理想ちゃんねる

当ブログは2ちゃんねるから「ライフハック術」「雑学」「ITニュース」「ガジェットネタ」などをまとめています。

スポンサードリンク

人工知能

    このエントリーをはてなブックマークに追加
BicentennialMan1
 【ニューヨーク共同】著名人や亡くなった親族の「性格」を持つロボットが身近な存在に―。
ロボットに特定の性格などを植え付けられるシステムの特許を、米IT大手グーグルが米国内で取得したことが3日、分かった。

 話し方や表情などを特定の個人に似せることもできるという。 亡くなった親族らに似せたロボットを身近に置くことで、心痛を和らげたりする可能性を視野に入れているとみられる。

 ネットワークを通じて情報を処理するクラウド技術を活用し、ロボットに性格データをダウンロードする仕組み。 特定の性格を複数のロボットで共有することも可能だ。
http://www.47news.jp/smp/CN/201504/CN2015040401001271.html
続きを読む
スポンサードリンク

    このエントリーをはてなブックマークに追加
1: セントーン(大阪府)@\(^o^)/ 2015/02/26(木) 15:42:22.61 ID:4tETrW590.net
HOLOMIND_PRINT_RES_RGB_600_PPI_BORDERS

 【ワシントン=川合智之】米グーグルは「ブロック崩し」などの電子ゲームの攻略法を遊びながら自ら編み出し、人間以上の高得点を出せる人工知能(AI)を開発した。 やり方を教わらなくても自分で学習するAIに道を開く研究成果で、将来は人間にしかできないと思われていた複雑な仕事をこなせるようになる可能性もある。 26日付の英科学誌ネイチャー(電子版)で発表する。

 開発したのは、人間の脳の神経回路をまねた学習機能を持つAI「DQN」。 スペースインベーダーやブロック崩しなど懐かしのゲーム49種類をAIに与えた。ゲームの事前知識を教えなくても、人間のように繰り返し遊ぶことでやり方を学び、高得点を取る秘訣を編み出す。

 ブロック崩しを約100回遊ばせた段階では、AIは飛んでくるボールをうまく打ち返せないなど苦戦していたが、400回遊ぶと取りこぼしはほぼなくなった。600回を超えると、端のブロックに攻撃を集中して穴を開け、ブロックの裏側にもボールを送り込んで崩す攻略法を発見し、高得点を出せるようになった。

 ゲームの試験開発に携わるプロの人間とAIが得点を競ったところ、ゲーム49種類のうち29種類で、人間並みかそれ以上の得点を得られたという。 ブロック崩しでは人間の13倍の得点を取り、最も上手になった「ピンボール」では25倍に達した。

 AIが取り入れたのは、コンピューターが学習によって判断基準をつくり出し自ら賢くなる「深層学習(ディープラーニング)」と呼ぶ最先端の研究分野。 人間が教えなくても大量のデータから精度を高めることができ、人間を上回る能力の獲得も可能だ。将来はロボットや自動運転車などの次世代技術に幅広く応用が見込める。

 AI開発はグーグルのほかフェイスブック、ヤフー、IBMなど米IT(情報技術)大手が相次いで研究拠点を設けるなど先行している。日本は1980年代に国家プロジェクトでAI開発を先導したが、応用が広がらず頓挫。近年はプロ棋士に勝つ将棋ソフトの開発などが研究者の間で進むが、日本企業は出遅れが目立つ。

http://www.nikkei.com/article/DGXLZO83685140W5A220C1EA2000/

続きを読む

    このエントリーをはてなブックマークに追加
1: エメラルドフロウジョン(岐阜県)@\(^o^)/ 2015/02/20(金) 08:52:53.32 ID:Bw/7XCjJ0.net
shutterstock_24463486

IBMの人工知能「ワトソン」、日本語対応へ
日本IBMは、人工知能システム「Watson(ワトソン)」の日本語対応化に向けて、ソフトバンクテレコムとの「戦略的提携」を発表した。

日本IBMは2月10日、人工知能システム「Watson(ワトソン)」の日本語対応化に向けて、ソフトバンクテレコムとの「戦略的提携」を発表している(すでに2014年10月にも、提携の計画が発表されている)。 ワトソンが、ヨーロッパ言語以外では初めての言語となる日本語で、会話し、理解し、考えられるようになることが目的だ。 ワトソンは、2011年に米国のクイズ番組「Jeopardy!」で人間に勝ったことで有名になった(日本語版記事)。
現在、スペイン語とポルトガル語への対応も進められているが、日本語はまったく新しい挑戦となる。
http://wired.jp/2015/02/19/ibm-watson-japanese/

続きを読む

    このエントリーをはてなブックマークに追加
1: 北村ゆきひろ ★@\(^o^)/ 2015/01/27(火) 14:23:49.68 ID:???*.net
Google-DeepMind

Googleは世界で最先端の人工知能技術を有し、音声検索などで活用している。
そのGoogleが人工知能ベンチャー「DeepMind」を買収し、技術強化を加速している。
DeepMindに関する情報は限られているが、ビデオや論文などから、その輪郭が見えてきた。

 DeepMindは驚異的なスピードで学習する人工知能で、Googleは自動運転車などへの適用を視野に入れている。同時に、米国では人工知能が人間を凌駕するとの脅威論が浮上し、安全性に関する議論が活発になってきた。

DeepMindはロンドンに拠点を置くベンチャー企業で、2010年にDemis Hassabisらが創業した。DeepMindはビデオゲームを見るだけで、驚異的な速度でプレーの仕方を学習し、世界を驚かせた。Googleが2014年1月に買収し、今では「Google DeepMind」として研究開発を進めている。同時に、GoogleはDeepMindをYouTubeなどの製品に組み込む作業に着手した。

Google CEOのLarry Page(上の写真右側)は、トークショーホストCharlie Rose(同左側)との対談で、DeepMindの機能とGoogleの人工知能戦略について語った。Pageは、DeepMindは驚異的な速さで、人の手助け無く、自ら学習するシステムであると説明した。その結果、DeepMindは、人間のエキスパートを凌駕するスコアをマークする。

DeepMindは、ゲームごとにソフトウエアを最適化しているのではなく、単一プログラムで異なるビデオゲームに対応できる。 かつて、IBMのスーパーコンピュータ「DeepBlue」は、チェスの世界チャンピオンGarry Kasparovを破ったが、これはチェスというゲームに特化した専用システムである。これに対し、DeepMindはゲームの種別に依存しないで、汎用的に学習できる点が最大の特徴である。

DeepMindが実際にゲームをプレーしているデモを見ると、その学習能力の凄まじさが分かる。上の写真はHassabisがカンファレンスで、DeepMindが「Breakout」(ブロックくずし)ゲームを学習していく過程を解説している様子である。
これは、バーを操作し、ボールを打ち返し、ブロックを崩していくゲームで、DeepMindは、最初はゆっくりとプレーを学ぶ。

 1時間で200回程度のゲームをこなすと34%の割合でボールを打ち返し、人間の初心者程度の実力となる。 2時間後には300回のゲームをこなし、既に人間の技量を上回る。4時間後には、ブロックに通路を開け、裏側からブロックを崩すという大技を自ら学習する。
DeepMindは4時間でゲームをマスターする。このようにDeepMindは、恐ろしいほど高速に学習する人工知能である。

全文はソースを
http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/column/14/466140/012500025/

続きを読む

    このエントリーをはてなブックマークに追加
dwangoaI

1: Twilight Sparkle ★@\(^o^)/ 2014/11/29(土) 10:25:17.38 ID:???0.net
 KADOKAWA・DWANGO(角川ドワンゴ)傘下のドワンゴは28日、人工知能(AI)の研究所を設立したと発表した。
教育や環境問題などへの応用を目指し、人間の知能を上回るAIの研究に取り組む。
研究成果は動画サービス「ニコニコ動画(ニコ動)」などで情報発信する。

 社内に「ドワンゴ人工知能研究所」を設け、人工知能学会の山川宏理事が所長に就いた。今後は外部から研究員を招くほか、社内に専門担当者を置くことも検討する。

(記事の続きや関連情報はリンク先で)
引用元:日本経済新聞 http://www.nikkei.com/article/DGXLASDZ28I10_Y4A121C1TJ1000/

ドワンゴ人工知能研究所
http://ailab.dwango.co.jp/

続きを読む

このページのトップヘ