【レポート】プロ棋士vsコンピューター - 「あから2010」の威力を目撃してきた (1) 歴史的な対局が行われた | エンタテインメント | マイコミジャーナル
10月11日、情報処理学会の50周年記念として、女流棋士がコンピューターとガチンコで勝負するというイベントが行われました。 コンピューターとの対局に臨んだのは、清水市代女流王将。2010年10月現在で獲得タイトル数は女流歴代一位の43期。押しも押されぬトップクラスの女流棋士です。対するコンピューターは情報処理学会による「トッププロ棋士に勝つ将棋プロジェクト」特製システム「あから2010」(以下「あから」)。「あから」とは10の224乗の数を示す数「阿伽羅」であり、将棋の局面の数がこの数に近いことに因んで命名されたそうです。本記事ではこの歴史的な対局の模様をレポートしたいと思います。(取材/文・罪山罰太郎) 対局の会場となったのは、東京大学本郷キャンパス。将棋ファンのみならず、人工知能の研究をしている方など、多くの人が詰めかけ、熱気ムンムンです。 それにしてもオッサン率が高……いや、なんでも
「物理法則を自力で発見」した人工知能 | WIRED VISION
前の記事 「衛星成功に総書記は涙」：北朝鮮の核再開宣言とミサイル輸出 「物理法則を自力で発見」した人工知能 2009年4月15日 Brandon Keim Image credit: Science、サイトトップの画像はフーコーの振り子。Wikimedia Commonsより 物理学者が何百年もかけて出した答えに、コンピューター・プログラムがたった1日でたどり着いた。揺れる振り子の動きから、運動の法則を導き出したのだ。 コーネル大学の研究チームが開発したこのプログラムは、物理学や幾何学の知識を一切使わずに、自然法則を導き出すことに成功した。 この研究は、膨大な量のデータを扱う科学界にブレークスルーをもたらすものとして期待が寄せられている。 科学は今や、ペタバイト級[1ペタバイトは100万ギガバイト]のデータを扱う時代を迎えている。あまりに膨大で複雑なため、人間の頭脳では解析できないデータセ
大規模データを基にした自然言語処理 - DO++
人工知能基本問題研究会 (SIG-FPAI)でタイトルの題目で一時間ほど話してきました。 発表資料 [pptx] [pdf] 話した内容は - 自然言語処理における特徴ベクトルの作り方と、性質 - オンライン学習, Perceptron, Passive Agressive (PA), Confidence Weighted Learning (CW) 確率的勾配降下法 (SGD) - L1正則化, FOLOS - 索引を用いた効率化, 全ての部分文字列を利用した文書分類 で、スライドで70枚ぐらい。今までの発表とかぶっていないのはPA CW SGD FOLOSあたりでしょうか オンライン学習、L1正則化の話がメインになっていて、その両方の最終形の 確率的勾配降下法 + FOLOSの組み合わせは任意の損失関数に対してL1/L2正則化をかけながらオンライン学習をとても簡単にできるという一昔前
人工無能の作り方
書いた人 INA 人工無能とは？ 人間っぽく話すプログラムのこと。会話を理解しているというよりは、なんかそれっぽいことを話すだけのものが多い。 今回は「日本語のようなものを話す人工無能」を作ってみたので、その簡単な仕組みと工夫した点について少し書いてみることにする。 動機 うちのサークルのメンバーがよく集まってるチャット。とてもマニアックな どうしようもない 会話が繰り広げられているわけだが、ちょっと物足りない。 そうだ！ 萌キャラがいないじゃないか！ 「ないなら作ればいいじゃない？」 材料 MeCab 形態素解析エンジン 難しいことは知らなくても問題ない。 「私は変な人ではない」 ↓ 私 名詞,代名詞,一般,*,*,*,私,ワタシ,ワタシ は 助詞,係助詞,*,*,*,*,は,ハ,ワ 変 名詞,形容動詞語幹,*,*,*,*,変,ヘン,ヘン な 助動詞,*,*,*,特殊・ダ,体言接続,だ,
CNET Japan
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自然言語処理における類似度学習(機械学習における距離学習)について - 武蔵野日記
Twitter でグラフ理論に関する話題が上がっていたので、最近調べている距離学習(distance metric learning)について少しまとめてみる。カーネルとか距離(類似度)とかを学習するという話(カーネルというのは2点間の近さを測る関数だと思ってもらえれば)。 この分野では Liu Yang によるA comprehensive survey on distance metric learning (2005) が包括的なサーベイ論文として有名なようだが、それのアップデート(かつ簡略)版として同じ著者によるAn overview of distance metric learning (2007) が出ているので、それをさらに簡略化してお届けする(元論文自体本文は3ページしかないし、引用文献のあとに表が2ページあって、それぞれ相違点と共通点がまとまっているので、これを見ると非
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