脳スキャンから「見ている画像」を再構成するAIが登場
MIT Tech Review
脳スキャンを解析するだけで、その人が見ているものを推定し、驚くほど高い精度で画像として再構成できるAIツールが開発されました。逆方向にも使えるのが特徴で、人が見ているものから脳の活動を予測することもできます。MIT Technology Reviewは、元の画像と再構成した画像を並べた比較例を紹介しています。脳とAIの対応関係を両方向から調べられるため、神経科学の研究手法を大きく広げる成果といえます。
情報が隠れたボードゲーム「Stratego」をAIが攻略
Ars Technica
相手の駒の大半が見えない状態で戦うボードゲームのStrategoは、長いあいだAIにとって難しい課題とされてきました。今回の研究では、隠れた駒の正体を推測する2つ目のニューラルネットワークを加えたことが突破口になりました。囲碁や将棋のようにすべての情報が見えるゲームとは違い、不完全な情報のもとで判断する力が求められます。現実の交渉や意思決定に近い条件でAIが推論する技術として、応用への期待もあります。
Google試算、宇宙データセンターにはStarship打ち上げ1,800回が必要
TechCrunch AI
Googleは宇宙データセンターの実現に向けて、初めて高性能チップを軌道上に打ち上げました。同時にGoogleは、宇宙データセンターを本格的に立ち上げるにはSpaceXのStarshipを1,800回打ち上げる必要があるとの見積もりを示しています。AIの計算需要を地上の電力や土地の制約から切り離す構想として注目されていますが、この数字は実現までの道のりの長さも物語っています。技術検証は始まったものの、実用化は打ち上げコストと頻度に大きく左右されることになります。