コンピュータは「常識」を学べるか | スラド IT
カーネギーメロン大学が、インターネット上で公開されている画像から学習を行う人工知能「NEIL」を開発しているそうだ。このプロジェクトの目的は、人工知能に指示を出して教えることなく、入力した情報だけから「常識」を判断することだという（本家/.、The Washington Post）。 NEILは画像を分析し、その画像と画像内の物体との関連性を見つけていくという。これにより、たとえば「サバンナにはシマウマがよくいる」といったような情報を認識できるという。実験開始から4ヶ月が経った時点では、2500の「関連性」を発見できているそうだ。 しかし、実際には間違った情報を学ぶこともあるという。記事ではその例として「サイはアンテロープ（ウシ科の動物）の一種だ」「俳優は独房で見つかる」「ニュースキャスターはオバマ大統領に似ている」などが挙げられている。
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はじめに こんにちは、動画配信界の情弱です。年始からStackOverflow眺めてたら超絶便利な質問に神回答がされてたので忘れないうちにメモっておく。2012年どっかで役に立てばいいですね。 参考 オリジナルはこちら。ここではコメントにパラパラと載ってたので、まずは直近1ページ目だけにあったものを1個のリストにまとめてみた。ほぼGeorge Stocker氏による回答を載せただけだけど。あとちょっとだけ自分で和訳とか加えたので、知っているものがあればコメントに載せて下さい。追加します。まだDとかFactorとか載ってないし、Pythonも全然足りないし。 API Only - Stack Exchange もしかするとバージョンが古かったりするものもあるかも知れませんが、それもコメントで教えてもらえるとその旨追記します。 他にも過去に挙がったもののリンク ReadWriteWebのプログ
カーネギーメロン大学、オンラインゲームを開発--偽造サイトの見極め方法を伝授
インターネット上の詐欺事件が後を絶たない。また、ウェブアドレスの真偽の見極めも容易ではない。 そこで、カーネギーメロン大学（CMU）のコンピュータ科学者らは、人々が悪意あるサイト運営者に銀行口座のパスワードなどの個人情報をだまし取られる前に、いわゆるフィッシング詐欺を見抜く方法を伝授するオンラインゲームを開発した。このゲームは「Anti-Phishing Phil」というタイトルで、所要時間は15分間。主人公のPhilという名前の小魚がウェブアドレスの真偽の見極めに成功するとエサである虫を食べることができ、加点されるという内容だ。このゲームは、CMUのUsable Privacy and Security（CUPS）Laboratoryが開発した。 CMUの調査報告書によると、このゲームのプレー後、人々はウェブサイトの真偽をより正確に見極められるようになったという。CUPS研究所の所長を務
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CMU SCS 15-721 (Spring 2018) :: Multi-Version Concurrency Control (Part I)
