AI アバターが CES に登場! Samsung の Neon チャットボットは学習、進化、記憶が可能です!

AI アバターが CES に登場! Samsung の Neon チャットボットは学習、進化、記憶が可能です!

サムスンの待望のスマートヒューマンプロジェクト「Neon」が、ついにCES 2020でデビューしました。SiriやAlexaなどのAIアシスタントとは異なり、これらのチャットボットは人間のように話し、人間のように見え、人間のようにコミュニケーションします。もちろん、現時点ではまだ仮想的です。ネットユーザーの中には、ついに恋人ができるかもしれないと言う人もいた。

サムスン社は、ネオンのバーチャルヒューマンは人間に取って代わるものではなく、「私たちをより人間らしくすること」を目的としていると述べた。今日の天気はどうかと聞いたり、歌をリクエストしたりしないでください。

ネオンの超リアルなロボットは本物の人間に非常によく似ている

この秘密主義の会社は、サムスン技術先端研究所(STAR Labs)から成長した。同社は、ネオンと呼ばれる自社の技術を「コンピューターで作成された、本物の人間のように見え、行動し、感情や知性を表現する能力を持つ仮想人間」と説明している。

基本的に、ネオン ロボットは本物の人間のように見え、行動します。同社によれば、Neonはインテリジェントアシスタントでも、ロボットでも、アバターでも、実際の人間の代わりでもないという。たとえば、今日の天気がどうなっているかはわかりませんし、大統領の誕生日がいつなのかもわかりません。

同社は「ネオンは人工知能アシスタントではなく、感情を表現し、経験から学ぶことができる独立した仮想生命体のようなものだ。AIアシスタントとは異なり、ネオンはすべてを完全に理解しているわけではなく、インターネットインターフェースでもなく、天気予報をしたり音楽を演奏したりするために使用されるわけでもない」と述べた。

ネオンは本物の人間のように会話したり行動したりできます。記憶を形成したり、新しいスキルを習得したりできますが、物理的なバージョンはまだありません。 Neons は、「目標指向のタスク」を支援したり、「人間のタッチを必要とするタスク」をパーソナライズしたりできます。教師、ファイナンシャルアドバイザー、コンシェルジュ、俳優、スポークスマン、テレビ司会者などになることができます。

実際の人間から特徴を借りて、似たような外見や声を持つことはできますが、実在する人間の正確な複製ではありません。それぞれのネオンはユニークで、独自の個性を持っています。

ネオン社のCEOでSTAR Labsの責任者であるプラナフ・ミストリー氏は次のように語った。「地球上には何百万もの種が存在しますが、私たちはさらに1つ種を追加したいと考えています。ネオンは私たちの友人、協力者、パートナーとなり、交流を通じて学び、進化し、記憶を形成し続けるでしょう。」

実際、Neon は CES 2020 の開幕前からすでに準備を始めていました。 12月に、Neonは「インテリジェントエージェント」の近々のリリースを示唆するツイートを数回投稿した。ネオンプロジェクトは、昨年10月にSTARラボのCEOに任命されたサムスンの研究幹部ミストリー氏によって運営されている。

しかし、ミストリー氏は先月のインタビューで、人工知能の面で「SF」が現実になるには何年もかかるだろうと述べ、ネオンの技術がすぐに利用できるわけではないことを示唆した。しかし、「仮想人間」や「デジタル人間」は現実のものとなるだろう。デジタル人間は役割を拡大し、私たちの日常生活の一部になることができる。仮想ニュースキャスター、仮想受付係、さらにはAIが生成した映画スターなどだ。

コアR3

Neon の「人工人間」は、Neon の 2 つの特許技術によって駆動されています。最初の Core R3 は、リアルなリアルタイム応答を担っており、これが Neons が非常に応答性に優れ、リアルに見える理由です。 2 番目はスペクトラと呼ばれ、知性、学習、感情、記憶を司ります。

Neon 氏は、Core R3 を「行動ニューラル ネットワーク、進化的生成知能、計算現実」の分野における進歩であると説明しています。同社によれば、このロボットは「自然のリズムの複雑さからヒントを得て、人間の見た目、行動、やり取りについて徹底的に訓練された」という。Core R3 のレイテンシー(つまり、クエリに応答するまでの時間)は数ミリ秒未満で、Neon はリアルタイムで反応し、応答することができる。

ネオン氏は「Core R3は、通常の知覚解像度を超えたリアルな現実を計算的に作り出すことができる」と述べた。

[[312478]]

ネットユーザーたちが熱く議論:サムスン2030年――ネオンロボットが米国を制覇!

サムスンの「人間作り」プロジェクト「ネオン」がCESで発表されるやいなや、ネットユーザーの間では熱い議論が巻き起こった。楽観的な側は、少なくともネオン プロジェクトの人工人間が多くの若者の精神的なニーズを解決したと信じています。

ああ、ついに彼女ができる!

それは正しい!漏れる彼女に別れを告げて、バーチャルリアリティガールフレンドの時代が始まります!

不安を表明する人も多かった。結局のところ、「ターミネーター」から「マトリックス」、「ブラックミラー」から「ウエストワールド」まで、映画やテレビドラマで似たような仮想シーンをあまりにも多く見てきたからだ。

マトリックスは再び現実になるのか?

[[312479]]

サムスン 2010: 私たちは人々のために携帯電話を作ります

サムスン 2020: 携帯電話のための人材を育成

サムスン2030:? ? ?

サムスン 2030: ネオンロボットがアメリカを制覇する。

覚えておいてください、今年は 2020 年であり、私たちはマトリックス スタイルのロボット支配に一歩近づいています。

この技術が特定の業界で普及するかもしれないと大胆に予測する人もいます。

これらは特定の人物に基づいており、彼らの癖や話し方を記録し、彼らが望むことを何でもリアルに言ったり行ったりします。たとえば、若い女優は、自分のイメージを何千人もの男性にライセンス供与して、同時に一緒に時間を過ごすことができます。

そうです、ポルノ業界は VR と同じようにこの技術を非常に気に入っています。

「Las Vegas: Become Human」は「Detroit: Become Human」の前編ですか?

この件については『ブラック・ミラー』の脚本家と話し合っていないというのは本当ですか?

[[312480]]

マイリー・サイラスが出演したブラック・ミラーのエピソードを思い出す

夫が亡くなった後、ホログラムの「夫」と一緒に暮らすエピソードもある。

この種の製品が繰り返されるごとに、人間への依存度は低下していきますが、考えてみると恐ろしいことです。

数年後に自分が VR グラスをかけて隣の空気と会話している姿を想像するのは、とても興味深いですね。

これはあくまでも 2020 年の技術です。将来、AR や VR ヘッドセットの技術が成熟し、黄金時代を迎えれば、この種の AI はまったく別のレベルに到達するでしょう。 2030 年までに、AR グラスを介して共存する仮想の人間の仲間やアシスタントが存在するようになるでしょうか?

しかし、眼鏡をかけたまま隣で空気に向かって話していたら、他の人から見て奇妙に見えませんか?

Bluetooth ヘッドフォンを着けたまま独り言を言っているあなたは、今変な顔をしています。細かいことは気にしないでください。

<<:  人工知能技術に注目し導入すべき3つの理由

>>:  データサイエンスの分野で働くにはどのようなスキルが必要ですか?

ブログ    
ブログ    
ブログ    
ブログ    
ブログ    

推薦する

2019年に主流となった10のAIテクノロジー

1956年にコンピューターの専門家ジョン・マッカーシーが「人工知能」という言葉を作り出して以来、わず...

Google がオールラウンドな音楽転写 AI を発表: 曲を一度聴くだけでピアノとバイオリンの楽譜がすべて手に入る

この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitAI)より許可を得て転載...

Iconfinder が著作権侵害を排除する方法、ハッシュ アルゴリズムが画像の複製を検出

Iconfinder は、デザイナー、開発者、その他のクリエイティブ ワーカー向けに優れたアイコンを...

[インフォグラフィック] Google アルゴリズムの大幅な改善記録

Google 検索アルゴリズムは、歴史上最も先進的な数学工学アプリケーションです。毎日数十億件の検索...

ロボットが家庭に入り、人工知能の夢はもはや高価ではない

[[221538]]人工知能とは何ですか? 「第一次産業革命における蒸気機関、第二次産業革命における...

人工知能とビッグデータとは何ですか?彼らの間にはどのような関係があるのでしょうか?

ビッグデータとは、従来のソフトウェアツールでは一定期間内に収集、管理、処理できないデータの集合を指し...

アシモフのロボット工学三原則とモービルアイの自動運転五原則

テクノロジー・トラベラーは11月20日、北京から報道した(執筆者:ガオ・フェイ):多くのSF作家の想...

...

人工知能とビッグデータの隠れた危険性とは何でしょうか?

データの不足から現在では大量のデータが存在するまで、近年では利用可能なデータの量が飛躍的に増加し、ビ...

ディープラーニング最適化アルゴリズムがどのように機能するかを知りたいですか?クリックしてください!急いで

ディープラーニングは高度に反復的なプロセスです。最適な組み合わせを決定するには、ハイパーパラメータの...

...

機械学習を予知保全に適用するにはどうすればよいでしょうか?

機械学習と産業用 IoT (IIoT) デバイスから収集されたデータを組み合わせることで、プロセスの...

Google: 大規模モデルは出現する能力だけでなく、長いトレーニング時間を経て「理解」する能力も備えている

2021年、研究者たちは一連のマイクロモデルを訓練しているときに驚くべき発見をしました。それは、長期...

手書きの最も単純なLRUアルゴリズム

1 LRUとは何かLRU (Least Recently Used) は、最も最近使用されていないデ...

ChatGPTの背後にある技術的進化を分析する

1. 自然言語理解と言語モデル1.1 自然言語処理自然言語処理 (NLP) は人工知能 (AI) の...