Engadget | Technology News & ReviewsParrots in captivity seem to enjoy video-chatting with their friends on Messenger
人工知能、今度は「格闘ゲーム」で人間を上回る｜WIRED.jp
NEWS 2016.11.15 TUE 17:00 人工知能、今度は「格闘ゲーム」で人間を上回る イスラエルの研究チームが、人工知能に「スーパーマリオ」をはじめスーパーファミコンのさまざまなゲームを学習させた。対戦格闘ゲーム「モータルコンバット」では、AI同士に競わせて学習させることにより、AIは人間の成績を上回ったという。 TEXT BY MATT BURGESS TRANSLATION BY RYO OGATA, HIROKO GOHARA/GALILEO WIRED (UK) ゲームは、 人工知能 （AI）をトレーニングする際の理想的なプラットフォームになる。グーグル傘下の DeepMind が開発するAIシステム「DQN」はすでに、アタリのヴィデオゲーム 49本をマスター （日本語版記事）し、その半数以上で人間に匹敵、ときには上回るスコアを記録した。 1984年のアタリのゲーム
Google Analyticsの本気。AIによる無料アドバイス機能『Analytics Assistant』の衝撃 | Ledge.ai
案の定です。想定通りです。そしてやっぱり完全無料です。 先日の『Google I/O 2016』で、Googleは本格的に「AI：人工知能使って色々やっていくよー！」と高らかに宣言したわけですが、やっぱり来ました。 GoogleアナリティクスへのAssistant機能提供です。 Google 純正AIが無料で診断＆アドバイスしてくれるAnalytics Appの新タブ『Assistant』 まずは手始めに。ということなのか、Android＆iOS版オンリーでの提供となりましたが、すでに提供が開始されています。 現状は英語版Googleアナリティクスアプリのみの提供ですが、日本国内からでもOSの設定言語を英語に変えればすぐに利用可能。 現状確認されているものとしては、どうやら以下のような感じでアドバイスをくれるっぽいですね。 先月と比較しての新規ユーザーこんくらい増えてるよこの画面、パフォー
１００年前の産業革命で肉体労働が機械に奪われたように、そろそろ頭脳労働が機械に奪われる日が来た。じゃあ、その先は？ - orangestarの雑記
www3.nhk.or.jp 技術的な精度を上げたりと問題はいろいろあるのだろうけれども、多分、あと１０年～２０年くらいで、医療は機械が診断、治療して、人間はその補助をする、くらいの時代になるだろう。（法律と運用の問題で５０年くらいかかるかもしれない） 先進国は利権とかしがらみがあるので進まないだろうけれども、後進国、医者が足りなくて困っている地域、国で試験的に導入されて、そのアドバンテージで逆輸入、みたいになるだろう。 医者のような、“膨大な知識と反例を記憶してそのデータベースを即時取り出せるようにしながら目の前の事態に対応する”という仕事は、それを人間が得るために物凄い時間と労力がかかる。しかも専門分野以外のことにはわからないこともおおいし（身体の調子が悪いので１０件あちこちの医者にかかった末にわかった結果、原因は歯が悪いということだった、というようなこともよくある）医者による能力のば
人工知能はどこへ向かうのか：AIと機械学習の今 | ライフハッカー・ジャパン
人工知能（AI）の技法の1つであるディープ・ラーニング（深層学習）は、現在非常にホットなトピックで、これまでにも数限りなく取り上げられてきました。Google、Facebook、MicrosoftやBaiduといった名だたる企業が、マシンに視覚情報処理能力のある「目」を持たせるコンピュータービジョンや、音声認識、テキスト解析といった分野で技術革新を進めていますが、その多くはこのディープ・ラーニングに支えられたものです。また、多くのハイテク系新興企業の技術的基盤にもなっています（中には製品のリリース前に買収された企業もあります）。機械学習に関して言えば、こうした表に出てきやすい「成功」はメディアの注目を集めがちです。 しかしこうした事象は、地面の下でふつふつとたぎるマグマのように成長を遂げるこの分野の、あくまで表から見える面にすぎません。この手の研究の大部分が行われているのは、実は大手ウェブ
「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
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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ついに人工知能が銀行員に「内定」 IBMワトソン君 - 日本経済新聞