![AlphaFold 3 predicts the structure and interactions of all of life’s molecules](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/7d0535bb1139c869b720058fdffff9e68609c14a/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fstorage.googleapis.com%2Fgweb-uniblog-publish-prod%2Fimages%2FAF_social_share.width-1300.jpg)
ディープマインド(DeepMind)は10月12日、次世代の人工知能技術として「ディファレンシャブル・ニューラル・コンピューター(Differentiable Neural Computers:DNC)」を発表した。 ディープマインドは人工知能AlphaGoによって囲碁世界チャンピオンを打ち負かしたことが記憶に新しいグーグルのAI研究チーム。近年ではコンピューター・ゲームのルールを自分で学びクリアする「DQN(Deep Q-Network)」を発表している。新AI技術のDNC(機械式計算機として名高いバベッジのディファレンシャル・エンジンを連想させる名前)は、DQNの技術を更に進化させたアーキテクチャを採用し、既存ディープラーニングよりも学習精度や汎用性が高いAI技術のようだ。
本来の表記は「AlphaGo対李世乭」です。この記事に付けられたページ名は技術的な制限または記事名の制約により不正確なものとなっています。 AlphaGo対李世乭(アルファご・たい・イ・セドル)は、韓国のプロ棋士である李世乭と、Google DeepMindが開発したコンピュータ囲碁プログラムAlphaGoの五番勝負である。 対局はコミ7目半の中国ルールで、持ち時間は2時間で、切れると1手1分の秒読み、ただし1分単位で合計3回の考慮時間がある[1]。 勝者(勝ち越し者)は100万米ドルの賞金を得る。もしAlphaGoが勝利すれば、賞金はUNICEFを含むチャリティーへ寄付される[2]。賞金に加えて、李世乭は全5戦の対局料として15万米ドル、1勝につき2万米ドルを得る[1]。 概要[編集] 囲碁は長い間、AIの分野における難問と見なされており、チェスや将棋でコンピュータがプロ相手に勝利を収め
「Mastering the Game of Go with Deep Neural Networks and Tree Search」https://storage.googleapis.com/deepmind-data/assets/papers/deepmind-mastering-go.pdf http://deepmind.com/alpha-go.html 「AlphaGo: Mastering the ancient game of Go with Machine Learning 」http://googleresearch.blogspot.jp/2016/01/alphago-mastering-ancient-game-of-go.html 「AlphaGo: マシンラーニングで囲碁を 」http://googlejapan.blogspot.jp/2016/01/
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の概要 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
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