駅や野球場、高速で移動する新幹線の車内――。人が集まり、動くところに高速通信のビジネスチャンスがある。通信大手は鉄道会社などと需要喚起に挑む。 ■時速100キロの電車に8K映像 「デ…続き 時速500キロで途切れない 光ファイバー無線の仕組み ［有料会員限定］ 災害に強い通信へ 途切れぬスマホが命綱 ［有料会員限定］
テクノロジー : 日経電子版
駅や野球場、高速で移動する新幹線の車内――。人が集まり、動くところに高速通信のビジネスチャンスがある。通信大手は鉄道会社などと需要喚起に挑む。 ■時速100キロの電車に8K映像 「デ…続き 時速500キロで途切れない 光ファイバー無線の仕組み ［有料会員限定］ 災害に強い通信へ 途切れぬスマホが命綱 ［有料会員限定］
［GDC 2012］Valve，データベースを使ったファジーな会話システムを紹介するレクチャーを実施。シンプルな原理で，複雑な会話も可能に
［GDC 2012］Valve，データベースを使ったファジーな会話システムを紹介するレクチャーを実施。シンプルな原理で，複雑な会話も可能に 編集部：松本隆一 ValveのElan Ruskin氏 Valveは，以前からキャラクター同士の会話を重視するメーカーだった印象が強い。代表的なのは「ハーフライフ 2」だろう。カリフォルニア医科大学と協力して，表情の変化やリップシンクを行う専用エンジンを開発し，それにより，キャラクターの会話シーンをより実感を伴うものにしている。そんなValveがGame Developers Conference 2012で行ったレクチャーが，「AI-driven Dynamic Dialog through Fuzzy Pattern Matching. Empower Your Writers!」だ。直訳すると，ファジーなマッチングシステムを使ったAI駆動の動的会
脳とコンピュータとの違い
脳と現状のコンピュータは、計算モデル、アーキテクチャ、 アルゴリズムなどいろいろな観点からみて違いがあります。 はたしてコンピュータの上で脳と同じ機能は実現できるのでしょうか。 実現を難しくする要因として何が考えられるでしょうか。 ◆計算モデルの違い 計算する機械を数学的に抽象化したものを計算モデルと呼びます。 チューリングマシンは計算モデルの１つです。 チューリングマシンとは数学的に異なる計算モデルとしては、 例えば非決定性チューリングマシン、 （理想的な）アナログコンピュータ、量子チューリングマシン （量子コンピュータのモデル）があります。 これらはチューリングマシンよりも強力だったり速かったりします。 さて、「脳の計算モデル」はチューリングマシンと等価でしょうか、 それともより強力だったり速かったりするのでしょうか。 非決定性チューリングマシンは並列度が無限の計算機です。 脳は超並列
A. Perez-Uribe Introduction to Reinforcement learning
Herein, we present a brief introduction to reinforcement learning techniques. As an example we describe the SARSA algorithm, and its use in a maze learning problem. Finally, the corresponding C code is available for downloading. Contents : Reinforcement learning SARSA algorithm Maze learning Temporal credit assignment C code Reinforcement learning is a synonym of learning by interaction. During le
【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
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コンピュータ将棋が女流王将に勝利
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