AIに関するHeavyFeatherのブックマーク (16)
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HeavyFeather 2010/10/17
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【レポート】プロ棋士vsコンピューター - 「あから2010」の威力を目撃してきた (1) 歴史的な対局が行われた | エンタテインメント | マイコミジャーナル
10月11日、情報処理学会の50周年記念として、女流棋士がコンピューターとガチンコで勝負するというイベントが行われました。 コンピューターとの対局に臨んだのは、清水市代女流王将。2010年10月現在で獲得タイトル数は女流歴代一位の43期。押しも押されぬトップクラスの女流棋士です。対するコンピューターは情報処理学会による「トッププロ棋士に勝つ将棋プロジェクト」特製システム「あから2010」(以下「あから」)。「あから」とは10の224乗の数を示す数「阿伽羅」であり、将棋の局面の数がこの数に近いことに因んで命名されたそうです。本記事ではこの歴史的な対局の模様をレポートしたいと思います。(取材/文・罪山罰太郎) 対局の会場となったのは、東京大学本郷キャンパス。将棋ファンのみならず、人工知能の研究をしている方など、多くの人が詰めかけ、熱気ムンムンです。 それにしてもオッサン率が高……いや、なんでも
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＜将棋＞清水女流王将ＶＳソフト 東京大学で１１日対局 （毎日新聞） - Yahoo!ニュース
将棋の清水市代女流王将（４１）とコンピューターの将棋ソフトが１１日、東京大学で対局する。情報処理学会（白鳥則郎会長）が創立５０周年事業として挑戦状をたたきつけ、日本将棋連盟（米長邦雄会長）が女流の第一人者を立てて迎え撃つ。さて勝負の行方は−−。【西川拓、金沢盛栄】 将棋ソフトがプロ棋士と対戦するのは、渡辺明竜王に敗れた０７年以来。 「苦節三十余年、今回は９割方、ソフトが勝つでしょう」。情報処理学会側のスタッフで、「コンピュータ将棋協会」会長の滝沢武信・早稲田大教授（５８）＝応用数学＝は自信を見せる。７４年、世界で初めて指し将棋のソフト開発を始めた。 「当初はルール通りに駒を動かすので精いっぱい」（滝沢さん）で、８４年に小学生名人に挑戦して惨敗。それでも９０年から「コンピュータ将棋選手権」を開き、ソフト開発者同士で腕を磨いてきた。 将棋の場合、ある局面で可能な指し手（駒の動かし方）は
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「酢鶏」作者が語る「一家に一台、人工無脳」の未来像 (1/5)
人工無脳（もしくは人工無能）とは、自動で言葉を選び、人間とのコミュニケーションをするプログラムの俗称だ。言語解析の正確さよりも場の楽しさを重視したものが多く、ブログやSNS、チャットなど、様々なサービス上で彼らが発信した情報を目にすることがある。 数回程度のやりとりでは人間と間違えるほどに高度なプログラムも多く、怒りっぽかったり、ヘンな疑問を投げかけたりと、独自の性格を持った人工無脳が人気を集めている。 その中でもトップクラスの知名度を誇る人工無脳が、shohoji氏作の「酢鶏」だ。酢鶏は2004年5月頃に誕生し、ブログやチャット、mixiやTwitterなど、いくつものコミュニティで活躍してきた。今年4月1日には「酢鶏容疑者を逮捕」というエイプリルフール記事のネタにされるなど、マスコットとしての存在感を発揮し続けている。 作者であるshohoji氏は、どんな意図で酢鶏を開発したのか。そし
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第1回 機械学習 ことはじめ | gihyo.jp
次のサービスや製品はどれも身近にありますが、これらに共通していることはなんでしょう。 Amazonの「この商品を買った人はこんな商品も買っています」 はてなブックマークの「関連エントリー」 Google 翻訳 Google 日本語入力 メールクライアントのスパムフィルタ デジタルカメラの自動顔認識 ニンテンドーDSの手書き文字認識 買い物履歴、ユーザが書いたコメントやタグ、Webに無数にあるページ、メール、画像や動画と対象はそれぞれ異なっていますが、どれも「データから有益な情報を取り出す」ということを行っています。 これらは「機械学習」という技術を使って実現されているのです。 機械学習の応用範囲 機械学習は冒頭で挙げた以外にも、様々な分野で使われています。 例えば、ノイズ除去や特徴の抽出を目的とした利用パターンがあります。音声認識や画像認識、文字認識（OCR）などはその代表格です。それらも
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CNET Japan
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人工脳の進化実験：「だます戦略」も進化 | WIRED VISION
前の記事 「机や服を爪でこする音」を使った入力システム(動画) 人工脳の進化実験：「だます戦略」も進化 2009年8月20日 Brandon Keim Image: PNAS。サイトトップの画像は、人工呼吸の訓練用ダミーたち。Wikimedia Commons 映画『ターミネーター』シリーズのお蔵入りになったシーンだと言われたら信じてしまいそうな実験が行なわれた。ロボットたちに「人工脳」を搭載して動物たちのように生存競争を行なわせたところ、短期間のうちに進化し、互いをあざむく技を身につけたのだ。 これらのロボットはサッカーボールほどの大きさで、車輪とセンサー、点滅する信号ライトを組み合わせてあり[画像B]、デジタルの神経回路で制御されている。ロボットを設計した研究者らは、これらのロボットを1つのコートに入れて競わせた。コートの両端に、「食物」「毒物」を示す紙製の円を置き、食物を見つけてその
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未解読のインダス文字を、人工知能で解析 | WIRED VISION
前の記事 スレの状況がわかるツール：「多様な意見」を視覚化 パソコンの瞬間オン・オフも可能に：強誘電体トランジスターに新技術 次の記事 未解読のインダス文字を、人工知能で解析 2009年4月24日 Brandon Keim J.M. Kenoyer/Harappa.com 多くの考古学者の挑戦を退けてきた古代文字が、人工知能にその秘密の一部を見破られた。 4000年前のインダス文明で使われていた記号をコンピューターで分析したところ、これらの記号が話し言葉を表している可能性があることがわかったのだ。 「含まれている文法構造は、多くの言語で見られるものと共通しているようだ」と、ワシントン大学のコンピューター科学者、Rajesh Rao博士は語っている。 インダス文字は、紀元前2600年から紀元前1900年に今のパキスタン東部からインド北部にかけて使われていた文字で、エジプト文明やメソポタミア文
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「物理法則を自力で発見」した人工知能 | WIRED VISION
前の記事 「衛星成功に総書記は涙」：北朝鮮の核再開宣言とミサイル輸出 「物理法則を自力で発見」した人工知能 2009年4月15日 Brandon Keim Image credit: Science、サイトトップの画像はフーコーの振り子。Wikimedia Commonsより 物理学者が何百年もかけて出した答えに、コンピューター・プログラムがたった1日でたどり着いた。揺れる振り子の動きから、運動の法則を導き出したのだ。 コーネル大学の研究チームが開発したこのプログラムは、物理学や幾何学の知識を一切使わずに、自然法則を導き出すことに成功した。 この研究は、膨大な量のデータを扱う科学界にブレークスルーをもたらすものとして期待が寄せられている。 科学は今や、ペタバイト級[1ペタバイトは100万ギガバイト]のデータを扱う時代を迎えている。あまりに膨大で複雑なため、人間の頭脳では解析できないデータセ
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海外FXボーナス(口座開設ボーナス・入金ボーナス)全195社完全比較【2024年12月キャンペーン最新版】
海外FX業者を利用する上で、ボーナスは絶対に欠かせません。口座を新規開設するだけでもらえる「口座開設ボーナス」、入金時にもらえる「入金ボーナス」、その他にもキャッシュバックなど、様々なボーナスがもらえます。 受け取ったボーナスはそのまま取引に使え、利益が出た時は出金することも可能です。お得はあっても損はないボーナスなので、海外FX業者を選ぶ際には必ず比較しておきたいところです。 そこでこの記事では、海外FXボーナス(口座開設ボーナス・入金ボーナスキャンペーン)全195社を徹底的に研究した上で、おすすめ完全比較ランキングにまとめました。日本人に人気のFX業者だけでなく、マイナーの海外FX業者や注意点なども詳しく解説していきます。 「海外FXボーナスが豪華な業者をすぐに知りたい」という方向けに、海外FXボーナス選びに役立つカオスマップを作成したのでこちらも併せて参考にしてください。 「どのFX
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スーパーコンピューターはこのままでいくと2025年には人間の脳をシミュレーションできるようになる
これまでもさまざまなスーパーコンピューターが作られ、膨大な計算が必要な研究に対してその演算能力を発揮し、人類の科学の発展に寄与してきたわけですが、このままスーパーコンピューターが順調に成長し続けると、どうやら2025年には人間の脳内にあるニューロンのシミュレーションさえ可能になるそうです。 一体どういう理屈でそんなことになってしまうのか、1990年から近未来に至るまでのスーパーコンピューターの成長を見てみましょう。 グラフは以下から。 Singularity is Near -SIN Graph - Growth in Supercomputer Power 黒の実線部分が実際の計画とスーパーコンピューター名、そして白い横断歩道みたいな線がトレンドライン、つまり傾向線。現在までの勢いでトレンドラインを描くと、なんと以下のようになります。 2013年……人間の脳の機能をシミュレーションするの
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大規模データを基にした自然言語処理 - DO++
人工知能基本問題研究会 (SIG-FPAI)でタイトルの題目で一時間ほど話してきました。 発表資料 [pptx] [pdf] 話した内容は - 自然言語処理における特徴ベクトルの作り方と、性質 - オンライン学習, Perceptron, Passive Agressive (PA), Confidence Weighted Learning (CW) 確率的勾配降下法 (SGD) - L1正則化, FOLOS - 索引を用いた効率化, 全ての部分文字列を利用した文書分類 で、スライドで70枚ぐらい。今までの発表とかぶっていないのはPA CW SGD FOLOSあたりでしょうか オンライン学習、L1正則化の話がメインになっていて、その両方の最終形の 確率的勾配降下法 + FOLOSの組み合わせは任意の損失関数に対してL1/L2正則化をかけながらオンライン学習をとても簡単にできるという一昔前
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人工無能の作り方
書いた人 INA 人工無能とは？ 人間っぽく話すプログラムのこと。会話を理解しているというよりは、なんかそれっぽいことを話すだけのものが多い。 今回は「日本語のようなものを話す人工無能」を作ってみたので、その簡単な仕組みと工夫した点について少し書いてみることにする。 動機 うちのサークルのメンバーがよく集まってるチャット。とてもマニアックな どうしようもない 会話が繰り広げられているわけだが、ちょっと物足りない。 そうだ！ 萌キャラがいないじゃないか！ 「ないなら作ればいいじゃない？」 材料 MeCab 形態素解析エンジン 難しいことは知らなくても問題ない。 「私は変な人ではない」 ↓ 私 名詞,代名詞,一般,*,*,*,私,ワタシ,ワタシ は 助詞,係助詞,*,*,*,*,は,ハ,ワ 変 名詞,形容動詞語幹,*,*,*,*,変,ヘン,ヘン な 助動詞,*,*,*,特殊・ダ,体言接続,だ,
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CNET Japan
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自然言語処理における類似度学習(機械学習における距離学習)について - 武蔵野日記
Twitter でグラフ理論に関する話題が上がっていたので、最近調べている距離学習(distance metric learning)について少しまとめてみる。カーネルとか距離(類似度)とかを学習するという話(カーネルというのは2点間の近さを測る関数だと思ってもらえれば)。 この分野では Liu Yang によるA comprehensive survey on distance metric learning (2005) が包括的なサーベイ論文として有名なようだが、それのアップデート(かつ簡略)版として同じ著者によるAn overview of distance metric learning (2007) が出ているので、それをさらに簡略化してお届けする(元論文自体本文は3ページしかないし、引用文献のあとに表が2ページあって、それぞれ相違点と共通点がまとまっているので、これを見ると非
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電脳がいつかは人脳に勝つ理由 - 書評 - ボナンザVS勝負脳 : 404 Blog Not Found
2007年11月04日03:00 カテゴリ書評/画評/品評 電脳がいつかは人脳に勝つ理由 - 書評 - ボナンザVS勝負脳 こんな大事な本を読み落としていたとは。思い出させてくれた「レジデント初期研修用資料: 終了判定の問題を考えている人がいた」に感謝。 ボナンザVS勝負脳 保木邦仁 / 渡辺明 本書を読んで確信できた。 私の目の黒いうちに、電脳が人脳に勝つ日が来ることを。 本書、「ボナンザVS勝負脳」は、現在最も有名なコンピューター将棋プログラムBonanzaの開発者と、それと戦って見事勝利した、勝負脳の持ち主とが、それぞれの立場で持論を読者に遠慮なく語った一冊。 目次 はじめに 第一章 ボナンザ誕生 保木邦仁 第二章 コンピュータとの対決 渡辺明 対談 ボナンザ誕生 保木邦仁 x 渡辺明 第三章 コンピュータ将棋の新たな可能性 保木邦仁 第四章 プロ棋士はこう考える 渡辺明 終章 科学
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