AI と同じくらい急速に変化する業界についていくことは、難しい注文です。 AI がそれを実行できるようになるまでの間、ここでは機械学習の世界における先週の記事の便利なまとめと、私たちが単独では取り上げなかった注目すべき研究と実験について説明します。
先週の最大のニュース (Anthropic の話を丁寧に検討から外しました) は、Bedrock の発表でした。Bedrock は、Amazon のサービスで、以下を含むスタートアップの事前トレーニング済みモデルを介して生成 AI アプリを構築する方法を提供します。 AI21 ラボ、人間性および安定性 AI。 現在「限定プレビュー」で利用可能な Bedrock は、Amazon が社内でトレーニングした AI モデルのファミリーである Titan FM (基本モデル) へのアクセスも提供します。
AmazonがジェネレーティブAIレースに馬を持ちたいと思うのは完全に理にかなっています. 結局のところ、テキスト、オーディオ、スピーチなどを作成する AI システムの市場は、2030 年までに 1,000 億ドルを超える価値がある可能性があります。 によると グランドビューリサーチへ。
しかし、Amazon には、成長する新しい市場の一部をつかむ以上の動機があります。
最近のモトリーフールでは ピース、TImothy Green は、Amazon のクラウド ビジネスが減速している可能性があるという説得力のある証拠を提示しました。同社は、2022 年第 3 四半期のクラウド サービスの収益が前年比で 27% 増加したことを報告しましたが、その上昇率は最後までに 20% 半ばまで減速しました。四半期の。 一方、Amazon のクラウド部門の営業利益率は、同じ四半期で前年同期比 4 パーセント ポイント減少しており、Amazon の拡大が速すぎたことが示唆されています。
Amazon は明らかに Bedrock に大きな期待を寄せており、ローンチ前に前述の社内モデルをトレーニングすることまで行っています。 また、ジェネレーティブ AI に対する同社の真剣さに誰も疑問を持たないように、Amazon はすべての卵を 1 つのバスケットに入れているわけではありません。 今週、テキスト プロンプトからコードを生成するシステムである CodeWhisperer が、個々の開発者向けに無料になりました。
では、Amazon はジェネレーティブ AI スペースの有意義な部分を獲得し、その過程でクラウド ビジネスを再活性化するでしょうか? 特に技術固有のリスクを考えると、期待できることはたくさんあります。 最終的には、ジェネレーティブ AI の混乱が収まり、大小の競合他社が出現する時が来るでしょう。
過去数日間のその他の注目すべき AI の見出しは次のとおりです。
- AI規制の広い、広い世界: AI を規制する方法については、誰もが独自の考えを持っているようです。つまり、すべての主要国と経済圏で約 20 の異なる枠組みが存在します。 Natasha は、規制フレームワーク (イタリアの ChatGPT のような完全な禁止を含む) のこの完全な (現時点での) リストと、それらが存在する AI 業界への潜在的な影響について深く掘り下げます。 しかし、中国は独自のことをやっている。
- Musk が OpenAI に挑戦: Twitter を解体することに満足していないイーロン・マスクは、以前の同盟国である OpenAI を引き継ぐことを計画していると伝えられており、現在、そのために必要な資金と人員を集めようとしています。 多忙な億万長者は、仕事を加速するために複数の会社のリソースを活用するかもしれませんが、この努力に懐疑的である十分な理由があります、Devin 書く.
- 部屋の象: AI研究スタートアップ アンソロピック TechCrunch が入手した会社の文書によると、ライバルの OpenAI に対抗し、ダース以上の主要産業に参入するために、今後 2 年間で最大 50 億ドルを調達することを目指している。 文書の中で、Anthropic は、現在の最も強力な AI の 10 倍の能力を持つ「フロンティア モデル」（暫定的に「Claude-Next」と呼ばれる）の構築を計画していると述べていますが、これには今後 18 か月で 10 億ドルの支出が必要になるとしています。 .
- 独自のチャットボットを構築する: というアプリ ポー OpenAI の ChatGPT などの既存のボットと組み合わせたプロンプトをベースとして、ユーザーが独自のチャットボットを作成できるようになりました。 2月に初めて公開されたPoeは、Q&Aサイトの最新製品です クオラは、ウェブ検索者に最も多くの Google 検索に関する質問への回答を長い間提供してきました。
- 拡散を超えて： Midjourney や Stable Diffusion などの人気のあるツールで使用される拡散モデルは、私たちが持っている最高のもののように思えるかもしれませんが、次のものが常に来ています。 DALL-E などよりも桁違いに速いと Devin は報告しています。
- AI のある小さな町: 仮想の町を AI でいっぱいにして、解き放つとどうなりますか? スタンフォード大学と Google の研究者は、ChatGPT に関する最近の実験でその解明を試みました。 「人間の行動を忠実にシミュレートしたもの」を作成しようとする彼らの試みは、どう見ても成功しました。ChatGPT を利用した 25 の AI の相互作用は、説得力があり、驚くほど人間に似ていました。
画像クレジット: グーグル/スタンフォード大学
- 企業におけるジェネレーティブ AI: TC+の一枚で、 ロン は、人々が日常的に使用するエンタープライズ アプリケーションに適用した場合に、ChatGPT のような革新的なテクノロジがどのようになるかについて書いています。 ただし、そこにたどり着くには、新しい AI を活用したインターフェースを洗練された方法で設計する創造性が必要であり、それらがボルトで固定されていると感じられないようにする必要があると彼は指摘します。
その他の機械学習
画像クレジット: メタ
メタ 人気のある実験をオープンソース化 それは人々が人々の絵をアニメーション化することを可能にしました。 これは、このテクノロジーの予想外のアプリケーションの 1 つであり、楽しいと同時にまったく些細なことでもあります。 それでも、人々はそれを非常に気に入ったので、Meta はコードを無料で実行できるようにして、誰でもそれを何かに組み込むことができるようにしました。
と呼ばれる別のメタ実験 なんでもセグメント化、驚くほど大きな水しぶきを上げました。 現在、LLM は非常に注目されているため、コンピューター ビジョンのことを忘れがちです。そのときでさえ、ほとんどの人が考えていないシステムの特定の部分です。 しかし、セグメンテーション (オブジェクトの識別とアウトライン化) は、あらゆるロボット アプリケーションの非常に重要な部分であり、AI が「現実世界」に浸透し続けるにつれて、AI が何かをセグメント化できることがこれまで以上に重要になっています。
画像クレジット: メタ
Stuart Russell 教授は以前にも TechCrunch のステージを飾ったことがありますが、私たちの 30 分間の会話はこの分野の表面をなぞっただけです。 幸いなことに、彼は定期的にこのトピックに関する講義や講演、クラスを行っています。「AI に世界を破壊させない方法」などの挑発的な名前が付けられていても、彼はこのトピックに長い間精通しているため、非常に根拠があり興味深いものです。
別の TC の友人である Ken Goldberg によって紹介された、この最近のプレゼンテーションをチェックしてください。