【News! AIRS-Lab #026】今週のAIトピック「地に足のついたAIブーム？」、明日3/21のライブ講義など

今回は、明日3/21のライブ講義、今週のAIトピック、Udemyコースの一部無料公開などについてお知らせします。
なお、この配信のバックナンバーは、noteの方で公開しています。
https://note.com/yuky_az/m/m36799465e0f4

【Streamlitの概要】

明日3/21（月）の21時から、新しいライブ講義「【Streamlit+Colab】人工知能Webアプリを手軽に公開しよう！」 Section1が始まります。
【Streamlit+Colab】人工知能Webアプリを手軽に公開しよう！ Section1 【Live! AIRS-Lab #84】 https://youtu.be/yYHBRlYj77g

「人工知能Webアプリを手軽に公開しよう！」は、人工知能、機械学習Webアプリを手軽に公開する方法を学ぶ講座です。
Google Colaboratory環境で、「Streamlit」を使ったWebアプリを作成します。
Streamlitとは、WebアプリをPythonのみで手軽に公開できるフレームワークです。
Pandas の DataFrame や、 plotlyなどの描画ライブラリで作成したグラフを埋め込むことができて、データ分析結果を簡単に表示することができます。
アプリを公開するコストが大きく抑えられるため、人気が急上昇中です。
本講座では、このようなStreamlitの基本的な扱い方を学んだ上で、様々なWebアプリを公開します。
人工知能、機械学習の成果を、Webアプリとして公開できるようになりましょう。

【コミュニティ「自由研究室 AIRS-Lab」】

「AI」をテーマに交流し、創造するWeb上のコミュニティ「自由研究室 AIRS-Lab」を開設しました。
メンバーにはUdemy新コースの無料提供、毎月のイベントへの参加、動画の先行公開、Slackコミュニティへの参加などの特典があります。
​https://www.airs-lab.jp/​
活動報告: https://note.com/yuky_az/m/me9b21d94f4e7​

【News! AIRS-Lab】

AIの話題、講義動画、Udemyコース割引などの、AIRS-Labの最新コンテンツを配信する無料のメルマガです。
メルマガ登録: https://www.airs-lab.jp/newsletter​
バックナンバー: https://note.com/yuky_az/m/m36799465e0f4

【今週のAIトピック: 「地に足のついたAIブーム？」など】

「ぷよ碁」というブラウザゲーム、なかなか面白いです。
https://puyogo.app/
囲碁はなかなかとっつきづらいところがありますが、このゲームは大幅にシンプル化してUIを可愛くすることで手軽に遊べるようになっています。
古いゲームであっても、スケールを小さくしてUIをユーザーフレンドリーにすることで、新たな価値を生み出すことができるというお手本なのではないでしょうか。
サッカーをフットサルにすることで手軽なスポーツにするのにも似ていますね。

従来は脳の処理能力は脳の大きさから推測されてきましたが、この研究は種ごとの神経細胞の密度まで言及しています。
https://www.pnas.org/doi/full/10.1073/pnas.2121624119
爬虫類の脳は体の大きさに対して小さいだけでなく、神経細胞の密度も低いようです。
その結果、同サイズの哺乳類や鳥類と比較して神経細胞数は1/20になるとのこと。
脳は、大きさだけではなく「質」も大事なようですね。
もしヒトの脳と同サイズでさらに高密度なものがあったら...なんて想像してしまいます。

世界の言語に「共通祖先」はあるのか？というお話です。
https://youtu.be/GYAXJrLzpos
世界中の言語は1つの祖先から枝分かれしたのか、それと各地で別々に発生したのか、まだ明確な答えは得られてないようです。
1つ言えるのは、自然発生した「言語」は、言語が持つ可能性のごく一部にしか過ぎないということ。
AIが言語を扱えるようになってきていますが、今後AIが独自の言語を作る可能性は結構高いのではないでしょうか。
人工言語であるエスペラント語は今ひとつ普及していませんが、AIはより人類に最適化した言語をやがて作り出すのかもしれません。

PyTorch1.11が3月10日にリリースされたようです。
https://codezine.jp/article/detail/15713

「PyTorch 1.11」では、後方互換性のない変更として、deepcopyがTensorオブジェクトのすべての属性を正しくコピーするよう修正されるとともに、torch.linspaceおよびtorch.logspaceにおけるsteps引数がオプションではなくなった。また、誤って公開された関数torch.hub.import_moduleが削除されている。

GitHubのドキュメントはこちら。
https://github.com/pytorch/pytorch/releases/tag/v1.11.0
後方互換性の無い変更がいくつかあるので、従来のコードが動かなくなる悲劇が随所で見られそうです。
改めてドキュメントを眺めてみると知らない機能だらけで、全ての機能を把握するのはかなり大変そうです。

Google Brainの元チームリーダー、Andrew Ng氏による「Data-Centric AI」（データ中心のAI）の解説。
https://snorkel.ai/tips-for-data-centric-ai-approach/
Data-Centric AIとは、従来のモデルやアルゴリズムを偏重するアプローチよりも、データに焦点を当てるアプローチの方が大切であるとする考え方です。
データの品質に重きを置いているので、訓練データが小さくても高精度のモデルが開発できるようです。
DeepLearning.AIが「Data-Centric AI Competition」というコンペティションを開催しているようで、Data-Centric AIは一つの潮流になってますね。
https://https-deeplearning-ai.github.io/data-centric-comp/
このコンペは、モデルを固定してデータの品質のみで勝負するようです。

ディープフェイクによるゼレンスキー大統領のフェイク動画、ロシア軍により拡散されていたようです。
https://japan.cnet.com/article/35184996/
ただ、あまりクオリティが高くないようで、それほど深刻な影響は無いようです。
情報戦で画像生成が使われつつあるようですが、今後プーチン大統領のフェイク動画を、ハッカー集団がロシア国営放送で流したりするのでしょうか。

「Microsoft Edge」で、代替テキストのない画像に説明を付与することが可能になったとのこと。
https://forest.watch.impress.co.jp/docs/news/1396378.html
こういうさりげないユーザビリティの向上に、AIが少しずつ使われてきたのは素晴らしいです。
AIが日常のツールになりつつかることを改めて実感します。
最近のマイクロソフトの製品、AIを有効に取り入れていますね。
第一次AIブーム、第二次AIブームは単なる一時的なブームで終わりましたが、今回の第三次ブームは地に足がついているように思えます。

イーロンマスクの、「大学は遊ぶ場所であり学ぶために大学へ行く必要はない」との発言。
https://gigazine.net/news/20200320-elon-musk-college-for-fun/

 さらに、大学の価値は「うんざりするような大量の宿題をやらされてハードワークを覚え、一生懸命働く兵士を養成する」ことにあるとマスク氏は主張。

個人的に、学ぶことも遊ぶことも人生の好きな段階で好きなだけできるようになれば理想的かと思います。
そのためには個人の自律が必要なのですが、システム化された教育はそれを育てにくいのが問題かと。
ヒトが強制されなくても自ら進歩できる生き物であれば教育機関は機会のみ提供するだけで十分なのですが、そのような自律性はどのように得られるのか、というのは今後の教育の大きなテーマかと思います。

【コースの一部無料公開について】

Udemyコース「NumPy+matplotlib実践トレーニング」は、先週公開しました。
このコースの動画の一部は、YouTube上で無料公開されています。
【プロモーション動画】NumPy+matplotlib実践トレーニング -Udemyコースを一部無料公開- : https://youtu.be/_ltHCNvalcg

コード: https://github.com/yukinaga/numpy_matplotlib

【AIと遊ぼう!AIRS-Lab】

もう一つのYouTubeチャンネル、「AIと遊ぼう!AIRS-Lab」の動画はコミュニティ「自由研究室 AIRS-Lab」内で先行公開しています。
一般公開は2週間後です。
「宇宙空間」に適応する脳【AIと遊ぼう! AIRS-Lab #073】: https://youtu.be/IA1Zo-p2Tmg

【書籍】

Udemyコース「AIパーフェクトマスター講座」が書籍になりました。
新刊「Google Colaboratoryで学ぶ！あたらしい人工知能技術の教科書」（翔泳社）は9/8に書店に並びました。
Google Colaboratoryを使って、CNN、RNN、生成モデル、強化学習、転移学習などの人工知能技術を一通り学ぶ本です。
また、他のUdmeyコースの書籍化の企画が既に始まっています。どうぞご期待ください。

今後も、皆様にとって有益なコンテンツを提供していけたらと思います。
ご意見、ご感想、コースのご要望などがありましたら、ぜひお聞かせください。