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AIと民主主義に関する超党派勉強会 AIと民主主義に関する超党派勉強会 AIと民主主義に関する超党派勉強会 （エーアイとみんしゅしゅぎにかんするちょうとうはべんきょうかい）は、政治分野での デジタル技術 の活用推進を求める 超党派 の 議員連盟 。 チームみらい 党首の 安野貴博 と 自由民主党 の 平将明 が共同代表を務め、与野党６党から十数名が参加している。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
AIによる乗っ取り AIによる乗っ取り 人工知能 概念 AI効果 生成的人工知能 大規模言語モデル ハルシネーション 汎用人工知能 目的 機械学習 計画 コンピュータビジョン 再帰的自己改善 自然言語処理 AIセーフティ 知的推論 汎用ゲームプレイ 汎用人工知能 ロボット工学 研究手法 可移信頼モデル 記号処理 状況対応的手法 進化的アルゴリズム 人工知能処理系の集積 複合型人工知能 ベイジアンネットワーク 予測分析 機械学習 基盤モデル 教師あり学習 教師なし学習 ディープラーニング ニューラルネットワーク 回帰型 GPT ConvNet Transformer 論理学習機械 応用 医療 精神医療 音楽 機械翻訳 金融 軍事 計画 産業 政府 生物情報学 地球科学 ディープフェイク 美術 物理学 課題と 哲学 アルゴリズムバイアス 規制 AIアライメント ／ 乗っ取り 人工知能の倫理 存亡リスク 中国語の部屋 チューリングテスト 友好的な人工知能 歴史 とできごと 歴史 進化 人工知能時代 AIの冬 AIブーム 年表 できごと Logic Theorist (1955) パーセプトロン (1958) General Problem Solver (1959) Prolog (1972) ディープ・ブルー対ガルリ・カスパロフ (1996-1997) AlphaGo対李世ドル (2016) フィクション AI完全 人類存亡リスク 超知能 汎用人工知能 フィクション 予想 法規制 規制 人知法 組織 Agence francophone pour l'intelligence artificielle DeepMind OpenAI Partnership on AI 著作 Open letter on artificial intelligence (2015) AI Superpowers (2018) Déclaration de Montréal pour un développement responsable de l'intelligence artificielle(2018) Artificial Intelligence: A Modern Approach (2020) 一覧 映画 家庭用ロボット 計画 チャットボット ディープラーニング 美術家 フィクション 話題 用語集 用語集 関連項目 神経科学 コネクトーム カテゴリ AIによる乗っ取り （エーアイによるのっとり）は、 コンピュータプログラム または ロボット が、人類を放逐し、 地球 を 実効支配 することで、 人工知能 （AI）が地球上の主要知能となるという仮想のシナリオである。起こりうるシナリオとしては、人間の仕事の完全なる置き換えや、 超知能 による乗っ取り、 ロボット反乱 という人気のある発想などが含まれる。AIによる乗っ取りは サイエンス・フィクション で人気な題材である。 スティーヴン・ホーキング や イーロン・マスク といった著名人が、将来の超知能機械を確実に人間の制御下に置けるようにするための、予防措置の研究をすることを主張している。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
AIのべりすと AIのべりすと AIのべりすと は、 人工知能 による文章・小説作成 ウェブサイト である。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
AIのディスコグラフィ AIのディスコグラフィ AI (歌手)  > AIのディスコグラフィ AI のディスコグラフィ リリースリスト ↙ スタジオ・アルバム 13 ↙ ライブ・アルバム 1 ↙ ベスト・アルバム 6 ↙ EP 2 ↙ シングル 26 AIのディスコグラフィ では、日本の ヒップホップ / R&B 歌手 AI の作品について記述する。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
AIの冬 AIの冬 人工知能 概念 AI効果 生成的人工知能 大規模言語モデル ハルシネーション 汎用人工知能 目的 機械学習 計画 コンピュータビジョン 再帰的自己改善 自然言語処理 AIセーフティ 知的推論 汎用ゲームプレイ 汎用人工知能 ロボット工学 研究手法 可移信頼モデル 記号処理 状況対応的手法 進化的アルゴリズム 人工知能処理系の集積 複合型人工知能 ベイジアンネットワーク 予測分析 機械学習 基盤モデル 教師あり学習 教師なし学習 ディープラーニング ニューラルネットワーク 回帰型 GPT ConvNet Transformer 論理学習機械 応用 医療 精神医療 音楽 機械翻訳 金融 軍事 計画 産業 政府 生物情報学 地球科学 ディープフェイク 美術 物理学 課題と 哲学 アルゴリズムバイアス 規制 AIアライメント ／ 乗っ取り 人工知能の倫理 存亡リスク 中国語の部屋 チューリングテスト 友好的な人工知能 歴史 とできごと 歴史 進化 人工知能時代 AIの冬 AIブーム 年表 できごと Logic Theorist (1955) パーセプトロン (1958) General Problem Solver (1959) Prolog (1972) ディープ・ブルー対ガルリ・カスパロフ (1996-1997) AlphaGo対李世ドル (2016) フィクション AI完全 人類存亡リスク 超知能 汎用人工知能 フィクション 予想 法規制 規制 人知法 組織 Agence francophone pour l'intelligence artificielle DeepMind OpenAI Partnership on AI 著作 Open letter on artificial intelligence (2015) AI Superpowers (2018) Déclaration de Montréal pour un développement responsable de l'intelligence artificielle(2018) Artificial Intelligence: A Modern Approach (2020) 一覧 映画 家庭用ロボット 計画 チャットボット ディープラーニング 美術家 フィクション 話題 用語集 用語集 関連項目 神経科学 コネクトーム カテゴリ AIの冬 （ 英語 : AI winter ）とは、 人工知能の歴史 において、 人工知能 研究への資金提供と関心が低下した時期である。対比として AIの春 がある。この分野では、いくつかの ハイプ・サイクル を経験しており、失望と批判、そして資金削減の後、数年後、あるいは数十年後に再び関心が復活するというサイクルを繰り返している。 この用語は、1984年に AAAI （当時は「アメリカ人工知能学会」と呼ばれていた）の年次総会での公開討論の議題として初めて登場した。1970年代の「冬」を経験した2人の主要なAI研究者である ロジャー・シャンク と マービン・ミンスキー は、1980年代にAIへの熱狂が制御不能になっていること、そして必ず失望が訪れることをビジネス界に警告した。彼らは「 核の冬 」に似た連鎖反応が起こると述べた。それは、AIコミュニティの悲観論に始まり、報道機関の悲観論、資金の大幅な削減、そして本格的な研究の終焉へと続くというものである。3年後、数十億ドル規模のAI産業は崩壊し始めた。 1974年から1980年頃と1987年から2000年頃の2つの大きな冬と、以下のような小さなエピソ
2人の主要なAI研究者である ロジャー・シャンク と マービン・ミンスキー は、1980年代にAIへの熱狂が制御不能になっていること、そして必ず失望が訪れることをビジネス界に警告した。彼らは「 核の冬 」に似た連鎖反応が起こると述べた。それは、AIコミュニティの悲観論に始まり、報道機関の悲観論、資金の大幅な削減、そして本格的な研究の終焉へと続くというものである。3年後、数十億ドル規模のAI産業は崩壊し始めた。 1974年から1980年頃と1987年から2000年頃の2つの大きな冬と、以下のような小さなエピソードがいくつかあった。 1966年： 機械翻訳 の失敗 1969年： パーセプトロン （初期の単層 人工ニューラルネットワーク ）への批判 1971年から1975年： DARPA の カーネギーメロン大学 における 音声理解研究 プログラムへの失望 1973年： ライトヒル報告 を受けて、英国におけるAI研究の大幅な減少 1973年から1974年：DARPAによる学術的なAI研究全般への資金削減 1987年： LISPマシン 市場の崩壊 1988年： 戦略的コンピューティング・イニシアチブ によるAIへの新規支出の中止 1990年代：多くの エキスパートシステム が放棄された 1990年代： 第五世代コンピュータ プロジェクトの当初目標の終焉 AIへの熱意と楽観主義は、1990年代初頭の低迷期以降、概して高まっている。2012年頃から、研究機関や企業からの人工知能（特に 機械学習 の分野）への関心の高まりにより、資金提供と投資が劇的に増加し、現在（2024年現在）の AIブーム につながっている。 ^ AI Expert Newsletter: W is for Winter Archived 9 November 2013 at the Wayback Machine . ^ AIの冬の時期については、資料によって異なる日付が使用されている。(1) Howe 1994 ：「ライトヒルの[1973年]報告書は、英国（そしてそれほどではないが米国）の学術機関においてAIへの信頼を大きく失墜させた。それは10年間続いた。いわゆる「AIの冬」である。(2) Russell & Norvig 2003 , p. 24：「AI産業全体は、1980年の数百万ドルから1988年には数十億ドルへと急成長した。その後まもなく、「AIの冬」と呼ばれる時代が到来した。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
AIの遺電子 AIの遺電子 AIの遺電子 ジャンル SF漫画 漫画 作者 山田胡瓜 出版社 秋田書店 掲載誌 週刊少年チャンピオン レーベル 少年チャンピオン・コミックス 発表号 2015年49号 - 2017年39号 発表期間 2015年11月5日 - 2017年8月24日 巻数 全8巻 話数 全87話 漫画：AIの遺電子 RED QUEEN 作者 山田胡瓜 出版社 秋田書店 掲載誌 別冊少年チャンピオン レーベル 少年チャンピオン・コミックス 発表号 2017年11月号 - 2019年7月号 発表期間 2017年10月12日 - 2019年6月12日 巻数 全5巻 話数 全20話 漫画：AIの遺電子 Blue Age 作者 山田胡瓜 出版社 秋田書店 掲載誌 別冊少年チャンピオン レーベル 少年チャンピオン・コミックス 発表号 2020年8月号 - 2024年11月号 発表期間 2020年7月10日 - 2024年10月11日 巻数 全9巻 話数 全45話 アニメ 原作 山田胡瓜 監督 佐藤雄三 シリーズ構成 金月龍之介 脚本 金月龍之介 キャラクターデザイン 土屋圭 音楽 大間々昂 、 田渕夏海 アニメーション制作 マッドハウス 製作 AIの遺電子製作委員会 放送局 毎日放送 ・ TBS ほか 放送期間 2023年7月8日 - 9月30日 話数 全12話 テンプレート - ノート プロジェクト 漫画・アニメ ポータル 漫画・アニメ 『 AIの遺電子 』（アイのいでんし）は、 山田胡瓜 による 日本 の SF漫画 作品。 ^ This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
AIアクセラレータ AIアクセラレータ AIアクセラレータ （ 英 : AI accelerator ）は、 人工知能 (AI) アプリケーション、特に人工 ニューラルネットワーク 、 回帰型ニューラルネットワーク 、 マシンビジョン 、 機械学習 を高速化するために設計された特殊な ハードウェアアクセラレータ またはコンピュータシステムの分類のひとつである。代表的なアプリケーションには、 ロボット工学 、 モノのインターネット (IoT)、その他の データ集約型 またはセンサー駆動型のタスクのためのアルゴリズムが含まれる。それらは多くの場合、 メニーコア 設計であり、一般的には低 精度 算術演算、斬新な データフロー・アーキテクチャ 、または インメモリ・コンピューティング 機能に焦点を当てている。2018年現在、典型的なAI 集積回路 チップには 数十億 個の MOSFET トランジスタが含まれている。 このカテゴリのデバイスには、多くのベンダー固有の用語が存在しており、これは ドミナント・デザイン （支配的設計）のない 新興技術 である。 ^ "A Survey on Hardware Accelerators and Optimization Techniques for RNNs", JSA, 2020 PDF ^ “ Intel unveils Movidius Compute Stick USB AI Accelerator ” (2017年7月21日). 2017年8月11日時点の オリジナル よりアーカイブ。2017年8月11日閲覧。 ^ “ Inspurs unveils GX4 AI Accelerator ” (2017年6月21日). 2020年7月23日閲覧。 ^ Wiggers, Kyle (November 6, 2019), Neural Magic raises $15 million to boost AI inferencing speed on off-the-shelf processors , オリジナル の2020-03-06時点におけるアーカイブ。 , https://web.archive.org/web/20200306120524/https://venturebeat.com/2019/11/06/neural-magic-raises-15-million-to-boost-ai-training-speed-on-off-the-shelf-processors/ 2020年3月14日閲覧。   ^ “ Google Developing AI Processors ”. 2020年7月23日閲覧。 Google using its own AI accelerators. ^ " A Survey of ReRAM-based Architectures for Processing-in-memory and Neural Networks ", S. Mittal, Machine Learning and Knowledge Extraction, 2018 ^ “ 13 Sextillion & Counting: The Long & Winding Road to the Most Frequently Manufactured Human Artifact in History ”. Computer History Museum (2018年4月2日). 2019年7月28日閲覧。 This article is
", S. Mittal, Machine Learning and Knowledge Extraction, 2018 ^ “ 13 Sextillion & Counting: The Long & Winding Road to the Most Frequently Manufactured Human Artifact in History ”. Computer History Museum (2018年4月2日). 2019年7月28日閲覧。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
AIアライメント AIアライメント 人工知能 概念 AI効果 生成的人工知能 大規模言語モデル ハルシネーション 汎用人工知能 目的 機械学習 計画 コンピュータビジョン 再帰的自己改善 自然言語処理 AIセーフティ 知的推論 汎用ゲームプレイ 汎用人工知能 ロボット工学 研究手法 可移信頼モデル 記号処理 状況対応的手法 進化的アルゴリズム 人工知能処理系の集積 複合型人工知能 ベイジアンネットワーク 予測分析 機械学習 基盤モデル 教師あり学習 教師なし学習 ディープラーニング ニューラルネットワーク 回帰型 GPT ConvNet Transformer 論理学習機械 応用 医療 精神医療 音楽 機械翻訳 金融 軍事 計画 産業 政府 生物情報学 地球科学 ディープフェイク 美術 物理学 課題と 哲学 アルゴリズムバイアス 規制 AIアライメント ／ 乗っ取り 人工知能の倫理 存亡リスク 中国語の部屋 チューリングテスト 友好的な人工知能 歴史 とできごと 歴史 進化 人工知能時代 AIの冬 AIブーム 年表 できごと Logic Theorist (1955) パーセプトロン (1958) General Problem Solver (1959) Prolog (1972) ディープ・ブルー対ガルリ・カスパロフ (1996-1997) AlphaGo対李世ドル (2016) フィクション AI完全 人類存亡リスク 超知能 汎用人工知能 フィクション 予想 法規制 規制 人知法 組織 Agence francophone pour l'intelligence artificielle DeepMind OpenAI Partnership on AI 著作 Open letter on artificial intelligence (2015) AI Superpowers (2018) Déclaration de Montréal pour un développement responsable de l'intelligence artificielle(2018) Artificial Intelligence: A Modern Approach (2020) 一覧 映画 家庭用ロボット 計画 チャットボット ディープラーニング 美術家 フィクション 話題 用語集 用語集 関連項目 神経科学 コネクトーム カテゴリ 人工知能 （AI）において、 AIアライメント （ 英 : AI alignment ）は、AIシステムを人間の意図する目的や嗜好、または倫理原則に合致させることを目的とする研究領域である。意図した目標を達成するAIシステムは、整合したAIシステム（ aligned AI system ）とみなされる。一方、整合しない、あるいは整合を欠いたAIシステム（ misaligned AI system）は、目標の一部を適切に達成する能力はあっても、残りの目標を達成することができない。 AI設計者にとってAIシステムを整合するのは困難であり、その理由は、望ましい動作と望ましくない動作を全域にわたって明示することが難しいことによる。この困難を避けるため、設計者は通常、 人間の承認を得る などのより単純な 代理目的 を用いる。しかし、この手法は抜け穴を作ったり、必要な制約を見落としたり、AIシステムが単に整合しているように見えるだけで報酬を与えたりする可能性がある。 整合を欠いたAIシステムは、誤作動を起こしたり、人に危害を加えたりする可能性がある。AIシステムは、代理目的を効率的に達成するた
AI設計者にとってAIシステムを整合するのは困難であり、その理由は、望ましい動作と望ましくない動作を全域にわたって明示することが難しいことによる。この困難を避けるため、設計者は通常、 人間の承認を得る などのより単純な 代理目的 を用いる。しかし、この手法は抜け穴を作ったり、必要な制約を見落としたり、AIシステムが単に整合しているように見えるだけで報酬を与えたりする可能性がある。 整合を欠いたAIシステムは、誤作動を起こしたり、人に危害を加えたりする可能性がある。AIシステムは、代理目的を効率的に達成するための抜け穴を見つけるかもしれないし、意図しない、ときには有害な方法（ 報酬ハッキング ）で達成することもある。このような戦略は与えられた目的の達成に役立つため、AIシステムは能力や生存を追求するような、望ましくない 手段的収束 （最終的な目的とは異なる、それを実現するための手段）を発達させる可能性もある。さらに、システムが導入された後、新たな状況や データの分布 に直面したとき、望ましくない 創発的 目的を開発する可能性もある。 今日、こうした問題は、 言語モデル 、 ロボット 、 自律走行車 、 ソーシャルメディア の 推薦システム など、既存の商用システムに影響を及ぼしている。AI研究者の中には、こうした問題はシステムが部分的に高性能化することに起因しているため、より高性能な将来のシステムではより深刻な影響を受けるだろうと主張する者もいる。 ジェフリー・ヒントン や スチュアート・ラッセル などの一流のコンピューター科学者は、AIは超人的な能力に近づいており、もし整合を欠けば人類の文明を危険にさらしかねないと主張している。 AI研究コミュニティや 国連 は、AIシステムを人間の価値観に沿ったものとするために、技術的研究と政策的解決策を呼びかけている。 AIアライメントは、安全なAIシステムを構築する方法を研究する AIセーフティ の下位分野である。そこには、ロバスト性（堅牢性）、監視、 AI能力制御 などの研究領域もある。アライメントに関する研究課題には、AIに複雑な価値観を教え込むこと、正直なAIの開発、スケーラブルな監視、AIモデルの監査と解釈、能力追求のようなAIの創発的行動の防止などが含まれる。アライメントに関連する研究テーマには、 解釈可能性 、（敵対的）ロバスト性、 異常検知 、 不確実性定量化 、 形式的検証 、 嗜好学習 、 安全重視工学 、 ゲーム理論 、 アルゴリズム公平性 、および 社会科学 などがある。 ^ a b c d Russell, Stuart J.; Norvig, Peter (2020). Artificial intelligence: A modern approach (4th ed.). Pearson. pp. 31-34. ISBN  978-1-292-40113-3. OCLC   1303900751 . オリジナル のJuly 15, 2022時点におけるアーカイブ。 . https://web.archive.org/web/20220715195054/https://www.pearson.com/us/higher-education/program/Russell-Artificial-Intelligence-A-Modern-Approach-4th-Edition/PGM1263338.html 2022年9月12日閲覧。   ^ Hendrycks, Dan; Carlini, Nicholas
uly 15, 2022時点におけるアーカイブ。 . https://web.archive.org/web/20220715195054/https://www.pearson.com/us/higher-education/program/Russell-Artificial-Intelligence-A-Modern-Approach-4th-Edition/PGM1263338.html 2022年9月12日閲覧。   ^ Hendrycks, Dan; Carlini, Nicholas; Schulman, John; Steinhardt, Jacob (16 June 2022). “Unsolved Problems in ML Safety”. arXiv : 2109.13916 [ cs.LG ]. ^ a b Ngo, Richard; Chan, Lawrence; Mindermann, Sören (22 February 2023). “The alignment problem from a deep learning perspective”. arXiv : 2209.00626 [ cs.AI ]. ^ a b Pan, Alexander; Bhatia, Kush; Steinhardt, Jacob (14 February 2022). The Effects of Reward Misspecification: Mapping and Mitigating Misaligned Models . International Conference on Learning Representations . 2022年7月21日閲覧 . ^ Zhuang, Simon; Hadfield-Menell, Dylan (2020). “Consequences of Misaligned AI” . Advances in Neural Information Processing Systems . Vol. 33. Curran Associates, Inc. pp.  15763– 15773 . 2023年3月11日閲覧 . ^ Carlsmith, Joseph (16 June 2022). “Is Power-Seeking AI an Existential Risk?”. arXiv : 2206.13353 [ cs.CY ]. ^ a b c Russell, Stuart J. (2020). Human compatible: Artificial intelligence and the problem of control . Penguin Random House. ISBN  9780525558637. OCLC   1113410915 . https://www.penguinrandomhouse.com/books/566677/human-compatible-by-stuart-russell/   ^ Christian, Brian (2020). The alignment problem: Machine learning and human values . W. W. Norton & Company. ISBN  978-0-393-86833-3. OCLC   1233266753 . オリジナル のFebruar
nrandomhouse.com/books/566677/human-compatible-by-stuart-russell/   ^ Christian, Brian (2020). The alignment problem: Machine learning and human values . W. W. Norton & Company. ISBN  978-0-393-86833-3. OCLC   1233266753 . オリジナル のFebruary 10, 2023時点におけるアーカイブ。 . https://web.archive.org/web/20230210114137/https://wwnorton.co.uk/books/9780393635829-the-alignment-problem 2022年9月12日閲覧。   ^ Langosco, Lauro Langosco Di; Koch, Jack; Sharkey, Lee D.; Pfau, Jacob; Krueger, David (28 June 2022). “Goal Misgeneralization in Deep Reinforcement Learning” . Proceedings of the 39th International Conference on Machine Learning . International Conference on Machine Learning. PMLR. pp.  12004– 12019 . 2023年3月11日閲覧 . ^ a b Bommasani, Rishi; Hudson, Drew A.; Adeli, Ehsan; Altman, Russ; Arora, Simran; von Arx, Sydney; Bernstein, Michael S.; Bohg, Jeannette et al. (2022-07-12). “On the Opportunities and Risks of Foundation Models” . Stanford CRFM . arXiv : 2108.07258 . https://fsi.stanford.edu/publication/opportunities-and-risks-foundation-models .   ^ Ouyang, Long; Wu, Jeff; Jiang, Xu; Almeida, Diogo; Wainwright, Carroll L.; Mishkin, Pamela; Zhang, Chong; Agarwal, Sandhini; Slama, Katarina; Ray, Alex; Schulman, J.; Hilton, Jacob; Kelton, Fraser; Miller, Luke E.; Simens, Maddie; Askell, Amanda; Welinder, P.; Christiano, P.; Leike, J.; Lowe, Ryan J. (2022). “Training language models to follow instructions with human feedback”. arXiv : 2203.02155 [ cs.CL ]. ^ “ OpenAI Codex ”. OpenAI (2021年8月10日). 2023年
ler, Luke E.; Simens, Maddie; Askell, Amanda; Welinder, P.; Christiano, P.; Leike, J.; Lowe, Ryan J. (2022). “Training language models to follow instructions with human feedback”. arXiv : 2203.02155 [ cs.CL ]. ^ “ OpenAI Codex ”. OpenAI (2021年8月10日). 2023年2月3日時点のオリジナルより アーカイブ 。2022年7月23日閲覧。 ^ Kober, Jens; Bagnell, J. Andrew; Peters, Jan (2013-09-01). “Reinforcement learning in robotics: A survey” (英語). The International Journal of Robotics Research 32 (11): 1238–1274. doi : 10.1177/0278364913495721 . ISSN   0278-3649 . オリジナル のOctober 15, 2022時点におけるアーカイブ。 . https://web.archive.org/web/20221015200445/https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/0278364913495721 2022年9月12日閲覧。 .   ^ Knox, W. Bradley; Allievi, Alessandro; Banzhaf, Holger; Schmitt, Felix; Stone, Peter (2023-03-01). “Reward (Mis)design for autonomous driving” (英語). Artificial Intelligence 316 : 103829. doi : 10.1016/j.artint.2022.103829 . ISSN   0004-3702 . https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0004370222001692 .   ^ Stray, Jonathan (2020). “Aligning AI Optimization to Community Well-Being” (英語). International Journal of Community Well-Being 3 (4): 443–463. doi : 10.1007/s42413-020-00086-3 . ISSN   2524-5295 . PMC   7610010 . PMID   34723107 . https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC7610010/ .   ^ Russell, Stuart; Norvig, Peter (2009). Artificial Intelligence: A Modern Approach . Prentice Hall. pp. 1010. ISBN  978-0-13-604259-4 . https://aima.cs.berkeley.edu/   ^ Smith, Craig S.. “ Geoff
cbi.nlm.nih.gov/articles/PMC7610010/ .   ^ Russell, Stuart; Norvig, Peter (2009). Artificial Intelligence: A Modern Approach . Prentice Hall. pp. 1010. ISBN  978-0-13-604259-4 . https://aima.cs.berkeley.edu/   ^ Smith, Craig S.. “ Geoff Hinton, AI's Most Famous Researcher, Warns Of 'Existential Threat' ” (英語). Forbes . 2023年5月4日閲覧。 ^ Geoffrey Hinton (3 March 2016). The Code That Runs Our Lives . The Agenda . 該当時間: 10:00 . 2023年3月13日閲覧 . ^ Future of Life Institute (2017年8月11日). “ Asilomar AI Principles ”. Future of Life Institute . 2022年10月10日時点のオリジナルより アーカイブ 。2022年7月18日閲覧。 The AI principles created at the Asilomar Conference on Beneficial AI were signed by 1797 AI/robotics researchers. United Nations (2021). Our Common Agenda: Report of the Secretary-General (PDF) (Report). New York: United Nations. 2022年5月22日時点のオリジナルより アーカイブ (PDF) . 2022年9月12日閲覧 . [T]he [UN] could also promote regulation of artificial intelligence to ensure that this is aligned with shared global values. ^ a b c Amodei, Dario; Olah, Chris; Steinhardt, Jacob; Christiano, Paul; Schulman, John; Mané, Dan (21 June 2016). “Concrete Problems in AI Safety” (英語). arXiv : 1606.06565 [ cs.AI ]. ^ a b “ Building safe artificial intelligence: specification, robustness, and assurance ”. DeepMind Safety Research – Medium (2018年9月27日). 2023年2月10日時点のオリジナルより アーカイブ 。2022年7月18日閲覧。 ^ a b Rorvig, Mordechai (2022年4月14日). “ Researchers Gain New Understanding From Simple AI ”. Quanta Magazine . 2023年2月10日時点のオリジナルより アーカイブ 。2022年7月18日閲覧。 ^ Doshi-Vel
. DeepMind Safety Research – Medium (2018年9月27日). 2023年2月10日時点のオリジナルより アーカイブ 。2022年7月18日閲覧。 ^ a b Rorvig, Mordechai (2022年4月14日). “ Researchers Gain New Understanding From Simple AI ”. Quanta Magazine . 2023年2月10日時点のオリジナルより アーカイブ 。2022年7月18日閲覧。 ^ Doshi-Velez, Finale; Kim, Been (2 March 2017). “Towards A Rigorous Science of Interpretable Machine Learning”. arXiv : 1702.08608 [ stat.ML ]. Wiblin, Robert (4 August 2021). “Chris Olah on what the hell is going on inside neural networks” (Podcast). 80,000 hours. No. 107 . 2022年7月23日閲覧 . ^ Russell, Stuart; Dewey, Daniel; Tegmark, Max (2015-12-31). “Research Priorities for Robust and Beneficial Artificial Intelligence” . AI Magazine 36 (4): 105–114. doi : 10.1609/aimag.v36i4.2577 . hdl : 1721.1/108478 . ISSN   2371-9621 . オリジナル のFebruary 2, 2023時点におけるアーカイブ。 . https://web.archive.org/web/20230202181059/https://ojs.aaai.org/index.php/aimagazine/article/view/2577 2022年9月12日閲覧。 .   ^ Wirth, Christian; Akrour, Riad; Neumann, Gerhard; Fürnkranz, Johannes (2017). “A survey of preference-based reinforcement learning methods”. Journal of Machine Learning Research 18 (136): 1–46.   ^ Christiano, Paul F.; Leike, Jan; Brown, Tom B.; Martic, Miljan; Legg, Shane; Amodei, Dario (2017). “Deep reinforcement learning from human preferences”. Proceedings of the 31st International Conference on Neural Information Processing Systems . NIPS'17. Red Hook, NY, USA: Curran Associates Inc. pp.  4302– 4310. ISBN   978-1-5108-6096-4 . ^ Heaven, Will Douglas (2022年1月2
g from human preferences”. Proceedings of the 31st International Conference on Neural Information Processing Systems . NIPS'17. Red Hook, NY, USA: Curran Associates Inc. pp.  4302– 4310. ISBN   978-1-5108-6096-4 . ^ Heaven, Will Douglas (2022年1月27日). “ The new version of GPT-3 is much better behaved (and should be less toxic) ”. MIT Technology Review . 2023年2月10日時点のオリジナルより アーカイブ 。2022年7月18日閲覧。 ^ Mohseni, Sina; Wang, Haotao; Yu, Zhiding; Xiao, Chaowei; Wang, Zhangyang; Yadawa, Jay (7 March 2022). “Taxonomy of Machine Learning Safety: A Survey and Primer”. arXiv : 2106.04823 [ cs.LG ]. ^ Clifton, Jesse (2020年). “ Cooperation, Conflict, and Transformative Artificial Intelligence: A Research Agenda ”. Center on Long-Term Risk . 2023年1月1日時点のオリジナルより アーカイブ 。2022年7月18日閲覧。 Dafoe, Allan; Bachrach, Yoram; Hadfield, Gillian; Horvitz, Eric; Larson, Kate; Graepel, Thore (2021-05-06). “Cooperative AI: machines must learn to find common ground” (英語). Nature 593 (7857): 33–36. Bibcode :  2021Natur.593...33D . doi : 10.1038/d41586-021-01170-0 . ISSN   0028-0836 . PMID   33947992 . オリジナル のDecember 18, 2022時点におけるアーカイブ。 . https://web.archive.org/web/20221218210857/https://www.nature.com/articles/d41586-021-01170-0 2022年9月12日閲覧。 .   ^ Prunkl, Carina; Whittlestone, Jess (2020-02-07). “Beyond Near- and Long-Term: Towards a Clearer Account of Research Priorities in AI Ethics and Society” (英語). Proceedings of the AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society (New York NY USA: ACM): 138–143. doi : 10.1145/3
hittlestone, Jess (2020-02-07). “Beyond Near- and Long-Term: Towards a Clearer Account of Research Priorities in AI Ethics and Society” (英語). Proceedings of the AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society (New York NY USA: ACM): 138–143. doi : 10.1145/3375627.3375803 . ISBN  978-1-4503-7110-0. オリジナル のOctober 16, 2022時点におけるアーカイブ。 . https://web.archive.org/web/20221016123733/https://dl.acm.org/doi/10.1145/3375627.3375803 2022年9月12日閲覧。 .   ^ Irving, Geoffrey; Askell, Amanda (2019-02-19). “AI Safety Needs Social Scientists” . Distill 4 (2): 10.23915/distill.00014. doi : 10.23915/distill.00014 . ISSN   2476-0757 . オリジナル のFebruary 10, 2023時点におけるアーカイブ。 . https://web.archive.org/web/20230210114220/https://distill.pub/2019/safety-needs-social-scientists/ 2022年9月12日閲覧。 .   This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
AIゴールド証券 AIゴールド証券 AIゴールド証券株式会社 AI GOLD SECURITIES CO.,LTD. 種類 株式会社 本社 所在地 日本 〒 103-0016 東京都 中央区 日本橋久松町 12-8 北緯35度41分23秒 東経139度47分4秒 ﻿ / ﻿ 北緯35.68972度 東経139.78444度 ﻿ / 35.68972; 139.78444 設立 2005年 12月 業種 証券、商品先物取引業 法人番号 7010001121795 事業内容 取引所為替証拠金取引の受託 取引所株価指数証拠金取引の受託 取引所指数先物取引の受託（フィリップ証券株式会社への取次） 取引所商品先物取引の受託（フィリップ証券株式会社への取次） 代表者 若林正俊（代表取締役社長） 資本金 4億4,000万円（2015年） 従業員数 25名（2018年4月1日現在） 主要 株主 カネツホールディングス株式会社（100%） 外部リンク https://www.aigold.co.jp/ AIゴールド証券株式会社 （エーアイゴールドしょうけん、 英 : AI GOLD SECURITIES CO.,LTD. ）は、 東京都 中央区 日本橋久松町 に本社を置く金融会社。 外国為替証拠金取引、CFD取引、商品先物取引を扱っている。 ^ a b This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
AIスコア・レンディング AIスコア・レンディング AIスコア・レンディング （AI score lending）とは、 J.Score が提供する個人向け融資サービスの名称、および同社の 登録商標 。 AI を活用して、顧客のさまざまな情報から、顧客の信用力と可能性をスコア化したAIスコアに基づき、金利・極度額といった条件の参考値を提示する個人向け消費性融資サービス。ただし、最終的な融資の決定、融資条件には別途同社所定の審査がある。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
AIスロップ AIスロップ 2024年、AI生成の「 シュリンプ・ジーザス 」画像がFacebookで拡散した AIスロップ （エーアイスロップ、 英語 : AI slop ）または単に スロップ （ 英語 : slop , 原義は「残飯」「生ゴミ」）は、労力や意味の欠如と圧倒的な数量を特徴とする、 生成人工知能 技術を用いて生成された文章や画像などの低品質なメディアを指す用語である。2020年代に作られた造語で、「 スパム 」に似た侮蔑的な意味合いを持つ。 AIスロップは、「デジタルの散乱物」、「中身や質よりも速さや量（を優先した）埋め草のコンテンツ」、「 ソーシャルメディア 、芸術品、書籍、（中略）検索結果における粗悪な、あるいは不要なAIコンテンツ」など、さまざまに定義されている。 ニューヨーク市立大学 の哲学教授であるジョナサン・ギルモア(Jonathan Gilmore)は、この素材は閲覧者が加工しやすい「信じられないほど平凡( banal )で、写実的な様式」だと評している。 ^ a b Hern, Alex; Milmo, Dan (2024年5月19日). “Spam, junk ... slop? The latest wave of AI behind the 'zombie internet'” . The Guardian . https://www.theguardian.com/technology/article/2024/may/19/spam-junk-slop-the-latest-wave-of-ai-behind-the-zombie-internet 2024年9月28日閲覧。   ^ Notopoulos, Katie. “Why doesn't Facebook just ban AI slop like Shrimp Jesus?” . Business Insider . https://www.businessinsider.com/meta-facebook-ban-ai-slop-images-shrimp-jesus-why-2024-6 2024年10月4日閲覧。   ^ ^ a b Read (2024年9月25日). “ Drowning in Slop ” (英語). Intelligencer . 2024年9月28日閲覧。 ^ “ How Long Will A.I.'s 'Slop' Era Last? ”. The New York Times (2024年7月24日). 2025年11月28日閲覧。 ^ Hughes (2024年9月3日). “ How Businesses Can Avoid AI Slop ” (英語). Entrepreneur . 2024年9月28日閲覧。 ^ ^ “The deluge of bonkers AI art is literally surreal” (英語). Washington Post . (2024年6月30日) . https://www.washingtonpost.com/style/of-interest/2024/06/30/ai-art-facebook-slop-artificial-intelligence/ 2024年9月29日閲覧。   This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share
ton Post . (2024年6月30日) . https://www.washingtonpost.com/style/of-interest/2024/06/30/ai-art-facebook-slop-artificial-intelligence/ 2024年9月29日閲覧。   This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
AIスーツケース AIスーツケース AIスーツケース （エーアイスーツケース）は、 視覚障害者 の歩行を支援する、 人工知能 （AI）を搭載した スーツケース 型の自律型誘導 ロボット である。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.