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
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
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圧勝「囲碁AI」が露呈した人工知能の弱点 - 日本経済新聞
