Name: あなたも騙される、人工知能のテスト （Will This Trick Your Mind? (Artificial Intelligence TEST)）
Uploaded: 2019-11-11T21:01:10.000Z
Duration: 4 min 19 s

基礎受動態

このエピソードは『SimpliSafe』によってサポートされています。

Which of these three faces do you think is the oldest?

この 3 つの顔のどれが最も老けて見えますか？

The answer is actually none of them, because none of these people were ever born.

答えは実際にはどれも当てはまりません、誰も生まれていないからです。

These faces were all generated by artificial intelligence.

これらの顔はすべて人工知能によって生成されました。

Now, thinking about artificial intelligence, look carefully at these two paintings.

つぎに、人工知能について考えながら、この 2 つの絵画を注意深く見てください。

Which of these does your mind think is created by AI?

どちらが人工知能によって作られたと思いますか？

AI はこれに少々不満を感じているようです。

But someone loved it as it went at an auction for $432,500.

しかし、これを気に入った人がいて、432,500 ドルでオークションにかけられました。

To explain how these images are generated, let's first look at these images of fruit.

これらの画像がどのように生成されるのかを説明するために、まず、これらの果物の画像を見てみましょう。

By now, you know that one isn't real, but is it the apples or the oranges?

今では、1 つの絵は本物でないことがわかっていますが、リンゴでしょうか、それともオレンジでしょうか？

リンゴと答えたのなら、正解です！

Essentially, a system is fed hundreds of images to learn from.

基本的に、システムは何百もの画像を提供されて、そこから学習します。

その後、2 つのシステムに分かれます。

System 1's job is to create a convincing image of an apple,

システム 1 の役割は、本物そっくりのリンゴの画像を作成することであり

and system 2 is designed to figure out which images of apples are fake.

システム 2 は、どのリンゴの画像が偽物かを判断するように設計されます。

This is known as a generative adversarial network.

これは、敵対的生成ネットワークとして知られています。

If system 1 fails at tricking, it continues to evolve its apple designing skills,

システム 1 がトリッキングに失敗した場合、リンゴのデザイン技術を進化させ続けます

and if system 2 fails at identifying the fake, it must also improve its ability to catch a fake.

システム 2 が偽物の識別に失敗した場合、偽物を識別する能力も向上させなければなりません。

This ultimately creates a feedback loop that generates extremely believable images.

最終的には、非常に信頼性の高いイメージを生成するフィードバック・ループが作成されます。

Now, let's try to relax and listen to some music while you try to deduce which is composed by a computer.

では、パソコンで作曲した曲を推測しながら、リラックスして音楽を聴いてみましょう。

Turns out that composition A is generated by a machine learning system called Emily Howell,

Aの構成は 90 年代に作られた『エミリー・ハウエル』という機械学習システムで作られていて

which was created in the 90s and learned from a library of music to create original pieces.

音楽ライブラリから学習してオリジナルの曲を作っています。

ヨハン・セバスチャン・バッハによるものです。

A larger library of music will give the machine learning networks more data to learn from, and the same is true for video.

より多くの音楽ライブラリがあれば、機械学習ネットワークはより多くのデータを学習できるようになるでしょう、動画についても同じことが言えます。

Because we upload such huge amounts of video content online,

膨大な量の動画コンテンツをオンラインでアップロードするため

neural networks have begun to create convincing fake videos.

ニューラルネットワークは本物に近い偽の動画を作成し始めています。

Here's a video of the 44th President of the United States, Barack Obama.

これは、アメリカの第 44 代大統領バラク・オバマ氏の動画です。

People not trapped by our past, but able to remake ourselves as we choose.

過去に囚われているのではなく、自分の選択に応じて自分自身を作り直すことができるのです。

But today, our immigration system is broken, and everybody knows it.

しかし、今日、私たちの移民制度は壊れていて、誰もがそれを知っています。

ここに、別の動画があります。

It's been less than a week since the deadliest mass shooting in American history.

アメリカ史上最悪の銃乱射事件から 1 週間も経っていません。

And foremost in all of our minds has been the loss and the grief felt by the people of Orlando.

そして私たちの心の中で最も重要なことは、オーランドの人々が感じた喪失と悲しみです。

この 2 つの動画のうち、どちらが本物でしょう？

動画 A、あるいは B でしょうか？

Known as a deep fake video, video B is generated using AI.

ディープ・フェイク・ビデオとして知られる動画Bは、人工知能を使って生成されています。

With over 14 hours of footage from the president's weekly addresses, neural network AI is able to model the shape of Obama's mouth,

大統領の毎週の演説から 14 時間以上の映像を集めたニューラルネットワーク AI は、オバマ大統領の口元の形状をモデル化し、

and uses audio from one of Obama's previous addresses.

過去の大統領の演説からの音声を使用しています。

But can AI generate convincing synthetic audio?

しかし、人工知能は本物の合成音声を生成できるのでしょうか？

Hey, um, I wanted to know what are your hours for today?

あの、今日の営業時間を知りたいのですが？

午前 10 時から午後 6 時半までです。

お手数をかけました、ありがとう。

Can you tell which of the callers is human?

どちらの発信者が人間なのかわかりますか？

Voice B, the voice you hear asking about the hours the business was open, was fake.

営業時間を尋ねる声 B は偽物でした。

We're relying more and more on technology today, which is making our lives easier.

現在、私たちはテクノロジーにますます依存しているので、生活が楽になっています。

Much like SimpliSafe, the sleek new home security system who sponsored today's video.

今日の動画のスポンサーになったスマートなホームセキュリティシステムの『SimpliSafe』とよく似ています。

We bought a house recently and finally realized what it feels like to go anywhere and be like, okay legit we're probably gonna be robbed right now, and the stats are in.

私たちは最近家を購入しましたが、最終的にどこへ行っても同じような気持ちになることに気づきました。それは、今すぐにでも盗まれる可能性があるし、データも入っています。

America has a robbery every 15 seconds, most of which happen while you're at work.

アメリカでは 15 秒に一度強盗が発生していますが、ほとんどは仕事中に起きています。

So join our new zen life by going to simplisafe dot com slash asap and ease your mind.

『simplisafe.com/asap』にアクセスして心を和らげることで、新しい禅の生活に参加しましょう。

Importantly for us in our new pad is that it looks cute.

私たちにとって新しいパッドで重要なことは、見た目がかわいいことです。

The design is awesome, it's intuitive to set up and use, you barely notice the sensors are there,

デザインは素晴らしく、設定して使うのは直感的で、センサーがあることにほとんど気づかないし、

and we like that it does cool things like remind you if you left the door open because Gregg literally does that all the time.

『グレッグ』は文字通り常にドアを開けたままにしていることを思い出させてくれるなど、クールな機能を備えているのが気に入っています。

He leaves the door wide open when he leaves.

彼は出かけるときドアを大きく開けたままにしておきます。

In the event of an actual break-in, it can immediately contact the police.

実際に侵入された場合は、すぐに警察に連絡できます。

We literally just set up our own at home, and it's just one of those things where you get like peace of mind knowing that it's there for you.

私たちは文字通り家に自分自身で設置しました。あなたのために、そこにあるという安心感を得られるものの 1 つです。

And it can even tell the difference between a pet and an intruder!

ペットと侵入者を見分けることもできるんです！

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