棋士 藤井聡太を生んだ「黒魔術」の正体 人間はAIを使いこなせるか
公式戦29連勝という新記録をつくった将棋の最年少プロ棋士・藤井聡太四段。その強さの源は「人工知能（AI）」を研究に取り入れたからだといわれる。佐藤天彦名人に2連勝した将棋ソフト「ポナンザ」の開発者・山本一成氏は「ポナンザが強くなる理由はもはや人間には説明できない」と語る。開発者たちは仕組みがわからないことから、人工知能を「黒魔術」と呼ぶことがあるという。これから人間は「黒魔術」を使いこなせるのだろうか――。 ※以下は山本一成『人工知能はどのようにして「名人」を超えたのか？――最強の将棋AIポナンザの開発者が教える機械学習・深層学習・強化学習の本質』（ダイヤモンド社）の第2章「黒魔術とディープラーニング」からの抜粋です。 「黒魔術」の影響力が強くなってきている 理由がわからないのに強くなる。人工知能という現代科学の最前線で、なぜそんなことが起きているのか。これからはその説明をしていきましょう
バンナム、スクエニ、東ロボ、MS――人工知能や機械学習はゲーム開発者に何をもたらすのか
3D CGやバーチャルリアリティ（VR）、データ解析に機械学習、クラウド――ゲーム／エンターテイメント開発の最前線では次々に新しい技術が採用され、新たなユーザーエクスペリエンス（以下、UX）を生み出すために活用されている。そして今、注目を集めているのが人工知能（以下、AI）技術だ。 2015年8月26～28日にパシフィコ横浜で開催された「CEDEC 2015」では、AIや機械学習、データ解析を開発現場で活用する先進的な試みが紹介されるとともに、今後に向けた課題を示すセッションが行われた。本稿では、下記四つのセッションの模様をまとめてお伝えする。 ゲームの面白さを損なわず、かつ合理的なAIをハイブリッドで実現 AIに関する「知」を循環し、アカデミーな世界と開発現場の橋渡しを AIを作ることは、人を知ること――東ロボやオープンソースの「Kachako」における取り組み AI女子高生「りんな」や
「統計学と機械学習の違い」はどう論じたら良いのか - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
何かこんなメディア記事が出ていたようです。 これを読んで色々な人がツッコミを入れまくっている模様ですが、この記事の不思議なところは「完全に間違った説明というわけでもないのに何故か（両分野に詳しい）誰が読んでも猛烈な違和感を覚える」ところなんじゃないかなぁと。 正直、これはライター・インタビュアー・コメンテーター・編集者の誰のせいなのかは全く分からないんですが、ツッコミ入れられまくっている内容について色々あげつらってもあまり建設的でないので、ここでは記事中で本題として取り上げられている「統計学と機械学習の違い」についてちょっとコメントしてみようと思います。 あ、もちろん僕がこれから書くコメントも別に正しいとは全く限らないので、おかしいところや間違ってるところがあったらバンバン突っ込んでいただければ幸いです*1。そしてガチ勢向けのコメントでもないので何卒悪しからず。 統計学はデータを「説明」す
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