2020年、AIはより広範囲に応用され、最先端の新興産業を開拓する一方で、従来の産業にも浸透し、変革を支援しました。AIは力強く成長し、徐々に私たちの生活に欠かせないものとなり、AIはもはや誰もが知る存在となりました。

新しい年を迎えるにあたり、この1年間のAIの成果と発展の動向を振り返ってみましょう。

今年、人工知能の分野で最も話題になったプロジェクトの一つは、Weiboブロガーの@大谷SpitzerがAIを使って歴史的なビデオや人物の肖像画を再構築したプロジェクトだ。

今年5月、彼はDAINフレーム補間アルゴリズム、ESRGAN、DeOldifyなどのAI技術を使用して、100年前の古い北京の白黒ビデオをカラー化し、フレームレートを復元し、超解像度化し、一般の人々を1世紀前の北京の街の風景を体験する旅へと連れて行きました。

その後も、彼は歴史上の人物の肖像画の「修復」を続けました。12月には、AIを用いて宋、明、清の皇帝の肖像画の「空白部分を埋める」という作業を行い、ソーシャルメディアで再び話題となりました。PaddleGAN、AI Studio、Artbreeder、そして中国科学院が開発した顔認識技術SeetaFaceなどが、この復元作業に貢献しました。

これらの技術は、将来、映画やテレビ、芸術の創造、歴史や文化の普及においても、より大きな価値を実現するでしょう。

AI によって復元された民国時代の北京の街の風景のビデオが話題となり、タイムトラベルの旅へと誘います。

AIは4つのモデルを使用して、宋、明、清の皇帝の顔の特徴を再現します。

様々な種類の犬が、捜索救助、ナビゲーション、運搬、仲間との交流、敵の追撃、警備、さらには器物の破壊など、社会における複雑な任務を遂行できます。では、犬たちはロボットの指示を理解し、従うことができるのでしょうか？

イェール大学のソーシャルロボティクス研究所がIEEEのSpectrumに発表した最近の研究によると、実験では、ペットの犬にロボットが与えた命令の方が、人間が与えた命令よりも従われる可能性が高いことが分かった（奇妙な事実を追加）。

イェール大学の新しい研究がIEEEに掲載：犬はロボットの命令に従順である

論文の宛先:

https://spectrum.ieee.org/automaton/robotics/robotics-software/dogs-obey-commands-given-by-social-robots

ピクセル化されたヘッドショットを高解像度の写真に変換するとどうなるでしょうか?

デューク大学の研究者たちは、AIアルゴリズムを用いてその答えを提示しました。そのアルゴリズムはPULSE（Photo Upsampling via Latent Space Exploration）と呼ばれています。

このアルゴリズムは、ぼやけて認識しにくい顔画像を、これまで以上に精細でリアルなディテールを持つコンピューター画像に変換します。髪の毛の一本一本や目尻のシワまでも鮮明に映し出します。PULSEのギャップを埋める機能により、満足のいく画質とはおさらばすることがもはや夢ではありません。

デューク大学は、低品質でピクセル化された画像を高解像度の画像に瞬時に変換する AI アルゴリズムを提案しています。

論文の宛先:

https://arxiv.org/pdf/2003.03808.pdf

新年が明け、期末試験の結果が出ました。物理で苦戦した生徒たちは、無事に合格できるでしょうか？機械学習は、驚くべきことに、試験結果を事前に予測することができます。

今年8月、ウェストバージニア大学とカリフォルニア工科大学の研究者らがarxiv.orgに「機械学習を用いた物理学の授業で最もリスクの高い生徒の特定」と題する研究を発表し、機械学習アルゴリズムを使用することで、授業での成績、宿題の点数、その他の要素に基づいて基礎物理学の授業における生徒の卒業成績を評価できると提案した。

しかし、恥ずかしいことに、その予測精度はランダムな確率とほぼ同じで、わずか57％です...したがって、コースに不合格になるかどうかは、自分の感覚を頼りにするだけです！

期末試験はまだ始まってもいないのに、アルゴリズムによれば私は間違いなく物理で不合格になるだろう。

論文の宛先:

https://arxiv.org/abs/2007.13575

少し前、ビリビリの非常に熟練したコンテンツクリエイターたちが、「ファースト オーダー モーション」AI 顔交換プロジェクトを使用して、さまざまなユニークで風変わりなビデオを制作しました。

ジャッキー・チュン、杜甫、三蔵法師、パンダ頭の絵文字たちが「ダメダネ」と「Unravel」を感情豊かに歌いました…

ビリビリのヒット曲「ダメ男」は顔の交換がテーマで、5分で覚えられます。

この顔交換ツールを使えば、どんな人物にも、たとえ絵に描かれた人物であっても、どんな表情でも加えることができます。さらに、このモデルはオープンソースなので、誰でも利用できます。使い方はわずか5分で習得できます。チュートリアルはこちらです。

https://openbayes.com/console/openbayes/public/containers/BwZQj5wr3Jp

論文の宛先:

https://arxiv.org/pdf/2003.00196.pdf

元のプロジェクトのGitHubアドレス:

https://github.com/AliaksandrSiarohin/first-order-model

飲酒運転はしてはいけないというのは常識です。しかし、中には自分をコントロールできない人もいます。

ピッツバーグ大学医学部の主任研究員であるブライアン・サフォレット氏は、熟練したドライバーが飲酒しているかどうかを検知するために、スマートフォンを使用して飲酒を検知する方法を論文「アルコール中毒による歩行障害を検知するためのスマートフォンの加速度計を使用した予備研究」で説明しました。被験者はスマートフォンを持って数歩歩くだけで、呼気中のアルコール濃度を測定できます。

誰かが酔っているかどうかは、スマートフォンを持って数歩歩くだけでわかります。

論文の宛先:

https://www.jsad.com/doi/pdf/10.15288/jsad.2020.81.505

今年のAIの成果を振り返ると、その実力がまさに万能に近いことを実感します。過去1年間のAIの発展は、過去3年間のAIの発展に匹敵すると言われることもあります。コンピューティングパワー、アルゴリズム、データという「3本の柱」を原動力に、AIは間違いなくさらに驚異的な進歩を遂げるでしょう。2021年、AIが世界にどのような驚きとブレークスルーをもたらすのか、引き続き注目しましょう。