TEDAI ウィーン 2025 での TED 講演のメモは次のとおりです (2025 年 9 月 26 日) セッション1:基礎 ウォルター・ヴェルゾワ(アーティスト、王立芸術協会フェローシップ、レコーディング・アカデミー)、オリヴィエ・ウリエ(インクルーシブ・ブレインズ、バイオテクノロジーデンタル、MBZUAI) - はじめに - オーケストラ、脳インターフェース、DJ、ミュージシャン- AIを通じて脳波を音楽に変換するパフォーマンス シャデン・アルシャマリ(MIT研究員) - 機械学習フレームワークのための化学周期表のインスピレーション - アルゴリズム、分布、目的関数を整理する機械学習周期表 - 異種手法をつなぐ表現学習アプローチ - 60年前のK-meansクラスタリングアルゴリズムを改良した新しい画像クラスタリングアルゴリズム - R変数とQ変数は、それぞれ実際の関係(注釈ありとなし)と学習した関係を表す - 新しい方法のギャップを明らかにする機械学習アルゴリズムの周期表構造 - 学習された表現による教師あり学習シグナル Lukasz Kaiser (OpenAI 研究員) - 自動運転車 - なぜタクシー運転手のようにどこでも運転しないのですか? - 病気を治すためのAIはなぜそんなに難しいのでしょうか?機械はより少ないデータから学習する必要がある - より強力な学習可能なモデル - RNN - カタツムリが言葉の周りを歩き回る - トランスフォーマー - カタツムリの背負いバックパック 前の単語がすべて書かれています - トランスフォーマーはより少ないデータから学習します - 推論モデル/推論者 - すべての単語を運びますが、その間に独自の単語も生成し(テスト時間)、計算を行い、文脈の中で考えることができます - 研究者 - 強力なモデル + 学習可能な任意のデータ、任意のテスト時間、並列処理 (もはやシーケンシャルではありません) - 科学的発見、次のタイプのモデル - タイムライン - さらに遠くではなく、数か月/1年ですが、数十年ではありません。それほど遠い未来ではない...