Apple注目の1ビット深層学習、超省電力で「スマホに常時AI」
人工知能（AI）技術、具体的には物体認識などをするCNN（Convolutional Neural Network）の大幅な省電力化が進んでいる。米Apple（アップル）はCNNの超省電力化技術を開発したベンチャー企業の米Xnor.aiを2020年1月に買収。近い将来、iPhoneやiPadなどに搭載するという観測も出てきた（図1）。米Intel（インテル）も半導体の学会で同様な技術を実装した専用チップを発表。国内ではLeapMindが実装モデルの知的財産（IP）を「Efficiera」として2020年6月にリリースするなど、CNNの超省エネルギー化技術の開発や製品化の競争が一気に加速してきた。利用者にとってもこれまで遠い存在だったCNNによる物体認識技術が一気に身近になる可能性が出てきた。 Appleは2020年1月に、BNNの実装モデルと開発環境を開発したXnor.aiを買収した（a）
AIから人間が学ぶ方法について考えてみた | やねうら王 公式サイト
ゲームAIに関しては、オセロ、チェス、将棋、囲碁とすでにトッププロでも敵わないレベルに到達した。これらのゲームAIから人間が学ぶにはどうすれば良いのかということについて考えてみる。 まず最初に考えられるのは、コンピューターに最善手(あるいは、最善応手列)を示してもらうというものである。 ある程度棋力があれば、最善手だけもらえれば学べるかも知れないが、得られる情報量としては少ないので、少々物足りない意味はある。 そこで最善応手列とそのときの(局面の)評価値から学ぶという手法がある。(このブログの読者には説明するまでもないが)評価値は、形勢の良し悪しを数値化したものである。これを期待勝率(同じぐらいのプレイヤー同士がその局面から指し継いだ時の勝率)に変換したもののほうが人間的には嬉しいかも知れない。 将棋のプロ棋士である千田先生がこれに近い方法で、学ばれているのだと思う。自分の感性(直感)を、
ディープラーニングでアスキーアートを作る - Qiita
はじめまして。 本業はアスキーアート (以下AA) 職人のOsciiArtといいます (本業ではない)。 AlphaGo対イ・セドルの対局を見て、「僕もディープラーニングで神AA職人を倒したい！」と思い、pythonをインストールしてちょうど一年の成果を書いていきます。 コードはこちらにアップしてあります。 https://github.com/OsciiArt/DeepAA ここで扱うアスキーアートとは ここで扱うAAとは、 こういうの……↓ ではなく、こういうの……↓ でもなく、こういうの……↓ ともちょっと違って、こういうの……↓ ではもちろんなく、こういうのです。↓ このような、線画を文字を作って再現した「トレースAA」と呼ばれるタイプのAAをここでは扱います。 詳細はwikipediaの「アスキーアート」のページの「プロポーショナルフォント」の項を参照してください。 wikipe
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