AI研究者が考察!これらの記事10個がなぜ多く読まれたの?

 

第1位


低解像度ビデオもすぐに高解像度に変換できる超解像アルゴリズムTecoGANがすごい

こちらはタイトルの通り、低解像度の動画を高解像度に変換ができるGANモデルです。生成器は前後のフレームの情報を用いることで生成能力を高め、識別器はフレーム間の動きの損失もフィードバックする事で高画質で滑らかな動画の生成に成功しました。

昔から低解像度の画像などを高解像度にする処理やソフトはありました。画質って人は意外と気にしますよね?そんな人たちの思いがこのPV数に反映されたのかもしれません。

第2位


Googleが公開した自然言語処理の最新技術、BERTとは何者なのか

BERTは一言で様々な自然言語処理に対して汎用的に使える分散表現を計算する機構!!ラベルのないテキストデータから言語知識を獲得し、これを埋め込んだ単語分散表現を計算することが可能であるため、BERTはタスクの精度向上に繋がっています。また、このBERTを足掛かりに進化形であるALBERTなど、一気に自然言語処理は性能をあげていきましたね。

第3位


カメラにシールを貼るだけでディープラーニングを誤認識させる攻撃方法が登場

カメラにあるシールを貼るだけでAIに誤認識させるadversarial attackに関する記事です。実社会応用を考える際に、adversarial attackは大きな課題になります。この手法のすごいところは、従来手法とは全く違った方法での攻撃方法になります!今後、AIに正しく認識されたくなければ、このシールのTシャツが流行るかもしれませんね。そんなSFアニメあった気がする。SFで想像した事が少しづつ現実になってきましたね。また、この記事はGoogleによってレコメンドされたこともあり、PV数がたった数日で10000を超えたのが驚いた記憶があります。

第4位


「データサイエンティストを全員失業させる」MatrixFlow社長が語るAIの民主化

多くの論文記事を抑えて、堂々のPV数を獲得した!MatrixFlow代表の田本氏が語った「データサイエンティストを全員失業させる」っていうワードにドキッとしました。特に私はこのツイートの「機械学習で何が出来るのか理解してそれを活用すること」に共感ですね!!理系出身者の機械学習研究にはアルゴリズム理解として必ず数学は必要だが、実社会でそれを正しく活用するのに出身や専攻は関係ないですからね。

第5位


源氏物語を解読するAI、また一つ人間の仕事を代替か

古い記事のため、意外と知らない人もいそうなこの記事が第5位です!!くずれた日本語を正しく認識する事で日本人には読めなかった文書の解読に成功しました。もともと古文書を読むことを生業としていた専門家にとっては危機的な状況であり、仕事が奪われる1例かもしれませんね。

第6位


BigGANを超えた!DeepMind、史上最強の非GANジェネレータVQ-VAE-2を提案

当時、歴史上最強のGANジェネレータとして君臨していたBigGANをDeepMindが提案した非GANジェネレータVQ-VAE-2には衝撃でした。画像圧縮の概念を応用し、ピクセル空間を量子化された離散空間にマッピングする事で高精細な画像生成に成功しています。GANもVAEも互いに進化しており、どこまで行くのか楽しみですね。

第7位


AIが創造性を獲得。GAN:敵対的生成ネットワークとは何か

第6位でも出てきた”GAN“に関する紹介記事ですね。ここ最近のGANに対する関心がそのままPV獲得につながった感じですね。

第8位


AIを体系的に学ぶ

これまた意外な記事がランクイン!AIを体系的に学ぶシリーズです。独特な視点からAIをもっと理解してもらおうと思い、書いた記事です。今後の配信にも期待しましょう!!

第9位


BERTはまだまだ進化する!軽くて強いALBERTが登場!

第2位で紹介したBERTの進化形ALBERTに関する記事ですね。BERTの課題をCross-Layer Parameter SharingとFactorized EmbeddingとSentence Order PredictionというテクニックでBERTをさらに、軽く・強くすることに成功しています。詳しくは記事をご覧ください!!!

第10位


素敵な声のあの人はどんな顔 !?MIT声から顔を予測するモデルを発表

最初聞いた時、そんなこと無理でしょ!!ってすごく思った記事です。考えも思いつかなかった。声からその声の持ち主の顔を作るなんてホラーでしかなかった。これができるということは→発話と外観には相関関係があり、年齢、性別、口の形、顔の骨の構造など、すべてが音声に影響を与える。また、言語、アクセント、スピードなどは国、地域、文化などのアイデンティティを反映している。こういった人間には到底無理でしょって所にAIを面白く活用した例ですね。

 

サイエンスライター募集中

この記事をシェアする