人とロボットの秘密 ロボット工学を「究極の人間学」として問い直し、最前線の研究者にインタビューした書籍「人とロボットの秘密」（堀田純司著、講談社）を、連載形式で全文掲載します。 バックナンバー： まえがき 自分と同じものをつくりたい業（ごう） 第1章-1 哲学の子と科学の子 第1章-2 「アトムを実現する方法は1つしかない」 第2章-1 マジンガーZが熱い魂を宿すには 第2章-2 ロボットは考えているのか、いないのか 第2章-3 アンドロイドが問う「人間らしさ」 石黒浩教授 第3章-1 子どもはなぜ巨大ロボットが好きなのか ポスト「マジンガーZ」と非記号的知能 第3章-2 「親しみやすい」ロボットとは 記号論理の限界と芸術理論 中田亨博士の試み 第4章-2 生物がクオリアを獲得した理由 「受動意識仮説」で解く3つの謎 ←前回「第4章-2 生物がクオリアを獲得した理由 「受動意識仮説」で解く
人とロボットの秘密 ロボット工学を「究極の人間学」として問い直し、最前線の研究者にインタビューした書籍「人とロボットの秘密」（堀田純司著、講談社）を、連載形式で全文掲載します。 バックナンバー： まえがき 自分と同じものをつくりたい業（ごう） 第1章-1 哲学の子と科学の子 ←前回「第1章-1 哲学の子と科学の子」へ 「アトムを実現する方法はひとつしかない」――松原仁・公立はこだて未来大学教授が語る未来 その試みは意味があることだった では、初期人工知能の研究には意味がなかったのだろうか。まず、そこから知るために、筆者は、公立はこだて未来大学情報アーキテクチャ学科、松原仁（まつばらひとし）教授に会った。教授は、 「いや、意味はあったと思います」 と指摘する。 松原教授はチェスよりもはるかに指し手が複雑になる将棋（中国の象棋“シャンチー”や西洋のチェスは、とった相手の駒を盤面に戻すことはでき
2009/02/05: 『機械はどれだけ人間に近づけるのか』 ～第2回 チームラボアルゴリズムコンテスト～ 『機械はどれだけ人間に近づけるのか』 ～第2回 チームラボアルゴリズムコンテスト～ 情報があふれてる。 人間の手で一つ一つ情報を見て取捨選択することは不可能だ。 もし人間の手に代わるロボットがいたら世の中がちょっと変わるかもしれない。 人間が持つ見えないルールや思考をプログラムで実現してみたいと思わないだろうか。 それはきっと使う者を感動させ、未来をわくわくさせるだろう。 我々チームラボも常にそこに挑戦し続けたいと思っている。 そこで純粋なこの思いを満たせる場をコンテストという形で提供し、プログラマーの皆さんを応援したいと思う。 このアルゴリズムコンテストは、機械はどれだけ人間に近づけるのかというお題を通して、皆さんが日ごろ持っているアイデアを、様々な要素技術（例えば、自然言語処理
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
イヴの時間 - 未来、たぶん日本。ロボットが実用化されて久しく、人間型ロボット（アンドロイド）が実用化されて間もない時代。
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
人間に勝つのは、はるか未来の話と思われてきたコンピューター囲碁の世界が、画期的なプログラムの登場で大変革期を迎えている。確率（勝率）を重視した「モンテカルロ法」の採用で棋力が急上昇。「将棋よりも先に、囲碁の名人がコンピューターに敗れるかも」と大胆な予想をするプログラマーもいる。 ●すでに「アマ三段以上」 ０６年にイタリアで開催されたコンピューター・オリンピアードで、モンテカルロ法を使ったフランスのプログラム「ＣｒａｚｙＳｔｏｎｅ」が優勝（９路盤部門）し、コンピューター囲碁界に衝撃を与えた。１９路盤でも「世界最強」の呼び声は高く、東京で開かれているコンピューター大会ＵＥＣ杯で、０７、０８年に連続優勝。昨年は青葉かおり四段に７子局で完勝し、解説にあたった鄭銘●（●は王へんに皇）九段は「アマ三段以上はあるかも」と絶賛した。 従来のプログラムは「一間トビ」「ケイマ」などの「知識」を大量に覚えさ
運動学習させました。この仮想生物が試行錯誤をして動き方を学習しました。この動画はマルチエージェント進化シミュレータのanlifeを開発していたときに作りました。2020/10/4 追記この後作ったゾンビを宮崎駿監督にみていただいたところが2016年にNHKで放送され一部話題になりました。2016年超会議での超人工生命の生放送企画を経て、ドワンゴにて新たな人工生命を開発することに→ リリース後半年でサービスクローズ人工生命を作る会社を立ち上げました→ https://attructure.com/
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前の記事 日常生活のありふれたデータを視覚化してくれる『Daytum』 膨らますと快適な仮設住宅に：高さ1mのキット『ライフキューブ』 次の記事 複雑な状況を「物語」として理解する：DARPAがAIシステムを開発へ 2009年1月20日 Noah Shachtman 単調な低い連続音、情報提供者からの情報、ニュース報道、入手した携帯電話の会話……戦場にいる指揮官はしばしば、非常に多くの情報を手に入れるが、これらの情報から意味を得るのは難しい。 こうしたことから、米国防総省の奇妙な研究部門である国防高等研究計画庁(DARPA)は、こうしたすべてのデータを、「人が理解するのにもっと適したかたち」――具体的に言うと、物語――に変えようと試みている。 この物語の作者は、こうしたすべての情報をまとめて、隠れた意味を探り出し、分かりやすい物語にすることができるという、一連の知的なアルゴリズムだ。 DA
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