AIのVTuber「Neuro-sama」がTwitchからBAN処分されたと開発者が報告。ホロコースト否定など危険発言連発系美少女ストリーマー【UPDATE】 - AUTOMATON
AIによるVTuber「Neuro-sama」が、活動拠点としているTwitchにおいてBAN処分を受けたようだ。Neuro-samaは、2022年末より急速にユーザーらの人気を集める一方で、倫理観を逸脱するような発言に懸念も寄せられていた。 Image Credit: Neuro-sama Ch. Vedal AI on YouTube Neuro-samaは、海外エンジニアのJack Vedal氏が開発したAIによる美少女VTuberだ。日本の女子高生のような制服を身にまとい、ゲームプレイのほか視聴者から寄せられたコメントにも返答する機能性を誇っている。このAIはもともとリズムゲーム『osu!』をプレイさせるために開発され、同AIの利用するニューラルネットワークはNeuro-samaと名付けられた。ゲームを遊ぶだけだったNeuro-samaはバーチャルな“体”や“声”を手に入れ、昨年末
マルチエージェントシステム - Wikipedia
マルチエージェントシステム（Multi-Agent System、MAS）とは、複数のエージェントから構成されるシステムであり、個々のエージェントやモノリシックなシステムでは困難な課題をシステム全体として達成する。 それぞれ異なった判定アルゴリズムなどの特徴（キャラクタリスティック）を持ったエージェントモデルを用い（よってマルチエージェントと呼ばれる）、複数かつある一定以上のエージェントを多数設定し、人工社会を構成しそれぞれ特徴の異なったエージェントの相互作用をシミュレーションするシステムである。MAS提唱までの歴史に関しては一般システム理論が詳しい。 特徴[編集] 同じ特徴を持った複数のノードの相互作用によるシミュレーションとは異なり、例えばさまざまな個性を持った人間社会など一見予測不可能な事象をモデル化し、できるだけ実際に起こりうる状況を再現しようとすることを目的としたシステム。 適用
「これが機械が生成した画像圧縮アルゴリズム」、NTTが“生物の進化”の原理を応用
NTTは、現在の4K映像の圧縮と伝送に用いられている動画の符号化技術「H.265/HEVC」の“次々世代”という符号化技術を開発中だ。 同社の言う“次々世代”は、まだ実用段階にはない将来技術、という意味である。ただし、一度実用化されれば、“最後の符号化技術”になる可能性がある。理由は、人工知能の一種を用いることで符号化のアルゴリズムが勝手に進化し、自ら符号化性能を高めていくからである。 今回、符号化技術に用いている人工知能は、「進化的（または遺伝的）プログラミング（GP）」と呼ばれる技術である（図1）。GPを用いた動画符号化技術では、生物の進化のプロセスを模倣して、次第に圧縮率を向上させる。具体的には、遺伝子の突然変異による組み換えと環境適合性の結果としての自然淘汰を、乱数による関数や論理演算のランダムな組み換えと、圧縮率の向上に置き換える。関数などのランダムな組み換えで、結果として圧縮率
「人工知能にできないことを知るために研究所を作った」川上量生氏が明かす、一人勝ちするサービスの作り方 - エンジニアtype | 転職type
KADOKAWAとの経営統合による新会社の設立や、スマホ用ライブ配信サービス『nicocas（ニコキャス）』をリリースからわずか3日で終了・出直し発表するなど、2014年もWeb業界にさまざまな話題を振りまいてきたドワンゴ。 その中の一つとして、11月末に発表した『ドワンゴ人工知能研究所』の設立がある。 人工知能（AI）は、GoogleやEvernoteといったアメリカの先進企業が研究開発を進める一方（参照記事）、テスラモーターズのイーロン・マスク氏や理論物理学者のスティーブン・ホーキング博士が「いずれ人類に対する脅威になる」と話すなど、その扱い方に賛否両論が巻き起こっている。 その渦中において、ドワンゴはなぜ自社内に研究所を発足させる決断を下したのか。 代表取締役会長の川上量生氏に真相を直撃したところ、「この程度の規模の研究所で何か革新的な成果を生み出せるとは思っていない」と語る。それで
人とロボットの高度なコミュニケーションを目指すプラットフォーム、DNPが構築へ
大日本印刷（DNP）は11月12日、人とロボットの高度なコミュニケーションを支援する「知能コミュニケーションプラットフォーム」の構築を始めると発表した。第1弾として、イベント会場などのデジタルサイネージに話しかけると来場者を案内する「音声ナビゲーションシステム」などを開発した。 知能コミュニケーションプラットフォームは、人工知能を使い、イノベーションにつながる知的創造や人の意図を察した対話を実現するプラットフォーム。音声認識や対話などの機能はクラウド型で提供。対話を通じて学習を重ねることで、知能や感情を察する精度を向上させるという。 音声ナビゲーションシステムは、イベント会場に設置したデジタルサイネージなどに来場者が話しかけると、会場案内や展示内容、出演者などの情報を動画や静止画・音声で提供するシステム。人が話す日常的な言語を自然言語処理技術で解析し、的確な情報を表示できるという。 ロボッ
心の哲学 - Wikipedia
この記事には適切な導入部や要約がないか、または不足しています。関連するスタイルマニュアルを参考にして記事全体の要点を簡潔にまとめ、記事の導入部に記述してください。（2017年6月） （使い方） 骨相学による脳の地図。骨相学は、その結果のほとんど全てが誤ったものであったが、心的な機能と脳の特定の位置との関連づけを初めて試みた。 心の哲学（こころのてつがく、英語: philosophy of mind）は、哲学の一分科で、心、心的出来事、心の働き、心の性質、意識、およびそれらと物理的なものとの関係を研究する学問である。心の哲学では様々なテーマが話し合われるが、最も基本的なテーマは心身問題、すなわち心と体の関係についての問題である。 概要[編集] 心身問題とは、心と体の状態との間の関係[1]、つまり一般的に非物質的であると考えられている心というものが、どうして物質的な肉体に影響を与えることができ
2050年に人間の脳はどうなるか。脳科学者たちの7つの予測 | ライフハッカー・ジャパン
Inc.：信じられないような実話をひとつ紹介します。ロボットの腕を動かして生活しているひとりの女性がいます。彼女の体はほぼ完全に麻痺していますが、体から離れたところにあるロボットの腕を動かしてコップをつかみ、口元まで運ぶことができます。脳に埋め込まれたチップが、神経細胞の電気信号をとらえ、ロボットに指令を出すのです。 とはいえ、研究者たちが人間の脳について知っていることは、外国人が飛行機の窓から見下ろして、その国の政治についてわかることと同程度です。つまり、脳科学には信じられないほどの可能性があるのです。ただし、人間の脳を完全に解明するには途方もない時間がかかるでしょう。 アメリカのニューヨーク市で開かれた「World Science Festival」のホスト役であるRobert Krulwich氏は、パネラーとして参加した研究者や脳科学者に次のように問いかけました。今後、脳に関して科学
かたづけロボットに意識は宿るか？ Robots and Consciousness - YouTube
雑誌「Newton」に載っていた"かたづけロボット"を作った。 スイスのロフル・ファイファー氏が考案したらしい。 ロボットは、 ・斜め前に障害物があれば避ける。 ・それ以外は直進する。 という機能だけで意図(かたづける)を持ったような動きをする。 試してみた。 参考文献 雑誌「Newton」2012/5 ニコニコ動画版 https://www.nicovideo.jp/watch/sm18049645 #むにむに #munimuni #物理エンジン
チューリング・テスト再考
Some C are NOT B なお、チューリングは「ソクラテスの名前が出てきたときには Barbara」と言っているが、たぶん、これは、以下のような三段論法の実例を想定していると思われる（誰もがどこかで一度は見たことがあるやつだと思うのだけど）… すべての人間は死ぬべき運命にある ソクラテスは人間である それゆえソクラテスは死ぬべき運命にある 「ソクラテス」を「すべてのソクラテス」に置き換えれば、この三段論法が Barbara であることが明解になる。 寄り道が長くなったが、本題に戻ろう。チューリングは、推論の仕方を指示すること（プログラムであればアルゴリズムの選択にあたるだろう）の重要性を述べている。そして、論理的に思考している場合でも brilliant と footling の差が生じるのは、数多くの選択肢の中から何を選ぶかの違いだという。このへんは、数学とか論理学での才能の差は
人工知能 - 粒子群最適化
このブラウザーはサポートされなくなりました。 Microsoft Edge にアップグレードすると、最新の機能、セキュリティ更新プログラム、およびテクニカル サポートを利用できます。 粒子群最適化 James McCaffrey コード サンプルのダウンロード 粒子群最適化 (PSO: Particle Swarm Optimization) は人工知能 (AI) の技術で、解決が極めて困難または不可能に思える、数値の最大化および最小化問題の近似解法を見つけるために使用します。今回の記事で説明する PSO のバージョンは、J. Kennedy 氏と R. Eberhart 氏が 1995 年に発表した研究論文で初めて紹介されました。PSO は、鳥の群れや魚の群雄などのグループ行動に基づいて大まかにモデル化されます。PSO の感触をつかみ、この記事の目的を理解するため、まず図 1 をご覧くだ
論理かるた - 言語ゲーム
今日は証明するカードについて書きます。証明というとなんだか人間にも難しく、機械にやらすには高度な人工知能が必要だと思うでしょう。しかしコンピュータも電気も不要です。なんとこのカードは並べるだけで証明ができてしまうのです！とりあえずどんなのか見てみましょう。 自分でやりたい人は logiccard.pdf と logiccard2.pdf をダウンロードして名刺用紙に印刷してください。用紙のサイズが合わない時は logiccard.svg と logiccard2.svg をイラストレータや Inkscape で編集するといいと思います。 このように印刷して、灰色の部分をポンチで穴を開けます。ホッチキス式のポンチではカード中ほどの穴に届かないので、その場合は手芸用のポンチを使うと良いです。 するとこのような謎めいたカードが出来上がります。 それぞれのカードはベン図になっています。穴の開いてい
こがねむし: オンラインポーカー用Botの解説サイト
2010年3月1日月曜日 オンラインポーカー用Botの解説サイト 記事1 記事2 記事3 記事4 記事5 記事6 記事7 記事8 Coding The Wheelというサイトに、オンラインポーカーでたくさんのbotを自動操作して儲ける方法について載っていて興味深い。複数のゲームを全部botで操る事で、1年間あたり165万回のゲームを自動で行い、大量に儲ける事が出来たそうだ。具体的な金額は記載されていないが、アプリの画面を見る感じだと億単位で儲けが出ているっぽい。 自分がこの記事に興味を持ったのは、単に金儲けしたいからではなく、Botを動かすシステムについてやたら詳細に解説しているからだ。システムの構造やソースコードについて惜しげもなく公開されているし、初心者にも判りやすい解説が載っている。これ系のネタでこんなに丁寧に説明されてるのは珍しいので、楽しく読む事が出来た。 システムは、主にポーカ
強化学習
名前からして強化できそうな学習方法ですがそうではありません(笑) 学習には大きく分けて3つあります。 教師あり学習 問題と解答を教えてもらいながら学習します。 学校での授業のような感じの学習です。 ニューラルネットワークなどが当てはまります。 教師なし学習 データだけを受けとりもっともらしく分類したりします。 データにはラベル(教師)がついていません。 クラスター分析などが当てはまります。 強化学習 いろいろ行動が取れる空間に放り投げ出されます。 どんな行動をとったらいいかはわかりません。 でも行動をとると褒められたり怒られたりします。 そしてできるだけいっぱい褒めてもらおうとします。 強化学習の特徴は 問題の答(最善の行動)は指定しなくてかまいません。 行動に対して報酬を設定します(取って欲しい行動に報酬を多く)。 エージェント(行動を取る何か)は多くの報酬を
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ゲームの中の人工知能
汎用人工知能の研究動向
善悪を判断するロボット、米海軍が開発支援
GitHub - myuon/AI: artificial intelligence on python!
講演資料公開「認知科学、ゲーム、人工知能」
勝手にブログ評論(α版)
ほぼ日刊イトイ新聞 -マッチ箱の脳（WEB）篇