オンラインゲームでは、お互いの位置がだいぶ離れていても (日本とブラジルくらい) 何故素早く同期できるのですか？どのように通信しているのでしょうか？に対するNakamura Yutaさんの回答 - Quora
回答 (7件中の1件目) 通信するデータ量が増えれば増えるだけ、遠距離間における反応は遅くなることは感覚的に理解できるのではないかと思います。 そういう意味で、反射速度を上げてゲームむを滑らかに遂行させるためには、なるべく通信するデータは少ないのがベストです。 なので、単位時間当たりのプレーヤーの位置、入力コマンド、標的の座標といった、操作に関わるデータを何かしらのデータ圧縮を用いて通信し、そのうえで遠隔地にいるプレーヤー同士の対戦を実現しているのだと思います。 その時に、なるべくデータを小さくするためにある程度の操作などをテーブルにまとめておいたのを用意し、一回のデータで複数のコ...
身に着けた技術をいかに捨てられるか。エンジニア歴39年、今でもエンジニアで居続ける理由。
サイバーエージェントのゲーム・エンターテイメント事業に携わる10社以上の子会社が所属する事業部SGE（Smartphone Games & Entertainment）では、さまざまなメンバーが活躍しています。 初めてプログラミングに触れたのは39年前。新しい技術がどんどん出てくる環境は、新しいことが好きな自分には合っていると語る平松。現在は、特定のプロジェクトには所属せず、事業部横断でネイティブアプリの品質チェックやパフォーマンス改善を担当。事業部にいなくてはならない存在となっている。そんな平松の今までのキャリアとこれからどんなことをしていきたいのかをききました。 初めてプログラムに触れたのは1979年 エンジニアをはじめたきっかけを教えてください。 高校の進路をどうしようかと考えている時に、ちょうど地元の高校で、日本で2番目に情報処理科が開設されました。元々、新しいものが好きだったので
Googleが最強のチェス・将棋AI「AlphaZero」を発表 わずか24時間の自己学習で最強AIを上回る
世界最強の囲碁AI「AlphaGo Zero」を開発したDeepMind（Google関連会社）が、チェスと将棋のAIに関する論文を発表しました。AlphaGo Zeroと同様の手法を使い、24時間で既存の最強AIを超える実力に至ったとのこと。 AlphaGoは2017年5月、世界トップ棋士である中国の柯潔（かけつ）九段に3戦全勝した囲碁AI。もともと人間同士の棋譜（対局データ）を学習させていましたが、進化したAlphaGo Zeroでは人間の棋譜を用いず、AIによる自己対戦のみで強くする「強化学習」が用いられました。 「AlphaGo」に敗れた最強棋士の柯潔九段 Googleの囲碁AI「AlphaGo」が19歳の最強棋士に全勝 囲碁AI「AlphaGo」が進化した「AlphaGo Zero」開発 自己との対局で学習し強く 今回の論文では、AlphaGo Zeroで用いられた手法を「Alp
乱数生成器とゲームと諜報活動の話｜Rui Ueyama
ゲームなどを作っているとランダムさが必要になることがあるけど、コンピュータは基本的に毎回全く同じように動くので、乱数を作り出すのはそう簡単なことではない。Wi-FiやHTTPSなどの暗号は乱数のランダムさに本質的に依存しているので、高品質な乱数生成は世の中的にも重要な話題である。ここでは乱数生成について話をしてみよう。 ゲームではイベントがプレイヤーに予測不可能であればよいだけなので、真の乱数列ではなく擬似乱数列というものを使うことが多い。擬似乱数列は人間にはランダムにみえるけど、実際は何らかの数式によって順番に生成されているだけの数の列で、初期値を毎回違うものにしておくと、人間には毎回違う数列が生成されるようにみえる。初期値には現在時刻を使うことが多い。現在時刻は普通の用途では毎回違うからだ。 昔のゲーム機は現在時刻の設定がなかったので、ファミコンなどでは、起動してからの経過時間を疑似乱
アルファ碁同士の棋譜公開 碁界騒然「見たことない」：朝日新聞デジタル
世界最強棋士との三番勝負で完勝した囲碁ＡＩ（人工知能）「アルファ碁」を開発したグーグル傘下の英ディープマインド社が、対局に備えて積み重ねたアルファ碁同士による自己対戦の棋譜５０局を公開した。棋士の理解を超える着手の連続に、「こんな碁はいまだかつて見たことがない」と碁界は騒然としている。 革新的な技術「ディープラーニング（深層学習）」を導入したアルファ碁は、高段者の棋譜を写真のように画像として読み込み、各局面に応じた好手を学習。人間の残す棋譜だけでは教材が足りず、アルファ碁同士が自己対戦を繰り返して能力を高めたが、その棋譜はほとんど非公表だった。 アルファ碁は５月２３～２７日、中国の世界最強棋士、柯潔（かけつ）九段を３戦全勝で圧倒。その後、ディープマインド社は「囲碁ファンへのスペシャルギフト」として棋譜５０局を自社のホームページに公開した。 手数が進んだ特殊な状況に限り有効とされていた「星へ
ディープラーニングで「インド人を右に」を理解する: Generative Adversarial Network による画像モーフィング - 加藤大晴のウェブサイト
ディープラーニングで「インド人を右に」を理解する: Generative Adversarial Network による画像モーフィング 「インド人を右に」問題 インターネットを長く使っている方は、伝説の誤植「インド人を右に」 [1] についてご存知なのではないでしょうか。 「くお〜!! ぶつかる〜!! ここでアクセル全開、インド人を右に!」 この唐突に過ぎる意味不明な「インド人」は「ハンドル」の誤植であり、それはライターの手書きの文字が汚かったために発生したとされています。 …手書きの文字が汚かったとして、どうすれば「ハンドル」が「インド人」になるのか？ 従来より、この問題について様々な考察がなされてきました。 ここでは、近年の技術の発展の成果を取り入れ、コンピュータに文字を書かせることによって「ハンドル」から「インド人」への変容についてアプローチしてみたいと思います。 # これは De
囲碁の人工知能がプロ棋士破る 国内で初めて | NHKニュース
国内で開発が進められている囲碁の人工知能が、トッププロ棋士とのハンデなしの対局に挑んでいる「囲碁電王戦」は、２０日の第２局は囲碁ソフトが勝ち、国内では初めてプロ棋士を破りました。 １９日の初戦は接戦の末、趙名誉名人が勝利しましたが、２０日行われた第２局は、ソフトが序盤から優勢に手を進め、開始から３時間１５分で趙名誉名人が投了して１７９手まででソフトが勝ちました。 囲碁ではことし、アメリカのＩＴ企業グーグルのグループが開発した人工知能「ＡｌｐｈａＧｏ」が世界のトップ棋士に勝利して話題となりましたが、国内で囲碁ソフトがハンデなしの対局でプロ棋士を破ったのは今回が初めてです。 対局のあと、ソフト開発者の加藤英樹さんは「感無量としか言いようがない。きょうはソフトの思考時間を初戦の１．６倍に長く設定して挑んだが、その効果があったと思う。最終局までにさらに改良を重ねたい」と話していました。 一方、趙名
囲碁ＡＩに韓国人棋士が初勝利 ３連敗から一矢：朝日新聞デジタル
米ＩＴ企業グーグル傘下の英グーグル・ディープマインド社が開発した囲碁の人工知能（ＡＩ）「アルファ碁」と、世界で最も強い棋士の一人、韓国の李セドル九段（３３）の第４局が１３日、ソウル市内のホテルで行われた。李九段が１８０手までで白番中押し勝ちし、初勝利を収めた。 対局は１５日まで全５局行われる。アルファ碁が３連勝しており、李九段が意地を見せた形だ。李九段は対局後の記者会見で「本当に何にも代えがたい、値打ちをつけられない１勝だ」と喜んだ。アルファ碁の弱点については「自分（アルファ碁）が考えられなかった手が出た時の対処能力が落ちる」と指摘した。 一方、ディープマインド社のデミス・ハサビスＣＥＯ（最高経営責任者）は「李九段の妙手、様々な複雑な形勢にアルファ碁のミスが出る局面が作られた」と語った。（ソウル＝東岡徹）
グーグルが最新人工知能使い囲碁ソフト開発 プロに勝利 NHKニュース
アメリカのＩＴ企業、グーグルの研究グループが最新の人工知能を使った囲碁のコンピューターソフトを開発し、人間のプロ棋士に勝利したと発表しました。囲碁でコンピューターが人間のプロに勝つのは初めてです。 囲碁は、将棋やチェスと比べて打てる手の数が桁違いに多いことから計算が複雑で、コンピューターが人間のプロの実力に追いつくにはこの先、１０年以上かかるとされてきました。 論文によりますとグループが開発した囲碁ソフト「ＡｌｐｈａＧｏ」には膨大な可能性を計算して打ち手を探す従来の方法に加え、「ディープラーニング」と呼ばれるコンピューターがみずから学習する最新の技術が使われているということです。 そのうえで、碁石の位置データに基づいた戦況の見極めと、次に打つ手の選択を２種類の別々の人工知能を組み合わせて計算することで、より強い手を見つけ出す能力が格段に高まったということです。 グループによりますと、中国出
嘘を見抜ける人工知能が衝撃的すぎる (1/5)
鳥肌が立った。人間は本当にこの方向に進んでいくべきなのかと、人工知能の研究ではじめて戸惑いを感じた。 人工知能を使ったゲーム大会「第1回人狼知能大会」があると教えてもらって見に行ったのだ。パシフィコ横浜で開催の開発者イベント「CEDEC 2015」で27日に開催されたものだ。大会は大人気で、観客の長い行列ができていた。 人工知能に会話ゲーム「人狼」をプレイさせ、勝者を決める。人工知能が将棋を指す「電王戦」のようなもので、まずは人工知能の中でゲームの優勝者を決める。 人狼というのは「スパイ探しゲーム」だ。 プレイヤーにあたる「村人」たちの中には、夜ごと人をとって食う「人狼」が数人ひそんでいる。村人たちはテーブルを囲み、人狼が誰なのかを推理して村から追放する（処刑する）。人狼は誰が人狼なのか知っていて、自分は人狼ではないと嘘をつく。村人側には人狼かどうかを見抜く「占い師」など特殊能力を持ってい
現役棋士がコンピューターに初敗北 NHKニュース
将棋の現役のプロ棋士がコンピューターと対戦する「電王戦」が、３０日、東京で行われ、現役のプロ棋士が初めてコンピューターに負けました。 東京・渋谷区の将棋会館で先週から開かれている第２回将棋電王戦は、５人のプロ棋士が５週にわたってそれぞれ、世界トップレベルのコンピューターの将棋ソフトと戦います。 先週の１局目はプロ棋士が勝ち、２局目の３０日は、佐藤慎一四段が、去年、コンピューター将棋の世界選手権で４位となった将棋ソフト、「ｐｏｎａｎｚａ」と対戦しました。 午前１０時から始まった勝負は、開始直後にコンピューターの通信が途切れるトラブルがありましたが、復活したあとは、コンピューターが序盤から意表をつく駒の進め方でプロ棋士を攻めました。 その後は一進一退の攻防が続きましたが、プロ棋士側の残り時間が少なくなったところで一気に攻め込まれ、午後８時３分、１４１手でコンピューターが勝ちました。プロ棋士とコ
30文字のパスワードを脳の無意識領域下の記憶内に保存する技術が登場
By Diamond Farah パスワードの重要性といってもピンキリで、たとえば軍事機密を閲覧できるパスワードともなると扱いは厳重になってきますが、それでも締め上げ暗号分析のように、パスワードを知っていたり入手できたりする人に直接的に働きかけることで盗まれてしまう可能性は残ります。 アメリカの神経科学者と暗号専門家の合体チームが、この「人間」という弱点をクリアしたパスワードシステムを開発しました。 Neuroscience Meets Cryptography:Designing Crypto Primitives Secure Against Rubber Hose Attacks (PDFファイル)http://bojinov.org/professional/usenixsec2012-rubberhose.pdf Unbreakable crypto: Store a 30-ch
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
映画はゲームで「再定義」される：2021年の映像制作
TechCrunch
「AlphaGo」という“神”の引退と、人類最強の19歳が見せた涙の意味：現地レポート
個人の思考を読み取る「脳ハッキング」に成功：米大学実験｜WIRED.jp
「日陰者」ARに脚光 ポケモンGOが進化を後押し - 日本経済新聞
圧勝「囲碁AI」が露呈した人工知能の弱点 - 日本経済新聞
日本発の囲碁ソフト「Zen」を深層学習で強化、半年～1年でGoogle「AlphaGo」と勝負 
認証がかかっています
