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人工知能（Artificial Intelligence、AI）は建築・エンジニアリング・建設（AEC）セクターを含むさまざまな産業における仕事の進め方を革新しています。プロセスを自動化し、データを分析し、洞察を生成する能力により、AIはAEC業界の専門家がプロジェクトの設計、構築、および管理を行う方法を変革しています。AIは利点と課題の両方を提供しますが、そのAEC業界に与えるポジティブな影響がますます明らかになっています。

## AIを活用してワークフローを強化する

AIの登場により、機械学習アルゴリズムや生成型AIをデザインワークフローに取り入れた革新的なツールが登場しています。たとえば、PoliarkはEda Arol氏によって開発された新しいデザインプラットフォームを導入しました。このプラットフォームは生成型AIツールを大々的に活用しており、建築デザインの反復的で単調な側面に対処し、デザインプロセスを革新しようとしています。

同様に、GraphisoftのArchicad AI Visualizerは、建築家やインテリアデザイナーがデザイン初期の段階で詳細な3Dビジュアライゼーションを作成できる機能を提供しています。生成型AIによって力を入れられたこのツールは、視覚化プロセスを強化し、意思決定を効率化します。

## AIが建設ワークフローに与える影響

AIはAECプロジェクトの設計段階に限定されません。たとえば、AvvirはAIを活用して建設ワークフローを改善するプラットフォームを開発しました。Avvirのプラットフォームには、衝突検出、ユーザー生成の検査レポート、プロジェクトメトリクスなどの機能が組み込まれています。これらの自動化ツールは建設プロセスの効率を最適化し、エラーを減らし、生産性を高めます。

## AIとデジタルツインの交差点を探る

AIとデジタルツイン技術はAEC業界の主要なトレンドです。かつてデジタルツインが注目を集めていましたが、今ではAIが焦点となっています。しかし、これらを競合する概念と見なすのではなく、補完する概念として捉えることができます。物理資産の仮想的なレプリカであるデジタルツインは、AIが膨大なデータを分析し、実用的な洞察を提供できる能力を活用することで恩恵を受けます。AIとデジタルツインの相乗効果により、より効果的なプロジェクト管理と意思決定プロセスが可能となります。

## FAQ

1. AEC業界ではAIはどのように変革をもたらしていますか？
– AIはプロセスの自動化、デザインワークフローの強化、建設ワークフローの最適化、データ駆動の意思決定を可能にすることで、AEC業界を変革しています。

2. AEC業界におけるAIツールの例にはどのようなものがありますか？
– AEC業界におけるAIツールの例には、Poliarkのデザインプラットフォーム、GraphisoftのArchicad AI Visualizer、Avvirのプラットフォームなどがあります。

3. AEC業界において、AIとデジタルツインはどのように互いを補完していますか？
– AIとデジタルツインは、AIの分析能力とデジタルツインによる物理資産の仮想複製を組み合わせることで、プロジェクト管理、意思決定、資産パフォーマンス解析を向上させています。

4. AEC業界において、AIがもたらす課題は何ですか？
– AEC業界におけるAIは、適切なデータ管理システムの必要性、AIの倫理的かつ責任ある使用の確保、人間の仕事への潜在的な影響に関する懸念などの課題を提起しています。

**定義:**
– 人工知能（AI）: 人間の知能を機械で模倣し、問題解決や意思決定など、通常は人間の知性が必要とされる作業を実行できるようにする技術。
– 建築・エンジニアリング・建設（AEC）セクター: 建築環境の設計、構築、管理を包括する産業。
– 機械学習アルゴリズム: 機械に経験から学習し改善する能力を与えるアルゴリズム。
– 生成型AI: 既存のデータやパラメータに基づいて新しいコンテンツやアイデアを生成するAIアルゴリズム。
– 衝突検出: デザインや建設プロジェクトにおける異なるコンポーネントや要素間の衝突または対立を特定し解決するプロセス。
– デジタルツイン: 建築物やインフラなどの物理資産の仮想的なレプリカであり、その性能についてのリアルタイムデータと洞察を提供する。
– プロジェクト管理: プロジェクトの目標を達成するために知識、スキル、ツール、技術を適用し、時間、予算、リソースの制約の中で目標を達成すること。

**関連リンク:**
– [Poliark](#)
– [Graphisoft](#)
– [Avvir](#)… Read the rest

ディープマインド（DeepMind）は、AI研究の名門として知られる研究所で最近、前例のない3Dゲーム環境で優れたAIエージェントを披露する画期的な研究を発表しました。この研究所はこれまでに囲碁やチェスなどの戦略ゲーム用のAIモデルや、ルールの指示なしで学習するゲームに焦点を当ててきましたが、今回の成果は、異なるゲーム環境を理解し、自然言語の指示に基づいてタスクを実行するAIエージェントの適任性を示しています。

ディープマインドは、Hello Games、Tuxedo Labs、Coffee Stainなどのゲームスタジオと協力し、9つのゲームの多様なセットで訓練を受けた「Scalable Instructable Multiworld Agent（SIMA）」を開発しました。これに加えて、ディープマインドの研究者たちは、エージェントがブロックを使用して彫刻を作成するように指示されるUnityベースの環境を含む4つの研究環境を利用しました。この総合的なアプローチにより、SIMAは3D仮想環境向けのAIエージェントとして、第一人称から第三人称までの広範な視覚スタイルと視点に触れました。

SIMAのポートフォリオ内の各ゲームは、それぞれ独自のスキルを持つユニークなインタラクティブな世界を展開しており、ナビゲーション、資源の採掘、宇宙船の操縦、アイテムの製作などを習得する必要があります。ディープマインドの研究者たちは、さまざまなビデオゲーム環境で指示に従いタスクを完了することが技能の獲得につながり、より適応性の高いAIエージェントの開発の道を切り開くと強調しています。

SIMAを訓練するために、研究者たちは人間のゲームプレイを観察し、行動を実行するために使用されるキーボードおよびマウスの入力を記録しました。このデータは後に「正確な画像言語マッピングと画面上の行動を予測するビデオモデル」を利用してSIMAを訓練するために使用されました。その結果、SIMAは多様な環境を理解し、特定の目標を達成するためのタスクを実行する能力を持つようになりました。

SIMAの特徴は、ゲームのソースコードやAPIにアクセスが必要ないことです；ゲームの商用バージョンで、画面上の視覚とユーザーの指示だけを使用して動作します。人間と同じ入力方法であるキーボードとマウスを使用することにより、ディープマインドはSIMAがほぼどんな仮想環境でも機能できると主張しています。

SIMAのパフォーマンスの評価は、ナビゲーション（「右に曲がる」）、オブジェクトの相互作用（「キノコを拾う」）、地図を開くかアイテムを作成するなどのメニューベースのタスクなど、数百の基本的なスキルに焦点を当てています。ディープマインドの究極の目標は、多段階の自然言語のプロンプトに基づく複雑なタスクを実行できるエージェントを可能にすることです。

SIMAは複数の訓練基準において有望な結果を示しており、9つすべてのゲームで訓練されたエージェントは、単一のゲームだけで訓練されたエージェントよりもはるかに優れていました。さらに、8つのゲームで訓練されたエージェントは、9番目のゲームだけで訓練されたエージェントとほぼ同等のパフォーマンスを発揮しました。これはSIMAが訓練を超えて広く適用できる能力を示しています。

しかし、SIMAが真の成功を収めるためには、言語入力が不可欠です。言語のトレーニングや指示がないテストでは、SIMAは特定の方向に従う代わりに資源の収集などの一般的な行動を優先する無目的な行動を示しました。これは、AIエージェントを適切に誘導するために言語理解が重要であることをより強調しています。

ディープマインドは、この研究がまだ初期段階にあることを認識しており、結果は有望ではありますが、SIMAのパフォーマンスと汎用性を向上させるためにさらなる開発が必要です。チームは、より複雑なタスクを実行できるようにエージェントを改善する将来のイテレーションを見据えています。最終的な目標は、様々なタスクを安全かつ効果的に実行できるAIシステムを開発し、オンラインおよび現実世界で個人を支援することです。

よくある質問：

Q: SIMAとは何ですか？
A: SIMAはScalable Instructable Multiworld Agent（スケーラブルインストラクタブルマルチワールドエージェント）の略称で、ディープマインドによって開発されたAIエージェントで、自然言語の指示に基づいて3Dゲーム内でさまざまなタスクを実行する能力を示しています。

Q: SIMAは異なるゲームでどのようにタスクを学ぶのですか？
A: ディープマインドは、SIMAを訓練するために人間のゲームプレイを観察し、対応するキーボードおよびマウスの入力を記録しました。このデータは、自然言語の指示に基づき画面上の行動を予測するためにSIMAを訓練する際に使用されました。

Q: SIMAはゲームのソースコードやAPIにアクセスする必要がありますか？
A: いいえ、SIMAはゲームのソースコードやAPIにアクセスする必要がありません。画面上の視覚とユーザーの指示のみを使用して、商用バージョンのゲームで動作します。

Q: この研究の究極の目標は何ですか？
A: この研究の究極の目標は、自然言語のプロンプトに基づいてタスクを優れた方法で実行することができるAIエージェントを開発し、最終的にオンラインおよび現実世界で個人を支援することです。

Q: 言語理解はSIMAのパフォーマンスにどのように影響しますか？
A: 言語理解はSIMAが効果的にタスクを実行するために不可欠です。言語のトレーニングや指示がないテストでは、SIMAが無目的な行動を示しました。これはSIMAの行動を誘導するために言語理解が重要であることを示しています。

Q: SIMAはどのような種類のゲームで訓練されましたか？
A: SIMAは異なるジャンルや視覚スタイルのゲームを含む9つの多様なゲームで訓練されました。

Q: SIMAはどのように新しいゲームに訓練を汎用化するのですか？
A: SIMAは、特に訓練されていないゲームでも優れたパフォーマンスを発揮することにより、その訓練を超えて汎用化する能力を示しています。これは、異なるゲーム環境での適応性と熟練性を示しています。

Q: SIMAがゲームで実行できるタスクの例は何ですか？
A: SIMAは様々なゲームでナビゲーション、資源の採掘、宇宙船の操縦、アイテムの製作などのタスクを実行できます。

Q: ディープマインドはSIMAを自然言語のプロンプトを理解させるためにどのように訓練しますか？
A: ディープマインドは、SIMAを自然言語の指示を理解させるために、人間のゲームプレイを観察し、対応するキーボードおよびマウスの入力を記録しました。これによりSIMAは自然言語の指示を理解するように訓練されました。

Q: SIMAは言語の入力がない場合のパフォーマンスの制限は何ですか？
A: 言語トレーニングや指示がない場合、SIMAは無目的な行動を示し、特定の方向に従う代わりに資源の収集などの一般的な行動を優先しました。これはSIMAの行動を誘導するために言語理解がどれほど重要かを示しています。

詳細については、公式ディープマインドウェブサイトをご覧ください： deepmind.com… Read the rest

AIの急速な進化が国家安全保障と人類全体に対する「壊滅的な」リスクをもたらす可能性について、専門家が警鐘を鳴らしています。米国務省が委託した最新報告書「高度AIの安全性とセキュリティを確保するための行動計画」では、これらのリスクを緩和するための迅速な対策が必要であると警告しています。

報告書によれば、人工汎用知能（AGI）はまだ人間の知性を超えていませんが、高度AIやAGIの導入は世界的な安全保障を不安定化させる可能性があり、核兵器の出現に匹敵すると指摘しています。この緊急の懸念に対処するため、報告書は、AIトレーニングに割り当てられる計算能力に制限を設けるなど、米国政府が迅速かつ断固とした対応を取る必要があると提言しています。これを怠ると、「人類種の絶滅レベルの脅威」につながる可能性があります。

この報告書は、AIの専門家たちからの存続的なリスクに関する一連の警告の最新のものです。Yann LeCunやMetaの最高AI科学者であるDemis Hassabis、GoogleのAI部門の責任者であるEric Schmidtなど、分野の著名な人物が懸念を表明しています。さらに最近の調査によると、AI研究者の半数以上が、AIによる人類の絶滅の可能性が５％あると考えており、その他の有害な結果も含まれています。

報告書の作成には、OpenAI、Meta、Google DeepMindをはじめとする企業の代表、政府関係者など200人以上の専門家が協力しました。彼らの共同の専門知識により、著者たちはAIが人類に脅威とならないための重要な手段を提案しています。その提案には、AIモデルのトレーニングに使用される計算能力の上限の確立や、特定の閾値を超えるモデルのトレーニングに関して政府の許可を求める必要性も含まれています。報告書では、強力なAIモデルの内部構造やオープンソース化を明らかにすることを犯罪とすることも提案されています。

これらの提言は、AI研究所がAIシステムを「制御失う」可能性があり、それが地球規模のセキュリティに深刻な影響を与える可能性がある危険を取り除くことを目的としています。報告書の著者の一人であるGladstone AIのCEOであり、Jeremie Harris氏によると、AIは経済を革新し、病気を治療し、以前は乗り越えられないと思われていた課題を克服する可能性があります。しかし、同じ技術は壮大なリスクを伴い、一定の能力の閾値を超えるとAIは制御不能となる可能性があると研究によって示唆されています。

報告書は、AIによって引き起こされる国家安全保障リスクに対処する現行の安全保障対策が不十分であることを認めています。AI技術の責任ある開発と展開を確保するために、即座の行動と強力な規制が必要であると強調しています。ただし、AIに関する警告が繰り返されている歴史やその開発への継続的な投資を考えると、政府がこれらの提言に耳を傾けるかどうかは不明です。

最近、欧州連合はAIを規制する画期的な立法を成立させ、将来の規制の基準を設定しています。この米国の報告書は、特にその国のAI規制の現状を考慮すると、有効な懸念を提起しています。ただし、これらの提言が革新を抑制し、政府の過剰干渉と受け取られる可能性があるかもしれません。報告書に表明された見解は、米国国務省や米国政府の公式見解を必ずしも反映しているわけではないことに注意することが重要です。

ワドワニAI・先進技術センターのディレクターであるGreg Allen氏は、政府がこれらの提言を採用する可能性について懐疑的な見解を述べました。AIのリスクに関する議論が激化する中で、潜在的な利益と効果的な保護の必要性の両方を考慮するバランスの取れた論議に参加することが重要です。

FAQ

報告書の内容は何ですか？

米国務省が委託した報告書は、急速に進化するAIが国家安全保障と人類全体に対する「壊滅的な」リスクを示唆しています。

報告書の主な提言は何ですか？

報告書は、高度なAIモデルのトレーニングに割り当てられる計算能力を制限し、特定の閾値を超えるモデルのトレーニングに関して政府の許可を求めるなどの対策を提案しています。また、強力なAIモデルの内部構造やオープンソース化を犯罪とすることも提案されています。

報告書に貢献した人々は誰ですか？

報告書には、OpenAI、Meta、Google DeepMindなどの企業の代表者、政府関係者を含む200人以上の専門家が関わっています。

専門家たちはなぜAIに懸念を抱いていますか？

専門家は、AIが人類に対するリスクをもたらす可能性に懸念を表明しています。高度なAIやAGIの台頭は、核兵器の影響に匹敵し、世界的な安全保障を不安定化させる可能性があります。

AIを規制するためにどのような措置が取られていますか？

欧州連合は最近、AIを規制するための立法を成立させ、将来の規制の基準となることがあります。ただし、他の国々の反応は今後の課題となります。

提言は政府の過剰干渉に当たりますか？

一部の人々は、提言が政府の過剰干渉であり、革新を抑制する可能性があると受け取るかもしれません。しかし、AIの潜在的な利益と効果的な保護の必要性の両方を考慮したバランスの取れた論議に参加することが重要です。

用語の定義：

1. 人工汎用知能（AGI）：幅広いタスクやドメインにわたる知識を理解し、学習し、適用する能力を持つAIシステムを指します。
2. 計算能力：コンピューターシステムが計算を行いデータを処理する能力を表します。
3. オープンソース：ソフトウェアのソースコードや内部構造を無償で共有し、他者が修正や再配布を行える慣行を指します。

関連リンク：

1. 米国務省
2. OpenAI
3.… Read the rest

Nvidia（ナビディア）やAI関連企業の繁栄が続く中、投資家たちはNVDLへの投資を急ぎ始めています。NVDLはNvidia Inc.株価のパフォーマンスを反映する上場投資信託であり、人工知能企業への熱狂が依然高まっている中、資産が20億ドルに急増しました。

この年に入ってからGraniteShares 2x Long NVDA Daily ETF（NVDL）には10.2億ドルの投資が集まり、そのうち半分以上の5億4,580万ドルが3月11日に記録されました。この年のほぼ3倍にも上昇した株価と相まって、13日時点でファンドの総資産は19.8億ドルに到達しました。

ニューヨークに本拠を置き、15のETFで36.6億ドルを運用するGraniteSharesは、NVDLに6対1の株式分割を実施しました。その結果、ファンドの価値は6.1%減少し、本日の昼に40.89ドルで立ち止まりました。

NVDLの資産急増は、Nvidia株の驚異的な上昇に帰属されます。Nvidiaの株価は過去1年で4倍に増加しました。テック企業がNvidiaのAI向け半導体を取得する競争が激化する中、T-Rex 2X Long NVIDIA Daily Target ETF（NVDX）など、利益を増幅させることを目的としたETFが大きな成長を遂げています。

ETF.comのシニアアナリストであるSumit Royによると、NVDLの資産が2週間未満で10億ドルから20億ドルに急成長したのは驚くべきことです。資産の70%は流入によるものであり、残りはNvidiaの株価の継続的な上昇に起因しています。

単一銘柄の、またはレバレッジを活用したETFは、短期の投資目的のためにわずか2年前に導入されました。これらはオプションやその他の手段を利用して特定の銘柄の日次リターンを倍増させることを目的としています。GraniteSharesは、Nvidiaの株価が下落した際にリターンを2倍にすることを目指した、GraniteShares 2x Short NVDA Daily ETF（NVD）を含む一連の単一銘柄ファンドを提供しています。興味深いことに、そのファンドは今年において75%もの価値減少を経験し、現在では3,360万ドルの資産を保有しています。特筆すべきは、このうち約1,930万ドルの大部分が3月4日以降に投資されたことです。

AIの人気の高まりやNvidiaの成功が続く中、NVDLなどのETFを通じてこれらのトレンドを資本化する機会を見いだす投資家が増えています。技術の発展が続く限り、AI企業や関連投資の成長の可能性は引き続き期待されています。

よくある質問（FAQ）

• NVDLとは何ですか？

NVDLはNvidia Inc.株価のパフォーマンスを反映する上場投資信託であり、人工知能企業や関連投資に興味を持つ投資家を惹きつけています。

• NVDLの資産急増を牽引している要因は何ですか？

NVDLの資産急増は、過去1年間でNvidiaの株価が4倍に増加した印象的なパフォーマンスに帰因されます。さらに、投資家からの流入もファンドの成長に貢献しています。

• Nvidiaの利益を増幅する他のETFはありますか？

はい、Nvidiaの利益を増幅する他のETFが存在します。その一例がT-Rex 2X Long NVIDIA Daily Target ETF（NVDX）であり、これも大きな成長を経験しています。

• 単一銘柄またはレバレッジを活用したETFの目的は何ですか？

単一銘柄またはレバレッジを活用したETFは、短期の投資を目的とし、特定の銘柄の日次リターンを2倍に増やすためにオプションや他のツールを利用しています。

• GraniteSharesは他の単一銘柄ファンドを提供していますか？

はい、GraniteSharesはGraniteShares 2x Short NVDA Daily ETF（NVD）を含む一連の単一銘柄ファンドを提供しています。このファンドはNvidiaの株価が下落した際にリターンを2倍にすることを目指しています。

出典: etf.com… Read the rest

人工知能（AI）は、複数の企業の成功の原動力となっており、投資家はこの急速に成長している産業で次の大物企業を常に探しています。 Nvidia（NVDA）が先頭を走り、AIへの早期投資が非常に利益をもたらしていることが証明されています。しかし、AIにまつわる話題がウォール街の議論を支配し続ける中、注目が次のNvidiaのような株式を特定することに移っています。

スタートアップ企業への投資が数年前にピークを迎え、115億ドルが投資されましたが、その後その数字は減少したとMartina Lauchengcoは指摘しています。しかし、この低迷がAIの可能性への彼女の熱意をそがぬことではありません。彼女は、AIセクターにおいて画期的な革新と大きなリターンの可能性がまだ十分にあると信じています。

AIへの投資には、その技術と潜在的な応用についての深い理解が必要です。企業のAIソリューションの拡張性を評価すること、そして競争に先んじていく能力を評価することが重要です。AIを成功裏に活用して現実世界の問題を解決し、具体的な価値を提供する企業は、成長にうまく位置づけられています。

さらに、AIは特定の業界に限定されているわけではありません。その応用範囲は、医療、金融、小売りなど、さまざまなセクターに広がっています。この広範な範囲は、多くの投資機会を提供しています。

AIセクターが進化し続ける中、投資家は最新情報を把握し、変化する環境に適応することが不可欠です。新興技術やトレンドに注意を払うことで、潜在的な勝者を特定するのに役立ちます。さらに、業界専門家との交流やAIに焦点を当てたイベントへの参加は、貴重な知見やネットワーキングの機会を提供してくれます。

締めくくりとして、NvidiaがAI投資の基準を設定している一方で、次の大型AI株を探している投資家にはまだ多くの可能性があります。企業の背後にいるチームを評価し、すばやく適応できる能力を評価し、新興トレンドに耳を傾けることで、投資家は成功に向けて位置づけることができます。

よくある質問

2024年、シリコンバレーに拠点を置くRISC-VチップデザイナーであるSiFiveは、前年の厳しい状況を乗り越え、強力な収益成長を見込んでいます。同社は、AIサーバー向けに特別に設計された第2世代プロセッサのリリースによって収益成長が促進されると予想しています。

具体的なチップファミリーは明かされていませんが、「第2世代」の言及から、Googleとのパートナーシップが拡大する可能性が示唆されています。SiFiveは、Googleのtensor processing units (TPUs)向けのプロセッサコアを提供するかもしれません。これらのTPUsは、Googleの内部利用を目的として開発されましたが、独自のAIトレーニングや推論タスクのために一般に利用可能になりました。

SiFiveのIntelligence X280コアは既にGoogleによって一部のTPUsに利用され、デバイスを管理し、行列乗算ユニット（MXU）の計算を助けるコプロセッサとして機能しています。しかし、これらのコアが大規模に展開されたか、あるいは実験的なコンポーネントとして使用されたかは不明です。それでも、SiFiveは2024年10月にX280の後継であるX390を発表しました。X390は、AIや機械学習のワークロードで一般的な大規模なベクトル命令を加速するために設計された64ビットのRISC-Vプロセッサコアです。GoogleのMXUsとの統合は、SiFiveのVector Coprocessor Interface Extensionを介して実現されています。

SiFiveの見込まれる収益成長は著しいものです。同社は、2024年に少なくとも2億4100万ドルの売上を予測しており、これは2023年に発生した3820万ドルの収益と比較して大幅な改善です。2023年に1130万ドルの営業損失を出したことにも関わらず、今やSiFiveは収益成長を期待しています。

SiFiveは、競合他社のArmとの競争や米国議会からのRISC-Vデザインの中国への輸出制限要求といった課題に直面していますが、IntelやQualcommなどの主要なチップメーカーからの支持を受けています。同社は2023年10月に企業全体を再編し、スタッフの20%を解雇する結果となりました。

FAQs

Q: SiFiveとは何ですか？
A: SiFiveは、オープンソースのRISC-Vアーキテクチャをベースにしたチップ開発企業で、シリコンバレーに拠点を置いています。

Q: テンソルプロセッシングユニット（TPUs）とは何ですか？
A: テンソルプロセッシングユニット（TPUs）は、Googleが開発した、機械学習ワークロードを強化するための特化型ハードウェアアクセラレーターです。

Q: RISC-Vとは何ですか？
A: RISC-Vは、カスタマイズ可能で拡張可能なチップの設計を可能にするオープンソースの命令セットアーキテクチャ（ISA）です。

Sources:

bloomberg.com, sifive.com… Read the rest

人工知能モデルは絶えず進化しており、Google DeepMindの最新のブレークスルーは、現実世界で運用される一般的な知的AIを実現する可能性があります。これまでは、チェスや囲碁などのゲームでのAIの熟達が確立されてきましたが、これらのゲームには勝つ方法や負ける方法が明確に定義されており、それに基づいてAIシステムを訓練することは比較的容易でした。

しかし、Minecraftのようなオープンワールドゲームは、AIシステムにとってはより大きな挑戦を提供しています。これらのゲームは多くの選択肢と抽象的な目標を提供し、現実のシナリオにより近い状況を模倣しています。したがって、これらのゲームを習得することは、ロボットの制御や人工知能を用いた実世界のタスク遂行などにおいて重要なマイルストーンと考えられています。

Google DeepMindは、Scalable Instructable Multiworld Agent（SIMA）と呼ばれるAIモデルを導入しました。SIMAは、これまで出会ったことのない9つの異なるビデオゲームや仮想環境でプレイすることができます。SIMAは、ゲームからのビデオフィードの解析のみによってこの偉業を達成します。宇宙探検から問題解決の挑戦まで、SIMAはさまざまなゲームで約600の短いタスクを実行することができます。

この高いパフォーマンスを実現するために、DeepMindの研究者たちは、既存のビデオや画像認識モデルを利用して、ゲームのビデオデータを解釈しました。その後、SIMAにビデオ入力を基に特定のタスクをマッピングするようにトレーニングを施しました。このために、2人1組でビデオゲームをプレイし、1人が画面を見ながらもう1人に移動を指示しました。さらに、参加者は自身のゲームプレイを見直し、取ったマウスやキーボードのアクションを説明しました。人間の動きがどのようにタスクと関連しているかを学ぶことで、SIMAはこれらのアクションを正確に模倣して実行することができました。

SIMAはこれまでに接触していなかった第9のゲームをプレイする能力を示しましたが、人間レベルのパフォーマンスには及びませんでした。このギャップを解消するため、研究者たちは、SIMAを8つのゲームで訓練し、その後9番目のゲームでテストするトレーニング方法を実装しました。このプロセスは、SIMAが未知のゲームに適応できることを確認するために繰り返されました。

専門家たちは、異なるゲームにわたるスキルを一般化する能力は、一般的なAIエージェントを開発するための重要な段階であると認識しています。ただし、SIMAの現在の制限は、長期的な計画を必要としない比較的狭い範囲の短期タスクに限定されている点です。より広範囲かつ複雑なタスクに能力を拡張することは、より困難な課題であるでしょう。

DeepMindのような企業にとって、この研究は単にゲームに焦点を当てているわけではありません。3D環境をナビゲートすることは手段であり、これらの企業は周囲の世界を感知し、相互作用することができるAIシステムを開発することを目指しています。ビデオゲームへの影響は最小限かもしれませんが、ゲームの範囲を超えた私たちの生活への影響は未知のままです。

よくある質問

Q: SIMAとは何ですか？
A: SIMA（Scalable Instructable Multiworld Agent）は、Google DeepMindが開発した人工知能モデルです。このモデルは、ゲームからのビデオフィードのみを解析して、さまざまなビデオゲームと仮想環境で遊ぶことができます。

Q: SIMAはどのようにトレーニングされましたか？
A: SIMAを訓練するために、DeepMindの研究者は既存のビデオおよび画像認識モデルを利用しました。さらに、2人1組でビデオゲームをプレイし、1人がもう一方に移動やアクションを指示しました。これらのデータとゲームプレイの自己反省が、SIMAが人間の動きと特定のタスクの関係を理解するのに役立ちました。

Q: SIMAの制限は何ですか？
A: SIMAは未知のビデオゲームに適応する能力を示していますが、現時点では人間のレベルには及んでいません。また、そのスキルセットは、主に長期的な計画を必要としない短期タスクに限定されています。

Q: この研究の究極の目標は何ですか？
A: DeepMindの研究目標は、現実の世界で物事を感知し、相互作用することができるAIシステムを開発することです。ゲームはテストの場として使用されていますが、焦点はロボティクスを革新し、実世界でタスクを遂行できるAIエージェントを作成することにあります。… Read the rest

最新の人工知能画像生成ツール、Midjourneyは、アメリカ大統領選挙を前に、大統領ジョー・バイデン氏および元大統領ドナルド・トランプ氏のフェイク画像生成をブロックする新しい方針を実施しました。選挙に関するデマやディープフェイク（AIによる偽映像）に対する懸念が高まる中での措置です。

MidjourneyのCEOであるデイビッド・ホルツは、デジタルオフィスでのイベントで、選挙関連の問題に一時的に対処するために何らかの措置を取る必要があると述べました。方針変更の詳細は明らかにされていませんが、ホルツ氏はこれらを一時的な措置と位置付け、人々がツールを悪用するのを困難にすると説明しました。

Midjourneyが政治家の画像生成を取り締まる決定は重要です。これまで同社は、AIによるディープフェイクを防ぐための自主的な技術業界の協定に参加していませんでした。しかし、ホルツ氏はMidjourneyの目的が政治的表現ではないことを強調し、全時間を取り締まることに費やしたくはないと述べました。

デジタル憎悪対策センターは最近、Midjourneyの画像生成能力に関する懸念を示す報告書を公表しました。報告書によると、Midjourneyはバイデン氏やトランプ氏など政治家の画像を生成する際、他のAI画像生成ツールよりもコントロールが少なく、テスト走行の65％で選挙に関するデマを生成していたとのことです。

Midjourneyの新しい政治家の画像ブロック方針は、これらの脆弱性に対処し、責任あるコンテンツ制作の観点で他の画像生成ツールと合致させることを目的としています。ただし、会社が方針変更を効果的に伝えていないとのユーザーからの苦情もありました。

Midjourneyによるより厳格な方針の実施は、選挙中のデマやディープフェイクの拡散に対する懸念の高まりを反映しています。AI技術が進化する中で、そのようなツールの誤用を防ぐための保護策を確立することが重要です。Midjourneyの行動は賞賛されるものですが、警戒を怠らず、選挙に関連するデマとの戦いに効果的な措置を継続して開発することが重要です。

### よくある質問:

Q: Midjourneyとは何ですか？
A: Midjourneyは人工知能画像生成ツールです。

Q: Midjourneyが実施した方針変更は何ですか？
A: Midjourneyは、大統領ジョー・バイデン氏および元大統領ドナルド・トランプ氏のフェイク画像の生成をブロックしました。

Q: なぜMidjourneyはこれらの変更を実施したのですか？
A: 会社は、ツールの悪用を困難にし、選挙に関連するデマと戦うことを目的としています。

Q: Midjourneyの画像生成能力に関して何か懸念が提起されましたか？
A: デジタル憎悪対策センターの報告書では、Midjourneyは他のAI画像生成ツールよりもコントロールが少なく、テスト走行の65％で選挙に関するデマを生成していると指摘されました。

Q: Midjourneyが政治家の画像生成を取り締まる決定の重要性は何ですか？
A: 会社は責任あるコンテンツ制作の実践に合致し、選挙に関連するデマの拡散に関連する脆弱性に対処しています。… Read the rest