ゲームAI連続セミナー「ゲームAIを読み解く」 第3回 レポート：CodeZine
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、
オスロ大学、『進化するコンピュータ』を開発
ノルウェーのオスロ大学の研究チームが、遺伝的アルゴリズム（genetic algorithms=GA）を使って自力で性能を高めることができるコンピュータを開発したようです。 写真はチームのKyrre Glette君とJim Torresen教授。 従来のハードウェアはいったん組み立てるとソフトで命令を下してやらないと変わらなかった、それが彼らが作ったハードでは予め｢遺伝子｣のようなものが備わっていて、目の前のタスクをこなすのに一番効率的なハードのデザインを自力で探し出すことができるんだそうです。 ある問題を解決するのに最良のデザインを探し出すには2～3万世代かかります。これを人力で探そうと思ったら8～90万年もかかってしまうところ、彼らのハードではたったの数秒で済んでしまうそうな。すごいですねー。 チームが2004年に手掛けた最初のロボはニワトリの『Henriette』君で、歩行を学習した
Semantic web - 池田信夫 blog
磯崎さんのブログからTBが来て、グーグルには狭義の広告産業を超える可能性があるのではないかと書いてある。これは「朝生」で私も主張したことで、特定の客向けの「営業」と不特定多数向けの「広告」という分類を壊す可能性もあるだろう。そうすれば、客にとって必要もない情報を見なくてすむばかりでなく、広告主にとっても高い料金を払って大部分は買う気のない客に向けてメッセージを発する必要もなくなるわけで、うまく行けば狭義の広告をしのぐメディアになるかもしれない。 テレビ・コマーシャルというのは、20世紀の大量生産・大量消費社会を象徴するアイコンだった。そこでは規格品を大量生産することが目標とされ、広告もマスを相手にした無差別な大量宣伝だった。しかし社会が成熟するにつれて、規格品（ベキ分布のheadの部分）の市場は飽和し、人々は「自分のための商品」や「自分についての情報」などtailの部分を求めるようになる
知覚-行為デザイン論: Googleはユーザインタフェースの企業でしょ？
え、ロングテールとか、新しい経済のモデルとか、そんな話もあるけど、Googleはインタフェースとインタラクションの企業でしょ？って思うわけだが。 AJAXがすごいとか騒いでるのは、ちょっと悲しい。それより、なぜGoogleは、ブラウザ互換など問題にあふれるJavaScriptを駆使して、AJAXを使うのか？そこを考えるべきだ。 当然だが、ユーザインタフェースの話は欠かせない。そして、なぜユーザインタフェースにこだわるのかも考える必要がある。 単純に、使いやすい！便利！をねらっているわけではない、のがたぶんGoogleの戦略だと思っている。 Googleとテリーウィノグラード おそらくGoogleを理解するためのキーとなるのは、テリーウィノグラードだろう。ウィノグラードは、元々人工知能の研究者で有名かつ権威でもあったが、人工知能の限界を提示し、HCI研究者へと移った。（そのことについては以下
人間同士の自然なコミュニケーションを支援する知能メディア技術 - 人工知能に関する断創録
人間同士の自然なコミュニケーションを支援する知能メディア技術という報告会へネタ集めのため聴きに行った。黒橋さんの「会話情報学のための言語情報処理」という発表が一番興味持った。 Webの超大規模情報から格フレームを自動的に構築するという研究だ。格フレームは常識を構築する元だと言われている。これをWebから抽出しようというのは面白い。 Webから5億文をスパイダーで取得して構文解析とクラスタリングをする。PC1台だと8年かかるくらいの量だが400台のグリッドを使って8日間で処理しているらしい。うーむ。こういう人間がどうやっても処理できないような超大規模データからの学習は結構面白そう。わくわく感がある。 いずれ同じような方法使って人工無脳（chatbot）に応用してみたいな。ここに資料がアップされてる。面白いネタは後で整理してからまとめる予定。 東大へ初めて行った。さすが歴史を感じさせる建物が多
Javaによる人工知能開発システム - Jess 7.0b3公開 | エンタープライズ | マイコミジャーナル
Jessの最新となるJess 7.0b3が公開された。JessはJavaで記述された高速軽量のルールエンジンおよびそのスクリプト環境。おもに、人工知能の一種である、エキスパートシステムを構築するために用いられる。もともとはエキスパートシステムの開発環境であるCLIPSのJava版実装として開発されてきたものだが、現在ではCLIPSとは違ういくつもの特徴を備えている。 Jessはエキスパートシステム構築のための関数が用意されたLisp処理系から、Javaのクラスが扱えるようになったようなもの。Jessを使うとルールベースに基づくスクリプトを使った処理が可能になる。つまり、LispによくにたスクリプトからJavaの機能を使うことができる。Jessを使う場合、Javaのソースコードは1行も書かなくてもよい。 Jess 7.0b3での主な変更点は次の通り。 マニュアルおよびJava docの継続的
文法規則を推論するアルゴリズム - 人工知能に関する断創録
言語を分析し、自律的に文法規則を推論するアルゴリズム 米コーネル大学とイスラエルのテルアビブ大学は8月30日(米国時間)、各国の言語のテキストをスキャンして、自律的に文法規則を推論するアルゴリズムを開発したと発表した。人間が事前に情報を与える必要はなく、割り出した文法規則を使ってコンピューターが意味のある文章を組み立てられるという。 構造の自動抽出（ADIOS）という技術らしい。 これはすごそうだ！人工無脳の会話文生成にはマルコフ連鎖を使ってるみたいだけどこれはどうなんだろう。大量のテキストから統計的にパターンを抽出するようだけど・・・ コンピュータが自分で文章を作り始めたら面白そうだな。
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