【世界初】大喜利ができる人工知能の開発者に会ってきた | オモコロ
大喜利ができる人工知能があるらしい……しかも、博士が作っているらしい。本当なのか確かめてみたら思った以上にすごかった。 人工知能の勢いが増している、らしい。 人工知能がプロ囲碁棋士と対局し、大差でプロを破ったことは記憶に新しい。人間が有利だった分野が、次々と人工知能に追い上げられている。 20年後には今ある職業の半分がAIに取って代わられる、という予測もある。 しかし、エンターテイメント分野において人工知能はまだ人間に追いついていない。 ヒトの感情を揺さぶることに関しては、人工知能は未熟である。 そうも思われていた。 ところが最近、人工知能が「大喜利」で人間を破ったという情報を耳にした。 もしそれが本当だとすれば、笑いの分野でも人工知能が人間を超えたということになる。ふざけることしか能がない人間の集まりであるオモコロの存在意義すら危うい。 真相を確認するべく、大喜利で人間に勝つ人工知能を作
文系エンジニアだけどAIを勉強してみる - learning.ikeay.net
こんにちは、@ikeayです。 突然ですが、最近すっかり人工知能（AI）がバズワードになってきていますね！ ここ最近だけでも、GoogleのAlphaGoが世界トップ棋士であるイ・セドル氏に勝利したことが世の中の話題をかっさらっていったのを皮切りに、レンブラントっぽい絵を生成するやつとか、1枚の絵を組み合わせて1枚の絵をつくるやつとか、自動でJazzを生成するDeepJazzだとかetc, etc... こうしてみると、この技術でほんとに職失いそうだし、芸術とはなんぞやということになりそうだし、人類滅ぼされるかもしれないし（偏見）、もうほんと怖いしつらいですよねー。 特に最近はAI絡みで毎日何かしらのニュースがあるので、日々ヒヤヒヤしてます。（あ、TechFeedってテクノロジーに特化した情報キュレーションサービスがあるんですけど、それで「人工知能」とか「深層学習」とかを登録しておくと毎日
ニューラルネットワークと深層学習
ニューラルネットワークと深層学習 What this book is about On the exercises and problems ニューラルネットワークを用いた手書き文字認識 逆伝播の仕組み ニューラルネットワークの学習の改善 ニューラルネットワークが任意の関数を表現できることの視覚的証明 ニューラルネットワークを訓練するのはなぜ難しいのか 深層学習 Appendix: 知性のある シンプルな アルゴリズムはあるか? Acknowledgements Frequently Asked Questions Sponsors Resources 大抵の人にとってはごく簡単に504192と読めると思います。でも、脳の中で起 こっていることは簡単どころではありません。脳のふたつの半球にはそれぞれ、 一次視覚野---V1とも呼ばれる、一億四千万のニューロンと何十億ものシナ プスからなる領
嘘を見抜ける人工知能が衝撃的すぎる (2/5)
sponsored これからもさらに増えますが……使わないのはもったいない！ あなたがまだ知らない（？）仕事に役立つDropboxツールのまとめ sponsored LTE搭載でWi-Fi要らずのChromebook ！ どこでも作業できる「ASUS Chromebook CM30 Detachable(CM3001)」 sponsored クオリティーの高いコラボチェアに感動、『パワプロ』初心者同士の対決結果やいかに!? 楽天と巨人、 社内で推しプロ野球チーム愛が衝突してたのでコラボチェアに座って『パワプロ』で決着を付けた sponsored それぞれ異なるスペックや機能、ファーウェイのウェアラブル製品の違いを知る！ 今人気のファーウェイ製スマートウォッチ！ 詳細機能比較でどれを買えばいいか、これでわかる！ sponsored クリスマスセールで6万円オフ！ Core i7＆RTX 40
［脳に挑む人工知能4］コトバを自在に操るAI実現へ、IBMとグーグルの頂上決戦
本連載「脳に挑む人工知能」第1回、第2回、第3回では、脳神経細胞を模したニューラルネットワークによる画像認識を中心に、人工知能技術の最前線を解説した。第4回以降では、動物の中でも人間にしかできない「複雑なコトバを操る」ことを可能にする人工知能について、脳科学やビジネスとの接点を交えて紹介する。 人類がコトバを操るようになったのは、ヒトの歴史の中でもごくごく最近のことだ。言語の起源については諸説あるが、複雑に文節化した言葉を発することができるようになったのは少なくとも10万年前、ホモ・サピエンス（新人）がアフリカから世界へ移動を始めた頃とされる。 ヒトの祖先がチンパンジーの祖先と分かれたのがだいたい500～600万年前のこと。チンパンジーであれば、第1回～第3回で取り上げた物体の認識、つまり「モノを見る能力」は当然のように備わっていたろう。だが「コトバを操る能力」については、猿人、原人をへて
「表現を獲得」した人工知能――50年来のブレークスルーで、いま人工知能は急速な進化を始めた（後編） | Mugendai（無限大）
人工知能が急速に進化し始めた。カーネギーメロン大学のTome Michell教授は、「コンピューターはこれまで人間の言語をほとんど理解できなかったが、今後10年でかなり理解できるようになるだろう」と、人工知能が急速な進化のフェーズに入ったことを示唆している。 急速に進化し始めた理由は2つある。1つは、コンピューターが大量のデータを扱えるようになったから。もう1つは、人間の脳を模した仕組みが実際に機能するようになってきたからだ。 変化はまた、チャンスでもある。 人工知能の進化は今、どこまで進んでいるのだろうか。それがどのような領域に、イノベーションを起こすのだろうか。日本を代表する新進気鋭の人工知能研究者、東京大学准教授の松尾豊氏に聞いた。 前編はこちらから 人工知能が急速に進化し始めた。カーネギーメロン大学のTome Michell教授は、「コンピューターはこれまで人間の言語をほとんど理解
「表現を獲得」した人工知能――50年来のブレークスルーで、いま人工知能は急速な進化を始めた（前編） | Mugendai（無限大）
人工知能が急速に進化し始めた。カーネギーメロン大学のTome Michell教授は、「コンピューターはこれまで人間の言語をほとんど理解できなかったが、今後10年でかなり理解できるようになるだろう」と、人工知能が急速な進化のフェーズに入ったことを示唆している。 急速に進化し始めた理由は2つある。1つは、コンピューターが大量のデータを扱えるようになったから。もう1つは、人間の脳を模した仕組みが実際に機能するようになってきたからだ。 変化はまた、チャンスでもある。 人工知能の進化は今、どこまで進んでいるのだろうか。それがどのような領域に、イノベーションを起こすのだろうか。日本を代表する新進気鋭の人工知能研究者、東京大学准教授の松尾豊氏に聞いた。 人工知能が急速に進化し始めた。カーネギーメロン大学のTome Michell教授は、「コンピューターはこれまで人間の言語をほとんど理解できなかったが、今
人間にはわかるのに、なぜ機械にはそれがわからないのか。A.I.とスクレイピング - かれ4
この投稿は クローラー／スクレイピング Advent Calendar 2014の12月23日用です。 はじめに人間って凄い。 まずはこの画像を御覧ください。 図1 各国のECサイトの画像 Eコマースのサイトで、商品の詳細のページを見るだけですぐに商品名、価格を判断出来ましたよね？ それが英語のサイトでも中国語のサイトでも、韓国語のページでも分かりましたよね？ 凄いですね。 人間のスクレイピング能力人間は恐ろしいほどのスクレイピング能力を持っている事が分かりました。 ソースも見ない、タグも見ないで、なんとなく雰囲気だけでスクレイピングしています。 もしこの能力をコンピュータに移植できたら凄いことですね。 もし、先ほどの画像を身の回りのインターネットに一番疎い人に見せてみて下さい。 きちんとスクレイピング出来たでしょうか？ おそらく出来なかった事が多いのではないかと思います。 こんな事させて
人工知能が急に進化し始めた！ | TheWave
人工知能。何十年も前からある言葉だ。国家プロジェクトとして研究されていた時期もあった。それでも完成しなかった。やはり人間の脳は複雑で、それをコンピューターで真似することなど不可能かもしれない。 人工知能。何十年も前からある言葉だ。国家プロジェクトとして研究されていた時期もあった。それでも完成しなかった。やはり人間の脳は複雑で、それをコンピューターで真似することなど不可能かもしれない。 「ところがブレークスルーが起こったんです」と東京大学の松尾豊准教授は熱く語る。 ▶2012年。人工知能研究に火がついた 2012年。人工知能の精度を競う国際的な大会で、カナダのトロント大学がぶっち切りの勝利を収めた。それも１つの大会だけではなく、３つ続けてだ。 「優勝したのは、画像認識、化合物の活性予測、音声認識など３つのコンペティション。まったく異なる領域にも関わらず、今までその分野を専門的に研究していた人
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DeepMind：AlphaGoをつくった「4億ドルの超知能」はいかにして生まれたのか？
「若い人工知能へ宛てた手紙」高橋文樹（エセー, 破滅派, 2016年）
Engadget | Technology News & Reviews
長文日記
あと10年で、6リットルに73億人の脳が収まる：PEZY Computing齊藤元章が描く「プレ・シンギュラリティ」の衝撃 #wiredai