AIが三国志を読んだら、孔明が知力100、関羽が武力99、を求められるのか？をガチで考える物語（自然言語処理編） - Qiita
吉川英治の「三国志」＠青空文庫をINPUTとして、 「自然言語処理」と「機械学習」によって上記のように、 武力や知力などのパラメータを推論する。 三国志小説の機械学習結果として、 １つの武将を５０次元ベクトルに変換し、そのベクトルを、 全く同じ「式」に入れて出てきた値が、上記の表。 このような方法：「小説(自然言語)」⇒「数値化」⇒「式」 によって、武力/知力を求めることが出来るか？ という実験＆研究が今回のテーマ。 他の成果としては、 以下のような武将名の「演算」が楽しめる。 （これも実際の出力結果より抜粋） 諸葛亮に近い人は誰？ ⇒ 姜維、司馬懿、陸遜、周瑜、魏延、馬謖 劉備にとっての関羽は、曹操にとって誰？ ⇒ 袁紹、張遼 ※若いころの馴染み的な意味や対比が多いので袁紹？ 孫権にとっての魯粛は、劉備にとって誰？ ⇒ 司馬徽（水鏡先生）、徐庶 ※賢者を紹介するポジションなのか？ 精度の
人間の本体は心臓でもなければ脳でもないという価値観 - 続・はてなポイント３万を使い切るまで死なない日記
AIとはなにかということを、真剣に考え始めたのは、6年前からだ。AIとはなにかというテーマを突き詰めていくと、そもそも人間の知性とはなにか、という疑問にぶちあたる。 人間の知性を将来はコンピュータに搭載された人工知能が超えてしまうという想像はコンピュータの登場とともに誕生していて、なにも新しいことではない。事実、コンピュータは発明された瞬間に、計算能力においては人間を軽く超えていた。 計算能力で劣っているにも関わらず知性において人間がコンピュータに負けてないと思うのは少し奇妙なことでもある。人間の脳の機能の進化において、数字を扱って、計算できるようになったのはかなり最近のことのようだ。人間の脳にとっては、足し算とかかけ算は、最新のバージョンアップで、やっと可能になった最先端の高度な情報処理能力であって、それでコンピュータに負けてしまったということだ。 人間がコンピュータには直感はないとか、
製造業における機械学習 - Qiita
目次 はじめに 背景 ・塗装業界で機械学習 ・量子計算機の新興企業の提携 製造業と機械学習企業の提携 製造業向け機械学習 製造業とIT企業との提携 おわりに ・深層学習読書会 ・・docker で機械学習 ・特許 ・・特許調査と製造業とIT企業の提携に焦点を絞っている理由 ・・特許組織別集計 ・情報収集 ・・WEBから伺える本気度。 ・・Webの確認作業 ・・備忘録 参考文献(reference) ・参考資料 on Qiita (references on Qiita) 文書履歴(document history) はじめに 2017, 2018 深層学習読書会と2019「量子アニーリングの基礎」 2017, 2018年と２年にわたり深層学習の読書会を開催し、名古屋地区の製造業の方とIT企業の方が参加されました。 「ゼロから作るDeep Learning ２自然言語処理編」読書会に参加する
AIが長文を3行ぐらいにギュッとまとめてくれるエンジン「IMAKITA」を使ってみた - GIGAZINE
「長文読解」という言葉に反応してしまう人もいるように、あまりに長い文章は読む人の意欲を削いでしまうこともあるもの。「文章の中身をできるだけギュッとまとめて短くしてくれるものがあればいいのに……」と思っていたら、AIを使って長文を3行ぐらいにまとめてしまうエンジン「IMAKITA」がリリースされたというのでさっそく使ってみました。 長文を３行ぐらいで纏めてくれるエンジン IMAKITAを作ってみました - コンピュータ将棋 Qhapaq http://qhapaq.hatenablog.com/entry/2018/12/09/234447 自分でいうのもナンですが、結構出来が良い気がします。無駄に多言語（日英中独仏西葡伊）対応 → 長文を３行ぐらいで纏めてくれるエンジン IMAKITAを作ってみました - コンピュータ将棋 Qhapaq https://t.co/j2WwZTstNv #は
人が“生命”を感じ、信頼できる対話AI 実現のヒントは掃除ロボット「ルンバ」にある (1/4) - ITmedia エンタープライズ
人が“生命”を感じ、信頼できる対話AI 実現のヒントは掃除ロボット「ルンバ」にある：サイバーエージェント「AI Lab」に聞く（前編）（1/4 ページ） どんなAIなら人は受け入れられるのか。AIが社会に普及していく際には、避けられない議論だ。サイバーエージェントのAI研究組織「AI Lab」では、大阪大学の石黒研と組み、実験を繰り返しながら、その答えを探しているという。 iPhoneの「Siri」に始まり、各種チャットbotや、Google Home、Amazon Echo、LINE clovaといったスマートスピーカーも普及し始めている昨今、テキストや音声を使い、人と機械がコミュニケーションを取る場面が増え続けている。 それらのほとんどは、情報端末（や情報サービスのアカウント）にひも付いて操作を支援したり、ユーザーからの「ある程度決められた問い」に答えたりする程度の機能にすぎない。しか
機械学習を使った事業を成功させるために必要な考え方や人材、フェーズとは？ - Qiita
はじめに みなさま、初めましての方もご無沙汰しておりますという方も、株式会社キカガク代表の吉崎（twitter:@yoshizaki_kkgk）です。 ちょうど１年ほど前に失敗して泣きながらこんな記事を書き、多くの方から反響をいただきました。 Qiita: 機械学習案件を納品するのは、そんなに簡単な話じゃないから気をつけて こちらの記事は2018/10/25現在、1118いいねをいただけるモンスター記事となりました。 いま思うと、契約に関する素人感丸出しの記事ですが、まだまだ黎明期のこの分野にとっては共感していただけるような内容だったのだと嬉しく思います。 この記事が関係あるかないかわかりませんが、これ以降、契約周りの話であったり、機械学習のモデルではなくプロジェクトとしての進め方の書籍や記事を2018年は多く見かけるようになりました。 まさに、技術から事業化への一歩を踏み出した１年であっ
「AI開発ミステリー ～そして誰も作らなかった～」 とある大手製造業の怖いハナシ (1/5) - ITmedia NEWS
「AI開発ミステリー ～そして誰も作らなかった～」 とある大手製造業の怖いハナシ：マスクド・アナライズのAIベンチャー場外乱闘！（1/5 ページ） ITmedia NEWS読者の皆さん、はじめまして。マスクド・アナライズと申します。自称“AI（人工知能）ベンチャーで働きながら、情報発信するマスクマン”です。 日々、さまざまな企業から相談を受ける立場として、記事を通じてAI開発のリアルな現状をお伝えしたいと思います。AIやIoT、データ分析における華々しい成功事例やプレスリリースとは一線を画し、道理の通らぬ世の中にあえて挑戦する“シュートスタイル”を目指しております。 口火を切ったITmedia NEWSによる取材記事もご参照ください。 「開発の丸投げやめて」 疲弊するAIベンダーの静かな怒りと、依頼主に“最低限”望むこと 今回は「AI開発ミステリー ～そして誰も作らなかった～」と題し、AI
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