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aiに関するawakia-nのブックマーク (7)

  • AI文字起こし | Rimo Voice

    AIで音声・動画を 文字起こし1時間の音声データを約5分で文字起こし。打ち合わせやオンラインイベントなど様々な場面で、手軽にご活用いただけます。

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  • 情報処理学会が将棋連盟に挑戦状 米長会長、「いい度胸」と受けて立つ

    情報処理学会の白鳥則郎会長は4月2日、トッププロと戦えるコンピュータ将棋が完成したとし、日将棋連盟の米長邦雄会長に公開対局を望む挑戦状を手渡した。将棋連盟は「いい度胸をしていると」受けて立つ構え。対戦は秋ごろの予定。 情報処理学会の白鳥会長は、「漸くにして名人に伍する力ありと情報処理学会が認める迄に強いコンピューター将棋を完成致しました」などと筆文字で書いた挑戦状を、将棋連盟の米長会長に手渡した。米長会長は「いい度胸をしているとその不遜な態度に感服仕った次第」など筆文字の手紙で返答。清水市代・女流王位が受けて立つという。 対局では、複数のソフトを疎結合で並列計算させ、それらの意見を集約して次の一手を決める合議アルゴリズムを使う予定。「GPS将棋」「Bonanza」「激指」「YSS」「TACOS」「柿木将棋」などから、実験をもとに最適な組み合わせを採用する。合議より単独が強ければ単独の可能

    情報処理学会が将棋連盟に挑戦状 米長会長、「いい度胸」と受けて立つ
    awakia-n
    awakia-n 2010/04/04
    期待
  • 人工知能2029年までに人間に追いつく? - SlashGear Japan

    awakia-n
    awakia-n 2009/10/25
  • 「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

    awakia-n
    awakia-n 2009/04/16
  • Support Vector Machine

    最近よく巷で耳にするモノ. SVM, Support Vector Machine, さぽーとべくたーましん. これっていったい,どんなもんなんでしょう. なにやら便利そうなモノらしいので,ちょいと調べて要点をまとめてみようかな,なんて. でも,ただまとめただけだとそのへんの記事を読むのとなんにも変わらないので, コーディングするために必要な知識を中心にまとめてみることにします.

  • ミンスキー氏、最近の人工知能研究を批判 | WIRED VISION

    ミンスキー氏、最近の人工知能研究を批判 2003年5月15日 コメント: トラックバック (0) Mark Baard 2003年05月15日 人間と同じくらい賢い機械を作り出すことは可能なのだろうか。 人工知能の第一人者であるマービン・ミンスキー氏は、ボストン大学で行なった先日の講演で、「1970年代以降、人工知能は脳死状態だ」と述べた。ミンスキー氏は、1959年にジョン・マッカーシー氏とともにマサチューセッツ工科大学(MIT)人工知能研究所を創立した人物だ。 「水は濡れている」や「火は熱い」といった概念は、人工知能の研究者たちにとって扱いにくい分野だとされている。これについてミンスキー氏(写真)は、完全自律型の考える機械を作るという壮大な挑戦を投げ出しているとして、研究者たちを非難した。 しかし、カリフォルニア大学バークレー校の人工知能システム研究所(CIS)のスチュアート・ラッセル所

    awakia-n
    awakia-n 2008/11/24
  • データから「構造」を発見する:より人間に近づく人工知能 | WIRED VISION

    データから「構造」を発見する:より人間に近づく人工知能 2008年7月31日 サイエンス・テクノロジー コメント: トラックバック (1) Brandon Keim 生物学者のエルンスト・ヘッケルが作成した系統樹(現在は不正確だとされている)。 Image: WikiMedia Commons コンピューターがより人間らしく考えるのに役立つかもしれない、ある新しいパターン認識モデルが登場した。 7月28日(米国時間)刊行の『米国科学アカデミー紀要』(PNAS)に掲載されたこのモデルは、生のデータセットから出現する見込みが最も高いパターンの種類を判断する。 こうした処理は、人間が周囲の世界を理解する際に無意識のうちに使っているものだが、人工的な認識ツールでは一般に難しいとされてきた。 顔認識や系統学などに使われている現行の諸モデルでは、予想されるパターンの型があらかじめ特定されている必要があ

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