AIが科学を塗り替える。DeepMindがタンパク質の形状をアミノ酸配列から予測する「AlphaFold」を発表 | Ledge.ai
TOP > Article Theme > AI（人工知能）ニュース > AIが科学を塗り替える。DeepMindがタンパク質の形状をアミノ酸配列から予測する「AlphaFold」を発表 Google傘下のDeepMindが、メキシコのカンクンで開催されたタンパク質の構造予測コンペで1位を取ったとのこと。そのAIの名前は「AlphaFold」。あのAlphaGoを彷彿とさせます。 何が起きたのか？DeepMindは、世界各地の研究グループを集めたタンパク質の折り畳み（フォールディング）を解析するCASP（Critical Assessment of Structure Prediction）コンペティションにAlphaFoldを投入。アミノ酸の配列からタンパク質の構造を予測するこの大会で、他の参加者を大幅に上回る精度を叩き出しました。 タンパク質の折りたたみ問題とは？そもそも生物はタンパク
AlphaGo Zeroの論文を読む - TadaoYamaokaの開発日記
今日のAlphaGo Zeroのニュースは衝撃でした。 将棋AIで方策勾配で強化学習を行ったときは、発散してうまくいかなかったので 教師データで最初に訓練が必要と思っていました。 それが、自己対局のみで強くできるとは驚きです。 論文が公開されたので、使われたテクニックを調べていきたいと思います。 Mastering the game of Go without human knowledge | Nature まだ全部読んでいませんが、ざっくり初めの方を読んで以下の特徴があるようです。 PolicyとValueを1つのネットワークで出力する Batch Normalisationと非線形の活性化関数を使用したResidual Network(ResNet) モンテカルロ木探索による自己対局で生成した各局面の打ち手と、勝敗結果を訓練データに使用する モンテカルロ木探索はノードを1回訪問したら
【人工知能】全くのゼロから独学で囲碁を習得する「アルファ碁ゼロ」 | Nature | Nature Portfolio
コンピュータープログラム「アルファ碁」の新バージョンである「アルファ碁ゼロ」は、人間による入力をせず、全くの独学で、古典的な戦略ゲームである囲碁を白紙の状態から急速に習得できることが分かった。その上アルファ碁ゼロは、旧バージョンのアルファ碁（2016年3月に囲碁チャンピオンのイ・セドルを破った）との対局で100戦100勝の成績を挙げた。この新しいコンピュータープログラムについて報告する論文が、今週掲載される。 人工知能の大きな課題の1つは、白紙の状態から難度の高い概念を学習し、超人的な習熟を達成するアルゴリズムを開発することだ。旧バージョンのアルファ碁は、人間の囲碁チャンピオンを負かすため、囲碁の専門家による数百万の指し手を用いた教師付き学習と自己対局（この場合はアルファ碁同士の対局）による強化学習を併用して「訓練」された。アルファ碁の「訓練」は数か月間行われ、複数のコンピューターとニュー
Google DeepMind、AlphaGoに圧勝（100勝0敗）する新たな囲碁AIプログラム「AlphaGo Zero」を発表。囲碁の基礎ルールのみ教え3日間で500万回強化学習
Google DeepMind、AlphaGoに圧勝（100勝0敗）する新たな囲碁AIプログラム「AlphaGo Zero」を発表。囲碁の基礎ルールのみ教え3日間で500万回強化学習 2017-10-19 Google DeepMindは、囲碁の世界トッププロ棋士を破ってきたコンピュータ囲碁AIプログラム「AlphaGo」に圧勝する新たな人工知能プログラム「AlphaGo Zero」を論文にて発表しました。 Mastering the game of Go without human knowledge（PDF） AlphaGoは、数千もの打ち手のデータを学習し強化しましたが、AlphaGo Zeroは、このステップをスキップし、答えなしの白紙の状態からランダムにプレイし強化学習する手法を取り入れます。 過去のデータからではなく、囲碁の基本ルールだけ教えて、あとはAI同士が教師なし学習で対
AlphaGo Zero: Discovering new knowledge - YouTube
DeepMind's Professor David Silver describes AlphaGo Zero, the latest evolution of AlphaGo, the first computer program to defeat a world champion at the ancient Chinese game of Go. Zero is even more powerful and is arguably the strongest Go player in history. Previous versions of AlphaGo initially trained on thousands of human amateur and professional games to learn how to play Go. AlphaGo Zero s
Emergence of Locomotion Behaviours in Rich Environments - YouTube
Link to paper: https://arxiv.org/abs/1707.02286
AlphaGo自己対戦 第1局 - 白石勇一の囲碁日記
囲碁棋士白石勇一です。 ブログ移転しました→https://note.com/shiraishi_igo 皆様こんばんは。 アルファ碁の自己対局棋譜、凄まじいですね。 早速当ブログでもご紹介してみましょう。 ちなみに、こんなタイトルですが今のところシリーズ化の予定はありません(笑)。 人智を超えた内容は、読み解くには労力がかかり過ぎます。 まずはＭａｓｔｅｒ対棋士のシリーズを完結させることにしましょう。 1図(実戦) ここまで何の変哲も無いミニ中国流布石で、油断していましたが・・・。 2図(実戦) 出ましたね(笑)。 まあ、この手自体はギリギリ人間でも発想できるレベルです。 黒2でＡと伸びられたらどうするのかという疑問はありますが・・・。 3図(参考図) この後はこんな進行が思い浮かびます。 これなら白も打てるように感じますが・・・。 4図(実戦) ・・・言葉が出ません・・・。 やりたい放
中国ファン激怒、アルファ碁と最強名人の対局中継が突如禁止に
中国・浙江省烏鎮で、人工知能（AI）「アルファ碁」との3番勝負の第2局に臨む柯潔氏（2017年5月25日撮影）。(c)AFP 【5月26日 AFP】米グーグル（Google）傘下のベンチャーが開発した囲碁の人工知能（AI）「アルファ碁（AlphaGo）」と、世界最強とされる中国の囲碁棋士、柯潔（Ke Jie）九段（19）による3番勝負をめぐり、対局の生中継を当局が禁止したことで中国のインターネットユーザーたちから怒りの声が巻き起こっている。 東部浙江（Zhejiang）省の烏鎮（Wuzhen）で25日に行われた第2局は、アルファ碁が2連勝を決めた。柯九段にとって27日に迎える最終局は、囲碁棋士としてのプライドを懸けた勝負となる。 昨年、アルファ碁が韓国の囲碁棋士・李世ドル（イ・セドル、Lee Se-Dol）九段に完勝したニュースは、世界で大きく報じられた。それだけに、今回の3番勝負は囲碁フ
Google's DeepMind learns to reproduce human speech, tricks us into starting robot apocalypse
Google’s DeepMind AI division is famous for defeating the Go world champion and for performing medical research with the UK’s NHS. But the team has developed a very impressive new technology, that allows the AI, or deep neural network, to mimic human speech. Talking to our robots, and them answering us back, has been a sort of dream for the field of artificial intelligence. In recent years the tec
WaveNet: A Generative Model for Raw Audio | DeepMind
Research WaveNet: A generative model for raw audio Published 8 September 2016 Authors Aäron van den Oord, Sander Dieleman This post presents WaveNet, a deep generative model of raw audio waveforms. We show that WaveNets are able to generate speech which mimics any human voice and which sounds more natural than the best existing Text-to-Speech systems, reducing the gap with human performance by ove
ディープラーニングで人間と同じトーン・スピード・抑揚を再現して自然な音声を出力する「WaveNet」をDeepMindが開発
Googleの人工知能開発部門の「DeepMind」が、状況や感情に応じてトーンや「間」などを使い分けて、まるで人間が話しているかのような自然な音声を出力する技術「WaveNet」を開発しました。すでに英語と中国語で、既存のテキストトゥスピーチ(TTS)技術を圧倒する品質を実現しています。 WaveNet: A Generative Model for Raw Audio | DeepMind https://deepmind.com/blog/wavenet-generative-model-raw-audio/ Google's DeepMind learns to reproduce human speech, tricks us into starting robot apocalypse http://www.neowin.net/news/googles-deepmind-le
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Google's DeepMind predicts 3D shapes of proteins | Science | The Guardian
Inside Google's DeepMind Project: How AI Is Learning on Its Own | Max Tegmark - YouTube
AlphaGo: the next generation - YouTube
囲碁AI「AlphaGO」の次世代版は、自己対局で「最強」を超えた──その進化の本質と、グーグルの野望
AlphaGo Zero - World’s best Go player - YouTube
“世界最強”棋士が悔しさと絶賛と・・・人工知能に完敗(17/05/28) - YouTube
Demis Hassabis on AlphaGo: its legacy and the 'Future of Go Summit' in Wuhzen, China - YouTube
TechCrunch | Startup and Technology News