小説を書く人工知能の開発を目指す研究プロジェクトの報告会が２１日、東京で開かれ、実際に人工知能を使って書かれた小説が紹介されました。 ２１日に東京・港区で開かれた報告会には、プロジェクトに参加する人工知能の研究者らおよそ１５０人が参加しました。 報告会では、プロジェクトを統括する公立はこだて未来大学の松原仁教授が現状を紹介し、人工知能を使って書いたショートショート４作品を星新一さんにちなんだ文学賞、「星新一賞」に応募したところ、受賞はならなかったものの一部が一次選考を通過したことを明らかにしました。 松原教授は「一次選考を通過したことは快挙だ」としながらも、「現在の人工知能ではあらかじめストーリーを決めるなど人間の手助けが必要な部分が多く今後、さらに研究が必要だ」と述べました。 また、応募作に使われた人工知能を開発した名古屋大学の佐藤理史教授は、「人工知能が一から小説を書いたと言い切れるま

2016 - 03 - 21 IBMの人工知能、Watsonがスゲェェェ！！！wwwww スポンサードリンク シェアする Twitter Google+ Pocket こんにちは、YMDKです 人工知能の発展が著しいですが IBMのWatson がスゴい、スゴすぎるんです！！！ とりあえずこのCMを見てみてください！ ハンパねェ…こいつはハンパじゃねェぞ… やり取りもナチュラルだし発音も違和感ほとんどないよ もう人と話してるのと変わらないレベルですよね siriが出てきたときもたいそう驚きましたがインパクトはその比じゃありませんね 次元突破してる勢いで他と差をつけてる気がする IBM本当にスゴいよ iRobotのvikとかターミネーターのスカイネットとか、行きすぎた人工知能に恐怖を感じるのは昔からのようですね ちなみにこの現象は 不気味の谷 と呼ばれていて、やたらリアルなロボットとかに激し

ヒトのｉＰＳ細胞から大きさが数ミリの”ミニ肝臓”を作り出す研究を進めている横浜市立大学の研究グループが、本物の肝臓と同じレベルで有害物質を処理することができる従来よりも高性能の”ミニ肝臓”を作り出すことに成功しました。 グループでは今回、新たに肝臓の中を走る血管の細胞などもｉＰＳ細胞から作って、ミニ肝臓を作り出したところ、人体にとって有毒なアンモニアを無害な物質に変える機能がヒトの肝臓の細胞と同じレベルに高まったほか、アルブミンと呼ばれる血液中のタンパク質を作り出す機能もこれまでの２倍になるなど、大幅に機能を高めることに成功したということです。 グループでは、平成３１年度にも重い肝臓病の患者への臨床研究を始める計画で、谷口教授は「実際の治療に向け大きく前進したと言える。ｉＰＳ細胞は腫瘍を作るリスクも指摘されているので、そのリスクをどのようにコントロールしていくか、さらに研究を進めたい」と話

【画像】 世界で最も黒い物質のスプレーが開発される 1 名前： ミッドナイトエクスプレス(四国地方)＠＼(^o^)／：2016/03/17(木) 11:13:13.30 ID:qiF0B5eC0.net この画像は、穴が開いているわけではありません。 世界でもっとも黒い物質の、スプレーで塗布できる種類が開発されました。ベンタブラックS-VISは入射した光の99.8％を吸収します。研究者によれば、反射光の量はハッブル宇宙望遠鏡で使われている超黒色塗料の1/17だということです。また、巨大カメラや航空機といった、大きく、複雑なものでも簡単に塗装ができます。 ベンタブラックS-VISは、2014年に開発された低温下でカーボンナノチューブから作られる、ベンタブラックの後継品です。「ベンタブラックのナノ構造は精密な光学システムの最適化を可能にしており、入射した光をほぼすべて吸収します。」と、サリー・

決算発表が出ないことを怪しんでストップ高まで買われたエックスネット、TOBされるどころか逆に資本提携解消で切られて過剰にお金が流出するお笑い劇場に

2016年2月18日、19日の2日間にわたり、東京工業大学 大岡山キャンパスにてDroidKaigi 2016が開催されました。 2015年4月に開催された前回のイベントには約400名が参加しましたが、今回はその1.5倍にあたる600名が参加し、Androidに関わるさまざまな技術の話題に熱心に耳を傾けました。 本稿では、基調講演を中心に両日のオープニングイベントの模様をレポートします。 DAY.01（Feb.18） 主催者挨拶 日高正博氏「普段聴けない話が聴けるお祭りだと思ってほしい」 開会式にあたる主催者挨拶では、実行委員長の日高正博氏（@mhidaka）が挨拶と諸連絡を行いました。日高氏はAndroidを中心としたモバイル技術サークルTechBoosterを主宰しており、同サークルのブログではAndroidの技術情報を豊富に公開していることで有名です。 日高氏は2015年に引き続いて

画像内に映り込んだ所望のオブジェクトを排除し、違和感の無い画像を生成するシーン補完技術に関しては近年複数の研究成果が発表されている。しかし中でも2007年のSIGGRAPHにて米カーネギメロン大のJames HaysとAlexei A. Efrosが発表した手法*1はブレークスルーとなりうる画期的なものだ。 論より証拠、早速適用例を見てみよう。本エントリで利用する画像はPresentationからの引用である。元画像の中から邪魔なオブジェクト等の隠蔽すべき領域を指定すると、その領域が補完された画像が自動的に生成される。 アルゴリズム 効果は抜群だがアイデア自体は単純なものだ。Web上には莫大な数量の画像がアップされており、今や対象となる画像の類似画像を一瞬にして大量に検索することができる。そこで、検索された類似画像で隠蔽領域を完全に置き換えてしまうことで違和感の無い補完画像を生成するのだ。