Gemini - Google DeepMindThe Gemini ecosystem represents Google's most capable AI.Our Gemini models are built from the ground up for multimodality — reasoning seamlessly across text, images, audio, video, and code.Latest updates
Unity and DeepMind partner to advance AI research – Unity Blog
Unity が、AI 研究の世界的な先駆者である DeepMind と提携します。この提携によって DeepMind は、その基本的な AI 研究プログラムのためのバーチャル環境やタスクの開発を行えるようになります。 AI に関連する大きな問題の数々に取り組む DeepMind の研究者達は、複雑なタスク解決の学習を行えるアルゴリズムの開発を可能にする複雑なバーチャル環境作成のための主要な研究プラットフォームとして、Unity を選択しました。私達は、急速に高度化する人間と機械のインタラクションによって AI の未来が形作られると考えており、そのインタラクションを実現するエンジンが Unity であることを誇りに思います。 AI 分野においてソート・リーダーシップを構築する私達の取り組みは、今に始まったものではありません。Unity は 1 年前に ML-Agents ツールキットの公開と
WaveNet launches in the Google Assistant | DeepMind
Just over a year ago we presented WaveNet, a new deep neural network for generating raw audio waveforms that is capable of producing better and more realistic-sounding speech than existing techniques. At that time, the model was a research prototype and was too computationally intensive to work in consumer products. But over the last 12 months we have worked hard to significantly improve both the
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Google「DeepMind」、コンピュータが人型ベースでB地点にたどり着く最善の方法（柔軟な動き）を独学で生成する強化学習を用いたアプローチを提案した論文を発表 2017-07-11 GoogleのAIを研究する子会社「DeepMind」は、強化学習で人型含めシミュレートされた環境の中で複雑で柔軟な動きを生成するアプローチを提案した論文を公開しました。 Emergence of Locomotion Behaviours in Rich Environments（PDF） これら動きは、コンピュータが独学で最善の方法として考案した行動です。 研究者は、エージェントに動きのセットと前進するインセンティブを与え、AからB地点にたどり着く最善の方法を生み出すための強化学習を仕込みます。 コンピュータは、今ある動作を使って試行錯誤を繰り返し、さまざまな動き方を思いつく中で次々と最善へ近づけてい
Publications
Explore our research on some of the most complex and interesting challenges in AI. Latest research news Discover our latest AI breakthroughs and updates from the lab Research TacticAI: an AI assistant for football tactics As part of our multi-year collaboration with Liverpool FC, we develop a full AI system that can advise coaches on corner kicks
Open-sourcing DeepMind Lab
Open source Open-sourcing DeepMind Lab Published 3 December 2016 Authors Charlie Beattie, Joel Leibo, Stig Petersen, Shane Legg DeepMind's scientific mission is to push the boundaries of AI, developing systems that can learn to solve any complex problem without needing to be taught how. To achieve this, we work from the premise that AI needs to be general. Agents should operate across a wide range
グーグルのDeepMind、AI訓練プラットフォームをオープンソース化
Alphabetの人工知能部門であるDeepMindは米国時間12月5日、「DeepMind Lab」をオープンソース化することを発表した。DeepMind Labは、エージェントベースのAI研究のための3Dゲームのようなプラットフォームだ。 一人称視点から観察される（DeepMind Labのような）3D世界では、汎用の人工知能、つまり事前にプログラミングしなくても、変化する環境に適応して稼働できる能力の開発が容易になるはずだとDeepMindのチームはブログで説明している。 DeepMind Labのエージェントは浮遊する球体の形の「身体」を持ち、スラスターによって浮揚したり、動いたりする。同プラットフォームで行われる研究の焦点はナビゲーション、メモリ、一人称視点からの3Dビジョン、運動制御、プランニング、戦略、時間だ。ユーザーはGitHubを介して、新しいレベルをDeepMind L
LipNet: End-to-End Sentence-level Lipreading
Lipreading is the task of decoding text from the movement of a speaker's mouth. Traditional approaches separated the problem into two stages: designing or learning visual features, and prediction. More recent deep lipreading approaches are end-to-end trainable (Wand et al., 2016; Chung & Zisserman, 2016a). However, existing work on models trained end-to-end perform only word classification, rather
BlizzardとDeepMindが『StarCraft II』のAI研究で提携。人工知能がプロゲーマーを超える日は近い？ - AUTOMATON
ホーム 全記事 ニュース BlizzardとDeepMindが『StarCraft II』のAI研究で提携。人工知能がプロゲーマーを超える日は近い？ 日本時間の11月5日および11月6日に開催されたBlizzard Entertainment（以下、Blizzard）によるファンイベントBlizzCon 2016にて、Google傘下でAI研究を行っているDeepMind Technologies（以下、DeepMind）とBlizzardが『StarCraft II』のAI研究分野で提携することが分かった。 両社が開発を共にするAI研究用の「StarCraft II API」は2017年初旬に公開される。 AI技術分野で躍進するDeepMind DeepMindがこれまでに開発してきた人口知能としては、学習アルゴリズムの「DQN（Deep Q-Network）」と囲碁AI「Alpha G
DeepMind and Blizzard to release StarCraft II as an AI research environment | DeepMind
Research DeepMind and Blizzard to release StarCraft II as an AI research environment Published 4 November 2016 Authors Oriol Vinyals Today at BlizzCon 2016 in Anaheim, California, we announced our collaboration with Blizzard Entertainment to open up StarCraft II to AI and Machine Learning researchers around the world. For almost 20 years, the StarCraft game series has been widely recognised as the
グーグルDeepMind、次世代人工知能技術「ディファレンシャブル・ニューラル・コンピューター」を発表
ディープマインド（DeepMind）は10月12日、次世代の人工知能技術として「ディファレンシャブル・ニューラル・コンピューター（Differentiable Neural Computers：DNC)」を発表した。 ディープマインドは人工知能AlphaGoによって囲碁世界チャンピオンを打ち負かしたことが記憶に新しいグーグルのAI研究チーム。近年ではコンピューター・ゲームのルールを自分で学びクリアする「DQN（Deep Q-Network）」を発表している。新AI技術のDNC（機械式計算機として名高いバベッジのディファレンシャル・エンジンを連想させる名前）は、DQNの技術を更に進化させたアーキテクチャを採用し、既存ディープラーニングよりも学習精度や汎用性が高いAI技術のようだ。
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Text-to-Speech AI: Lifelike Speech Synthesis | Google Cloud
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「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
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グーグル傘下のDeepMind、「人間のように記憶する」次世代AIを発表
人間を破った人工知能をつくったDeepMindとは何者か？
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