[B! 人工知能] Nunskeyのブックマーク

AIが競馬予想で回収率180％突破の快挙！『電脳賞』優勝のITエンジニアが語る戦略が鮮やかすぎて目からウロコ

どうも、「電ファミ」では競馬担当になりつつある、長谷川リョーです。前回は北海道まで出張取材をした「リアルダビスタ」の記事をお届けしました。「将来の夢は馬主になることだ」と競馬への愛についても触れさせていただきましたが、馬券の方も嗜みます。週末は重賞を中心に、平場のレースまで手広く買うことが多いです。（Photo by Getty Images）　1度だけ万万万馬券を当てたことがあり、生涯収支は間違いなくプラスなのですが、あの大当たりがなければ間違いなく回収率は100%を下回っていたことと思います。（僕だけではなく、おそらく多くの人が同じ現状だと思います……）普段はAI（人工知能）、IoT、VRのようなテクノロジー周りの取材記事を書くことも多く、「ディープラーニングのような技術を元に、競馬予想をするプログラムを作ることができるのでは？」と夢想したことも一度や二度ではありません。IT企業

Nunskey 2017/07/15

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人工知能はどのように自我を獲得するのか？：新刊｢人工知能のための哲学塾｣第零夜（後編）

人工知能はどのように自我を獲得するのか？：新刊｢人工知能のための哲学塾｣第零夜（後編）2016.08.18 20:055,649 ｢人工知能のための哲学塾第零夜｣（後編）目次第5節生態学的人工知能・無意識的な知性第6節生物の主観を構築する・知識表現第7節身体の問題第8節経験とは何か？第5節生態学的人工知能これまで人工知能は推論、検索、学習など、いろいろな機能に着目して人間が持っている知的機能をソフトウェアに写し取る、ということをしてきました。そうではなく、環境との関わりの中で人工知能をとらえようという、という姿勢が、生態学的人工知能です。 60年前だったら、これは何を言っているかわからないと思います。テレビゲームみたいなゲームの世界もなく、コンピュータはまだ大型機（メインフレーム）しかなかったわけですから。こういう発想が出てくるのは、コンピュータの世界の進歩をだ

Nunskey 2017/04/05

人工知能

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人工知能アプリケーションの開発を簡単にはじめる8つの方法 - 648 blog

従来は人工知能の開発というと、高度なスキルがないと手が届かないイメージがあった。しかし現在では、多少のプログラミングの知識があれば、人工知能を使ったアプリケーションやシステムを開発できるようになった。そこで今回は、手軽にはじめられる人工知能を使ったアプリケーションの開発方法をまとめてみた。「言語処理AI」「音声処理 AI」「画像処理AI」など様々な種類の技術を、入門者向けに広くピックアップした。興味のある分野について、それぞれ掘り下げてみることをおすすめする。 ※2016.07.23「Amazon ML」を追記目次目次関連記事開発方法1．ユーザーローカル社の「全自動会話API」タイプ難易度特徴開発方法2．Locl Interactive Incの「Meya」タイプ難易度特徴開発方法3．ユーザーローカル社の「形態素解析 API」タイプ難易度特徴開発方法4．P

Nunskey 2017/04/03

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ニューラルネットワークが持つ欠陥「破滅的忘却」を回避するアルゴリズムをDeepMindが開発

ゲームプレイを学習しながらスキルを向上させる「DQN」やプロの囲碁棋士を打ち破る「Alpha Go」などの開発で知られるGoogleのAI開発部門のDeepMindが、従来のニューラルネットワークが抱える欠点を解消するために、データを記憶することで連続的に学習できるアルゴリズム「Elastic Weight Consolidation」を開発しました。 Overcoming catastrophic forgetting in neural networks http://www.pnas.org/content/early/2017/03/13/1611835114.abstract Enabling Continual Learning in Neural Networks | DeepMind https://deepmind.com/blog/enabling-continual-l

Nunskey 2017/03/18

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仮想空間内でドローンやロボットに自律動作を学習させるツールセットを無料でMicrosoftが公開

Microsoftが、ドローンやロボットなどのAI(人工知能)を教育して安全に自律動作することを実現するためのツールセットのベータ版を公開しました。このツールセットの特長は、コンピューターのバーチャル空間の中でシミュレーションを行うことで実際のドローンや機械を一切使うことなく、学習を進めることが可能なところにあります。 Microsoft shares open source system for training drones, other gadgets to move safely on their own - Next at Microsoft https://blogs.microsoft.com/next/2017/02/15/microsoft-shares-open-source-system-training-drones-gadgets-move-safely/#sm.

Nunskey 2017/02/25

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長文日記

Nunskey 2017/01/30

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人工知能は Deep Learning によって成されるのか？ - Sideswipe

最近は人工知能分野の話題に事欠かないので、IT系に詳しくない人でも、Deep Learning がどうとか、人工知能がどうとかという話題を耳にすることが多いと思います。猫も杓子も Deep Learning な世の中ですが、そもそも人工知能とか Deep Learning ってなんなんだっけ？という疑問に答えられる人は多くないはずです。今回は、広く浅く、人工知能と Deep Learning について書きます (この記事をご覧になればわかるように、人工知能 = Deep Learning では決して無いのですが、両者はよく並んで紹介されるので、ここでも同列に書いています)。最初に結論 Deep Learning は(真の)人工知能ではない。なんでもかんでも人工知能って呼ばない。「Deep Learning」、「人工知能」ともにバズワード*1になりつつあるので気をつけよう。コンピ

Nunskey 2017/01/02

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マイクロソフトの音声認識技術、聞き取り能力が「人間と同等」にまで向上

Microsoftの人工知能（AI）研究部門、Microsoft AI and Research Groupが、会話で使われる言葉をほとんどの人間と同程度の正確性で聞き取れる音声認識システムを作り上げた。この画期的な技術は、研究チームが「ヒューマンパリティ」（人間と同等であること）と呼ぶ基準を達成した。つまり、完璧ではないものの、誤りの数が人間のプロの筆記者と同等か、それよりも少ないということだ。このシステムの単語誤り率は、2016年9月に報告されたばかりの6.3％から、さらに5.9％まで減少している。これは話を聞いて受ける印象以上に、目覚ましい進歩と言える。人間でも、書き起こしの際に「have」と「is」、あるいは「a」と「the」を聞き違えるのはよくあることだ。これが実質的に意味するのは、コンピュータが史上初めて、会話の中で使われる言葉を人間と同等の正確さで認識可能になったというこ

Nunskey 2016/10/20

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【第1回】進化を続ける人工知能～「人」と「AI」が共存する未来～ : FUJITSU JOURNAL（富士通ジャーナル）

私たちの生活に身近になりつつあるAI（人工知能）。富士通は「人と共存し、人に寄り添う人工知能」を目指して、30年以上にわたり研究開発を進めています。人工知能の研究において富士通が大切にしているのが、「あくまでも人工知能は、人間だけでは出来ないことや、苦手なことをサポートしていくためにある」という考え方です。