テクノロジーのフロンティアがどこであろうと、Googleはそれほど遠くにはいません。あるいは、底知れぬGoogleのポケットから巨大なGoogleウォレットを取り出し、競争に打ち勝つために小切手を切っているのかもしれない。

人工知能も例外ではありません。

Googleには、今すぐにでも遊びに行けるAI実験がいくつかあります。また、これらの実験のいくつかは機械学習に依存しているため、あなたが直接対話することで実際に開発に役立てることができます。今すぐ遊べるGoogleのAI実験をご紹介します。

一部の実験では、デスクトップやAndroid端末からカメラにアクセスする必要がありますので、ご注意ください。

1 翻訳するもの

この翻訳というのは、とても楽しかったです。なぜ？家の中を歩き回り、アイテムをスキャンして、9ヶ国語に瞬時に翻訳して聞くことができるからです。意外と中毒性があるんですよ。

Something Translatorは、すべてが何であるかを知っているわけではありませんが、あなたが投げかけたものは何でも翻訳しようとします。オブジェクトによっては "image "がデフォルト、スペースによっては "design "がデフォルトになります。

とはいえ、その翻訳には意表を突かれます。顔の写真を撮ったところ、「髪」という反応が返ってきました。ヒゲを考えると妥当なところですが、私が期待していた「顔」や「少年・男性」という反応とは違いました。"少年・男 "対応。

ここでも子供たちは床のカーペットを指して、「カーペット」「ラグ」と言うのかと思ったら、「かぎ針編み」と訳し返すのです。写真を撮ると、その写真だと思う割合と、翻訳した割合が表示されます。

このように、Thing Translatorは100％間違いのない翻訳ツールではありません。しかし、特に統合された言語の一つを使用して、接続の良い外国にいる場合、ピンチの時に確実に役に立ちます。

Thing Translatorを使用するには、カメラ付きのAndroidスマートフォン**、またはカメラ付きのパソコンが必要です。 iOSユーザーは現在Thing Translatorを使用することができません。

人工知能が役に立たないなんて誰が言った？

将来の使用権

Thing Translatorはすでにいくつかの場所で利用されており、インターネットに接続できる環境であれば利用することができます。アルゴリズムの学習により、翻訳結果の精度は向上する。願わくば、Androidの統合機能として、あるいは少なくとも旅行者向けに販売されるアプリとして考えてみてください。

Google Play Storeで公開されているThing Translatorのバージョンは、実際の製品のパクリですのでご注意ください。ダウンロードしないでください！詐欺かもしれません。

2 Sound **ers

NSynthもまた、ちょっと中毒性のあるGoogleのAI実験です。機械学習を使って珍しい新しい音を作る」ことができる「サウンド○ール」ですが、これはどういう意味でしょうか？

ハープのような音を選んで、猫の鳴き声のような別の音と組み合わせるんです。そうですね。ハープです。そして、猫の鳴き声。音が変わったと言いましたか？

以下は、NSynthがどのように機能するかを実際にイメージしてもらうために、私と私の子供たちが音を組み合わせているビデオです。

将来の用益権

NSynth:Sound Makerは、面白い新しい音の組み合わせをデザインする以外には、包括的な使い道がないように思えます。しかし、私は特に音楽が好きというわけではありません。そのため、今回のGoogleのAI実験には、より大きな価値を見出すことができるかもしれません。あなたのバンドやオーケストラ、DJが国際的なスターになるためには、こうしたクレイジーな組み合わせが必要なのかもしれません。

III.インフィニット・ドラムマシン

Infinite Drum Machineは、1日数千のサウンドを、簡単にコントロールできる1台のドラムマシンにまとめました。この人工知能の実験は、作っていて面白かったです（現在も進行中です）。機械学習アルゴリズムは、音を整理するが、説明やラベルは与えない。その代わり、似たような音は一緒にしてしまうのです。

4つのマーカーをスライドさせると、それぞれの色がドラムマシンのビートサイクルになります。その後、シーケンサーを変更し、ランダムなサウンドを選んでエンドレスループで、自分だけのドラムマシンを作ったり、テンポを調整したりすることができます。

将来の使用権

NSynthの本当の使い道がわからない。無限ドラムマシンというと、また別のつぶやきのように思われるかもしれませんが、その背後にある組織化アルゴリズムであるt-distributed random neighborhood embedding（t-SNE）は、サイバーセキュリティ、がん研究、バイオインフォマティクスなどの分野で利用されています。

4 ジョージ・カム

このGoogleのAI実験は、あなたが撮った画像から曲を作る試みです。giorgioCamは、画像認識を使ってあなたが何を撮っているかを判断し、画像タグを歌詞に変換します。そして、アップビートなエレクトロニック・ディスコ・ビートに乗せて、歌詞を計測していく。

正直なところ、笑えるほどひどいと同時に魅力的です。Thing Translatorと同様に、Giorgio Camも以下のビデオで見られるように、いくつかの画像認識を完全に間違えています。しかし、これは機械学習の実験であり、そのため、まだ学習中なのです。

将来の使用権

新鮮な歌詞を捨てて、高揚感のあるディスコ・ミュージックを作る？

5ai デュエット

人工知能デュエットは、人工知能を使って即興でピアノ二重奏を演奏することができます。AIデュエットの醍醐味は、自分の音とAIがシンクロして、絶妙なハーモニーを奏でる瞬間です。少なくとも、私は絶妙だと思います。

つまり、音楽の知識がなくても、AIデュエットを楽しむことができるのです。

それがAIデュエットであり、機械学習の実験を通して、人々が潜在的に持っている未知の創造性を発見する手助けをしています。

将来の用益権

人工知能との完全な音楽コラボレーションは、それほど非現実的な話ではないような気がします。アルゴリズムによる作曲は音楽の一部です。このAIインターフェースは、アルゴリズムに人間のようなインターフェースと応答シーケンスをもたらすだけです。しかし、AIデュオは、私たちのインタラクションに対応し、反復することができる、より文脈を意識したAIを指し示しているとも言えます。

行って、実験する

見た実験が面白かった。子どもたちは、どれも面白いと言っていました。鳥の鳴き声AIの実験を楽しみながら探検しました。以下のビデオでご確認ください。

さらに、近い将来、AIがどこに向かうのか、ちょっとしたヒントを与えてくれます。実世界での直接的な利用が明らかでなくても、AIとの対話の背後にあるアルゴリズムには常に多くの利用法があります。

これらのAI実験のうち、どれに可能性があり、どれが私たちの近未来を変える可能性があると思いますか？

写真提供：maxuser/Shutterstock