オープランニング・大野さんにより、AI day(1)「ニューラルネットワークとゲームAI」の資料が、大野さんのホームページに一般公開されました(CEDECに参加されなかった方でもダウンロードして閲覧可能です) こちらからダウンロードできます。 [ダウンロード版] http://www.edit.ne.jp/~skyfox/IGDA/CEDEC2008_AIDAY1_OPlanning.lzh [プレビュー版(内容はダウンロード版と同じです)] http://www.edit.ne.jp/~skyfox/IGDA/CEDEC2008_AIDAY1_NNAI.pdf また、GameAIメーリングリスト(参加希望される方は、長久さんまでお問い合わせください)で、大野さんにより今回の講演のために参考資料とした書籍一覧が発表されています。興味深い内容なので転載させて頂きます。 === 脳科学系の読
「ネット上で進化していく人工知能」の可能性と危険性 2008年8月27日 サイエンス・テクノロジー コメント: トラックバック (0) Brandon Keim 米軍はマインド・コントロール研究(日本語版記事)にうつつを抜かすだけでは物足りないとでもいうのか、オンラインで自ら学習していく人工知能の開発にも興味を持っているようだ。 軍の委託を受けた米国学術研究会議による、認知神経科学の新規分野についての報告書は次のように述べている――人工知能にはさまざまなタイプが考えられるが、「もっとも革新的なのは、インターネットを自己の訓練に用いるインテリジェントなマシン」だろうと。 オンラインにはあれほど多くの情報があり、しかも絶えず更新されているのだから、「人間のように推論を行なうシステムが実現すれば、その能力を際限なく伸ばしていける」というのだ。 米国防総省の中には、『ターミネーター』を見たことがあ
データから「構造」を発見する:より人間に近づく人工知能 2008年7月31日 サイエンス・テクノロジー コメント: トラックバック (1) Brandon Keim 生物学者のエルンスト・ヘッケルが作成した系統樹(現在は不正確だとされている)。 Image: WikiMedia Commons コンピューターがより人間らしく考えるのに役立つかもしれない、ある新しいパターン認識モデルが登場した。 7月28日(米国時間)刊行の『米国科学アカデミー紀要』(PNAS)に掲載されたこのモデルは、生のデータセットから出現する見込みが最も高いパターンの種類を判断する。 こうした処理は、人間が周囲の世界を理解する際に無意識のうちに使っているものだが、人工的な認識ツールでは一般に難しいとされてきた。 顔認識や系統学などに使われている現行の諸モデルでは、予想されるパターンの型があらかじめ特定されている必要があ
YAPC::Asia 2008 で Michael Schwern は「SEO に有効な独自ドメインを取って、もっと Perl 初心者が集まりやすい nice な Perl の情報を集めたサイトを作れ!」といったそうです。そして「Perl-users.jp - 日本のPerlユーザのためのハブサイト」ができました。そしてさらにインスパイアされてできたのが「AS-users.jp - 日本の ActionScript ユーザのためのハブサイト」「PHP-users.jp - 日本の PHP ユーザのためのハブサイト」です。 勢いだけで munou-users.jp ドメインを取ってしまいました。すいませんすいません><。完全にノープランです。
言語的相対論(げんごてきそうたいろん、英: Theory of linguistic relativity)または言語的相対性原理(げんごてきそうたいせいげんり、英: Principle of linguistic relativity)、サピア=ウォーフの仮説(サピア=ウォーフのかせつ、Sapir-Whorf hypothesis、SWH)は、「どのような言語によってでも現実世界は正しく把握できるものだ」とする立場に疑問を呈し、言語はその話者の世界観の形成に関与することを提唱する仮説である。ベンジャミン・ウォーフが唱えた理論であり、個人が使用できる言語によってその個人の思考が影響を受けることを体系化した理論である。ウォーフとエドワード・サピアの研究の基軸をなした。 この理論は何度も提案され、議論を重ねてきた。時にはサピア=ウォーフの仮説と呼ばれたり、単にウォーフの仮説と呼ばれたりする。ウ
ここにあるblogエントリは、それぞれの投稿者が個人的な見解を記すものです。 文責は投稿者にあります。IGDA日本は、blogエントリの内容について一切の責任を負いません。 また、blog エントリに記された見解と、IGDA日本の公式な見解が一致することも保証しません。 このコーナーは、個人的な判断に基づいてゲームAIとその周辺の代表的な文献100選を順番に紹介するものです。 毎回テーマを決めて紹介します。 学習、社内セミナーなどの参考などにして頂ければと思います。 方針は自分というパーソナリティーを通して「ゲームAI」について紹介できれば、というところが出発点となっています。 対象は、技術者、企画を問わず、広い視点からご紹介したいと思います。 基本的に、WEBや書店などで簡単に手に入るものに限ります。 -----------------------------------------
コンピュータに1980年代以前から親しんでいる人は、「人工無脳」と聞くと、ある種のノスタルジーと共に思い起こすものがあるんじゃないかな。 「何それ?」という人のために少し解説すると、人工無脳というのは一種のお遊びプログラムのことで、チャットで人間と会話をしてくれるロボットのこと。海外ではChatter Botと呼ぶのが一般的みたいだね。 もちろん、会話の精度は高くなくて、「何言ってんだコイツ」とか、「会話が全然なりたってないじゃん」なんて場合がほとんどなんだけど、たまに「おっ!」と思わせるようなことを言ったりして、チャット参加者を楽しませてくれる。 そもそも人工無脳(人工「無能」と表記される場合も多いが筆者は「無脳」という表記で統一している)というのは、開発者たちが「こんなもの人工知能と呼べるレベルじゃなくて、人工無脳だよね(笑)」という謙遜から使われだした言葉なんだ。 「あー、昔よく遊ん
規則音声合成エンジン AquesTalkシリーズ 組み込み用に開発された小型軽量のエンジンで、テキスト情報(音声記号列)をリアルタイムに音声に変換して出力します。 これまで数百万台の機器に実装されています。現在、AquesTalk10/AquesTalk pico/AquesTalk2/AquesTalk1の4種類のエンジンがあります。 それぞれ音声生成アルゴリズムが違うため、声質が異なります。声質や動作に必要なリソース量を考慮してエンジンを選択します。 エンジン種類 AquesTalk pico シリーズ中、最小サイズのエンジンです。RAM500byte、ROM30Kbyte、8bit CPUという比類ない極小リソースでリアルタイムの音声合成ができます。リソース制約の厳しい小型の組み込み機器に適しています。 このエンジンを1チップマイコンに組み込んだ音声合成LSI AquesTalk p
Hiroki Sayama, D.Sc. sayama AT binghamton DOT edu Last updated: 7/29/2018 [News] [About] [Simulator] [Recipes] [Publications] Swarm Chemistry Simulator Applet: Version 1.3.0 (3-D) Watch Evolutionary Swarm Chemistry Videos on YouTube § What's New? New Evolutionary Swarm Chemistry video posted to YouTube (7/29/2018) The paper "Swarm Chemistry" (Artificial Life, 15 (1), 105-114, 2009) has won the ISA
ゲームAIプログラミングの名著“Programming Game AI by Example”の邦訳。プレイヤーのスキルが向上し、より面白くてワクワクするようなゲームが好まれるという市場の変化に伴い、ゲームの開発現場ではAI(人工知能)技術を使ったインテリジェントエージェントやボットの開発が注目されるようになりました。本書では、AI技術を使ったインテリジェントエージェントの構築を、実例(動くサンプル)を多用しながらステップバイステップで丁寧かつ分かりやすく解説します。 原書(英語版)のWebページ ●原書:Programming Game AI by Example ●バグフィックス ●正誤表 訳者まえがき 推薦の言葉 本書に寄せて まえがき 1章 数学と物理入門 1.1 数 学 1.1.1 直交座標 1.1.2 関数と方程式 1.1.3 三角法 1.1.4 ベクトル 1.1.5 ローカル
脳をネットワーク構造的に分析 2007年8月21日 サイエンス・テクノロジー コメント: トラックバック (0) Brandon Keim 2007年08月21日 脳の中の機能の違いといえば、これまで、右脳左脳という「範囲」があげられてきたが、新しく、脳内の「ネットワーク」に注目する研究が登場した。子供が衝動をコントロールできず長期的な判断ができない原因は、ネットワークの発達段階の違いにあるという。 ワシントン大学の神経科学者Steven Petersen教授は、電力網やインターネット・システムへの需要を分析するときなどに使われるグラフ理論[訳注:ノード(節点)の集合とエッジ(枝・辺)の集合で構成されるグラフの性質について研究する数学の一分野]を使って、脳の機能のダイアグラムを作成する研究手法を採用した。 大学生たちが音や言葉を使ったゲームをしているときに活発に活動していた脳の39領域を特
ゲーム開発者セミナー特別編 ゲームAI連続セミナー「ゲームAIを読み解く」 第3回「Chrome Hounds におけるチームAI」 IGDA日本では、企画職および技術職の方を対象に、ゲーム開発者セミナー特別編として、『ゲームAI連続セミナー「ゲームAIを読み解く」』を、12月16日(土)から6回シリーズで開催しています。第3回は「Chrome Hounds におけるチームAI」と題した講演と、理解を深めるためのグループワークを行います。 第1回、第2回の案内と繰り返しになる情報は割愛させて頂きました。ご覧でない場合は、 第1回詳細情報 第1回配布資料 第2回詳細情報 第2回配布資料 をご参照下さい。 第2回の講演の様子は下記のレポート記事をご参照下さい。 Slash Games (伊藤雅俊@RBB)「NOLF2からF.E.A.Rへ、COMのAIはどう変わったか― IGDA日本ゲーム
IGDA日本は、株式会社フロム・ソフトウェアの協力、日本デジタルゲーム学会(DiGRA JAPAN)の後援の下、5月12日(土)に東京大学本郷キャンパス工学部新2号館(東京都文京区)にて、ゲームAI連続セミナー「ゲームAIを読み解く」の第3回「Chrome Hounds におけるチームAI」を開催しました。本セミナーのコーディネータを務めました筆者がレポートをお届けします。 なお、本連続セミナーの概要などについては、第1回のレポートや第2回のレポートを参照して下さい。 Chrome HoundsにおけるチームAI 第3回は「Chrome HoundsにおけるチームAI」と題して、集団として知性を発揮するAI技術を取り上げました。具体的なテーマは、「群知能」「マルチエージェント」「チームAI」です。第1回、第2回では、個として機能するAIを想定してきましたが、今回はそれらを集団として見た時、
今回はマルコフ連鎖を利用した文章の自動生成について考えてみます。 A → B → C → D という一連の事象が発生する場合に、ある事象の発生する確率が、直前の事象にのみ依存するような状態を、マルコフ連鎖といいます。つまり、Cという事象が発生する確率は、Bにのみ依存していて、Bの前にAが起こっていることは全く関係ない、ということですね。 このマルコフ連鎖を利用した文章の自動生成を行うために、まずはマルコフ連鎖に基づいた文章生成用のデータを作成する必要があります。このデータをマルコフ辞書と呼びます。マルコフ辞書の中には、『「A」という単語の後には「B」という単語がつながる』という情報がたくさん入る、というイメージになります。 マルコフ辞書の生成も、前回のパターン辞書と同様に、予め発言データ用意しておいて、そこから生成することを考えます。 例えば、「私の息子はカレーパンマンと言うことができず、
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