
2025年05月13日 [色々なこと]
AIと時間
お疲れ様です。院長です。
5月13日の火曜日でございます。
何でも今日は「愛犬の日」なんだそうですよ。
では元気にネタいきましょう。
人工知能(AI)は、様々な分野で人間を凌駕しつつあり、万能のようなイメージがありますが、意外な欠点をもっているようなんです。
それは、「時間を正しく読むことができない」そうなんです。
英エディンバラ大学の研究チームが最先端のAIで検証したところ、アナログ時計の針の位置を正確に読み取ることや、カレンダーの日付を計算をするのが苦手で、4回に1回しか正確な答えを出せなかったんだとか…。
時間に関わるAIの活用を広げるには、まずこの弱点を克服しなければならないと研究チームは提言しています。
今回その性能が試されたのは、テキスト・画像・音声など、さまざまなデータを同時に処理できるとされる「マルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)」でした。
この最先端のAIモデルに、アナログ時計やカレンダーの画像を見せて、いくつか質問してみました。
たとえば、アナログ時計の画像を見せて、何時を指しているか答えさせます。
小学生でも答えられる質問ですが、意外にもAIは4回に1回程度しか正解できなかったそうです。
このクイズでは、ローマ数字のものや、秒針があるものやないもの、文字盤の色が異なるものなど、いろいろな時計のデザインが試されています。
その結果わかったのは、AIがローマ数字の時計や、針に装飾的なデザインが施された時計を特に苦手としていることだ。
また秒針があるかないかで、AIの正解率に大きな差はなかったそうです。
このことは、時計の針を読めないという弱点が、針の検出や角度の解釈に関連する根深い問題に起因していることをうかがわせるという話です。
さらにカレンダーを使ったクイズでも、AIの弱点が炙り出されています。
祝日を当てさせたり、過去・未来の日付を計算させるといったクイズを行ったところ、もっとも優れたAIモデルですら、5回に1回は間違えたそうなんです。
人間にとっては基本的なカレンダー計算でも、最先端のAIですら難題となることがわかりました。
高度な分析能力があるはずの最先端AIが、なぜこのような簡単な時間の問題に苦戦するのでしょう?
研究チームによると、アナログ時計やカレンダーを理解するには、空間認識・文脈の理解・数字の組み合わせを適切に処理せねばなりません。
文字の読み取りだけでなく、針の位置関係や日付の規則を理解することが求められるため、今のAIには難しい課題なんだとか…。
エディンバラ大学のロヒット・サクセナ氏は、「ほとんどの人は、小さな頃から時計を読み、カレンダーを使うことができます。
今回の発見は、そのような人間にとって基礎的なスキルであっても、AIはそれに苦労するという大きなギャップを浮き彫りにしています」と語っています。
スケジュール支援・自律型ロボット・視覚障害者向けのアシスタントツールなど、時間をきちんと把握せねばならないシステムはいくつもあります。
今回の研究が示しているのは、こうしたシステムにAIを搭載するには、現実世界の時計やカレンダーを読めないという苦手を克服せねばならないということです。
今日のAI開発では、推論など、きわめて高度な機能の追求が推し進められています。
ですが小学生にもできることができないとは、じつに皮肉なことだと研究チームは伝えています。
とんだ弱点がありましたねぇ…。
とは言え、これくらいの弱点なら、すぐに克服してきそうですけどね。
ではまた〜。
京都 中京区 円町 弘泉堂鍼灸接骨院
5月13日の火曜日でございます。
何でも今日は「愛犬の日」なんだそうですよ。
では元気にネタいきましょう。
人工知能(AI)は、様々な分野で人間を凌駕しつつあり、万能のようなイメージがありますが、意外な欠点をもっているようなんです。
それは、「時間を正しく読むことができない」そうなんです。
英エディンバラ大学の研究チームが最先端のAIで検証したところ、アナログ時計の針の位置を正確に読み取ることや、カレンダーの日付を計算をするのが苦手で、4回に1回しか正確な答えを出せなかったんだとか…。
時間に関わるAIの活用を広げるには、まずこの弱点を克服しなければならないと研究チームは提言しています。
今回その性能が試されたのは、テキスト・画像・音声など、さまざまなデータを同時に処理できるとされる「マルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)」でした。
この最先端のAIモデルに、アナログ時計やカレンダーの画像を見せて、いくつか質問してみました。
たとえば、アナログ時計の画像を見せて、何時を指しているか答えさせます。
小学生でも答えられる質問ですが、意外にもAIは4回に1回程度しか正解できなかったそうです。
このクイズでは、ローマ数字のものや、秒針があるものやないもの、文字盤の色が異なるものなど、いろいろな時計のデザインが試されています。
その結果わかったのは、AIがローマ数字の時計や、針に装飾的なデザインが施された時計を特に苦手としていることだ。
また秒針があるかないかで、AIの正解率に大きな差はなかったそうです。
このことは、時計の針を読めないという弱点が、針の検出や角度の解釈に関連する根深い問題に起因していることをうかがわせるという話です。
さらにカレンダーを使ったクイズでも、AIの弱点が炙り出されています。
祝日を当てさせたり、過去・未来の日付を計算させるといったクイズを行ったところ、もっとも優れたAIモデルですら、5回に1回は間違えたそうなんです。
人間にとっては基本的なカレンダー計算でも、最先端のAIですら難題となることがわかりました。
高度な分析能力があるはずの最先端AIが、なぜこのような簡単な時間の問題に苦戦するのでしょう?
研究チームによると、アナログ時計やカレンダーを理解するには、空間認識・文脈の理解・数字の組み合わせを適切に処理せねばなりません。
文字の読み取りだけでなく、針の位置関係や日付の規則を理解することが求められるため、今のAIには難しい課題なんだとか…。
エディンバラ大学のロヒット・サクセナ氏は、「ほとんどの人は、小さな頃から時計を読み、カレンダーを使うことができます。
今回の発見は、そのような人間にとって基礎的なスキルであっても、AIはそれに苦労するという大きなギャップを浮き彫りにしています」と語っています。
スケジュール支援・自律型ロボット・視覚障害者向けのアシスタントツールなど、時間をきちんと把握せねばならないシステムはいくつもあります。
今回の研究が示しているのは、こうしたシステムにAIを搭載するには、現実世界の時計やカレンダーを読めないという苦手を克服せねばならないということです。
今日のAI開発では、推論など、きわめて高度な機能の追求が推し進められています。
ですが小学生にもできることができないとは、じつに皮肉なことだと研究チームは伝えています。
とんだ弱点がありましたねぇ…。
とは言え、これくらいの弱点なら、すぐに克服してきそうですけどね。
ではまた〜。
京都 中京区 円町 弘泉堂鍼灸接骨院