スクエニ、カプコン、コナミ、DeNAらの「AI導入」悲喜こもごも CEDEC 2018 レポート（後編）｜ビジネス+IT
AI活用の鉄則は“もっと単純にできないか” 機械学習と一口にいっても、教師あり版、教師なし版、ニューラルネットワーク、ディープラーニング、強化学習とさまざまな学習アルゴリズムに分けられる。そして当然、留意しなければいけないのは、最終的にはそれを“現場に展開すること”だ。 「画像認識ではニューラルネットワーク、文章系を使うときはRNN（Recurrent Neural Network）とかLSTM（Long Short-Term Memory）、生成系はGAN（Generative Adversarial Network）、ゲームプレイの検証などは強化学習も使います。ただ、実際にそれを実運用しようとか、チームのニーズのあるところに持っていくと、結果として、もっと単純な回帰やGreedyアルゴリズムになったりします。単純なもののほうがコントロールしやすいし、聞く側も分かりやすいので、そちら側で
完全自動運転実現の鍵は“ゲーム”にあり、「ヒヤリハット」を人工知能に学ばせる方法
一昔の前のようにも思えるが、2016年3月、韓国のプロ棋士イ・セドルをAlpha GoというAIが囲碁で打ち負かせた事件があった。Alpha GoはGoogle Deep Mind社の囲碁をするプログラムである。韓国のプロ棋士でトップ級の実力者イ・セドルと5番勝負を行い、4勝1敗で勝ち越したのだ。 当時専門家の間では、囲碁でコンピュータが人間に勝てるようになるのは数十年後とも言われていたが、その難しさを克服した原動力になったのは、データであった。 Alpha Goがプロ棋士に挑むにあたって、16万局、3000万の盤面を学習のためのデータとして用いたという。膨大な盤面をデータとして学習することで人間の打つ手を模倣するように訓練された。 それから約1年半後、Deep Mind社は新たなプログラムAlpha Zeroを発表した。Alpha Zeroは囲碁だけでなく、将棋、チェスまで人間を超える強
ブロックチェーンの仕組みをわかりやすく解説 P2P、ハッシュ、ノードも図解
ブロックチェーンの誕生、その特徴と課題 ブロックチェーンのアイデアは、2008年にSatoshi Nakamoto氏が発表した論文「Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System」の中で誕生した。もともと本論文で開発されたブロックチェーンの仕組みは、以下のような性質を持ったビットコインを作るために開発された。 (A) 第三者機関を必要としない直接取引の実現 (B) 非可逆的な取引の実現 (C) 少額取引における信用コストの実現 (D) 手数料の低コスト化 (E) 二重支払いの防止 この仕組みには、従来の集中管理型システムに比べ、改ざんが極めて困難であり、耐久性の高さや維持費の安価さなどのメリットがあった。しかし、その一方で、以下のような課題も存在した。 (A) 取引完了までに数分間かかるため、即時性が求められる処理に向かない。 (B) 新たなチ
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