Twitterに投稿した画像はUIデザインに合わせて自動でトリミングされますが、「思っていたのと違う……」という切り取り方をされることもよくありました。TwitterはAI技術を活用することで、従来よりも速くかつ最適なトリミングが可能になったと公式ブログで発表しています。

人工知能(AI)を用いて既存のポルノに有名女優の顔を合成する「フェイクポルノ」が登場して以来、ここ数か月でさまざまな有名女優を使ったフェイクポルノが急増しています。そして、実在する人間で作るフェイクポルノに飽き足らず、今度はゲームの中に登場するキャラクターの顔を使ったフェイクポルノが増えはじめています。

画像ファイルのリサイズはすべてのピクセルに対して均等に伸縮させるものです。このため、人物や建物が写っている画像に縦横比を無視したリサイズを行うと、被写体のバランスも崩れてしまい、違和感のある画像になってしまいます。画像リサイズ用ライブラリ「Caire」は画像内にある人物や建物などの比率を維持したままリサイズでき、違和感のない画像を作り出せます。

既存のポルノと有名女優の顔をAIで合成させる「フェイクポルノ」は2017年12月ごろから爆破的な広まりを見せていますが、「リベンジポルノに利用される恐れがある」といった理由から有名ポルノサイトのPornhubやTwitterなどでの投稿が禁止されています。そんな中、フェイクポルノ誕生の地であり、コミュニティの中心となっている海外掲示板・Redditがフェイクポルノの投稿を禁止する方針を発表しました。

写真や画像を無料で保存できるGoogle Photosには機械学習が使われており、類似のコンテンツ認識し、自動でラベル付きで分類してくれます。2015年にこのGoogle Photosが黒人を「ゴリラ」とラベリングしたことが大きなニュースとなりましたが、2年たってどれだけ画像認識技術が進歩したかがチェックされたところ、「Google Photosはゴリラを見えないものとしている」ということがわかりました。

Microsoftが文章からイメージを自動生成できるAI技術を開発しました。「黄色い体で、黒い翼を持ち、短いくちばしの鳥」と入力すれば、まるで実在する鳥であるかのような自然な画像を自動生成できます。

イギリスの首都警察は押収したデバイスに犯罪の証拠となる写真が含まれているかどうか専用のソフトウェアに頼っているのですが、ソフトウェアに「砂漠の画像をヌードと判断する」という問題点があることから、児童ポルノの検出を含め繊細な作業は専門家らの手に頼って調査していました。しかし、上記のような作業は担当者を精神的に追い詰めるとして、新たに人工知能(AI)を利用した検出ソフトが開発されています。

空港から出国する人を顔認証で識別する試みがアメリカの一部の空港で行われており、2018年には同システムを全国規模で展開する予定です。しかし、出国者を顔認証するシステムは議会の承認を得ておらず法的な根拠があいまいであるのに加え、技術的にも問題があるとするという報告書が公開されました。

映画などのフィクションの世界のように、低解像度の写真を高解像度のものに変換するのが難しいことは、画像の編集や加工を行ったことがある人ならば誰でも知っていることです。しかし、ドイツの研究機関であるMax Planck Institute for Intelligent Systemsに所属するコンピューターサイエンティストたちが、低解像度の写真を高精細なものに変換するアルゴリズムを開発しており、その出来栄えは驚くべきものとなっています。

人間以上の能力を持つ画像認識用人工知能(AI)の「PlaNet」」や、自動で画像を分析して言葉で説明してくれる「CaptionBot」、さらには今流行りの自動運転カーに至るまで、多くの最先端技術でニューラルネットワークを用いた画像認識技術が応用されています。しかし、これは簡単に欺くことできるとマサチューセッツ工科大学(MIT)の研究グループが指摘しています。

「縮小された画像を再度拡大すると、ドットが目立つ汚い画像になってしまう」という経験をしたことがある人は多いはず。粗い画像をきれいに復元することは簡単にはできないことですが、大量の画像で機械学習させたAIが粗い画像をきれいに復元してくれるという、「Let's Enhance」というWEBサービスを使ってみました。

技術の進化が著しい「ディープラーニング」を使うことで、著名な画家の作風を認識し、別の映像をそのテイストに変換してしまうというアルゴリズムの開発が進められています。ドイツ・フライブルク大学コンピューターサイエンス学部のManuel Ruder氏らによる研究で行われた実際の変換の様子がムービーで公開されているのですが、その様子は驚きを禁じ得ないレベルに達しています。

MITコンピュータ科学・人工知能研究所はディープラーニングにより乳がんの発生を予知する手法を開発したと発表しました。これにより、乳がんになりやすい人を従来よりもはるかに高い精度で発見することができるほか、将来的には乳がん以外のがんや心筋梗塞などの早期発見にも役立つと期待されています。

2016年にGoogleは機械学習のためのデータセット「Open Images」を初めてリリースしましたが、この最新版である「Open Images Dataset V5」を2019年5月8日付でGoogleが新たに公開しました。

男性が自分の顔をカメラで写すと瞬間的に顔が女性に変化し、顔の向きを変えたり表情を変えるとリアルタイムでその変化が「女性の表情」として表現される……といったことが可能な性別交換フィルターを写真共有アプリのSnapchatがリリースしました。もちろん女性から男性への変換も可能で、あまりの精度の高さゆえ、フィルター目的で新たにSnapchatをインストールする人が続出するほどの機能となっており、AIを開発するGoogle Brainチームのエリック・チャンさんがこのフィルターのすごさについて分析しています。

「DJI Mavic Air」などのドローンを製造・販売するDJIが、GoProライクな小型のアクションカメラ「Osmo Action」を発表しました。端末の前後にそれぞれディスプレイを搭載した「デュアルスクリーン」対応で、超強力な手ぶれ補正機能、4KHDRムービーや8倍スローモーションムービーの撮影も可能、さらには防水にも対応という全部盛りなアクションカメラになっているとのことです。

技術の進歩と共にめざましい進化を遂げているドローンですが、飛んでくる鳥やボールなど、高速で自機めがけて飛んでくる物体をとっさに回避することは非常に困難です。チューリッヒ大学の研究チームは、カメラによって飛んでくる物体を認識して自動で回避する技術を開発、実際にこの技術を用いたドローンによる実験ムービーを公開しています。

ペットの顔をアップロードするだけで、ペットの顔を別の動物の顔に変換してくれるツール「PetSwap」をNVIDIAが公開しました。例えば飼っているのがゴールデンレトリバーなら愛犬がチワワやプードル、あるいはホッキョクグマだった時にどう見えるのか？を実験することが可能。また人間の写真をアップロードするとその人がダルメシアンだった時にどんな顔になるのか？などを見ることができます。

「肺がん」はがんの中でも最も死亡数が多いがんです。Googleではそんな肺がんを検出するためのAIが開発されており、このAIに低線量肺がんCT(LDCT)を用いたがん検診を行わせたところ、人間の放射線医師よりも高精度でがんを検出できることが明らかになっています。

モスクワにあるSamsungの人工知能(AI)センターとロシア・スコルコヴォ科学技術研究所の技術者が、従来の3Dモデリングのような手法を使わずに、画像から人が話している様子のアニメーションを生成できるモデルを開発しました。この技術は将来的にゲームやビデオ会議で使われるデジタルアバターへの応用が期待されます。

インターネットが普及した現代では、チェスファンはプロプレイヤーの試合をリアルタイムで世界中のどこからでも見られるようになり、名マッチの棋譜も数多く公開されています。そんなチェスファンがインターネットでチェスを楽しむ上でお役立ちなChrome用拡張機能「chessvision.ai for Chrome」は、ブラウザに表示されている棋譜を認識して、その場で盤面を作成するだけでなく、AIによって最適手を考案してくれるツールとなっています。

人工知能(AI)の進化により自動で「セレブっぽい写真」や「リアル写真と判別不能なレベルの偽画像」、「美少女キャラクター」などを生成することが可能になっていますが、新たに、現実世界には存在しない「架空の猫」の写真を自動生成しまくることができる「This cat does not exist」がちょうど猫の日である2月22日に登場し話題となっています。

機械学習によって存在しない人物の顔画像を自動的に作れるようになり、偽の写真を使った詐欺が横行したり、デジタルなIDが偽造される恐れが指摘されています。しかし、2019年時点のAIは完璧な画像を作成できるわけではなく、「どこに違いが出るのか」を知っていれば偽物を見抜くことも可能なはず。ということで、2枚の顔画像のうちいずれが本物か？ということをテストできるウェブサイトをワシントン大学のJevin D. WestさんとCarl T. Bergstromさんが公開しています。

機械学習により本物の人間と見分けがつかないレベルの顔写真をワンタッチで簡単に生成できるウェブサイトが話題となる中、「Human Or AI」では真作と贋作(がんさく)を見抜くように人間の写真を見極める力を試すことができます。同様の判別クイズが行えるサイトも登場していますが、「Human Or AI」では「どちらが本物の人間か」に加えて「どちらも実在の人間」「どちらもAIによる偽画像」という選択肢も追加され、さらに超絶難度になっていました。

Microsoftが「Excel」アプリのアップデートを発表しており、Android版では紙の資料に印刷された表をスマートフォンのカメラで撮影するだけでデジタルデータとしてExcel内にインポートできるようになりました。

いくつかの顔認証システムが肌の色が濃い人を正確に識別することに苦労していることは既に知られていますが、新たに自動運転カーに搭載されている人工知能(AI)システムも同様の問題を抱えていることが明らかになっています。研究によると、肌の色が濃い歩行者の方が自動運転カーによる事故に遭遇する確率が高まるそうです。

近年発達してきたAI技術を用いて「コンピューターが人間の表情を読み取って感情を検出する」というアルゴリズムが注目を集めており、治安維持や教育現場などでの利用が見込まれています。しかし、人間の感情について研究している研究者の中には、「AIが人間の表情から感情を読み取る技術の実用化には危険がある」として警鐘を鳴らしている人もいます。

顔認証技術とはカメラとアルゴリズムを用いて人間の顔を識別し、性別・年齢・人種などの情報を判別したり、果ては写真に映っている人を特定する技術です。顔認証技術はまだまだ発展段階にあり、各社が技術レベルを向上させるために様々な試験を重ねている段階です。そんな中、顔認証技術をリードするIBMが、写真の共有を目的としたコミュニティサイト「Flickr」上にある写真を顔認証技術のために利用していると判明。ユーザーは顔認証技術への写真利用に同意していないのでは、と指摘されています。

Microsoftペイントとマウスを使って描いたようなラフなイラストが、一瞬でリアルな風景写真に変換される画期的な技術をNVIDIA Researchが開発しました。「GauGAN」と呼ばれるインタラクティブなソフトウェアは膨大な学習データを用いたディープラーニングを使ったもの。GauGANを使えば「オブジェクトの形を描くだけ」「線を引くだけ」で誰でもアイデアを形にすることができます。

半導体メーカーのNVIDIAは最先端のGPUを開発しているという利点を生かし、AIやディープラーニングの分野にも積極的に進出しています。そんなNVIDIAは医療用AIの開発も行っており、画像診断等を行う放射線科医をサポートする医療用AIを含むツールキット「Clara」を開発しています。