深層生成モデルの進化が目覚ましい

脳の実験はするのが大変なので、人工知能の力を使ってシミュレーターを作れるとすごく助かります。

そういうシミュレーターを実現するためには生成モデルと呼ばれる分野の人工知能が必要になるのですが、ここ数年は深層学習の生成モデルが(自分の中で)熱いです。

詳しくは以下のPreferred Networksの岡野原さんの資料が大変参考になりますが、GANやVAE、Autoregressiveな生成モデルの画像・音声分野での進化は目覚ましいように思えます。

www.slideshare.net

例えば先日Googleから発表されたMusicVAEは衝撃的。機械が作ったと思えないレベルの音楽が見事に生成されてます。ウェブのデモUIもこれまた感動的な出来。
MusicVAE: Creating a palette for musical scores with machine learning.

Wavenetといいこれといい、最近音声関連の生成モデルの発展は本当に目覚ましいですね。
WaveNet: A Generative Model for Raw Audio | DeepMind

[追記]
自分でもいくつかモデルを実装してみたのでそれのリンクを貼っておきます。

ChainerでNeural Processesを実装した - tkg日記
ChainerでMADE: Masked Autoencoder for Distribution Estimation - tkg日記