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脳の機能を機械の身体に移植して、永遠の命を得る――サイエンス・フィクションの世界で夢見られてきたような未来が今、徐々に現実味を帯びつつある。 ライフサイエンス分野の事業に取り組む、LINK-Jは9月27日、「脳は人工的につくれるのか?〜脳の情報処理のフロンティアに挑む」と題したトークイベントをオンラインで開催。東京大学から気鋭の科学者2人が参加し、最先端の脳研究を披露した。 登壇者は東京大学大学院工学系研究科の渡辺正峰准教授と、東京大学生産技術研究所の池内与志穂准教授。渡辺氏は情報工学、池内氏は生物学の視点から脳の機能の解明を進めている。 脳とつながる機械で「意識のアップロード」目指す 神話の時代から多くの物語に描かれてきた「考える機械」は実現しうるのか。現代科学は、まさにその答えに手が届く位置にある。 脳神経科学者として“人工意識”をテーマに研究を進める渡辺氏。「意識を機械にアップロード
Photo via Visual Hunt 少し前のことですが、AlphaGoという囲碁の人工知能プログラムがイ・セドル九段に勝利したことで話題になりました。*1 また、一部のゲームにおいて「DQN(Deep Q-network)」が人間よりも上手くプレイするようになったというニュースも話題になっていましたね。*2 今回はこれらの事例で使われている「深層強化学習」という仕組みを使って、FXのシステムトレードができないかと思い、調べてみました。 注意:強化学習もFXも勉強し始めたばかりなので、色々間違っている箇所があるかもしれません。ご指摘いただけると幸いです。 今回の内容 1.強化学習について 1-1.強化学習 1-2.Reinforcement Learning: An Introduction (2nd Edition) 1-3.UCL Course on RL 1-4.強化学習につい
「人工知能の分野では、だんだんと黒魔術の影響力が強くなってきています」――将棋ソフト「Ponanza」を開発した山本一成さんがNHKの番組「視点・論点」で語ったこんな話が注目を集めている。 「人工知能の分野では、だんだんと黒魔術の影響力が強くなってきています」――“最強将棋ソフト”「Ponanza」を開発した山本一成さん(愛知学院大学特任准教授)が、NHKの番組「視点・論点」で語ったこんな話が、NHKの公式サイトに掲載され、注目を集めている。 記事によると、10年前、山本さんが「Ponanza」を作った当時は、アマ5段の山本さんが8枚落ちのハンデを付けても勝ってしまうほど「とても弱い将棋プログラム」だったが、わずか10年で名人に勝つまでに成長した。 Ponanzaに限らず、人工知能が飛躍的に成長する中で「人工知能の性能を上げるほど、なぜ性能が上がったのかを説明できなくなっている」という「少
はじめまして。 本業はアスキーアート (以下AA) 職人のOsciiArtといいます (本業ではない)。 AlphaGo対イ・セドルの対局を見て、「僕もディープラーニングで神AA職人を倒したい!」と思い、pythonをインストールしてちょうど一年の成果を書いていきます。 コードはこちらにアップしてあります。 https://github.com/OsciiArt/DeepAA ここで扱うアスキーアートとは ここで扱うAAとは、 こういうの……↓ ではなく、こういうの……↓ でもなく、こういうの……↓ ともちょっと違って、こういうの……↓ ではもちろんなく、こういうのです。↓ このような、線画を文字を作って再現した「トレースAA」と呼ばれるタイプのAAをここでは扱います。 詳細はwikipediaの「アスキーアート」のページの「プロポーショナルフォント」の項を参照してください。 wikipe
最近、GoogleがAIをオープンソース・ソフトウェアとして公開したり、AI(人工知能)を使ったwebサービスなどいろいろ出てきています。 今後はAI(人工知能)の時代ですね。 今回は、そんなAI(人工知能)とニューラルネットワークを使った写真加工アプリ「Prisma」を紹介します。 この写真加工アプリ「Prisma」は記事公開時Appstoreのみ公開されており、Android版は近いうちに公開される予定です。 AI(人工知能)搭載の写真加工アプリ「Prisma」とは Prisma – Art Filters and Photo Effects for Images, Picture Editor for Instagram – Prisma labs, inc. 従来、写真加工アプリ「Prisma」は、明るさ・コントラスト・ホワイトバランスなどやフィルターなど選択していたものを、 自分
東京都の舛添要一知事(67)の辞職に伴い、本紙では15日、「次期都知事は誰がふさわしいか」について緊急の世論調査(電話)を実施した。次の都知事として最も期待を集めたのは、グーグルが開発した人工知能「アルファ碁」で、約7割の支持を獲得。与野党の後任候補選びに大きな影響を与えそうだ。 舛添知事の辞職を受け、現在各党とも後任候補者の調整に入っているものとみられる。しかし、東京五輪招致をめぐる裏金疑惑や辞職のきっかけにもなった不適切な公金利用など「政治とカネ」に対する都民の目は一層厳しさを増していることから、クリーンな候補者選びは難航している。ある与党関係者は「四角い三角形を探すようなもの」とこぼす。 本紙が15日、都内に住む有権者3千人を対象に行った緊急世論調査では、次の都知事にふさわしい人物として人工知能「アルファ碁」が71%で最も大きな支持を集めた。以下「空位」「特になし」「右に同じ」と続き
ここ数年、人工知能(AI)や音声認識を使ったサービスが急速に広まっています。「siri」、「OK,Google」など、あなたが呼ぶだけでインターネットにアクセスし用事をこなしてくれるパーソナルアシスタントはますます一般的になってきています。さらには、FacebookはMessengerアプリに「M」という名のパーソナルアシスタントを入れようとしています。世界中では、次々と最新のテクノロジーを活用したサービスが登場しているのです。もし、人工知能を搭載したサービスやIoTデバイスを使ったアプリなどを自分でプログラミングして作れたら・・と考えてる方も少なくないのではないでしょうか。 今回は、そんなあなたのためにアプリやIoTデバイス上で音声認識や人工知能を簡単に使えるようになるサービスをご紹介します。 また人工知能を勉強できるおすすめの書籍を紹介しています。 興味を持たれた方は下記からご覧くださ
アルファ碁が5000年間続いてきた囲碁の原理を根本から書き換えつつある。核心は中央攻略だ。かつて人間が「厚み」と命名して神秘の領域として残してきた空間を、アルファ碁はついに精密な計算力で征服し遂げている。 第2局は第1局とは違った。対局中ずっと李世ドル(イ・セドル)九段は冷静かつ柔軟、時には果敢だった。特別に失着(誤った手を打つこと)もなかった。むしろアルファ碁が無理な方法と唐突な手を連発した。終盤の振り替わり(フリカワリ)部分は、大きな錯誤のようにみえた。だが、それは人間の目から見た時であった。人工知能の文法は違っていた。 中原(第5線から中央あたり)の運営力においてアルファ碁は優秀だった。序盤・中盤にアルファ碁が右辺に37を置いた時、観戦室はざわついた。イ・ヒソン九段は「本にはない手」と言った。アルファ碁が第5線で肩ツキ(相手の石の斜め上に打つ手)したためだ。 通常、囲碁において第3線
午後1時35分/またびっくりする手登場 オロ対局室で解説中であるハン・ジョンジン9段が"30年囲碁をしたが私が囲碁を再び習わなければならないのか…。"という。 AlphaGoが左下に打った手 (23)を見て言った言葉だ。 ハン・ジョンジン9段は"AlphaGoは黒番である時さらに珍しい手を持ち出すようだ。"と言う。 でぇもん@demon960528ツケだと.... 2016/03/13 13:36:58 でぇもん@demon960528固めるの好きなんだね。 2016/03/13 13:37:21 村上深@DEEPER810白12手目のコスミ、古い時代の手。これが、第二局のように一間飛びなら手をぬかれるから、コスミが復権するなら…囲碁の戦法に関する流行はalphagoを中心に回ることになる。 なんてね。 2016/03/13 13:37:23 星合志保@shiho_hoshiai序盤は第2
Googleが500億円以上で買収した謎のスタートアップ「DeepMind」。当時、無名の人工知能(AI)開発ベンチャーのDeepMindをGoogleが買収した目的は、天才デミス・ハサビス氏を手中に収めたいからと噂されていました。Googleの期待通りDeepMindはAI技術を磨き上げ、学習してゲームの腕をメキメキ上げるアルゴリズム「DQN」を発表して一躍有名になり、人工知能ソフト「AlphaGo」を開発してこれまで難攻不落と考えられてきた囲碁の世界最強棋士を破るのに成功するなど、世間をあっと驚かせています。 そのDeepMindを率いるハサビス氏にThe Vergeが、AlphaGo VS 囲碁界の魔王イ・セドル(李世乭)九段の世紀の対決の第1戦が終了した翌日の第2戦が始まる前にインタビューしています。 DeepMind founder Demis Hassabis on how A
岡野原です。Deep Learningが各分野のコンペティションで優勝し話題になっています。Deep Learningは7、8段と深いニューラルネットを使う学習手法です。すでに、画像認識、音声認識、最も最近では化合物の活性予測で優勝したり、既存データ・セットでの最高精度を達成しています。以下に幾つか例をあげます。 画像認識 LSVRC 2012 [html] 優勝チームスライド [pdf], まとめスライド[pdf] Googleによる巨大なNeuralNetを利用した画像認識(猫認識として有名)[paper][slide][日本語解説] また、各分野のトップカンファレンスでDeep Learningのチュートリアルが行われ、サーベイ論文もいくつか出ました。おそらく来年以降こうした話が増えてくることが考えられます。 ICML 2012 [pdf] ACL 2012 [pdf] CVPR
「神経回路網はどのような働きをしているのか?」ということを解明するため、Googleが新たに開発した人工知能が「DeepDream」です。画像から少しでも見覚えのある物体を見つけ出し、それを再構成して出力するというものなのですが、実際に作られた画像が「悪夢のようだ」と話題となっており、ムービーが公開されたところ、ホラー映画どころではないとんでもない仕上がりになっていました。 Deep Dreaming Fear & Loathing in Las Vegas: the Great San Francisco Acid Wave - YouTube クラブのような場所で踊る人々。何か様子がおかしいと思いつつも映像を見ていると…… ぐにゃりと人が変形して動物が現れたり、心霊写真のようにあり得ない場所に人の顔が現れたりします。 エイリアンのような姿が並び…… 「パシフィック・リム」のギレルモ・デ
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