材料研究とＡＩの融合、“半信半疑”から“王道”に ニュースイッチ by 日刊工業新聞社
材料開発の分野で人工知能（ＡＩ）の“頭の中”を理解する研究が進んでいる。ＡＩ技術は材料開発の強力な武器として新材料の候補をいくつも提案しているものの、材料研究者はその判断の過程を解釈できなかった。そこでＡＩと材料の研究者たちがタッグを組み、ＡＩの頭の中を解読しつつ、解読可能な手法を開発している。この取り組みはＡＩがさまざまな異分野に使われるためのモデルケースになる。 信用させるには―深層学習だけに頼らず 「この３年、本当に勉強になった」と物質・材料研究機構の徐一斌（しゅういーびん）データプラットフォーム長は振り返る。熱伝導材料の開発にＡＩ技術を利用し、新しい断熱材料を開発することに成功した。 徐プラットフォーム長は、材料研究の中でも実験系の出身だ。材料を合成し、実際のモノで性能を確かめることを重視する。「実験と計算の結果が合わないことは幾度も経験してきた。その上でＡＩを信じて新領域に踏み出
コンピューターが人間を超える「AI」「ディープラーニング」「機械学習」とは何かについて解説する「Machine Learning 101」
By Not4rthur 自動運転車を操縦するAI(人工知能)や、ディープラーニングによって「世界最強」の名をほしいままにする「囲碁AI」など、近年のコンピューター技術は「AI」「ディープラーニング」「機械学習」というキーワード抜きには語れない状況となっています。Googleでシニア・クリエイティブ・エンジニアをつとめるジェイソン・メイズ氏が公開しているGoogleスライド「Machine Learning 101」では、それらの言葉の関わりがわかりやすく解説されています。 Jason's Machine Learning 101 - Google スライド このスライドでメイズ氏が解説するのは、「機械学習とは何で、どんな種類があるのか？」「その仕組みは？」「どのように使われる？」「どこに向かっている？」という点。およそ2年にわたる作業の集大成としてまとめられたのが、この100ページにも及
21世紀に“洋ゲー”でゲームAIが遂げた驚異の進化史。その「敗戦」から日本のゲーム業界が再び立ち上がるには？【AI開発者・三宅陽一郎氏インタビュー】
鈴木裕氏： ただ、そうね……僕は全盛期に世界のトップシェアを取っていた日本が、こんなふうに海外に負けてしまったことが、やっぱり悔しいんですよ。だって、セガが全盛期の頃、僕たちは圧倒的な世界一のゲーム大国だったんです。（中略）ちゃんと新しい武器を製造しないとダメです。だって、良い武器があったら、色々なツールを工夫したりして、少人数でも勝てるんですよ。 そんな鈴木裕氏がインタビュー中、非常に強い興味を持って語っていたのがAI技術だった。そして先にズバリ言ってしまうと、この記事は、日本のゲーム産業が21世紀に世界市場で存在感を失い、今や新興国の国々までもが背後に迫ってきたシビアな状況に、実は「AI技術の軽視」という問題が一つあるのでは――という視点から強く光を当てるものだ。例えば、しばしば日本のゲーム業界の「敗因」として、グラフィックの人材不足や大規模マネジメントの失敗などの問題が挙げられる。だ
なぜ人間はポーカーでAIに負けたのか？ 日本トッププロが解説する“違和感”
初めまして、プロポーカープレイヤーの木原直哉と申します。「人工知能（AI）がポーカーのトッププロ4人に勝った」というニュースが世間をにぎわせています。しかし、これらのニュースを読む中で、自分の認識と違うなと思うことがいくつかありました。 「なぜ、AIは人間に勝てたのか」を始め、このニュースについて自身が感じたことなどを、ポーカープロの立場から解説していきたいと思います。 （編集：ITmedia村上） 木原直哉さんプロフィール 1981年生まれの北海道出身で、2001年に東京大学理科一類に入学。在学中は将棋部に所属し、バックギャモンやポーカーなどの頭脳ゲームに熱中していく。10年かけて東京大学理学部地球惑星物理学科を卒業し、翌2012年の第42回世界ポーカー選手権大会 (2012 World Series of Poker) の「ポット・リミット・オマハ・シックス・ハンデッド」で日本人初の世
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Human Or Machine: Can You Tell Who Wrote These Poems?