最近、Natureの子刊行物に、生きた人間の脳細胞を用いて構築されたAIシステムに関する最先端の脳型研究が掲載されました。このシステムは、音声認識の精度を30～40％から78％へと大幅に向上させました。
このシステムは、ニューラルネットワークと同様に、教師なし学習を行うことができます。脳オルガノイド内にある神経細胞の接続を介して学習を実現しています。2日間の訓練後、話者の識別において著しい改善が見られましたが、会話の内容を理解することはまだできません。
しかしながら、このシステムで使用されている脳オルガノイドの生存期間は限られており、システムを稼働させるための外部機器の消費電力も高いという課題があります。この研究は、真に汎用的な生体計算システムの実現には数十年かかる可能性を示唆していますが、人間の脳の学習メカニズムの解明に重要な示唆を与えています。
羅永浩氏が率いるARスタートアップ企業、細紅線科技（Thin Red Line）は、2025年春の採用活動を正式に開始し、大きな注目を集めています。現在募集中の正社員ポジションはすべてプロダクトマネージャーで、シニアソフトウェアプロダクトマネージャー、AI分野ソフトウェアプロダクトマネージャー、IM分野ソフトウェアプロダクトマネージャー、BIデータプロダクトマネージャー、事業化プロダクトマネージャーなどがあります。勤務地は上海と北京ですが、具体的な給与は公開されていません。業界メディア36氪の報道によると、羅永浩氏の最新の...
医療分野において、画像データの分析は複雑で煩雑なプロセスでした。最近、ウィル・コーネル医科大学の研究者らが、時間経過による医療画像の変化を高効率かつ正確に分析・検出できる、LILAC（学習に基づく縦断的画像変化推論）と呼ばれる新しいAIシステムを開発しました。この研究は2月20日に『米国科学アカデミー紀要』に掲載され、LILACの複数の医療現場における幅広い応用可能性を示しています。従来の医療画像分析方法は、多くのカスタマイズと事前準備を必要とする場合が多々ありました。
