はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました - はてなの告知
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28
「人工知能に対する楽観的な妄想」はいつか来た道 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
こんな名文が話題になっていたようで。 非常に面白い文章で、特に以下の下りは痛快だなと感心しながら読んでました。 2006 年頃、「現在の人工知能研究の先には新興宗教にはまる計算機が出てくる」というネタを思いついたが、知人の反応が悪かったのでお蔵入りした。それから 10 年近くたったが状態に変化はない。人間を超える知能という楽観的な妄想がどこから来るのか不思議で仕方がない。 同じような光景を以前見たことがあるなぁと思い出したので、その時のことを回想しながら現在の「人工知能ブーム」ないし「人工知能に対する楽観的な妄想」についてちょっと思うところを書いてみました。 なお、僕自身は人工知能というか機械学習の専門家ではなくどちらかというとそれらのアルゴリズムのユーザーという立場なので、その立場から主に世論の動きについて論じてみましたという立ち位置です。 人工知能そしてsingularityという「夢
相変わらず半端ないディープラーニング、感動した最新の研究結果を2つ
ディープラーニングが猛威を振るっています。私の周りでは昨年から多く聞かれるようになり、私も日経BPさんの連載で昨年5月にGoogleの買収したDeep Mind社について触れました。今年はさらに今までディープラーニングについて触れていなかったメディアでも触れられるようになってきましたね。例えば、イケダハヤトさんも先日。高知でも話題になっているのですね。 私事ですが、今度湯川鶴章さんのTheWaveという勉強会で、人工知能とビジネスについて一時間ほど登壇させていただくことになりました。有料セミナーということです。チャールズべバッジの解析機関についてはこのブログでも以前触れましたが、「機械が人間を置き換える」みたいな妄想は100年位は言われていることですね。「解析機関」「機械学習」「人工知能」「シンギュラリティー」など、呼び名はどんどん変わり、流行り廃りもありますが、最近ロボットの発達も相まっ
機械学習はじめの一歩に役立つ記事のまとめ - その後のその後
「機械学習」というワードになんとなく惹かれつつも、具体的にやりたいことがあるわけでもないので、手を動かすことなくただひたすら「いつかやる」ために解説記事やチュートリアル記事を集める日々を過ごしていたのですが、このままじゃイカン！と Machine Learning Advent Calendar 2014 - Qiita に参加登録してみました。 が、やはり何もしないまま当日を迎えてしまったので、お茶濁しではありますが、せめて「機械学習ってどんな手法やライブラリがあって、どんな応用先があるのか？」というあたりをざっくり把握して最初に何をやるのか方向付けをするためにも、たまりにたまった機械学習系の記事をいったん整理してみようと思います。 機械学習の概要 特定のライブラリや手法の話ではなく、機械学習全般に関する解説。 機械学習チュートリアル@Jubatus Casual Talks 機械学習チ
ゴッホの絵をコンピュータに描かせるとどうなるか？
人工知能の進化はめざましく、周囲の交通状況を判断して自動で運転する自動運転車や、人間と区別がつかないほど正確な解答を出すスパコンなどが登場しており、「このままではロボットが人間の仕事を奪い尽くすのではないか？」と心配する声が上がるほどです。知的な行動の中でも「芸術」分野についてはコンピュータは人間の足下にも及ばない、と考えられてきましたが、進化を続けるコンピュータアルゴリズムはゴッホやピカソなどの芸術性を理解しつつあるようです。 Extending Van Gogh’s Starry Night with Inpainting—Wolfram Blog http://blog.wolfram.com/2014/12/01/extending-van-goghs-starry-night-with-inpainting/ モナ・リザやひまわりなどの名画は人類の共有財産とでもいうべき芸術作品で
Googleの人工知能開発をリードするDeepMindの天才デミス・ハサビス氏とはどんな人物なのか？
Googleに買収されたスタートアップ「DeepMind」は、人工知能(AI)の開発を行う創業からわずか3年のイギリス企業ですが、FacebookとGoogleがしのぎを削って争った末に500億円以上という巨額で買収されたことで話題になりました。そのDeepMindの創業者にしてGoogleの人工知能部門をリードし人工知能研究の最先端を走るデミス・ハサビス氏をMIT Technology Reviewが取材しています。 Demis Hassabis, Founder of DeepMind Technologies and Artificial-Intelligence Wunderkind at Google, Wants Machines to Think Like Us | MIT Technology Review http://www.technologyreview.com/n
「ドワンゴ人工知能研究所」発足のお知らせ｜ニュース｜広報情報｜株式会社ドワンゴ
株式会社ドワンゴ（本社：東京都中央区、代表取締役社長：荒木隆司）は、社内研究機関として、人工知能に関わる研究を行う「ドワンゴ人工知能研究所」を発足し、所長に一般社団法人人工知能学会理事および副編集委員長である山川宏氏を所長として迎えることといたしました。 ドワンゴ人工知能研究所について ドワンゴ人工知能研究所は、人類の課題である、教育、エネルギー、環境、水資源、食糧、貧困、セキュリティ等に対して大きな貢献をなしうる高度な人工知能を日本発で早期実現することを目的とし、発足いたしました。 今後はドワンゴのもつユニークな気風と情報発信力を活用しながら、全脳アーキテクチャや汎用人工知能に関わる研究を、産学官を含む様々な機関と連携し、行ってまいります。 この研究活動では、社会と共有できる価値の創造を目指してまいりますので、今後の研究成果については、随時発表の機会を持ち、積極的な外部発信を行ってまいり
ドワンゴ 人工知能研究所 DWANGO ARTIFICIAL INTELLIGENCE LABORATORY
News 2019/03/31 【お知らせ】ドワンゴ人工知能研究所を閉所しました 2018/11/16 【出版】山川所長が著者として参加した本「AI時代の憲法論 人工知能に人権はあるか」が発売されました。 2018/10/07 【出演】山川所長が放送大学クロス討論「人工知能（AI）の未来は？」に出演しました。 2018/09/21 【出版】山川所長が著者として参加した本「宗教と生命 激動する世界と宗教」が発売されました。 2018/08/19 【採録】山川所長が共著の佐藤聖也さんの論文「Accelerated Equivalence Structure Extraction via Pairwise Incremental Search」がKDD2018にて採録されました。 2018/02/04 【出演】山川所長がNHK日曜討論「活用広がるAI 社会はどう変わるのか」に出演しました。 20
ニューラルネットワーク - Wikipedia
（人工知能の分野で）ニューラルネットワーク（英: neural network; NN、神経網）は、生物の学習メカニズムを模倣した機械学習手法として広く知られているものであり[1]、「ニューロン」と呼ばれる計算ユニットをもち、生物の神経系のメカニズムを模倣しているものである[1]。人間の脳の神経網を模した数理モデル[2]。模倣対象となった生物のニューラルネットワーク（神経網）とはっきり区別する場合は、人工ニューラルネットワーク (英: artificial neural network) と呼ばれる。 以下では説明の都合上[注釈 1]、人工的なニューラルネットワークのほうは「人工ニューラルネットワーク」あるいは単に「ニューラルネットワーク」と呼び、生物のそれは「生物のニューラルネットワーク」あるいは「生物の神経網」、ヒトの頭脳のそれは「ヒトのニューラルネットワーク」あるいは「ヒトの神経網」
東大目指す人工知能 ４７０以上の大学“合格” NHKニュース
東京大学合格を目指して国立情報学研究所などが開発した人工知能が、去年に比べて学力を伸ばし、ことしは予備校の模擬試験で国公立大学を含む４７０余りの大学に合格できる成績となりました。 研究グループはプロジェクトを通じ、「人工知能の可能性と限界を明らかにしたい」と意気込んでいます。 この東大合格を目指す人工知能は「東ロボくん」と呼ばれ、国立情報学研究所の新井紀子教授らの研究チームが開発しています。 ２度目の挑戦となったことしの模試の結果は２日、東京の大手予備校で発表され、すべての科目を合わせた偏差値は、去年の４５．１から４７．３へと伸びました。 この成績は、目指す東大合格にはまだまだ届きませんが、国公立大学４校を含む４７０余りの大学で「合格率８０％以上」を示すＡ判定となりました。 ５教科７科目の成績は、国語と英語、世界史、それに２科目の数学のうちの数２・Ｂが平均点を超え、特に英語は偏差値が１０近
30年近く秘密裏に進められていた人間と同等の推論が可能な人工知能開発プロジェクト「Cyc」
By A Health Blog 機動戦艦ナデシコの「オモイカネ」や攻殻機動隊の「タチコマ」、無敵超人ザンボット3の「ガイゾック」、ターミネーターシリーズの「スカイネット」など、SF作品では人工知能がさまざまな役割を演じており、時に強力な味方、時に凶悪な敵として作品に強烈な個性をプラスしてくれます。現在の人類の科学レベルではSF作品に出てくるような個性的な人工知能を作り上げることができていないわけですが、1984年からひっそりとスタートしていた人工知能開発プロジェクト「Cyc」は、人間と同等の推論が可能な、SF作品でみるような個性的な人工知能を作り出す可能性があります。 The Most Ambitious Artificial Intelligence Project In The World Has Been Operating In Near-Secrecy For 30 Years
露スパコンに「知性」、史上初のチューリングテスト合格
モニターに表示された「13歳の少年」の設定で参加したロシアのスーパーコンピューターと人間との間で交わされた会話（2014年6月9日提供）。(c)AFP/UNIVERSITY OF READING 【6月10日 AFP】英国の首都ロンドン（London）で7日、スーパーコンピューターの「知能」をめぐるテストが行われ、「13歳の少年」の設定で参加したロシアのスーパーコンピューターが30％以上の確率で審査員らに人間と間違われ、史上初めての「合格者」となった。英国の科学者らが明らかにした。 英国王立協会（Royal Society）で実施されたこのテストでは、コンピューターはキーボードを通して人間との5分間の会話が複数回行われた。 「チューリングテスト」と呼ばれるこのテストは、第2次世界大戦（World War II）中の暗号解読者でコンピューター科学の先駆者でもあるアラン・チューリング（Alan
意訳：2009年から2014年の機械学習の理論的進歩について教えてください - Dust Theory
Quoraに投稿された質問 "What has happened in theoretical machine learning in the last 5 years (2009-2014)?" 「2009年から2014年の機械学習の理論的進歩について教えてください」 への、機械学習研究者Yisong Yueの回答を翻訳しました。そのままだと通じない部分は意訳しているので、原文に忠実ではありません。 「2009年から2014年の機械学習の理論的進歩について教えてください」への回答 私の個人的な視点で話します。 潜在変数モデルに対する最適推定について: 理論的な進歩として私が最初に思いつくのは、潜在変数モデルに対する（ほぼ）最適な推定です。この潜在変数モデルの最適推定は一般的に非凸な問題であり、つまり（よく知られている）凸最適化の手法の通用しない難題です。 最も輝かしいアプローチはスペクト
nix in desertis:「ロボットは東大に入れるか」発表会（11/23）レポート
通称「東ロボくんプロジェクト」。NHKでも報道があった通り，発表会があったので参加してきた。以下にレポートを書いたが，超長くなったので，簡潔に先にまとめておく。 ・入試は「暗記とパターン」だが，パターン作りというのは，実際には高度な人間の知的能力。だから大学入試を選んだ。 ・最終的にコンピュータに身につけて欲しい能力（＝東大入試突破に必要な能力）は３つ。「深く正確な（自然言語の）構文解析と意味合成」・「パラフレーズ同定」・「文章の要約」。これらは現在の人工知能ではできない。 ・ただし，今回は初回なので，挑戦する入試をセンター試験（模試）に絞った。また，最終的に欲しい能力を目指す本質的な研究ではなく，今回は，小手先の，現状可能なアプローチだけで，どれだけセンター試験で得点できるかに挑戦した。そのセンター模試の結果は約４割の得点率（３８７／９００）。足切り回避まで，まだまだ先は長い。 （筆者注
ニューラルネットの逆襲 - Preferred Networks Research & Development
岡野原です。Deep Learningが各分野のコンペティションで優勝し話題になっています。Deep Learningは7、8段と深いニューラルネットを使う学習手法です。すでに、画像認識、音声認識、最も最近では化合物の活性予測で優勝したり、既存データ・セットでの最高精度を達成しています。以下に幾つか例をあげます。 画像認識 LSVRC 2012 [html] 優勝チームスライド [pdf], まとめスライド[pdf] Googleによる巨大なNeuralNetを利用した画像認識（猫認識として有名）[paper][slide][日本語解説] また、各分野のトップカンファレンスでDeep Learningのチュートリアルが行われ、サーベイ論文もいくつか出ました。おそらく来年以降こうした話が増えてくることが考えられます。 ICML 2012 [pdf] ACL 2012 [pdf] CVPR
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TechCrunch | Startup and Technology News
【森山和道の「ヒトと機械の境界面」】 今の人工知能に解ける問題と解けない問題 ～AIによる東大合格を目指すプロジェクト成果発表会レポート
善悪を判断するロボット、米海軍が開発支援
人工脳「SOINN」を用いて、ネット上の画像から高速機械学習 #DigInfo - YouTube
「物理法則を自力で発見」した人工知能