定の役割を果たす俳優として捉えることが重要です。さらに、潜在的な多角的キャラクターの広範な範囲内で様々な役割を演じる指揮者として捉えることにより、より複雑で技術的な視点が得られます。研究者は、包括的な理解を促進するために、これらの異なるメタファー間でのスムーズな移行を推奨しています。チームは、人々のAIチャットボットとの相互作用にアプローチする方法が、彼らの認識と脆弱性に大きく影響することを強調しました。多様な視点を受け入れることで、これらのシステムに備わる潜在能力をより包括的に把握することができます。言語の改革の必要性は、意味的な変化を超えて、認知パラダイムの根本的な変化を必要としています。研究者によって示されたように、「異種の心のようなアーティファクト」を理解するには、従来の擬人化からの脱却が必要です。代わりに、AIチャットボットの単純化されたと複雑な概念モデル間を流動的に移動できるダイナミックなマインドセットが必要とされます。結論として、この論文は、言語の適応と認知的な柔軟性が絶えず進化するAI組み込み相互作用の風景を航海する上での重要性を強調しています。技術が進化するにつれて、AIチャットボットに関するディスカッションの再構築は不可欠です。言語の再調整と多様な視点の受け入れにより、個人はこれらの知的システムの潜在能力を活用しながら内在するリスクを緩和し、人間の認知とAI知能の間に調和のとれた関係を築くことが可能です。 “`

『AI規制に関するEUの予備的な合意：ChatGPTへの影響』

ヨーロッパ連合は最近、広く認識されているChatGPTを含む先進的なAIモデルの規制に関する予備的な合意を仲介しました。これは世界で初めての包括的な人工知能規制の確立に向けた大きな前進です。 AIシステムの透明性透明性の向上を図るために、ChatGPTを含む汎用AIシステムの開発者は、基本要件に従う必要があります。これには利用可能な利用ポリシーの実施、モデルトレーニング方法論の最新情報の維持、及びトレーニングに使用されたデータの詳細な要約の提供が含まれます。また、著作権法の尊重を義務付けられています。「システミックリスク」を有するモデルに対する追加ルール「システミックリスク」を有すると判断されたモデルは、より厳格な規制を受けます。このリスクの判断は、モデルトレーニング時に使用される計算能力の量に依存します。特に、秒間10兆回の演算を超える任意のモデルは、このカテゴリに該当します（例えばOpenAIのGPT-4）。EUの執行機関は、データセットのサイズ、登録済みビジネスユーザー、エンドユーザーなどのさまざまな基準に基づいて他のモデルを指定する権限を持ちます。関連記事：衝撃のニュース：ChatGPTのデータ漏洩の脆弱性高度なモデルの行動規範 ChatGPTを含む高度なモデルは、欧州委員会がより包括的かつ持続可能な制御策を策定するまで、行動規範を採用する必要があります。不遵守の場合、AI法に準拠していることを証明する必要があります。特に、オープンソースモデルは一部の制約から免除されていますが、システミックリスクを有すると見なされた場合は免疫がないことに注意してください。モデルに対する厳格な義務規制フレームワークに分類されたモデルは、エネルギー消費量の報告、赤チームまたは敵対的テストの実施、潜在的なシステミックリスクの評価と緩和、および事件の報告を行う必要があります。さらに、モデルの微調整に使用された情報を開示し、開発された場合はよりエネルギー効率の高い基準に準拠する必要があります。承認プロセスと懸念欧州議会とEUの27か国はまだ暫定的な合意を承認していません。一方で、フランスやドイツなどの国々から懸念が表明されています。懸念は、ミストラルAI＆Aleph Alphaなどの企業によって象徴される欧州のAI競合他社の抑制リスクに焦点を当てています。フランスとドイツは特に、過度の規制がグローバルなAIの景気へのイノベーションと競争力に悪影響を及ぼすことを懸念しています。関連記事：欧州のAI巨大MISTRAL AIが3億8500万ユーロを調達私たちの意見 AI規制の複雑な領域を航海する中で、EUのアプローチはイノベーションの促進と潜在的なリスクへの保護の間の微妙なバランスを求めています。提案が承認を待っている間、一部の加盟国から懸念が唱えられています。これはAI分野の統治の将来を描く上で、AI開発者の願望と社会的安全性の必要性をバランスさせる重要な課題を示しています。

UC San Diegoの研究者たちは、EUGENeという使いやすいディープラーニングゲノミクスソフトウェアを紹介します

ディープラーニングは生活のあらゆる分野で使用されています。あらゆる領域でその有用性があります。バイオメディカル研究に大きな影響を与えています。それは少しの助けでタスクをよりよくこなすことができるスマートなコンピュータのようなものです。それは科学者が医学や疾患を研究する方法を変えました。それはゲノミクスにおいても影響力があり、DNAの組織化や個々の細胞内で遺伝子が活性化または非活性化されるプロセスを調べる生物学の一分野です。カリフォルニア大学サンディエゴ校の研究者たちは、さまざまなゲノミクスプロジェクトに迅速かつ容易に適応できる新しいディープラーニングプラットフォームを開発しました。カリフォルニア大学サンディエゴ医学部のハンナ・カーター准教授は、すべての細胞が同じDNAを持っているが、DNAがどのように発現されるかが細胞の見た目や働きに変化をもたらすと述べています。 EUGENeは、ゲノミクスのディープラーニングワークフロー内の重要な機能をサポートするためのモジュールとサブパッケージを使用しています。これらの機能には、さまざまなファイル形式からのシーケンスデータの抽出、変換、およびロード（1）、さまざまなモデルアーキテクチャのインスタンス化、初期化、およびトレーニング（2）、およびモデルの振る舞いの評価と解釈（3）が含まれます。ディープラーニングは遺伝的変異を支配する多様な生物学的プロセスに関する貴重な洞察を提供する潜在能力を持っていますが、その実装にはコンピュータサイエンスのより広範な専門知識を必要とするという課題があります。研究者たちは、ゲノミクス研究者がディープラーニングデータ解析を効率化し、生データからの予測の抽出をより簡単かつ効率的に行うことを可能にするプラットフォームを開発することを目指していると述べています。全ゲノムの約2%が特定のタンパク質をエンコードする遺伝子であり、残りの98%はその機能がほとんど不明であるためジャンクDNAと呼ばれていますが、特定の遺伝子が活性化されるタイミング、場所、および方法を決定する上で重要な役割を果たしています。これらの非コーディングゲノム領域の役割を理解することは、ゲノミクス研究者の最優先事項でした。ディープラーニングはこの目標を達成するための強力なツールであることが証明されていますが、効果的に使用することは難しいです。この研究の第一著者であるカーターラボの博士課程の学生であるアダム・クリーは、多くの既存プラットフォームが多くの時間を要し、データの整理が必要であると述べました。彼は、多くのプロジェクトがリサーチャーにスクラッチからの作業を求め、この領域に興味を持つすべての研究室で容易に利用できる知識がすぐに利用可能であるとは限らない専門知識が必要です。その効果を評価するために、研究者たちはEUGENeを使用して、さまざまなシーケンスデータタイプを使用した3つの以前のゲノミクス研究の結果を複製しようとしました。過去には、このようなさまざまなデータセットの分析には数多くの異なる技術プラットフォームの統合が必要でした。 EUGENeは素晴らしい柔軟性を示し、すべての調査の結果を効果的に再現しました。この柔軟性は、プラットフォームがさまざまなシーケンスデータを管理し、ゲノミクス研究のための適応性のあるツールとしての潜在能力を示しています。 EUGENeは異なるDNAシーケンスデータタイプに適応性を示し、さまざまなディープラーニングモデルをサポートしています。研究者たちは、EUGENeを単細胞シーケンスデータを含むさまざまなデータタイプを包括する範囲に広げることを目指しており、EUGENeを世界中の研究グループに利用可能にする計画です。カーターは、このプロジェクトの協力の可能性に熱意を表明しました。彼は、このプラットフォームをより良くするためには、人々がプラットフォームを使用するほど良くなるということが、ディープラーニングが急速に進化し続ける中で重要であると述べました。

このAI論文は、柔軟なタスクシステムと手順的生成による強化学習を革新するNeural MMO 2.0を紹介しています

MIT、CarperAI、Parametrix.AIの研究者らは、Neural MMO 2.0を導入しました。これは、多様な目的と報酬信号を定義できる柔軟なタスクシステムを強調した、強化学習研究用の大規模マルチエージェント環境です。主な改善点は、未知のタスク、マップ、対戦相手に対応できるエージェントのトレーニングを研究者に課すことです。バージョン2.0は完全なリライトを行い、CleanRLとの互換性を確保し、適応性のあるエージェントのトレーニングに向けた強化機能を提供しています。 2017年から2021年の間に、Neural MMOの開発により、Griddly、NetHack、MineRLなどの影響力のある環境が生まれました。これらは以前の出版物で詳細に比較されました。2021年以降、Melting PotやXLandなどの新しい環境が存在し、マルチエージェント学習と知能評価シナリオの範囲が拡大しました。Neural MMO 2.0は、性能が向上し、多様な目的の定義が可能な柔軟なタスクシステムを搭載しています。 Neural MMO 2.0は、柔軟なタスクシステムを通じて、幅広い目標と報酬信号をユーザーが定義できる高度なマルチエージェント環境です。このプラットフォームは完全なリライトが行われ、複雑なマルチエージェントの相互作用と強化学習のダイナミクスの研究のための動的な空間を提供します。タスクシステムには、GameState、Predicates、Tasksの3つのコアモジュールがあり、構造化されたゲーム状態のアクセスを提供します。Neural MMO 2.0は、マルチエージェントの相互作用と強化学習のダイナミクスを探求するための強力なツールです。 Neural MMO 2.0はPettingZoo ParallelEnv APIを実装し、CleanRLのProximal Policy Optimizationを活用しています。このプラットフォームには、GameState、Predicates、Tasksの3つの相互接続されたタスクシステムモジュールがあります。GameStateモジュールは、ゲーム状態全体をフラットテンソル形式でホストすることでシミュレーション速度を高速化します。25個の組み込み述語を備えることで、研究者は複雑で高レベルな目標を明確に説明でき、イベントデータがタスクシステムの機能を効率的に拡張するための補助データストアも提供します。前バージョンと比べて3倍のパフォーマンス向上を達成したこのプラットフォームは、複雑なマルチエージェントの相互作用、リソース管理、強化学習における競争力の動的な研究空間です。 Neural MMO 2.0は、性能が向上し、CleanRLを含む人気のある強化学習フレームワークとの互換性があることで、重要な進歩を示しています。柔軟なタスクシステムにより、複雑なマルチエージェントの相互作用、リソース管理、競争力のダイナミクスを研究する貴重なツールとなります。Neural MMO…

「次世代ニューラルネットワーク：NeurIPSでの多くのAIの技術進歩をNVIDIA Researchが発表」

世界中の学術機関と協力して、NVIDIAの研究者は< a href=”https://www.voagi.com/ai-for-sustainable-banking-reducing-carbon-footprints-and-promoting-ecofriendly-spending.html”>生成AI、ロボティクス、自然科学の進歩を推進しています – そしてこれらのプロジェクトの数は、ワールドトップのAIカンファレンスである< a href=”/?s=NeurIPS”>NeurIPSで共有されます。ニューオーリンズで12月10日から16日に開催されるNeurIPSでは、生成AI、機械学習、コンピュータビジョンなどの専門家が集まります。 NVIDIA Researchが発表する革新の中には、テキストから画像への変換、写真から3Dアバターへの変換、専門のロボットをマルチタレントマシンに変換するための新しい技術が含まれています。「NVIDIA Researchは、テキストから画像や音声へ変換する生成AIモデル、新しいタスクをより速く学習する自律AIエージェント、複雑な物理現象を計算するニューラルネットワークなど、この分野全体の進歩を推進し続けています」とNVIDIAの学習と知覚研究の副社長であるJan Kautzは述べています。「これらのプロジェクトは、主要な学界の第一人者との協力によって行われることが多く、仮想世界、シミュレーション、自律マシンの開発者を加速させるでしょう。」イメージを追加: テキストからイメージ拡散モデルの改良拡散モデルは、テキストをリアルなイメージに変換するための最も人気のあるタイプの生成AIモデルになっています。NVIDIAの研究者は、NeurIPSで発表される拡散モデルの進化を支える複数のプロジェクトで大学と協力しています。オーラルプレゼンテーションとして受け入れられた論文は、テキストプロンプト内の修飾語と主要な実体の関連性を改善することに焦点を当てています。既存のテキストからイメージへのモデルが「黄色いトマト」と「赤いレモン」を描くように要求された場合、誤って黄色いレモンや赤いトマトの画像を生成することがありますが、新しいモデルはユーザーのプロンプトの構文を分析し、エンティティと修飾子の間の結びつきを促進して、より忠実な視覚的描写を提供します。ポスターとして発表されるSceneScapeは、テキストプロンプトから3Dシーンの長いビデオを生成するための拡散モデルを使用した新しいフレームワークです。このプロジェクトでは、テキストからイメージのモデルとフレーム間の一貫性を保持するための深度予測モデルを組み合わせて、美術館、お化け屋敷、氷の城などのビデオを生成します（上の画像を参照）。別のポスターでは、テキストからイメージのモデルがトレーニングデータにあまり出現しない概念を生成する方法を改良しています。このような画像を生成しようとする試みは通常、ユーザーのプロンプトとは完全に一致しない低品質のビジュアルに終わります。新しい手法では、モデルが指定された希少クラスから画像を生成するための良いシード10を認識するのに役立つ一連の例題画像を使用します。３番目のポスターでは、テキストからイメージへの拡散モデルが、不完全なポイントクラウドのテキスト記述を使用して、不足している部分を生成し、物体の完全な3Dモデルを作成することができることを示しています。これは、ロボティクスや自律車両のAIアプリケーションのためのLidarスキャナーや他の深度センサーによって収集されたポイントクラウドデータを補完するのに役立ちます。収集されたイメージは一般的に不完全であるため、特定の角度から物体をスキャンしています。例えば、車に取り付けられたLidarセンサーは、道を車が走る間にそれぞれの建物の一方側のみをスキャンします。キャラクターインプロvement: AIアバターの進歩 AIアバターは、複数の生成AIモデルを組み合わせて、仮想キャラクターを作成し、アニメーション化し、テキストを生成して音声に変換します。 NeurIPSのNVIDIAのポスターは、これらのタスクをより効率的にする新しい方法を提示します。…

NVIDIAはAI市場で権力を乱用しているのか？EUがNVIDIAのAIチップセクターでの圧倒的な支配力を調査中

Nvidia、有名なGPUメーカーは、人工知能チップ市場における支配力について、ヨーロッパで注目を浴びています。ウォール・ストリート・ジャーナルからの最新の報告によると、フランスの寡占反トラスト当局は、Nvidiaのフランスのオフィスを捜索しました。この行動は、Nvidiaが不正な独占的な慣行に従事しているかどうかを調査するためです。フランス競争当局（FCA）は、グラフィックスチップセクターの特定のメーカーのオフィスでの捜索を確認しました。目的は何でしょうか？独占的な行動の兆候を調査するためです。FCAは調査対象の企業名を明示していませんが、ワシントン・デイリーの情報筋は調査対象がNvidiaであることを確認しています。フランスの当局は捜索中に、Nvidiaのスタッフとのインタビューを行い、物理的およびデジタルな文書を押収しました。しかしながら、Nvidiaはこの問題について沈黙を守ることを選んでいます。関連動向として、ブルームバーグは、欧州競争委員会が現在、様々な業界の関係者と非公式な議論を行っていると情報筋によって伝えられています。目的は、特にエンタープライズとゲーミング分野において、Nvidiaが人工知能チップ市場を操作しているかどうかを評価することです。NvidiaのA100とH100チップは、人工知能チップ市場の驚異的な80%を占めており、IntelやAMDといった従来のCPU大手は追いつくのに苦労しています。EUの調査が独占的行為を確認すれば、Nvidiaは数十億ドルの罰金を突きつけられる可能性があります。人工知能の人気の急増はNvidiaにとって恩恵です。同社の株価は急騰し、最近の四半期の売上高はなんと133億5100万ドルで、年間成長率101%を記録しました。時価総額が1兆ドルを超えるNvidiaの成功は言うまでもありません。しかし、大きな力には大きな監視が伴うものであり、このヨーロッパの調査がどのように進展するかはまだ見通せません。

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「Amazon EUデザインと建設のためにAmazon SageMakerで動作する生成AIソリューション」

アマゾンEUデザイン・コンストラクション（Amazon D&C）チームは、ヨーロッパとMENA地域全体でアマゾン倉庫を設計・建設するエンジニアリングチームですプロジェクトの設計と展開のプロセスには、アマゾンとプロジェクト固有のガイドラインに関するエンジニアリング要件についての情報リクエスト（RFI）の多くの種類が含まれますこれらのリクエストは、基本ラインの取得から簡単なものから始まります [...]

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