Facebook, NVIDIA, Deepmind, ダイソンの人工知能　－人工知能2月アップデート【定点観測】

IoTNEWSプレミアム会員限定海外コンテンツ(今だけ無料！)

Facebook、画像検索の人工知能

Facebookはコンピューター・ビジョン・プラットフォームを活用して、キーワードで画像を検索する機能を開発した。例えば、「チーズピザ」や「青いジャケット」などとFacebookで検索すれば、ユーザの友たちのポストの中にある、該当画像が出てくる。また、ほかの関連画像も表示することが可能となっている。

客観的な画像検索と比べて、主観的な画像検索には、イメージ下のコメントがかなり重要な手掛かりになる。たとえ撮影が上手な写真だとしても、コメントには「わるい」という文字があれば、「わるい」画像を検索することになっている。

Facebookは2016年からすでに視覚障害者に向けて、画像の構成要素を認識する人工知能を研究開発している。今後、画像認識だけではなく、Facebook上でビデオの内容を分析して検索する人工知能も開発していくと見られている。

NVIDIA、日本のAIスーパーコンピュータの開発に応援

NVIDIAは自社のGPU技術とコンピューティング・プラットフォームを通して、日本東京工業大学と共に、次世代のTSUBAME 3.0（ Tokyo-tech Supercomputer and UBiquitously Accessible Mass-storage Environment）スーパーコンピュータの開発を支援しているという。今後、TSUBAME 3.0システムはTSUBAME 2.5システムと共に使用され、より高い計算能力を提供していくと見込まれている。

TSUBAME 3.0はNVIDIAの「Pascal-based Tesla P100 GPU」に基づいて開発され、前世代の「Maxwell GPU」より効率的・高性能である。また、TSUBAME 3.0は最大12.2ペタフロップスで、倍精度の演算性能を備えている。

NVIDIAの強いAIシステムは数千のディープランニングと推論のアプリケーションを含んでいるため、東京工業大学は、すぐにTSUBAME 3.0システムのトレーニングを始めることが可能になる。

TSUBAME 3.0の開発は2017年夏に完了が予定しており、教育事業や、東京工業大学の研究活動、日本トップレベルの大学の情報インフラなどに応用することができると見込まれている。

Deepmind、最新AI研究結果を発表

Googleの傘下企業で、人工知能研究センターであるDeepmindはAIが戦略性ゲームの中で、協力を選ぶか、競争を選ぶか、という戦略の選択の傾向をテストし、その理由も解明していくという。

結果としては、AIシステムはどちらでも選択する可能性があるのだという。研究者はAIエージェントを赤と青の2組で分け、リンゴの収集ゲームとオオカミの捕食ゲームを実験した。

リンゴの収集ゲームでは、一番多くのリンゴを収集したチームが勝つ。勝利するために敵を攻撃することも可能だ。数千回実験した後に、研究者はリンゴが多く残っている時は、AIエージェントがより協力するという結果になった一方で、リンゴが少なくなると、攻撃する傾向が強くなるということがわかった。また、範囲が狭いネットワークにおけるAIエージェントは協力する可能性が高いが、複雑な環境ではより競争的になるという。

そして、オオカミの捕食ゲームの中では、獲得した獲物の近くにあるオオカミは遠くにあるオオカミより多くの報賞がもらえる。実験の結果は、AIエージェントはより協力する傾向を示したということだ。

研究者は今回の実験を通して、情報不完備な環境中で多数のAIエージェントの協調性を向上させ、今後も経済分析や交通管理などの複雑なマルチAIエージェントシステムをより全面的に制御・分析することを目指しているとした。