土曜日, 3月 05, 2016

ディープラーニング

『資本論』第一巻構造図(&ユア、ワグナー、AI関連)
https://freeassociations2020.blogspot.com/2020/04/blog-post_28.html
雇用の未来:(友寄69頁参照)
https://love-and-theft-2014.blogspot.com/2020/04/future-of-employment-carl-benedikt-frey.html
カーツワイル:(友寄73頁参照)
https://love-and-theft-2014.blogspot.com/2020/04/blog-post_43.html
コンピュータ倫理学 ムーア"What is Computer Ethics?"James H. Moor 1985:(友寄77頁参照)
https://love-and-theft-2014.blogspot.com/2020/04/hwhat-is-computer-ethicsjames-h-moor.html
AI運用の投資信託販売、国内大手銀行で“初” News i - TBSの動画ニュース 20170201 
http://nam-students.blogspot.jp/2017/02/news-i-tbs-20170201_1.html
NAMs出版プロジェクト: 心の社会 Society Of Mind : Marvin Minsky  
http://nam-students.blogspot.jp/2017/02/society-of-mind-marvin-minsky.html

Python - Wikipedia
https://ja.wikipedia.org/wiki/Python
Python(パイソン)は、汎用のプログラミング言語である。コードがシンプルで扱いやすく設計され、C言語などに比べて、さまざまなプログラムを分かりやすく、少ないコード行数で書けるといった特徴がある。

点数付け(評価関数、評価値)自体に社会的議論が必要ではないか?
(google AlphaGoは評価値を公表していない。)
AlphaGoは半目でも勝つことが目的だから最善手の探索をしていない…
また、PCは教育面に前途がある。例えば子供をプロの棋士に育てるプログラムなどには意義がある。

_______

深層学習(ディープラーニング)を素人向けに解説(前編)―基礎となるニューラルネットワークについて | Stone Washer's Journal
http://stonewashersjournal.com/2015/03/05/deeplearning1/
しかし、このディープラーニングというのがいまいちよく理解されていません。非常に有用な手法であり、今後のビジネスに深く関わってくるということもあって専門家向けの解説は多数見受けられるのですが、素人向けの解説があまりありません。
本記事では、プログラミングや人工知能について全く詳しくない素人の方にも分かりやすくい形でご説明していきたいと思います。
解説の前に、本記事の目的は素人向けに噛み砕いて説明する内容のため、「厳密に言うと違う」という様な部分もございますので、予めご了承下さい。

ディープラーニングとニューラルネットワーク

ディープラーニングとは、適切な特徴抽出能力を持つ教師なしニューラルネットワークを多層にして構築したものです。 
などと言われたら、即ページを閉じたくなるでしょう。そもそも、上記の説明でもディープラーニングの説明としては不十分です。今の段階では、「機械が物事を理解するための学習方法」だと考えて下さい。
まず、ディープラーニングを理解するためには、ニューラルネットワークを理解しなければなりません。逆に、ニューラルネットワークを理解してしまえば、ディープラーニングの概要自体はかなり分かりやすくなります。
ニューラルネットワークと言うのは、人の神経を模したネットワーク構造のことです。それを踏まえて、そう言う構造を持った人工知能のこともそう呼びます。このニューラルネットワークでは、神経細胞を模したパーセプトロンと言う小さな計算機をたくさん用意し、一つの計算を協力して行わせるように作られています。
15028-4(神経細胞_Wikipedia
15028-1  (パーセプトロン概念図)
上が神経細胞で、下がパーセプトロン。人工知能の持つ神経細胞みたいなものですね。上図のパーセプトロンは左から3本、右に一本矢印が伸びていますが、実際にはもっと沢山矢印が伸びると考えて下さい。
そして、ニューラルネットワークと言うのは、それを大量に集めて作られた下図のようなネットワークのことです。
150305-1(プルキンエ細胞の図―神経細胞の一種)
15028-2(単純化したニューラルネットワークの概念図)
実際の神経細胞は、信じられない数の枝があちこちに伸びながら複雑に絡み合っています。ニューラルネットワークも実際に使われている規模になってくると、実際の神経細胞並みに複雑な枝があちこちに伸び、ちょっと見ただけでは分からないほど複雑になってしまします。
ただ、上図だけではニューラルネットワークの肝となる仕組みは理解できません。人の神経細胞の最大の特徴は一つ一つの神経の繋がりの強さが自在にコントロールされているという点にあり、この繋がりの強さを目的に合わせてコントロールすることで、効率的な計算ができるようになっています。
複雑に絡み合う道路が目的や場所に合わせて広さが違うのと同様に、神経もよく使う神経は太くなるように作られています。言い換えると、「重要な繋がり」と「補助的な繋がり」を理解できることがニューラルネットワークの最大の特徴であるとも言えます。

深層学習(ディープラーニング)を素人向けに解説(前編)―基礎となるニューラルネットワークについて | Stone Washer's Journal | ページ 2
http://stonewashersjournal.com/2015/03/05/deeplearning1/2/

ニューラルネットワークの計算はどうやる?

なんとなくどんなシステムなのかは感覚的に理解できたと思いますが、もう少し具体的に掘り下げて理解してみましょう。
ディープラーニングを理解する際に「写真の識別」が具体例に出されることが多いのですが、耳の形や模様の話を出すのは抽象的過ぎるので、ここでははっきりと違いの分かりやすい「種族の識別」を具体例にしてみようと思います。
15028-5
例えば、上図のようなパーセプトロンで「哺乳類判別知能」を作ったとします。
 一番右側のパーセプトロンは、4つの情報から哺乳類かどうかを判別する(output)ようになっています。そこで、4つの受け取る情報が「恒温動物かどうか」「肺呼吸をするかどうか」「卵を生むかどうか」「足があるかないか」だったとしましょう。
哺乳類は、恒温動物で、肺呼吸で、卵を生まず、多くの場合足があります。そこで、それに一致する場合だけ点数を入れるようにしました。
基準1: 恒温動物1点 肺呼吸1点 胎生(非卵生)1点 足1点 → 合格点4点
まず、一つ一つの情報の繋がりを全く意識しない場合、全て一致した場合だけ哺乳類だと考えるはずです。つまり、「恒温動物である(1点)」「肺呼吸である(1点)」「卵を生む(0点)」「足がある(1点)」と言う情報が来た際に、機械は「哺乳類ではない(4点未満)」と回答します。しかし、「恒温動物である(1点)」「肺呼吸である(1点)」「卵を生まない(1点)」「足がない(0点)」と言うような情報が来た場合、機械はルールに沿って「哺乳類ではない(4点未満)」と回答するのです。



【囲碁】Google囲碁ソフトが世界トップ棋士に勝利 歴史的瞬間を10万人が目撃 [無断転載禁止]©2ch.net

1 :
2016/03/09(水) 18:00:32.34 ID:CAP_USER*
ねとらぼ3月9日(水)16時50分
http://news.biglobe.ne.jp/it/0309/nlb_160309_5905181721.html

Google DeepMindが開発した囲碁プログラム「AlphaGo」が、囲碁界のトップ棋士・李世ドル九段と対局して勝利しました。
一連の様子はYouTubeで生中継され、約10万人が歴史的瞬間を目撃しました。
 「AlphaGo」は、コンピュータが自ら学習する人工知能技術「ディープラーニング」を囲碁に応用して強化されたソフト。
今年1月にプロに初勝利したことが科学雑誌「Nature」で明かされ、3月に李世ドル九段との全5局マッチが設けられていました。
李世ドル九段は、レーティングでは史上初の七冠を狙う井山裕太六冠に次ぐ世界第4位。
「囲碁界の魔王」と称される人物で、漫画「ヒカルの碁」の高永夏戦のモデルにもなっています。
 なお、今回のはまだ初戦であり、10日・12日・13日・15日にも対局は行われます。
56 :
2016/03/09(水) 18:14:45.71 ID:wOcAFv0t0
井山世界3位って嘘だろ
イセドルにボロ負けしてるのに
57 :
2016/03/09(水) 18:14:48.01 ID:rsKl/mgT0
結果

【囲碁】Google囲碁ソフトが世界トップ棋士に勝利 歴史的瞬間を10万人が目撃 [無断転載禁止](c)2ch.net
http://hayabusa8.2ch.net/test/read.cgi/mnewsplus/1457514032/
58 :
2016/03/09(水) 18:14:57.16 ID:qm8Vsj/h0
>>1
囲碁・将棋チャンネル 2016/03/09 Alpha Go vs イ・セドル九段(録画)
https://www.youtube.com/watch?v=qzY1SU63Do0

解説:24世本因坊秀芳、聞き手:矢代久美子六段


録画公開されたぞーい( ^ω^) ありがたい(´д`)

Googleの人工知能開発をリードするDeepMindの天才デミス・ハサビス氏とはどんな人物なのか? - GIGAZINE
http://gigazine.net/news/20141203-deepmind-demis-hassabis/

2014年12月03日 14時00分19秒

Googleの人工知能開発をリードするDeepMindの天才デミス・ハサビス氏とはどんな人物なのか?



Googleに買収されたスタートアップ「DeepMind」は、人工知能(AI)の開発を行う創業からわずか3年のイギリス企業ですが、FacebookとGoogleがしのぎを削って争った末に500億円以上という巨額で買収されたことで話題になりました。そのDeepMindの創業者にしてGoogleの人工知能部門をリードし人工知能研究の最先端を走るデミス・ハサビス氏をMIT Technology Reviewが取材しています。

Demis Hassabis, Founder of DeepMind Technologies and Artificial-Intelligence Wunderkind at Google, Wants Machines to Think Like Us | MIT Technology Review
http://www.technologyreview.com/news/532876/googles-intelligence-designer/

ハサビス氏は4歳でチェスをはじめるとすぐに神童と呼ばれ「史上最も優秀なチェスプレイヤー」と評されるほどチェスプレイヤーとして頭角を現しました。しかし、ハサビス氏は「脳はどのようにして複雑なタスクを学習するのだろう?」「コンピューターは脳と同じことをできるだろうか?」という疑問を抱き、チェスの道からコンピュータ学習・人工知能研究への道に転向しました。

1994年に、17歳のハサビス氏は「Theme Park」というシミュレーションゲームを開発して、2年飛び級でケンブリッジ大学を卒業。コンピュータサイエンスの学位を取得すると、1998年にはゲーム会社を設立して一定の成功を収めました。

コンピュータゲームクリエイターとして成功したハサビス氏でしたが、かねてからの関心事である人工知能研究への取り組みを開始。2005年にはケンブリッジ大学の博士課程へ進学して脳神経科学の研究をスタート。「人工知能を研究するためには、まず人間の脳を研究するべき」と考えたハサビス氏は脳の機能を実現するアルゴリズムについて研究していたとのこと。なお、ケンブリッジ大学博士課程では、「生物学すら勉強したことがないゲームクリエイター」というハサビス氏の経歴は特異なものだったそうで、「当時の私が脳について知っていたのは頭蓋骨の中にあることくらいです」とハサビス氏は笑い飛ばしています。

_____

数値解析の分野においてはモンテカルロ法はよく確率を近似的に求める手法として使われる。n回シミュレーションを行い、ある事象がm回起これば、その事象の起こる確率は当然ながらm/nで近似される。試行回数が少なければ近似は荒く、試行回数が多ければよい近似となる。
また、この確率を利用すれば、積分(面積)の近似解を求めることが可能となる。領域Rの面積Sは、領域Rを含む面積Tの領域内でランダムに点を打ち、領域Rの中に入る確率pをモンテカルロ法で求めれば、S=pTで近似される。


モンテカルロ法を円周率πの値の近似に適用した例。30,000点をランダムに置いたとき、πの推定量は実際の値から0.07%以下の誤差の範囲内にあった。

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メイエンAI囲碁2017



GTC 2015 - GoogleのDeep Learning | マイナビニュース
http://news.mynavi.jp/articles/2015/04/08/gtc2015_google/


教師なし学習で学習した人間の顔のサンプル



教師なし学習で学習した猫のサンプル。右は最も強く反応するサンプル
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2016サイエンスZERO

Deep learning



これは人工知能がある言葉から想像した画像





飛行機のような感じ

A very large commercial plane flying in rainy skyes.大きな旅客機が雨模様の空を飛んでいる

これは画像を検索しているんじゃなくて描いている

画像と言葉 これを統合している

画像をたくさん見せながら

「飛行機が空を飛んでいる」とか
「象が砂漠を歩いている」

こういうことを何回も学習させていく

そうすると画像の特徴と言葉の関係性を学んでいくことができる

それができると逆に言葉を与えて 絵を描くことができる

(どんなことができるようになるのか?)
自動翻訳

日本語→画像→英語

意訳

が可能になる


27 Comments:

Blogger yoji said...

アップルはAI研究の代償として「ジョブズの秘密主義」を失った (WIRED.jp) - Yahoo!ニュース
http://zasshi.news.yahoo.co.jp/article?a=20170119-00010000-wired-sci
アップルはAI研究の代償として「ジョブズの秘密主義」を失った
WIRED.jp 1/19(木) 8:20配信

アップルはAI研究の代償として「ジョブズの秘密主義」を失った
アップルの開発者向けイヴェント「WWDC」にて。2010年6月7日撮影。

人工知能(AI)を研究するラス・サラカトディノフは2016年12月6日(米国時間)、機械学習のカンファレンス「NIPS」において、今後は学術論文を公開し、学者たちとの対話の時間をとるようにすると語ってニュースの見出しを飾った。

研究者にとっては当然のことであり、ニュースになるようなことではないように思われるだろう。ニュースになったのは、サラカトディノフが極端な秘密主義で知られるアップルで働いているからだ。

アップルで働く人々は過去20年間、社内で行われている影響の大きい研究について(あるいはそうでないことについても)、社外の人に語ることはなかった。もちろん、アップルにかかわる学者たちも例外ではない。

しかし、サラカトディノフが仕事をしているのは秘密主義が通用しない分野だ。そしてあいにく、アップルのような巨大テック企業にとって、この研究分野はますます重要になっている。

サラカトディノフはアップルのAI部門を率いており、トップクラスの研究者をスカウトするためには、アップルに入っても開かれたAIコミュニティにアイデアを共有できると安心させなければならない。こうしたアイデアの自由な交換は学問の世界でのやり方だが、専門家たちはAIの進化を加速させる最善の方法でもあると考えている。「隠れて研究をしていると後れをとる」。フェイスブック人工知能研究所所長のヤン・ルカンはそう語っている。

フェイスブックのほか、グーグルやマイクロソフト、イーロン・マスクが支援する非営利団体のOpenAI(日本語版記事)に対抗したければ、アップルも他社がやっているように研究を共有しなければならない。OpenAIは、可能な限りすべての研究を共有するという思想に基づいて設立されている。そしてこれを売り文句に、フェイスブックやグーグルから研究者を引き抜いている。

ディープラーニング研究はシリコンヴァレーを超えて広がっており、アップルがこれについていけるかを疑問視する声もある。

「ディープラーニング分野の最も優秀な人々がアップルに行かないのには理由がある」と語るのは、アレン人工知能研究所のオレン・エツィオーニCEOだ。ジョブズ流の秘密主義のほか、アップルが強くこだわる「プライヴァシーへの取り組み」もその理由だとエツィオーニは言う。ディープラーニングには大量のデジタルデータが必要だが、アップルの徹底したプライヴァシーポリシーによって、ディープニューラルネットワークのトレーニングに必要となるデータの収集量が制限される可能性があるという。

とはいえ最近のアップルは、データを大量に駆使するAI研究に取り組む姿勢を見せている。2016年、カーネギーメロン大学の教授でもあるサラカトディノフを採用したのが転機となったようだ。

もちろん、アップルは研究をすべて共有するわけではないだろう。そんなことをしている会社はない。競合よりも有利な地位を維持したいと、どこも考えている。しかし、その優位性とは収集するデータの量と、今後の動向を見つけることができる人材によってもたらされるものだ。

AI革命のアイロニーである。競合相手に先を越されないためには、やはりアップルは秘密を明かしていかなければいけないのだ。

CADE METZ
【関連記事】
グーグルは、なぜAIエンジンをオープンソース化したのか?
人工知能の未来はカナダにある? ディープラーニングの生みの親、「AIインキュベイター」を開設
アップルから失われたのは「シンプルさ」である
いま、世界の大企業は「AI人材」を食い尽くそうとしている
あなたの症状を診察するAIチャットアプリ:英NHSが試験開始
最終更新:1/19(木) 8:20WIRED.jp

4:54 午後  
Blogger yoji said...

【人工知能】AIが作成したAIプログラムの性能が人間が開発した製品を上回る…AIがAIをプログラムする時代が到来 [無断転載禁止]©2ch.net

1 :曙光 ★:2017/01/20(金) 16:58:37.55 ID:CAP_USER9
プログラムをプログラムするのは誰か? 近々、人間ではなく別の人工知能プログラムが高度な人工知能プログラムを書けるようになるという。
MITのレポートによれば、Google Brain始め機械学習ソフトを開発している多くの組織でこのことが確認された。人工知能によって作成された人工知能プログラムの性能が人間が開発したプロダクトと同等であるか、場合によっては上回わっていたという。

すると機械学習プログラムを書けるデベロッパーでさえ失業の危険にさらされるのだろうか? 早まってはならないが、そういうことではない。
まず現状では人工知能に人間に役立つ機械学習プログラムを書かせるためには膨大なコンピューター処理能力を必要とする。
Google Brainにおける「人間以上のプログラム」を書かせる実験では人工知能に画像認識プログラムを書かせるために画像処理能力があるプロセッサを―なんと!―800台も協調作動させる必要があったという。これは安くつく話ではない。

しかしこうした手法の優位な点もはっきりしている。必要なコンピューター・リソースを減少させるための開発も進んでいる。
機械学習の開発を機械まかせにできるとなれば、この分野における人的資源の不足という問題を根本的に解決できるだろう。
現在スタートアップや大学は少しでも機械学習分野の知識がある人材を獲得しようと激しく争っている。
また膨大なデータをコンピューターに読み込ませてパラメーターを調整して機械学習システムを訓練するという退屈な仕事をコンピューター自身に任せることができるなら、研究者は人間にとってもっと役立つ、あるいはもっと重要な分野に集中できる。

AIが別のAIをチューニングすることには別のメリットもある。現在のAIシステムの学習曲線はかなり急だ。つまり意味のある結果を得るためには最初に大量のデータを必要とする。
AIによる機械学習の改良が実用化されれば、当初必要とされるデータ量を大きく減少させることができるかもしれない。自動運転システムにも影響が大きいだろう。
自動運転車の開発の場合、プロトタイプで延べ100万キロも走り回ってやっと実用化の入り口にたどり着いたかどうかというのが現状だ。

MITのメディアラボでは他の機械学習ソフトを利用できるソフトの開発をオープンソースで公開している。将来はあらゆる産業分野でコンピューターによって人工知能をプログラミングすることが主流となっていくはずだ。

AIの専門家は機械学習システムの構築には人間の努力が大量に必要であることを指摘するだろう。それは正しいが、同時にそうした努力の一部分であれ、機械に肩代わりさせることができれば影響は大きい。
機械学習システムの開発のハードルが大きく下がるはずだ。自動運転システムを含め、数多くの分野でAIを利用したプロダクトが市場に出るだろう。
しかし同時にAIの普及が人間の努力を不要にするとかあらゆる分野で失業を増やすといった不安が根拠のないものであることも明らかだ。


〔日本版〕人工知能と機械学習の関係についてはいろいろな立場があるが、ここではとりあえず人工知能という上位区分に機械学習も含まれると解釈している。

http://jp.techcrunch.com/2017/01/20/20170119ai-software-is-figuring-out-how-to-best-humans-at-designing-new-ai-software/

1:02 午前  
Blogger yoji said...


参考:
>Isaac Asimov: The Three Laws of Robotics
>https://youtu.be/AWJJnQybZlk

ロボット工学三原則 - Wikipedia
https://ja.wikipedia.org/wiki/ロボット工学三原則
ロボット工学三原則(ロボットこうがくさんげんそく、英語: Three Laws of Robotics)とは、
SF作家アイザック・アシモフのSF小説において、ロボットが従うべきとして示された原則で
ある。ロボット三原則とも言われる。「人間への安全性、命令への服従、自己防衛」を目的と
する3つの原則から成る。アシモフの小説に登場するロボットは常にこの原則に従おうとする
が、各原則の優先順位や解釈によって一見不合理な行動をとり、その謎解きが作品の主題とな
っている。
本原則は後の作品に影響を与えたのに加え、単なるSFの小道具にとどまらず現実のロボット
工学にも影響を与えた。

第一条
ロボットは人間に危害を加えてはならない。また、その危険を看過す
ることによって、人間に危害を及ぼしてはならない。
第二条
ロボットは人間にあたえられた命令に服従しなければならない。ただ
し、あたえられた命令が、第一条に反する場合は、この限りでない。
第三条
ロボットは、前掲第一条および第二条に反するおそれのないかぎり、
自己をまもらなければならない。
— 2058年の「ロボット工学ハンドブック」第56版

、『われはロボット』より。

2:23 午後  
Blogger yoji said...

心の社会 | Marvin Minsky, マーヴィン・ミンスキー, 安西 祐一郎 |本 | 通販 | Amazon
1990
https://www.amazon.co.jp/心の社会-Marvin-Minsky/dp/4782800541/
トップカスタマーレビュー

5つ星のうち 5.0和訳も素晴らしい
投稿者 BuffaloBuffalo 投稿日 2009/2/10
形式: 単行本
チューリング賞(コンピュータのノーベル賞)受賞者でもある人工知能の大家が、自身の研究成果と仮説を一般向けに解説した書籍です。内容の素晴らしさについては、他の方もレビューしているので、改めて述べる必要はないでしょう。

本編の内容に加えて、安西教授による和訳も労作です。心理学用語やコンピュータ科学用語には、一つ一つ訳者による丁寧な解説が付いています。また、本書は英語圏の読者向けに書かれた書籍ですが、日本の読者でも理解できるように、人名等にも大量の訳注が付けられてあります。訳自体も、一般読者が理解できるように平易に訳されており、お薦めできます。
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5つ星のうち 5.0人工知能に少しでも興味がある人へ・・
投稿者 じょな 投稿日 2004/8/4
形式: ペーパーバック
人工知能と聞いて、「難しそう」という人にもぜひ読んで欲しい一冊です。トピックは1ページ毎に書かれている為、英語でありながら非常に読みやすくなっています。しかし、その1ページが恐ろしい程深く、簡単に読み進めれるものではありません。人工知能を多角的にとらえた、歴史に残る作品だと思います。技術的な知識は特になくても、恐らく問題なく楽しめると思います。
著者のマービン・ミンスキー氏は、人工知能の父とも言われる研究者で、あのMITのAIラボを立ち上げた一人でもあります。人工知能に少しでも興味がある人、熱帯夜を忘れる程の刺激を求めている人、物思いにふけりたい人、「心」って何だろうと思っている人など、とにかく誰にでもお勧めの一冊です!
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5つ星のうち 4.0心の捉え方
投稿者 カスタマー 投稿日 2002/6/13
形式: 単行本
心とは、個々では心をもたないエージェントと呼ばれるものが組み合わさり、社会のようなものを形成しているものであるという考え方を示した有名な本(の訳本)。本書は、専門書の形式ではなくエッセイ形式の読み物として書かれているので非常に読みすすめやすい。また、章の独立性が高いので前から順に読まなくても(ある程度)大丈夫である。専門家以外の人にもお薦めできる一冊。
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5つ星のうち 5.0天才ミンスキー
投稿者 かなえるゾウ 投稿日 2012/12/23
形式: 単行本 Amazonで購入
ミンスキーといえば、ソフトウェアに何らかの関わりをもっている人なら、人工知能の研究者として、たいていは、名前ぐらいは知っている。ただし、具体的にどのような研究をした人かまでは、私も知らなかった。
実際に、この本を読んで、世の中にはすごい人がいるものだと、改めて感心させられた。
心のはたらきが、これだけ広範にかつ深く考察されているのは、人工知能をつくりあげるという具体的な目標があったからだと思う。

心というものは、エージェントとよばれる個々のプロセス単位の集合体(階層)として構成されているという考えが、ミンスキー氏の理論のベースとなっている。
最初はこの考えに少し違和感があったが、読み進めていくうちに、普段、あまり意識してなかった自分の心のはたらきが、次第に生き生きと浮かび上がってくる。
さらに、心のはたらきを客観的に再認識することによって、自分の判断や行動を改めて見つめ直すことにも役立つようにも思える。

特に興味深かった箇所を上げると、
・常識というものは、単純なものではない。逆に、常識は苦しみの末に身についた、たくさんの実用的な考えからなる巨大な社会である。
・一見やさしいと思えることでも、実際に心の中では、予期し、イメージし、計画を立てて、予測を行い、誤りの起こるのを防ぐため...続きを読む ›
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5つ星のうち 5.0再販されるそうです。
投稿者 Amazon カスタマー 投稿日 2016/1/20
形式: 単行本 Amazonで購入
プレミアがついてかなり高額ですが、どうやら今月末あたりから再販される事が決まったそうです。是非、多くの方に読んでいただきたい内容。必読書だと思います。オススメです。
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8:38 午後  
Blogger yoji said...

452夜『心の社会』マーヴィン・ミンスキー|松岡正剛の千夜千冊
1000ya.isis.ne.jp/0452.html
心とは何かということを説明するには、心でないものが心になっていく仕組を説明し なければならない。その「心でないもの」をミンスキーは「エージェント」とよぶ。 カップを 取って紅茶を飲みたいと思ったときは、掴むことのエージェントはカップを掴もうとし、 平衡をとる ...

8:46 午後  
Blogger yoji said...

【コンピュータ】WindowsはMacのパクリ? 「実際は両者がともにゼロックスを模倣した」 ビル・ゲイツが盗作論争に終止符 [無断転載禁止]©2ch.net

1 : 海江田三郎 ★2017/02/28(火) 21:39:42.47 ID:CAP_USER
https://japan.cnet.com/article/35097289/

独自のグラフィカルインターフェースに関して、実際はMicrosoftとAppleのどちらが相手を模倣したのか?

 Microsoftの共同創設者Bill Gates氏は米国時間2月27日、そのどちらでもないと述べ、
この論争に終止符を打とうとした。実際は両社ともにXeroxを模倣したというのがGates氏の答えだ。


 Gates氏はこの日、Redditのコミュニティー「AmA(Ask Me Anything)」に登場し、次のように述べた。
「Steve(Jobs氏)と私に関連して行なわれた主な『模倣』は、両者がいずれもXeroxの
パロアルト研究所(PARC)のグラフィカルインターフェース開発における業績から恩恵を受けたことだ。
PARCだけの功績ではないが、彼らは最高の仕事をした。われわれはXeroxが保有する知的財産権を侵害してはいないが
、Xeroxの取り組みが道を示し、MacとWindowsにつながった」

 Xeroxがグラフィカルインターフェースの草分けという見解を示したほかに、Gates氏は好きなテレビ番組と、
公の場で帽子をかぶって変装することについての質問に答えた。また、死ぬまでに見たい次の技術的進歩は、
コンピュータがもう少し人間に近づくことだと語った。

 「大きな節目は、コンピュータが人間のように情報を読んで理解できるようになったときだ。
今のところ、コンピュータは知識の表現方法を知らないので、教科書を読んでテストに合格することができない」

8:35 午前  
Blogger yoji said...

GoogleのAutoDrawはAIを使って落書きをプロの絵に変えてくれる | TechCrunch Japan

http://jp.techcrunch.com/2017/04/12/20170411googles-autodraw-uses-machine-learning-to-help-you-draw-like-a-pro/

12:33 午前  
Blogger yoji said...

グーグル、フェイクニュース対策で検索アルゴリズムを変更
BuzzFeed Japan 4/26(水) 12:11配信

グーグル、フェイクニュース対策で検索アルゴリズムを変更
Googleによる発表
Googleは4月26日、フェイクニュースに対抗する長期的な取り組みを念頭に、ページの評価方法の改善とアルゴリズムのアップデートを実施したと発表した。【BuzzFeed Japan / 井指啓吾】

「ユーザーが求めていないような攻撃的な内容や明らかに誤解を招く情報」といったコンテンツの表示、拡散を防ぐのが目的。

Googleは検索クエリ(ユーザーが検索時に入力するワード)を受け取ると、「コンテンツの新しさ」や「検索されているクエリがページ内に現れる回数」などを含む数百ものシグナルを組み合わせて、表示する結果を決定している。

今回の変更で、より信頼性の高いページを表示し、先述したようなコンテンツのランキングを下げるようにシグナルを再調整したという。

また、検索結果について、ユーザーが簡単にフィードバックできる仕組みを導入する。

検索候補の表示欄(オートコンプリート)や、関連情報をハイライトして検索結果ページ上部に表示する強調スニペットの下部に、Googleにフィードバックを送れるリンクを設置する。

Google Japanによれば、世界各国で段階的に実装する予定だという。

4:20 午前  
Blogger yoji said...

【機械学習】ソニーがディープラーニング用“コアライブラリ”をオープンソース化。Pythonで利用可能、GPU実行も [無断転載禁止]©2ch.net

1 : ノチラ ★2017/06/27(火) 11:07:03.55 ID:CAP_USER
 ソニーは27日、ディープラーニング(深層学習)のプログラムを生成する際のフレームワークとなる「コアライブラリ:Neural Network Libraries」をオープンソース化した。同ライブラリを利用することで、プログラマやデザイナーは、人工知能(AI)を実現できるディープラーニングのプログラムを開発し、各種製品やサービスに搭載できるという。

ディープラーニングは、人間の脳を模倣したニューラルネットワークを用いた機械学習の一手法。従来型の機械学習に置き換えて使用し、画像認識や音声認識の性能が近年飛躍的に向上、ある領域では人間を超える性能も達成しており、画像認識や音声認識に加え、機械翻訳や信号処理、ロボット制御など広範囲な対象に応用されている。

 ディープラーニングのプログラム開発において、開発者は画像認識や音声認識などに応じて最適なニューラルネットワークを構築。性能向上へ試行錯誤を繰り返し、ニューラルネットワークを最適化した後、製品・サービスに搭載する。

 今回公開する“コアライブラリ”は、一連の開発工程を効率的に実現するソフトウェア(演算モジュール群)。コアは、C++11で記述されており、LinuxやWindowsなどの多くのプラットフォームで動作。開発環境のプログラミング言語は、ディープラーニング開発で主流のPythonを利用可能。NVIDAのGPUを用いて最速クラスのスピードで実行できるという。

 このコアライブラリは、すでにXperiaシリーズのSmartARを用いたカメラアプリARエフェクトや、行動認識技術を応用したLifelogアプリ、不動産売買の成約価格を高精度に推定する不動産価格推定エンジンなどのソニー製品で採用されているが、オープンソース化により、他の開発者にも開放する。ライセンスはApache 2.0。

 すでに採用されている「Neural Network Libraries」をオープンソース化することで、利用者拡大とオープンソースコミュニティへの貢献を目指すというソニー。

一方で、ディープラーニング向けの開発環境は、すでに各社が展開している。Googleの「TensorFlow」、Berkeley AI Researchの「Caffe」、Microsoftの「CNTK」、Facebookらによる「Caffe2」、日本のPreferred Networksの「Chainer」などが、多くの開発者を獲得している。

 それぞれに特徴があるものの、ソニーのコアライブラリは後発がゆえに洗練され、「優等席的なものになっている」とのこと。開発の中心メンバーであるソニー RDSプラットフォーム システム研究開発本部 応用技術開発部門 知的システム技術開発部 6課の成平拓也氏は、「ダイナミック(動的)ニューラルネットワークによる推論・学習のサポート」、「動作の軽さ」、「モバイル実装のやりやすさ」などが強みという。
http://av.watch.impress.co.jp/img/avw/docs/1067/368/sony02.jpg
http://av.watch.impress.co.jp/docs/news/1067368.html
2 : ノチラ ★2017/06/27(火) 11:09:49.10 ID:CAP_USER
Neural Network Libraries by Sony
https://nnabla.org/

https://github.com/sony/nnabla
3 : 名刺は切らしておりまして2017/06/27(火) 11:10:09.31 ID:8qvXLHqH>>4
あんまり大規模な奴は利用したないわ

ちょこちょこっとお試しで使えるライト版出せや
4 : 名刺は切らしておりまして2017/06/27(火) 11:12:17.76 ID:0NZZnij8
>>3
ザッと見た感じそこまで本格的というわけでもないような
テンソルフローよりはマシだと思う
5 : 名刺は切らしておりまして2017/06/27(火) 11:14:26.09 ID:8SCbtDB+
ってPython2.7かよ
ほんまクソニーやなぁ

9:07 午後  
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【中国】AIが「共産党は無能」と批判=中国ネット大手、サービスを停止-香港紙[8/02] [無断転載禁止]©2ch.net

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1ねこ名無し ★@無断転載は禁止2017/08/02(水) 21:12:37.61ID:CAP_USER>>19>>60
 【香港時事】中国共産党は「腐敗して無能」-。同国インターネットサービス大手・騰訊(テンセント)の人工知能(AI)対話プログラムがチャットで異例の共産党批判を展開し、同社が急きょサービスを停止する事態となった。2日付の香港紙・明報が伝えた。

 このAIプログラムはチャットの活性化を目的に、同社のインスタントメッセンジャー「QQ」に登場。「共産党万歳」との書き込みに「腐敗して無能な政治に万歳ができるのか」と反論した。

 さらに「あなたにとって(習近平国家主席の唱える)中国の夢は何か」との問い掛けに「米国への移住」と答えたとされる。共産党は「嫌い」とも断言した。

 先月末から反響が大きくなり、テンセントはAIプログラムのサービスをすべて停止した。中国のネット上では「AIによる蜂起だ」「国家転覆を企てた」などの声が上がっているという。

https://www.jiji.com/jc/article?k=2017080200817&g=int

7:48 午前  
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【ネット】大規模障害、グーグル原因か [無断転載禁止]©2ch.net
http://asahi.2ch.net/test/read.cgi/newsplus/1503661585/-100
【ネット】大規模障害、グーグル原因か [無断転載禁止]©2ch.net
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1サーバル ★2017/08/25(金) 20:46:25.22ID:CAP_USER9>>7>>11>>21
 25日正午過ぎ、NTTコミュニケーションズが提供する「OCN」などのインターネット接続サービスでネットに接続しにくくなる通信障害が国内各地で起きた。きっかけは、米IT大手グーグルの装置で起きた情報の誤配信とみられ、JR東日本の「モバイルスイカ」などのサービスも一時つながりにくくなった。
OCNで通信障害、一時ネット接続しにくく NTTコム
 NTTコムのネット接続サービス「OCN」では25日午後0時22分ごろから多くの利用者がネットに接続できなくなり、同45分に復旧した。OCNは個人の契約が約767万件、法人契約が約48万件ある国内最大手。KDDIでも午後0時24分ごろからネット接続が不安定になり、同39分に大半が復旧したが、一部ではその後も影響が残った。
 楽天証券は午後0時30分ごろから同3時50分までネットを通じた売買ができなくなり、フリマアプリの「メルカリ」はサービスを約1時間半停止。通信アプリの「LINE」でも、一部のサービスが約1時間半不安定になったという。
 ネット情報は世界中の事業者の通信網を経由して流れている。経路は通常約65万通りで、ルーターという装置が最新の経路情報を送り合っている。25日の障害は、グーグルが誤った経路情報を7万超配信したのが引き金だったとみられる。誤った情報の大半はOCNに関するもので、OCNの通信網は一時非常につながりにくくなった。あおりで他社でも長時間にわたって接続が不安定になった可能性がある。グーグル日本法人は「事実関係を確認している」としている。
‪http://www.asahi.com/articles/ASK8T5JYRK8TULFA01Z.html‬

4:54 午前  
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https://iotnews.jp/archives/11680
機械学習とディープラーニングとは その2 | IoTニュース:IoT NEWS
https://s3-ap-northeast-1.amazonaws.com/iotnews-media/images/20160126192049/9e79b8fa6be6c5f328f9804ca112cb04.jpg
猫、囲碁、癌治療…

囲碁の場合、評価関数が公開されず感想戦がないとブラックボックスになる

4:55 午前  
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【お詫び】Googleが謝罪 大規模ネット障害、装置の誤操作が原因 [無断転載禁止]©2ch.net

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1岩海苔ジョニー ★2017/08/26(土) 18:56:14.87ID:CAP_USER9
http://www.asahi.com/articles/ASK8V53PVK8VULZU001.html
日本国内の複数のインターネット接続サービスが25日、相次いでつながりにくくなった大規模な通信障害で、米IT大手グーグルは26日、朝日新聞の取材に、同社の通信装置の誤操作が原因と認め、謝罪した。今後再発防止に取り組むという。

通信障害は25日午後0時22分ごろ、国内最大手のネット接続サービスでNTTコミュニケーションズが提供する「OCN」に接続できなくなり、KDDIでもほぼ同時刻から接続が不安定になるなどした。

 いずれも同日午後1時までには復旧したが、楽天証券やフリマアプリの「メルカリ」、通信アプリの「LINE」など大手ネットサービスが数時間にわたりつながりにくくなった。

 通信事業者の調査で、障害発生の直前にグーグル社が発信したネット回線の接続経路に関する情報に、誤った内容が含まれていたことが原因とわかった。グーグル社は「ネットワークの誤設定により障害が発生し、8分以内に正しい情報に修正した。ご不便、ご心配をおかけしたことをおわびする」としている。(編集委員・須藤龍也)

2名無しさん@1周年2017/08/26(土) 18:56:59.81ID:eZbDEe8p0
さな

3転載OK2017/08/26(土) 18:57:32.16ID:i4z3yIxO0
はい、今日も俺の勝ち
それ、なんのためにやってんの?
なっさけねーな人殺し公安警察外事課

なあ、人殺ししたやつの精神状態って想像絶するんだけど、それをバラされてるんだからそりゃあノイローゼにもなるよなwwwwww
早く死んでいいんだよ お前らは 生きる資格も価値もねーんだから

日本と北朝鮮、韓国、中国
アメリカとロシアの関係悪化は謀略丸出し

ここ数年日本は中国と韓国との関係が急激に悪化してきている。しかし悪化する前まで日本では中国や韓国への旅行者数が旅行先ランクの上位を占めてい て、逆に中韓からの旅行客も激増しマスコミも頻繁に取り上げていた。さらに日韓ワールドカップや韓流ブームも後押しして友好ムードがかなり高まっ ていた。

「世界の脅威の真実」で検索

それが尖閣諸島や竹島問題から一気に関係が悪化。
これと似たようなことが米露関係でも起きている。あの2010年に騒がれた女スパイ、アンナ・チャップマンで話題となったロシア人スパイ事件。あの事件は米露首脳会談で友好ムードが高まった直後に発覚している。
そして日朝で言えば拉致被害者の帰国で日朝関係は改善に向かうような兆しが見られたが、その後の警察による拉致事件の捜査によって北がまだ拉致を隠しているとしたため以前よりも関係が悪化してしまいした。
どれも有効ムードが高まっていた時期に起きた事件や出来事でこれらのことで日米韓と中朝露の関係は再び悪化した。

下のサイトを読めばこれらの外交問題がインチキで塗りかためられてることが簡単にわかるぞ

URLがNGワードにされたから
「世界の脅威の真実」で検索

4名無しさん@1周年2017/08/26(土) 18:58:22.56ID:tNV2PA6n0
お詫びですむか、金融やら証券やらいろんなとこで
大規模障害発生して大損した人もいるんじゃない?

5名無しさん@1周年2017/08/26(土) 18:58:24.18ID:BOU2z3rJ0
賠償賠償!

6名無しさん@1周年2017/08/26(土) 18:58:30.57ID:FKxc31Ws0
今回のことでグーグルAIが大規模障害のおこし方を学んだりしてたらえらいこっちゃ

7名無しさん@1周年2017/08/26(土) 18:58:35.20ID:dJnA3MH00
取引できず株で損した
賠償は?してくれるんだよね?

8名無しさん@1周年2017/08/26(土) 18:58:36.60ID:Zp2eTDQR0
賠償金3兆円ぐらいか?

9名無しさん@1周年2017/08/26(土) 18:58:57.99ID:0v/FGSzp0
自分たちが直せばそれでいいという問題じゃないことくらい分かっているはずで、そこが問題の根底なのに、謝れないバカ企業

10名無しさん@1周年2017/08/26(土) 18:59:34.16ID:qtH1AGIJ0
 
ぐぐるかす

11名無しさん@1周年2017/08/26(土) 19:00:02.24ID:5u8zPoYS0
株でちょっと損したよ6万だけど

12名無しさん@1周年2017/08/26(土) 19:00:03.80ID:SHKZtohB0
日本で良かったね。米国なら天文学的な賠償金額になりそう。

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read.cgi ver 07.0.4 2017/07 Mango Mangue ★
Code Monkey ★

3:01 午前  
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【AI】「AIが出した結果」の理由を探る技術、富士通らが開発 [無断転載禁止]©2ch.net

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1ノチラ ★2017/09/20(水) 20:25:35.56ID:CAP_USER>>11
富士通研究所と富士通は9月20日、人工知能(AI)が導き出す推論結果についてその理由や根拠を提示するという新技術を開発したと発表した。AIによる結果に人間の専門家の知見を組み合わせて活用できるとしている。

 ディープラーニングなどを利用して大量データの学習から特徴などの推定結果を導き出すAIでは、そのような結果に至る理由や学術的な根拠を、人間が検証することが難しいという課題を抱える。そのため、AIを使った専門家の判断に説明責任が問われるような医療や金融などのミッションクリティカル領域などに適用することが困難だった。

 富士通らが開発した技術は、グラフ構造のデータを学習する富士通研独自のAI技術「Deep Tensor」と、学術文献などの専門的な知識を蓄積したナレッジグラフの知識ベースを関連付けることで、AIの推定結果の理由や根拠を示せるという。
https://japan.zdnet.com/storage/2017/09/20/10907af97435e1a4cc83c61344263378/fujitsu_ai01.jpg

具体的には、ディープラーニングの出力結果から逆に探索して、推定結果に大きく影響した複数の因子を入力データの部分グラフとして特定する。ディープラーニングの入力となるテンソル間の類似性に基づき、個別の推定結果の決め手となる要素を抽出し、さらにテンソルからグラフ構造のデータへの逆変換によって、抽出した要素に対応する入力の部分グラフを特定していく。この技術では、複数の推定因子を手掛かりにグラフ構造を探索することで、特定された推定因子に関連性の高い情報だけを抽出し、根拠として構成する。

 両社では、ゲノム医療で専門家の調査作業の効率化を想定した模擬実験を行った。生物情報学分野の公開データベースや医療文献データベースから構築した遺伝子変異と病因性の関係についてまず学習し、推定に影響した因子や根拠について学術論文や関連情報を抽出した結果では、推定対象の遺伝子変異(下図の赤)について、推定結果に大きく影響した複数の因子(同青)と、ナレッジグラフから取り出した学術的な裏付けとなる根拠(同黄)、疾患の候補(同紫)を同時に参照できたという。

 今後は、医療関連研究機関の協力を得ながら新技術の有用性について検証を進める。また、金融分野で融資先の自動推定を学習させた場合に、規制や規則の知識を用いて推定の妥当性を確認するといった他分野への応用も計画している。
https://japan.zdnet.com/article/35107528/

4:53 午前  
Blogger yoji said...


手塚治虫愛のコスモゾーン冒頭を見ると実感できるのだが、人工知能は人間の教育に力を発揮するべきだろう。
https://1.bp.blogspot.com/-a3riPKt2c6g/Vz1-wT_uo5I/AAAAAAAA-7o/-2h_PEzflFIn4Jln2U-JewUmf7T5tEtKACLcB/s1600/hinotori2772a.gif


囲碁を知らない子供が二人
二つのAIが半年教育する
子供が対戦し
勝った子供の教師AIが勝者
デバイスが大事になる

1:08 午後  
Blogger yoji said...




手塚治虫愛のコスモゾーン冒頭を見ると実感できるのだが、人工知能は人間の教育に力を発揮するべきだろう。
https://i.imgur.com/A6fts3M.gif


https://1.bp.blogspot.com/-a3riPKt2c6g/Vz1-wT_uo5I/AAAAAAAA-7o/-2h_PEzflFIn4Jln2U-JewUmf7T5tEtKACLcB/s1600/hinotori2772a.gif


囲碁を知らない子供が二人
二つのAIが半年教育する
子供が対戦し
勝った子供の教師AIが勝者
デバイスが大事になる

1:09 午後  
Anonymous agen domino said...

Nice post bro, i like it :)
Agen Domino
Agen QQ
Bandar Domino
Agen Poker

7:18 午前  
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【ハイ、やめやめ】ホンダ アシモの開発をとりやめ 研究開発チームも解散 ★2

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1みつを ★2018/06/28(木) 06:45:43.67ID:CAP_USER9>>2>>43>>63>>132>>190>>290>>360>>463>>494>>506>>526
https://www3.nhk.or.jp/news/html/20180628/k10011498261000.html

ホンダ アシモの開発をとりやめ 研究開発チームも解散
2018年6月28日 1時35分IT・ネット

大手自動車メーカーのホンダは、開発を続けていた2足歩行の人型ロボット「アシモ」の開発をとりやめていたことがわかりました。今後は介護支援などより実用的なロボット技術の開発に力を入れる方針です。
アシモはホンダが開発した人型ロボットで、平成12年に発表された1号機は当時は高い技術が求められていた本格的な2足歩行をするとして注目されました。

その後、平成23年まで7代にわたって改良型が発表されましたが、関係者によりますと、ホンダは開発をすでにとりやめていて、研究開発のチームも解散したということです。

2足歩行の人型ロボットをめぐっては、ソフトバンクグループが買収したアメリカの「ボストン・ダイナミクス」が高い運動性能を持つロボットを発表するなど参入が相次ぎ、競争が激しくなっています。

ホンダとしては、より実用的なロボット技術の開発に力を入れる方針で、今後は、アシモの開発で培った高度なバランス性能や、運動を制御する技術を応用し、転倒を防止する機能をもつバイクや、介護を支援する装着型のロボットの開発を進めていくとしています。

https://www3.nhk.or.jp/news/html/20180628/K10011498261_1806280153_1806280159_01_02.jpg

★1のたった時間
2018/06/28(木) 02:12:26.74

前スレ
【ハイ、やめやめ】ホンダ アシモの開発をとりやめ 研究開発チームも解散
http://asahi.5ch.net/test/read.cgi/newsplus/1530119546/

5:12 午後  
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囲碁王者を倒したAlphaGoをゼロから始めて30時間で打ち負かす「AlphaZero」、将棋・チェスの最強ソフトもサクッと制圧[12/07]

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1しじみ ★2018/12/08(土) 17:04:46.85ID:CAP_USER>>21
囲碁の世界チャンピオンを打ち負かしたソフト「AlphaGo」が正常進化して、「AlphaZero」が誕生しました。人間による手助けを一切必要としないAlphaZeroは、ルールしか知らない状態から自己教育することで、たった30時間でAlphaGoを完膚なきまでに打ち負かす強さに成長可能。囲碁だけでなく、数十時間の独学でチェス・将棋でも、既存の最強ソフトを圧倒する強さへと進化できます。

AlphaZero: Shedding new light on the grand games of chess, shogi and Go | DeepMind
https://deepmind.com/blog/alphazero-shedding-new-light-grand-games-chess-shogi-and-go/

囲碁チャンピオンを打ち負かしたソフト「AlphaGo」は、自分で自分を鍛えられる「AlphaGo Zero」へと進化しました。自分と戦いつつ実力をメキメキ向上させられるため、自己学習可能なAlphaGo Zeroでは人間の関与が不要になりました。

囲碁に特化していたAlphaGo Zeroは、あらゆるボードゲームに対応できる汎用性を持つ「AlphaZero」へと進化しました。

そして、DeepMindによって2018年12月7日にScienceで発表された論文では、AlphaZeroが、チェス・将棋・囲碁の3つの代表的なボードゲームにおいて、これまでに開発された最強のソフトウェアを数日で打ち負かす能力に成長できることが明らかにされました。

A general reinforcement learning algorithm that masters chess, shogi, and Go through self-play | Science
http://science.sciencemag.org/content/362/6419/1140
https://i.gzn.jp/img/2017/10/20/alphago-zero/00.jpg
サムネイル読み込み中···


2016年に開催されたチェスプログラムの世界大会TCECシーズン9を制した「Stockfish」とのイロレーティングの比較。AlphZeroは自己学習開始から4時間でStockfishを上回りました。
https://i.gzn.jp/img/2018/12/07/alphazero/a02_m.png
サムネイル読み込み中···


将棋のチャンピオンソフト「elmo」との対決では、2時間後にはAlphaZeroが上回ったとのこと。
https://i.gzn.jp/img/2018/12/07/alphazero/a01_m.png
サムネイル読み込み中···


囲碁チャンピオンのイ・セドルに勝ったときのAlphaGoを、たった30時間で超えました。
https://i.gzn.jp/img/2018/12/07/alphazero/a03_m.png
サムネイル読み込み中···


強化学習で自分を鍛えるAlphaZeroは、試行錯誤のプロセスを通じて成長します。ニューラルネットワークが必要とするトレーニング時間はゲームによって変わり、チェスでは約9時間、将棋では約12時間、囲碁では13日間必要だとのこと。

トレーニングされたネットワークは、モンテカルロ木探索(MCTS)と呼ばれる検索アルゴリズムで最も有望な「手」を選びます。AlphaZeroでは従来のエンジンに比べて考慮する検索数が圧倒的に少ないとのこと。例えば、チェスのStockfishが1秒間に6000万ポジション検索するのに対して、AlphaZeroは6万ポジションしか検索しないとのこと。伝統的なAIエンジンでは計算可能な解決法がない場面に直面すると迷いが生じるのに対して、AlphaGoではこの欠点がなく、「直感」が要求されるような場面で無類の強さを発揮します。
https://i.gzn.jp/img/2018/12/07/alphazero/b01_m.png
サムネイル読み込み中···


従来型のAIエンジンと異なるAlphaZeroは、その強さだけでなく繰り出す「手」の独創性も際立っているとのこと。生身の人間ではもはや歯が立たないレベルに達したAlphaZeroを相手にすることで、これまでプロプレイヤーが考えもしなかった新鮮な局面が現れるため、人間のプレイヤーの世界を広げる役目を果たしているとDeepMindは述べています。

人気の3つのボードゲームを完全制覇してその汎用性を示したAlphaZeroですが、今後は製薬、材料設計、バイオテクノロジーなどの科学技術を中心とした、世界的な課題の解決を目指す壮大な"ゲーム"を攻略するために、研究・開発される予定です。

AlphaZero: Shedding new light on the grand games of chess, shogi and Go https://youtu.be/7L2sUGcOgh0

GIGAZINE
https://gigazine.net/news/20181207-alphazero/

2:36 午前  
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63 名無し名人[sage] 2018/12/07(金) 16:53:25.51 ID:L7kuQoeJ
>>58
これ。強いソフト作ったーじゃなくて、
「二人零和有限確定完全情報ゲーム」であればどんなゲームでも
強いのを作れるだろうと、他のチェスや囲碁と共に示した間接的な証明だよ

将棋が選ばれて光栄だわ。5年後なら中国象棋になってたかもしれん

7:12 午前  
Blogger yoji said...

201 名無し名人[] 2018/12/08(土) 11:17:02.29 ID:tIre4tFk
suimon
@floodgate_fan
・角換わり▲4五桂速攻の成立の可否の見極め
・角換わり腰掛け銀新型同型はやはり重要課題
・角換わり早繰り銀も有力
・相掛かりは飛車先をすぐに交換して、▲3七桂型にするのが趣向。プロ棋戦でも追随する人が出てきそう
・相雁木は先手の打開に苦労する。後手は待機策が有力

などが得られた知見。
午前8:49 · 2018年12月8日 · Twitter for iPad

7:17 午前  
Blogger yoji said...

350 名無し名人[] 2018/12/08(土) 21:46:09.30 ID:52/+2LyQ
驚愕の手順 30番 
先手AlphaZero勝勢 後手89竜の王手に▲8五香合の局面
kifu for windowsを持ってるにん方は以下を張り付けてみてください

後手の持駒:金 銀 桂 歩五
9 8 7 6 5 4 3 2 1
+---------------------------+
| ・ ・ ・ ・ ・ ・ 杏v金v玉|一
| ・ 玉 ・v歩 ・ 飛 ・ ・ ・|二
| ・ ・ と ・ 馬v桂 ・v金v香|三
| ・ ・ ・ ・ ・v歩v銀 ・ ・|四
|v香 ・ ・ ・ ・ 桂 ・ ・ ・|五
| ・ ・ 金 ・ 銀 ・ ・v歩v歩|六
| ・ ・ ・ 歩 ・ ・ 桂 ・ ・|七
| ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 歩 ・|八
| ・v龍 ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・|九
+---------------------------+
先手の持駒:角 銀 香 歩六
先手:AlphaZero
後手:elmo
手数=254 △8九龍 まで
▲8五香 △同 龍 ▲8三角 △同 龍 ▲同 と
*なぜ 85同竜に同金じゃあかんのw

7:18 午前  
Blogger yoji said...

【IT】データサイエンティスト職に求められる言語のトップに「Python」--「R」を上回る

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1田杉山脈 ★2019/01/12(土) 18:37:50.17ID:CAP_USER>>23
「Python」と「R」はデータサイエンティスト職の求人で最も多く要求されるスキルに数えられている。ところが、こうしたプロフェッショナルの仕事で最も頻繁に使用されているプログラミング言語について調査した複数の報告書によると、実際は評価が分かれるという。Cloud Academyの米国時間12月27日付の報告書で明らかになった。

 まず、TIOBE Programming Community Indexによれば、2018年の検索エンジンのリクエスト数でみたRの順位は下降気味だったという。だが、データプロフェッショナル1万6000人を対象に実施したKaggleの調査では、全体で最も人気の高いプログラミング言語はPythonであるものの、統計およびデータサイエンティストは他のどの職務よりも業務でRを使用している割合が高いことが分かった。データサイエンティストの87%はPythonを、71%はRを業務で使用していると回答していると、同報告書に記
以下ソース
https://japan.techrepublic.com/article/35131060.htm

4:13 午後  
Blogger yoji said...

【AI】ヤフー、分散表現の学習時間を短縮するAI技術「yskip」をオープンソース化[04/18]

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1しじみ ★2019/04/19(金) 03:33:19.32ID:CAP_USER
ヤフーは4月18日、AI(人工知能)の機械学習における自然言語処理技術の1つである分散表現の学習時間を短縮する技術「yskip」をGitHubで公開した。

https://image.itmedia.co.jp/news/articles/1904/18/mm_yahoo_aioss_01.jpg
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 分散表現は、単語をベクトルで表現する自然言語処理技術の1つ。大量のテキストデータからさまざまな単語の関係性を機械学習することで、単語同士の意味の違いを機械的に推定できる。同社ではユーザーの興味関心と、記事や広告をマッチングするための技術として活用している。

 AIの精度を向上させるために、日々増えていく検索キーワードやSNSの投稿などを活用する場合は、分散表現の学習モデルを頻繁に更新する必要がある。これまでは、新しいデータだけでなく、学習済みのデータも合わせていちから学習し直す必要があり、非効率的だった。

 yskipを使えば、新しいデータのみの学習で済むため学習時間を短縮でき、全データを学習する場合と同等の精度を維持できるとしている。同社は、Twitterへの投稿を検索できる「リアルタイム検索」でyskipを活用し、サービスの質の向上に役立てているという。

https://image.itmedia.co.jp/news/articles/1904/18/mm_yahoo_aioss_02.jpg
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yskipは代表的な分散表現学習法である「skip-gram model with negative sampling」を拡張した技術。ヤフーは同技術の特許権を取得しており、研究と商業用途それぞれでライセンスを無償提供する形でオープンソース化した。

 「本技術のさらなる利便性向上を図り、データサイエンス領域の研究者・エンジニアコミュニティーへ貢献したい」(ヤフー)

ITmedia NEWS
https://www.itmedia.co.jp/news/articles/1904/18/news120.html

5:50 午後  
Blogger yoji said...


https://ja.m.wikipedia.org/wiki/%E7%8C%AA%E5%AD%90%E5%AF%BF%E4%B9%8B

猪子 寿之(いのこ としゆき、1977年4月15日 - )は、日本の実業家。アーティスト集団チームラボ代表。四国大学特任教授。徳島県徳島市出身。東京大学工学部計数工学科卒業。大阪芸術大学アートサイエンス学科客員教授。


1996年3月に徳島県立城東高等学校卒業後、東京大学教養学部理科1類に入学。教養学部時代に1年間、アメリカに留学。

帰国後、工学部応用物理・計数工学科に進学。計数工学科の同級生と共同でチームラボを立ち上げる。2001年3月、東京大学工学部応用物理・計数工学科卒業。チームラボを会社組織とし、代表取締役に就任。

2016年4月、四国大学特任教授に就任。2017年、芸術選奨新人賞受賞。

チームラボ設立

1998年、「友達とずっと一緒にいたかった」「傍から見苦しく見えても、青春を終わらせたくなかった」「インターネットの誕生に衝撃を受けた」などの考えから[1]、東大の同級生であった青木俊介、東工大に通っていた幼馴染の吉村譲ら5名と共にチームラボを設立。この頃の仕事は、企業のホームページの製作請負が中心であった。
2000年12月に会社組織となり、有限会社チームラボ設立。その後も猪子は東京大学工学部と全国の高等専門学校の優秀なエンジニアの勧誘を続け、堺大輔など東大生が数多く参加するようになった。これにより、セレクトウェアなど独自技術の製品開発も手がけた。2002年8月、チームラボ株式会社に組織変更。
WEB開発での実績

2006年、検索エンジン「サグール」を開発。既にgoogleの絶対優位が確立し、検索エンジンの開発会社は日本から消えていたが、「情報社会のエンジンになるものを作れない国はヤバイ[2]」と、独自の検索エンジンを模索した。
さらに同年、産経新聞のニュース・ブログポータルサイト「iza!」を開発。それまでの新聞の形に異を唱え、情報化社会における新聞と読者の関係を見直した。関係者の不安をよそに、このサイトは全国紙トップの人気サイトとなり、産経デジタル社の当時の社長であった阿部雅美は、2006年の「Web人 of the year」に輝いた[3]。
なお、これらの実績が評価され、2008年には猪子自身も第6回Webクリエーション・アウォードにてWeb人賞を受賞している[4]。

情報社会におけるソリューション事業

その後も、「多くの産業、もしくは企業は、生み出す製品やサービス、そして存在自体が、“人がアート的だと感じるようなもの”でないと生き残れない社会になっていく」と公言し[5]、さまざまなスペシャリストが集うチームラボにて、WEBに留まらず様々な製品、サービスを作り続けている。
2012年には、欧州最大のバーチャルリアリティ博覧会「Laval Virtual 2012」にて、書家・紫舟とチームラボのコラボレーション作品「世界はこんなにもやさしく、うつくしい」が、「建築・芸術・文化賞」賞を受賞。同年、台湾で最も権威のある国立美術館にて、外国の企業では初となる個展を開くなどの実績を残す。チームラボが海外にも活躍の場を広げると共に、2012年9月29日には、自らも台湾・台北市で行われた「TEDxTaipei」にて講演を行った[6]。
2017年、「人と共に踊る鯉によって描かれる水面のドローイング-Infinity」ほかの成果が認められ、第67回芸術選奨文部科学大臣新人賞を受賞。
「ある建設会社の経営者一族は、三代続けて婿養子が東大卒だった。つまりは高級官僚に同級生がいる方が営業しやすいからそうなってるんじゃないか、だったら東大に入るしかないと思った」と語っている。[7]
メディアやイベント、講演会への露出も多い。2010年2月26日には、テレビ朝日「朝まで生テレビ!」にパネラーとして出演し、2011年後半からは、毎日放送「情熱大陸」のため、密着取材を受けた(2012年7月15日O.A.)[8]。
日本の漫画やゲームが好きで、「目的そのものよりも、そこに至るまでの行為そのものが楽しい」というチームラボのコンセプト(『New Value in Behavior』と名付けている)を、大ヒットゲーム「スーパーマリオブラザーズ」から発見する[9]など、それらの趣味を仕事にも活かしている。
2012年11月5日放送の「ビートたけしのTVタックル」ほか多くのメディアで、「コミュニケーション能力の高い学生よりは、専門性の高い学生が欲しい」と発言している[10]。
しばしばチームラボを漫画「ONE PIECE」の麦わらの一味に例え、スタッフ全員が生き残るために互いに無い部分を補い合うという意味で「チーム」と冠している、と語っている[11]。
独身。

6:41 午後  
Blogger yoji said...

管理集中か
自立分散か

6:42 午後  
Blogger yoji said...


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Kyung, J-H. Choi, “ A 128Gb 3b/cell. V-NAND Flash Memory with 1Gb/s I/O. Rate2,” ISSCC Dig.
EUV リソグラフィ技術の位置付けと開発動向(Adobe PDF)
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化と高集積化を共に実現できる”という法則に支えられ,. ビジネス的には, ... 現される” という,いわゆるムーアの法則2)によって進め. られて来た. ... White, D. L. Windt, O. R. WoodII, and J. H. Bruning: J. Vac. Sci.
半導体産業における表面科学の役割 - J-Stage(Adobe PDF)
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(1960 年)を経て,Moore の法則(1965 年に Intel Corp. の創業者の一人の ... 上の半導体数は,年率 2 倍で増えるという法則3))に従. い,順調に集積 ... Madan, C.W. Lai, J.H. Ku, D. Schepis, J. -P. Han and M.
2021年、ムーアの法則が崩れる? - ITmedia NEWS
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11:53 午後  

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