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Nintendo Switch 2: Everything we know about the coming release

[tahatahon]

清水亮の記事にはenchant moonと書けば、マウント取れると思ってるコメには正直うんざりです。いつまで蒸し返してるのよ。さすがに時効だし、ネタとしても賞味期限切れ

[h5dhn9k]

ああ、自分のブログの方はコメント非表示にしてるのか。

[tsubo1]

DQNが気になって何も頭に入ってこない

[MasaMura]

ここでenchant moonの話をしている人は、よっぽど物持ちも良く今も愛用しているに違い無い。日本は元気なベンチャーが育ちにくい風土を何とかせんといかんよね。本当のベンチャーって奴をね。

[cyan0302]

ガサツだけど元気なおっちゃんが業界に居るのは、いいことだと思う。

[kenzy_n]

深く考え込んでいく

[i196]

AIを人間がコーチするって面白いな

[field_combat]

AIにコーチング

[hamukatumix]

アブストラクトゲームで強いAIを見てこれが現実でも役に立つとは普通に思わないでしょう。計算ぶん回すだけじゃなくて現実環境の変数をどう学習するかを突き詰めないと。それはTamerとはビタ１行関係ない技術かと。

[ShenaMikan]

“そしてここに僕は世界最強のAIを開発する大きなヒント、いや、ほとんど答えがある、と見出したのだ。 「最強」とは何か。「一番強い」ということである。”

[h_taiji]

ディープテーマー、人が人口知能をコーチする

[medihen]

DeepTAMER。"人間のコーチが指導することによって、一見膨大に見えるパターンを一気に絞り込むことができる可能"

[mzi]

私も好き『DQNの構造は、ピーター・ダヤンらが1992年に発表したQ学習(およびその内部構造に持つQ関数）と、ディープラーニングの畳み込み層を単純につなげただけのものである。』

[p_tan]

継続的学習、人間がAIを調教するDeepTAMER

[ritena]

ああ、行動力がすごい。 楽しそうだ。

[verooon]

AI ディープラーニング

[privates]

AIが勘なら、スリーカード崩すのは「欲」じゃないかい？最先端学んでる人は違うね〜

[onesplat]

RoboCupの動画観て爆笑しました

[karaage]

強化学習はまだまだ使い物にならないもの思ってたけど、最近の研究みてると考え改めないといけないのかなと感じる

[tarou2018]

難しいけど面白い

[htnmiki]

彼にはいつまでも夢を追っていてほしい

[cive]

とても興味深い記事だ Tamer を使った学習について今度調べてみよう

[t_lav95]

Cogitai社プレジデント、テキサス大学オースティン校ピーター・ストーン教授の作ったDeepTAMER。Siriとかechoとかの音声系AIに「訂正」、「正しい解を教える」機能がないのかずっと不思議だった。

[redmagic1417]

うーーーん。プレイアウトしないで、評価関数を使ってあるアクション後の評価と近づける強化学習が相当量実施されているのにそれに触れてないのはちょっとモヤモヤする。/ ..ってあ、そうか

[kyokucho1989]

めちゃくちゃたのしそう！！

[zou3dazou]

deep tamer

[yukifurusawa146]

勉強するにはアメリカに飛んだ方がいいのか

[aTn]

AI Tamer（調教師）か。ムチが聞こえてきそうな、厳しい響きだ。AI Trainer（指導者）の方がいいな。

[endo_5501]

"ぼくがかんがえた世界最強のAIをつくるために、アメリカに行ってきた : 情熱のミーム"

[Helfard]

新しいものにぽんぽん飛びつくフットワークの軽さは誠に結構なのだが、どさくさ紛れに古いものがぽろっぽろ捨てられていてこっちはそれをいつまでも覚えているんだよ。銀河七海物語とかなあ！