生成AI開発に革新か “自律進化”で目的のAIを自動生成 超低コスト＆短期間で高性能モデルも開発済 トップ研究者集団「Sakana AI」
生成AIのトップ研究者らが東京で創業したAIベンチャー「Sakana AI」が、生成AI開発の新たな手法を開発したと3月21日に発表した。従来は人間が手動で設計し、多くの計算資源を使っていたが、同社の手法では設計を機械が自動で行い、“ほぼ無視できるレベル”の計算資源で開発が可能になるという。この手法で開発した日本語基盤モデルをGitHubで公開した。 同社が提案したのは「進化的モデルマージ」という手法。公開されているさまざまな基盤モデル（生成AIを含む、大規模なデータセットによる事前学習で各種タスクに対応できるモデルのこと）を組み合わせて新たなモデルを作る「マージ」に、進化的アルゴリズムを適用したものだ。 マージ自体は現在の基盤モデル開発で使われている手法で、モデルの“神経回路”（アーキテクチャ）の中に別のモデルの神経回路の一部を組み入れたり、入れ替えたり、神経同士のつながりやすさ（重み）
ドラクエ4のAI戦闘と作戦、完全に理解した｜frenchbread
30年ぶりにファミコン版ドラクエ4をプレイしたので、AI戦闘の仕様についてまとめます。ソースは主に下の記事と自分でプレイした検証結果です。 本件に関しては下の記事以上に詳しい情報はないと思われますが、仕様解析というコンセプトで非常に詳細に記載してくださっているため、この記事では自分なりに実プレイ上有用かなと思えるレベルでまとめました。 ご一読いただければ「なぜブライやミネアがいまいち使えなかったのか」といった疑問も解消すると思います。 なお、以下に記載の内容は100%正確とは限りません。 ソースの解析記事を私が誤読している可能性があるのと、一部自分で補完した内容はあくまでプレイ検証して「おそらくこうだろう」と結論づけているに過ぎないためです。ご了承ください。 基礎知識まず基礎知識。 ある程度詳しい方、少し調べたことがある方ならこの辺りはご存じの内容になるかもしれません。 AIは「モンスター
DeepMind、AIで人間考案のものより優秀なソートアルゴリズムを発見 最大70％高速化
米Google傘下のAI企業Google DeepMindは6月7日（現地時間）、アルゴリズムを開発するAI「AlphaDev」が、人間が考えたものより高速なソートアルゴリズムを発見したと発表した。 ソートアルゴリズムは、入力されたデータを一定のルールに基づいて並べ替えるもの。ネット検索結果の並べ替えやランキング制作などIT技術の根幹を担う技術の一つ。今回AlphaDevが考案したアルゴリズムは既存のものに比べて、少量のデータなら最大70％、数十万規模の大量のデータなら約1.7％速く処理できた。 DeepMindはAlphaDevに新しいアルゴリズムを発見させるため、ソートの作業を「組み立てゲーム」としてプレイさせた。「正確にソートできる」「既存のアルゴリズムより高速である」という2点を満たせばクリアとした。 関連記事 OpenAIやDeepMindのCEOやトップ研究者ら、「AIによる人
子供たちがアルゴリズムを“批判する力”を養う米国の「AIリテラシー教育」の現場を訪ねて | MIT研究者も推奨
精度の高い文章を自動生成できるチャットボット「ChatGPT」の誕生は、新しいイノベーションへの期待感だけでなく、急速に成長するAIへの不安ももたらした。そんななか米国では、AIとの共存を避けられない次世代のために、アルゴリズムを理解し、批判的に評価する力を身に着けるための教育が始まっている。 マリサ・シューマンは、その日いつもと同じように午前の授業を始めた。彼女は、米ニューヨークのブロンクス地区にある中高一貫の公立女子高「ヤング・ウーマン・リーダーシップ・スクール（YWLS）」で、コンピュータ・サイエンスの教師を務める。 11時半になると、エネルギーに満ちあふれた高校生たちが教室に入って来た。着席し、ノートパソコンを取り出すと、生徒たちは教室前方にある電子ホワイトボードに目を向ける。そこには、授業のテーマであるウェアラブル機器に関する質問が映し出されていた。 教師歴10年のシューマンが、
おわりに - なぜ機械学習はうさん臭く感じられるのか? / 真面目なプログラマのためのディープラーニング入門
本講座では計8回にわたり、ディープニューラルネットワークの原理と実装について 説明してきた。ニューラルネットワークの原理は基本的には 勾配降下法であり、その基盤となっているのが関数の微分可能性である。 ニューラルネットワークにはさまざまな形態が存在するが、 画像処理・画像認識の場合は畳み込みニューラルネットワークが非常に 有効であることがわかっている。また、ニューラルネットワークの 出力形式や損失関数を変えることにより、ニューラルネットワークが 物体検出や奥行き推定など、さまざまなタスクに利用可能であることを紹介した。 さて、本講座は「真面目なプログラマのための」ディープラーニング入門、 と銘打っている。真面目なプログラマとは何か? 諸説いろいろあるだろうが、 多くのプログラマは、ソフトウェア開発において 仕様の明確さや、 システムの効率・堅牢性、そして 保守のしやすさといったものを 追求
オセロAI世界1位になってオセロAIをｶﾝｾﾞﾝﾆﾘｶｲｼﾀ話 - Qiita
オセロAIを作り始めた日のこと あれは2021年4月のこと、今思い返せば偶然が重なって起きた出来事でした。 第一の偶然は、ゲームAI(ゲームを自動プレイするAI)世界4連覇の方になぜかゲームAIの初歩的な話を30分程度教わっていたことです。 第二の偶然は、Twitterの知り合いが「オセロソフトRTA」なる競技をやっているのを目にしたことです。なんじゃそりゃ、と思った私はすぐに、その競技が 「オセロで遊ぶプラットフォームをどれだけ早く作るか」を競うものだとわかりました。 面白い、やってみよう。 YouTubeでライブ配信しながら、私はオセロソフトRTAをやってみました。その時のライブはこちら。3時間で完成できれば良いと思っていたのですが、思ったよりも早く終わってしまいました。 オセロAIでも作るか。 こうして私のオセロAI制作が開始しました。 何をしたら良いかわからなかった オセロAIを作
『Skyrim』のキツネはプレイヤーをお宝に導くか。発売直後から囁かれてきた噂の真相を元開発者が明かす - AUTOMATON
ホーム ニュース 『Skyrim』のキツネはプレイヤーをお宝に導くか。発売直後から囁かれてきた噂の真相を元開発者が明かす オープンワールドRPG『The Elder Scrolls V: Skyrim（以下、Skyrim）』 海外プレイヤーを中心に長年囁かれてきたある噂について、同作元開発者が興味深い事実を明かした。その噂は「キツネを追うと宝や重要な場所に辿り着く」というもの。キツネは宝を追っているのか否か、その答えはゲームの仕組みの内側にあったようだ。 『Skyrim』は根強い人気を誇るロングラン作品だ。最近では『Skyrim』冒頭で発生する「荒ぶる馬車」バグについて語る元開発者Nathan Purkeypile氏のSNS投稿が話題になるなど、いまだ多くのプレイヤーの興味を集めている（関連記事）。こうしたなか、同作ではある噂がまことしやかに囁かれてきた。それは、「野生NPCであるキツネを
Kaggleで10年遊んだGrandMasterの振り返り | ho.lc
2011年2月16日に Kaggle アカウントを取得して10年が経過した。長い間 Kaggle Ranking 世界 1 位を目指してきたが、この目標やモチベーションが大きく変化してきたと感じたため、一区切りつけるためにもこの10年+αを振り返る。今の目標は対象を問わずアルゴリズムで資産を最大化すること。エンジニアリングを駆使してデータからアルファを探し、システム化して運用する。実利的で定量評価できる最高に楽しいタスクです（記事では触れません）。 競技プログラミングからKaggleを始めるまで¶ Kaggle ができる前は ICPC や ICFP Programming Contest といった競技プログラミング系のコンテストに参加していた。ICPC ではアジア地区会津大会 2007、アジア地区東京大会 2008 に出場したが大敗して悔しくて仕方がなかった。コードゴルフも嗜む程度に遊んで
「遺伝的アルゴリズムで最高にエッチな画像を作ろう！」がGoogleに怒られた話｜群青ちきん
「そらとぶあざらしさん」を遊んで頂くと、大体の温度感がご理解いただけるかと思います。 制限がされたページ今年の1月10日に、noteタイトルにもある「遺伝的アルゴリズムで最高にエッチな画像を作ろう！」というページを公開しました。 内容はタイトルの通りです。 ランダムに生成された2枚の画像から「エッチ」な方を選んでいくと、アルゴリズム学習によってだんだんとエッチな画像になっていくというものです。 遺伝的アルゴリズムで最高にエッチな画像を作ろう！ (エッチな画像が見れるとは言っていない) より このページには、筆者のささやかな収入源として、GoogleAdSenseの広告を貼っていました。 GoogleAdSenseとは、大企業であるGoogleが運営している個人クリエイター向けの広告プログラムです。 AdSenseのポリシーとして、「性的に露骨なコンテンツ」(Sexually explici
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