モリカトロン株式会社運営「エンターテインメント×AI」の最新情報をお届けするサイトです。

TAG LIST
CG機械学習ディープラーニングCGへの扉安藤幸央GAN月刊エンタメAIニュース河合律子ニューラルネットワークOpenAINVIDIA強化学習三宅陽一郎音楽FacebookQAスクウェア・エニックス森川幸人モリカトロンAIラボインタビュー敵対的生成ネットワークDeepMindルールベースキャラクターAIシナリオGPT-3自然言語処理NFTGoogleグーグル自動生成映画デバッグCEDEC2019吉本幸記StyleGANプロシージャル人工知能学会遺伝的アルゴリズムメタAI深層学習マイクロソフトアートビヘイビア・ツリーCEDEC2021大内孝子CEDEC2020ゲームAISIGGRAPH不完全情報ゲームゲームプレイAIVRナビゲーションAI畳み込みニューラルネットワークDALL-ECLIPロボットAIと倫理ディープフェイクGDC 2021VFXメタバースGDC 2019マルチエージェントボードゲームNPCCNNデジタルツインモリカトロンUnityAIアートファッションHTN階層型タスクネットワークDALL-E2JSAI2020TensorFlowMicrosoftイベントレポートテストプレイ水野勇太小説アニメーションガイスターStyleGAN2懐ゲーから辿るゲームAI技術史toioソニーJSAI2021スポーツ研究シムピープル汎用人工知能GDC Summerバーチャルヒューマンブロックチェーン倫理BERTAdobeアストロノーカNVIDIA Omniverseeスポーツ対話型エージェントAmazoneSportsBLUE PROTOCOLシーマンUbisoft画像生成テキスト画像生成AlphaZeroTransformerGPT-2カメラ環世界中島秀之鴫原盛之DARPAドローンシムシティAI美空ひばり手塚治虫Electronic ArtsメタデータLEFT 4 DEADインタビュー通しプレイOpenAI Five本間翔太CMピクサープラチナエッグイーサリアム作曲ビッグデータ中嶋謙互Amadeus CodeMicrosoft AzureキャリアナラティブOmniverse ReplicatorレコメンドシステムNVIDIA DRIVE SimNVIDIA Isaac Simサイバーエージェント音声認識ロボティクスPyTorchDQN眞鍋和子バンダイナムコスタジオaibo合成音声Minecraft齊藤陽介マインクラフトお知らせチャットボットアバターサルでもわかる人工知能VAEOmniverseUbisoft La Forge自動運転車ワークショップGenvid Technologiesメタ知識表現ウォッチドッグス レギオンIGDAどうぶつしょうぎEpic Gamesジェイ・コウガミ音楽ストリーミング徳井直生マシンラーニングクラウド対話エンジン斎藤由多加リトル・コンピュータ・ピープルコンピューティショナル・フォトグラフィーゴブレット・ゴブラーズ絵画AIりんなシミュレーション完全情報ゲーム坂本洋典釜屋憲彦ウェイポイントパス検索対談藤澤仁生物学GTC 2022画像認識GTC2022StyleCLIPDeNA長谷洋平masumi toyota宮路洋一OpenSeaGDC 2022教育TextWorldSIGGRAPH ASIAGTC2021CycleGANNetHackフェイクニュースエージェントAIボイスアクターNVIDIA CanvasImagenGPUALifeZork人工生命オルタナティヴ・マシンサウンドスケープMCS-AI動的連携モデルASBSマンガモーションキャプチャーぱいどんTEZUKA2020ナビゲーションメッシュ松井俊浩バンダイナムコ研究所スパーシャルAIELYZAELYZA DIGEST3D音声合成マーケティングApex LegendsELIZANinjaコンピュータRPGアップルタウン物語KELDICメロディ言語ゲームTENTUPLAYMARVEL Future FightAstroタイムラプスEgo4Dバスキア日経イノベーション・ラボ敵対的強化学習階層型強化学習GOSU Data LabWANNGOSU Voice Assistant竹内将SenpAI.GGMobalytics馬淵浩希Cygames岡島学AWS Sagemaker映像セリア・ホデント形態素解析UXAWS Lambda誤字検出認知科学ゲームデザインSentencePieceLUMINOUS ENGINELuminous Productionsパターン・ランゲージ竹村也哉ちょまどボエダ・ゴティエGOAPAdobe MAX 2021模倣学習Omniverse AvatarFPSNVIDIA Rivaマルコフ決定過程NVIDIA MegatronNVIDIA Merlinスタンフォード大学NVIDIA Metropolisパラメータ設計テニスバランス調整協調フィルタリング人狼知能テキサス大学軍事AlphaDogfight TrialsAI Messenger VoicebotエージェントシミュレーションOpenAI CodexStarCraft IIHyperStyleFuture of Life InstituteRendering with StyleIntelDisneyLAIKADisneyリサーチRotomationGauGANGauGAN2ドラゴンクエストライバルズ画像言語表現モデル不確定ゲームSIGGRAPH ASIA 2021Dota 2モンテカルロ木探索ディズニーリサーチMitsuba2ソーシャルゲームEmbeddingワイツマン科学研究所GTC2020CG衣装NVIDIA MAXINEVRファッション淡路滋ビデオ会議ArtflowグリムノーツEponymゴティエ・ボエダ音声クローニングGautier Boeda階層的クラスタリングGopherJuliusSIE鑑定TPRGOxia Palusバーチャル・ヒューマン・エージェントtoio SDK for UnityArt Recognitionクーガー田中章愛Meta石井敦銭起揚NHC 2021茂谷保伯池田利夫GDMC新刊案内マーベル・シネマティック・ユニバース成沢理恵MITメディアラボMCU著作権アベンジャーズマジック・リープDigital DomainMagic Leap OneMagendaMasquerade2.0ノンファンジブルトークンDDSPフェイシャルキャプチャーサッカーモリカトロン開発者インタビュー里井大輝Kaggle宮本茂則バスケットボール山田暉Assassin’s Creed OriginsAI会話ジェネレーターSea of ThievesGEMS COMPANYmonoAI technologyLSTMモリカトロンAIソリューション初音ミクOculusコード生成AI転移学習テストAlphaCodeBaldur's Gate 3CodeforcesCandy Crush Saga自己増強型AISIGGRAPH ASIA 2020COLMAPADOPデバッギングBigGANGANverse3DMaterialGANリップシンキングRNNグランツーリスモSPORTReBeLグランツーリスモ・ソフィーGTソフィーVolvoFIAグランツーリスモチャンピオンシップRival PrakDGX A100VTuberユービーアイソフトWebcam VTuber星新一賞北尾まどかHALO市場分析将棋メタルギアソリッドVフォートナイトFSMRobloxナップサック問題Live Nation汎用言語モデルWeb3.0AIOpsSpotifyMITスマートコントラクトReplica StudioAWSamuseChitrakarQosmo巡回セールスマン問題ジョルダン曲線メディア5GMuZero政治クラウドゲーミングRival Peakがんばれ森川君2号和田洋一リアリティ番組Stadiaジョンソン裕子MILEsNightCafeインタラクティブ・ストリーミングLuis Ruizインタラクティブ・メディアポケモンCodexシーマン人工知能研究所東京工業大学Ludo博報堂ラップSIGGRAPH 2019ArtEmisZ世代AIラッパーシステムARrinnaGROVERプラスリンクス ~キミと繋がる想い~FAIRSTCチート検出Style Transfer ConversationオンラインカジノRCPアップルRealFlowRinna Character PlatformiPhoneデジタルヒューマンDeep FluidsSoul MachinesMeInGameAmeliaAIGraphブレイン・コンピュータ・インタフェースバーチャルキャラクターBCIGateboxLearning from VideoANIMAK予期知能逢妻ヒカリセコムユクスキュルバーチャル警備システムカント損保ジャパン哲学上原利之ドラゴンクエストエージェントアーキテクチャアッパーグラウンドPAIROCTOPATH TRAVELER西木康智OCTOPATH TRAVELER 大陸の覇者Siemensアルスエレクトロニカ2019品質保証StyleRigAutodesk逆転オセロニアBentley Systemsワールドシミュレーター奥村エルネスト純いただきストリートH100齋藤精一大森田不可止COBOL高橋智隆DGX H100ロボユニザナックDGX SuperPOD泉幸典仁井谷正充クラウドコンピューティングロボコレ2019Instant NeRFartonomousbitGANsぎゅわんぶらあ自己中心派Azure Machine Learning意思決定モデル脱出ゲームHybrid Reward Architectureコミュニティ管理ウロチョロスSuper PhoenixSNS理化学研究所Project Malmoオンラインゲーム気候変動Project PaidiaEarth-2Project Lookoutマックス・プランク気象研究所Watch Forビョルン・スティーブンスBing気象モデルLEFT ALIVE気象シミュレーション長谷川誠ジミ・ヘンドリックス環境問題Baby Xカート・コバーンエコロジーロバート・ダウニー・Jr.エイミー・ワインハウスSDGsMagentaYouTubeダフト・パンクメモリスタSFGlenn MarshallELYZA PencilThe Age of A.I.Story2Hallucination音声変換レコメンデーションJukebox松尾豊Veap JapanEAPテンセントSIFT福井千春DCGAN医療MOBADANNCEメンタルケア人事ハーバード大学Edgar Handy研修デューク大学Netflixデータマイニングmynet.aiローグライクゲーム東京大学東京理科大学人工音声NeurIPS 2021産業技術総合研究所はこだて未来大学リザバーコンピューティングプレイ動画ヒップホップキャラクターモーションソニーマーケティングサイレント映画もじぱNBA環境音暗号通貨現代アートFUZZLEAlteration粒子群最適化法RPG進化差分法オープンワールド群知能下川大樹AIFAウィル・ライト高津芳希P2E大石真史SIGGRAPH 2022BEiTStyleGAN-NADAレベルデザインDETRゲームエンジンSporeUnreal Engineデノイズ南カリフォルニア大学Unity for Industry画像処理SentropyGLIDECPUDiscordAvatarCLIPSynthetic DataCALMバイアスプログラミングサム・アルトマンソースコード生成LaMDAGMAIシチズンデベロッパーSonanticTRPGGitHubCohereウィザードリィMCN-AI連携モデルマジック:ザ・ギャザリングAI DungeonUrzas.ai介護西川善司並木幸介Kikiサムライスピリッツ森寅嘉Zoetic AIゼビウスSIGGRAPH 2021ペットストリートファイター半導体Digital Dream LabsTopaz Video Enhance AICozmo栗原聡DLSSタカラトミー山野辺一記NetEaseLOVOT大里飛鳥DynamixyzMOFLINRomiU-Netミクシィ13フェイズ構造アドベンチャーゲームユニロボットADVユニボXLandGatoAGIテキスト生成手塚眞DEATH STRANDINGマルチモーダル不気味の谷Eric Johnson汎用強化学習AIOculus Questコジマプロダクション生体情報デシマエンジンインディーゲーム写真高橋ミレイ照明Maxim PeterJoshua Romoffハイパースケープ山崎陽斗深層強化学習立木創太ミライ小町テスラGameGANパックマンTesla BotTesla AI Dayソサエティ5.0SIGGRAPH 2020バズグラフニュースタンテキ東芝DIB-R倉田宜典韻律射影広告韻律転移

AIが数学者の羅針盤になりうる未来は近い:月刊エンタメAIニュース vol.24

2021.12.27先端技術

AIが数学者の羅針盤になりうる未来は近い:月刊エンタメAIニュース vol.24

エンタメにおいても人工知能は日進月歩で発展しており、新しい研究成果や試みが次々と発表されています。こちらの連載では、過去1か月間、主に海外で公開された注目すべきゲームAIやエンタメAIに関連したニュース、論文などを紹介していきます。

AIとはデータの宇宙を見つめるための望遠鏡

インドの魔術師と謳われた数学者シュリニヴァーサ・ラマヌジャンは、数学という学問を系統的に学べなかった生い立ちゆえに証明という概念を持たず、その人間離れした直感とひらめきに基づいた数多くの公式や定理で、後世の数学者たちに多大な影響を与えました。1969年にシルヴェスター・メダルを受賞したイギリスの数学者ジョージ・テンプルは、「数学史における大きな前進は、論理ではなく柔軟な発想によって成し遂げられてきた」という言葉を残しています。そして21世紀の現在、私たちが人間離れした直感とひらめきの可能性を見出そうとしているのがAIです。

人間を負かした囲碁AI「AlphaZero」で知られるDeepMindは12月1日、学術ジャーナルNatureに掲載した論文の中で、純粋数学の発展に実用レベルで応用可能な機械学習モデルを発表しました。シドニー大学の協力のもと、順列を扱う未解決問題における新たな公式を発見したほか、オックスフォード大学との研究では位相幾何学の結び目理論に応用することで、数学における複数の異なる分野を関連付ける新たな発見につながったとのことです。

純粋数学における研究の多くは、パターンの発見と証明にほかなりません。20世紀にコンピュータが普及したことによって、人類はパターンの探求に要する膨大なデータにアクセスできるようになりました。このようにコンピュータの計算能力を活用したアプローチは実験数学と呼ばれ、ミレニアム懸賞問題に名を連ねるバーチ・スウィンナートン=ダイアー予想のような英知の壁は、まさにテクノロジーの進化によって構築されてきました。しかし、実際にデータの海からパターンを探し出し、それを証明するのは人間の役割です。今回のようなAIモデルが、次世代の数学者に欠かせないツールとなる日も近いのかもしれません。

人間の言葉から3Dグラフィックを生成するAI

以前、グループ教師あり学習というフレームワークを使って人間の想像力を再現しようとする研究を紹介しました。AIモデルに赤いボートと青いクルマの画像を学習させることで、赤いクルマの画像が生成できるようになるという内容でした。このようにAIにとって初めて認識するはずのオブジェクトを既知の情報から推論するアプローチのことを、「Zero-Shot学習」と呼びます。人間のイマジネーションとは、まさにこの推論という能力の賜物です。

関連記事:AIに想像力を与えるために必要なこと:月刊エンタメAIニュース vol.19

Google Researchとカルフォルニア大学バークレー校の共同研究チームは、自然言語の情報に基づいた3Dモデルを自動生成するZero-Shot学習のアプローチを発表しました。特筆すべきは、指定した言葉どおりの形状や色に基づいた新たな3Dモデルを生成するために、あらかじめ3Dモデルを使った事前学習を必要としない点です。前述の研究内容に例えるなら、赤いボートの画像も青いクルマの画像も学習させることなく、「赤いクルマ」と入力するだけで赤いクルマの画像を生成してくれるような技術です。

この手法には、同校の研究者が2020年に発表した「Neural Radiance Field」(NeRF)という研究内容が活用されています。Radiance Fieldとは、輝度場と直訳できるとおり、3次元の空間座標に色と密度を関連付けたベクトル場を指します。この密度が高いほど、その座標に物体が存在する可能性が高いことを意味します。あらゆる角度から撮影されたラベル付きの画像データを基にNeural Radiance Fieldを最適化することによって、学習対象の3Dモデルを自動生成するという技術です。

Dream Fieldsと名付けられた今回の手法は、OpenAIが膨大な量のラベル付き画像を基に構築した「CLIP」(Contrastive Language-Image Pre-Training)という画像分類モデルを使うことで、自然言語による入力情報だけでNeural Radiance Fieldの最適化を実現しています。結果、「アボカドみたいなイス」や「ピカチュウみたいなティーポット」のように、現実には存在しないクリエイティブな3Dモデルの自動生成にも成功しています。まさにイマジネーションという言葉が相応しい技術です。

論文:Zero-Shot Text-Guided Object Generation with Dream Fields

AIのブラックボックス問題の解消に向けて

機械学習手法のひとつであるディープラーニングは、自動運転や医療診断、顔認識をはじめとするさまざまな画像処理技術など、多様な分野で実用化が進められる一方で、AIによる推論仮定の可視化が困難なために、ユーザーに対して判断や制御の根拠が明示できないという大きな課題を抱えています。特に高い信頼性と説明責任が求められる制御分野では、人間に理解できない推論は死活問題となりえます。人類が安心してAI技術を社会の根幹に組み込むためには、このブラックボックスを開かなければいけません。

三菱電機は12月14日、国立研究開発法人理化学研究所と共同で、制御の根拠を明示できるAI技術を開発したことを明らかにしました。各種センサーからの入力に基づいて制御量を直接出力する従来のアルゴリズムとは異なり、推論過程を「センサー値予測」「シミュレーター」「スケジューラー」の3段階に分割することで、制御の根拠や将来の状態をユーザーに明示できる仕組みを構築したということです。

空調機の制御を例にあげると、部屋の大きさや断熱性といった設置環境の物理パラメータをAIが数値化し、在席人数や入出時間といった実働データを学習させることで、センサーだけでは計測しきれない将来における室内熱量を予測できるようになります。この過程が「センサー値予測」です。つぎに、この値を基に「シミュレーター」が設置環境における温度の変化量を計算します。その結果を用いて「スケジューラー」が機器の稼働率をはじめとする最適な制御計画を出力するという流れです。

このようにシミュレーション結果や制御計画を可視化することで、その根拠や妥当性をすべてのユーザーが理解できるようになります。また、機器が正常に稼働しなかった場合にも、予測と実際のセンサー値の乖離を比較することで、不調の原因であるセンサー箇所や物理量を特定できます。これにより早期のメンテナンスや迅速な復旧が可能になるというわけです。同社は今後、社会インフラ設備における早期の製品化を目指すということです。

子どもの絵に生命を吹き込んでくれるAI

メタAIリサーチ(旧フェイスブックAIリサーチ)は12月16日、手書きのキャラクターにアニメーションを追加してくれるAIモデルのプロトタイプを公開しました。子どもが描いたオリジナルのキャラクターが踊ったり、スキップしたり、飛び跳ねたりする様子を親子で楽しめるように開発されたもので、ブラウザから専用サイトにイラストをアップロードするだけで誰でも利用できます。また、出来上がった動画をダウンロードすることも可能です。

人間や動物の写真と異なり、子どもが自由な発想で描いたキャラクターは色も形も千差万別で、AIにとってはとてつもなく複雑な存在です。そこで今回のAIモデルは、人型のオブジェクトを認識するように学習させてあります。入力された画像内に人型、つまりは2本の腕部と2本の脚部、頭部もしくは胴体または両方を有する形状を認識し、それらの接続部分を特定することでダンスやスキップといったアニメーションの生成を可能にしています。

人間の脳は子どもが描いた絵の中に人間や動物、あるいは空想のキャラクターがいた場合、それらが現実世界における形状や色からかけ離れていたとしても、子どもの意図を容易に理解できます。今回のプロトタイプのように、AIが子どもの絵を認識できるように学習させる研究は、人間と同じ視点から世界を認識できるAIの実現に役立つと考えられています。

Writer:Ritsuko Kawai / 河合律子、Photo by Thomas T on Unsplash 

RELATED ARTICLE関連記事

人間のように複雑なテストケースを実施できる敵対的強化学習テストAIの可能性

2021.10.22先端技術

人間のように複雑なテストケースを実施できる敵対的強化学習テストAIの可能性

「機械学習は人生訓」経歴紆余曲折の3人が語るAIとキャリア

2020.9.25先端技術

「機械学習は人生訓」経歴紆余曲折の3人が語るAIとキャリア

人面魚からAIに進化したシーマン、ロボット搭載の対話エンジンに。その仕組みとは?

2019.8.09先端技術

人面魚からAIに進化したシーマン、ロボット搭載の対話エンジンに。その仕組みとは?

RANKING注目の記事はこちら