AlphaGo Zeroの論文の要約 : ブログ
AlphaGo Zeroが自己学習のみで過去最強になったというニュースが出たのでその元論文を読み、要約をしました。 まず感想を述べると、過去数千年にわたって蓄積してきた知識をAIが数時間で発見することに対する気持ち良さがありました。人間などクソ食らえと思っておりますので、こう言うニュースはとてもスッキリします。そして人間の発見していない打ち筋の発見にも感動しました。これこそがAIの真髄だと信じています。人間が見えていないものをAIが見つける、僕もいつかそんなことをしてみたいと思いながら生きています。 あともう一つ重要だと思ったのは、とてもネットワーク構造および学習過程が簡素化されたことです。マシンパワーも過去に比べて非常に少なく済み、個人でもすぐに再現実験ができそうなくらいです。AIが強くなることと、構造および学習のsimplerが同時に達成できていることが本質的だと思います。 一応、下記
話題になりがちな人工知能の論点を改めて整理してみる - FutureInsight.info
今月号のニュートンの「人工知能が人類を超える日」を読みながら、人工知能トピックの論点を整理する必要があるな、と思った。 Newton(ニュートン) 2015年 04 月号 [雑誌] Amazon.co.jpで詳細をチェック 楽天市場でこの商品を検索 というのも、シンギュラリティという言葉を引き合いに出して、2045年までにAIが人類を超えるというのが、昨今の人工知能特集のメイン。だいたいそこに、Deep Learningと人間の仕事をAIが奪うというトピックを併せて、それっぽい現在の事例を並べるという構造を取っていることが多い。ニュートンもそうだし、最近みた人工知能系の特集はこのパターンが多い。ニュートンがちょっとおもしろかったのは、「人工頭脳プロジェクト〜ロボットは東大にはいれるか〜」の紹介で、センター試験物理の問題をコンピュータが理解するための技術的課題を整理している。これは、結構おも
livedoor Techブログ : decision tree (決定木) でユーザエージェント判定器を作ってみる
アクセスログのユーザエージェント(UA)からブラウザを判別するのって，みんな何使ってますか？ 自分が作ったアクセス解析システムでは HTTP::BrowserDetect と HTTP::MobileAgent にそれぞれ独自パッチをあてたものを使っています。これらはルールベースの判定器なので，新しいブラウザや新種の bot が登場するたびに手作業でルールを追加し，パッチを作って配布するという作業が必要になります。 この更新作業が大変面倒くさくて対応が遅れがちになるので，「このUA文字列はこのブラウザですよ、という例を大量に与えたら、自分で勝手に判定ルールを学習してくれるようになったら便利なのになぁ」と思い，decision tree (決定木)を使ってみることを思い立ちました。 目標は， "Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 6.1; ja; rv:1
遺伝的アルゴリズムを書いてみる - ラシウラ
hackernewsのリンク記事でに、Genetic Algorithm(遺伝的アルゴリズム)をJavaScriptで書いた http://www.puremango.co.uk/2010/12/genetic-algorithm-for-hello-world/ ってのを見たのですが、ソースがわけわからなかったので*1、理解するため、遺伝的アルゴリズムってのを調べて自分で書いてみました。 [python]Genetic Algorithm example · GitHub まず、Wikipediaをみたのですが、日本語と英語の記事に載せてある手続きが違うんですよね。 遺伝的アルゴリズム - Wikipedia Genetic algorithm - Wikipedia 日本語版では交叉と突然変異は「どちらか」と書いてあるんですが、英語版は交叉したあと突然変異させるというようになってます。
分布推定アルゴリズムとは サイエンスの人気・最新記事を集めました - はてな
Estimation of Distribution Algorithm。EDA。Probabilistic Model-Building Genetic Algorithms (PMBGA) とも呼ばれる。最適化問題のアルゴリズム。 遺伝的アルゴリズムの拡張である。シンプルGAが交叉と突然変異から次の世代を作るのに対して、EDAでは、個体の分布の推定を求め、それに基づいて次の世代の探索点を決める。シンプルGAは個体の集合を元に探索を行うのに対して、EDAでは個体の生成確率に基づいて探索を行う。 1994年に、Shumeet BalujaのPopulation-Based Incremental Learning (PBIL)によって、この分野の開拓が始まった。PBILは遺伝的アルゴリズムよりも単純なアルゴリズムであるにもかかわらず、品質と速度の両面で遺伝的アルゴリズムを上回った。 アルゴ
クリフトとは [単語記事] - ニコニコ大百科
クリフト単語 クリフト 6.6千文字の記事 14 0pt ほめる 掲示板へ 記事編集 概要クリフトとアリーナ姫ヘタレクリフトとザラキ小説版関連動画関連項目掲示板ドラゴンクエストのキャラクター一覧 > クリフト クリフトとは、ドラゴンクエストIV 導かれし者たちに登場するキャラクターである。 概要 クリフト Chancellor 基本情報 性別 男 登場作 ドラゴンクエストIV 導かれし者たち（初登場） ドラゴンクエストVI 幻の大地 ドラゴンクエストIX 星空の守り人 いただきストリートSP いただきストリート30th ドラゴンクエストヒーローズ 闇竜と世界樹の城 ドラゴンクエストヒーローズII 双子の王と予言の終わり シアトリズム ドラゴンクエスト ドラゴンクエストライバルズ 声優 緑川光 キャラクターテンプレート 初出は第二章「おてんば姫の冒険」。毎日のように城の壁を蹴破る、おてんばで
![クリフトとは [単語記事] - ニコニコ大百科](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/5bd1fac8d544d19340796767c18bdf23d7d3493d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdic.nicovideo.jp%2Fimg%2Fog_b.jpg)
Mario AI Competition 2009
Sergey Karakovskiy and Julian Togelius In association with the IEEE Consumer Electronics Society Games Innovation Conference 2009 and with the IEEE Symposium on Computational Intelligence and Games Deadlines: August 18 (ICE-GIC) and September 3 (CIG) Overview Getting started Advanced options Rules Submitting your controller ICE-GIC league table CIG league table Last update: September 12, 2009 Over
驚くべきテクニックで「スーパーマリオ」をクリアしていく人工知能
ゲームがゲームをクリアする時代に？ 「New スーパーマリオブラザーズ Wii」で、初心者向けに新しく搭載されるという噂の「スキップ機能」は、もしかしたらこんな感じなのかもしれません。 土管や砲台、敵キャラクターなど多くの障害物が設置されたコース上を、驚くべきスムーズさで、マリオがひたすら右へ右へと進んでいくこちらの動画。迫りくる敵の間を難なくすり抜けたり、パックンフラワーの間をギリギリでくぐり抜けていったりと、確かに上手いプレイであることは分かるのですが、何かがちょっと違うことに気付いたでしょうか。 実はこれ、すべてAI制御による自動プレイ。マリオの前方に表示されている赤い放物線は、この先進むルートの候補を表したもので、どうやらこの中から安全で、なおかつ最短でゴールにたどり着けるルートを自動で選択するようプログラムされているようです。途中、何度かはヒヤリとさせられる場面もあるのですが、き
CPUによる20Gデモプレイ（再掲） - xe-kdoo(2009-02-07)
>> [テトらせ] CPUによる20Gデモプレイ（再掲） 新パソだと以前作ってたヤツがサクサク動く。うれしかったので再掲。 三角ボタンをクリックすると、スタート。 フィールドの枠をクリックすると、0Gと20Gの切り替え。 上矢印をクリックすると、下からブロックがせりあがる。 一時停止中にフィールド内をクリックすると、ブロックを置いたり消したり編集できる。 小宮さんややねうらおさんに紹介してもらった。 コードの入ったHDDが死んでるので、記憶を頼りにおおまかに解説などを。 ブロック出現はランダム。 Next以降は見ていない。 何通りかの操作*1を試してみて、（静的）評価の良いものを採用。 全ての操作（置き方）を試してないのは時間的にきつかったから。 きつかった主な要因は、開発につかってたマシンのスペック。今時のマシンだとラクラク全試行できると思う。 あと、オレのActionScriptスキ
人工神経 - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "人工神経" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL（2022年3月） 人工神経（じんこうしんけい）あるいは人工ニューロン（じんこうニューロン、英: artificial neuron）とは、ニューラルネットワークを構成する基本単位であり、モデル化された神経細胞（ニューロン）である。1つ以上の入力を受け取り（生物のニューロンの樹状突起群に相当）、それらの重み付け和から活性化関数を通して出力とする。 当記事ではニューラルネットワークの人工ニューロンに限って説明する。 基本構造[編集] ここではよく研究されている種類のものを例として示す。
名古屋工業大学岩田彰研究室WebSite - A.I.Lab Web Site
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以下の予定でメンテナンスを行うため、サービスを停止いたします。 2007年10月24日 AM 2:30〜5:00 2007年11月21日 AM 1:30〜7:00 「トーくん」は、おしゃべりするキャラクターを自分で作成するサービスです。 作ったキャラクターは、自分のホームページに置いて、訪れた人と会話させることができます。
アイエニウェア・ソリューションズ株式会社 自然言語＋対話生成エンジン Answers Anywhere エージェント・ネットワーク
Answers Anywhereは、独立型エージェント技術を用いた自然言語ユーザーインタフェースです。人間と人間の会話と同じように、機械と人間の会話が可能になります。機械が人間の話す「文章や文脈」を理解することにより、従来とはまったく違ったアプローチのインタフェースを実現します。 【自然言語インタフェース の利点】 ・意識せずに誰でも使用することができる ・操作が簡易になるため使用率が向上する ・トレーニングコストが削減できる ・従来型のアプローチと混在できる ・複数アプリケーションのインタフェースを一体化できる マルチ・エージェント：分散型人工知能 ・複雑な問題（自然言語）をそれぞれのエージェントに分散させる ・各エージェントは独自のルールを持つ ・各エージェント間で話し合いながら、共同で問題を解決する 自然言語の解析、対話の実現 従来のテキスト解析と
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