Bomberland | Coder One
Welcome to BomberlandAn open-source multi-agent AI competition inspired by Bomberman. Program intelligent agents using strategies from tree search to deep reinforcement learning and compete to reach the top of the global leaderboard. View on GitHub Try any strategyA fun way to learn and experiment with the latest algorithms, from tree search to deep reinforcement learning.
「動くものを作れ」OS Windows 95 生みの親が伝えたいこと | Ledge.ai
マイクロソフトの黄金時代を築いたとされるOS「Windows 95」。その開発チームでチーフアーキテクトを務めていた日本人、中島聡。彼はWindows95のプロトタイプをはりぼてのコードで作り、5分間のデモでビル・ゲイツの承認を得たといいます。 我々の生活にAIが浸透し、あらゆることが効率化すると、人間の仕事がなくなり、働かなくても良くなるのではないかと言われます。この「超AI時代」に向けて、テクノロジーを使う側と使われる側に分断される社会でどう生きていくか？ インターネット黎明期からテクノロジーを追い続ける中島氏に聞きました。 テクノロジーを理解する若い人たちが勝つ時代――作る人が増え、さらにテクノロジーが発展する。するとあらゆるものが効率化され、社会が使う側と使われる側に分断されると思うのですが、どうでしょう？ ――中島 「そうですね。間違いなく、テクノロジーで生産性は上がっていきます
鉄道模型でAIとプログラミングを勉強！？ 夏休み工作イベントに潜入
夏真っ盛り。鉄道ファンの筆者はいつも「鉄道コム（Tetsudo.com）」というWebサイトで情報収集している。鉄道イベントや臨時列車の情報が掲載されていて、夏の旅行の計画を練るのに役立つ。 このサイトで「人工知能を使って鉄道模型を動かそう」というイベントを見かけた。「親子でAI（人工知能）とIoT（インターネット・オブ・シングズ）を学び、電子工作とプログラミングで鉄道模型を走らせる」とある。何だかワクワクする。 だが、子供の夏休み向けイベントで、対象者は小学4年生～中学3年生の子供と大人の2人とある。独り身の筆者は残念ながら参加資格がない。そこで、主催者である朝日インタラクティブの鉄道コム編集部に問い合わせて、取材させてもらうことにした。 マイクロソフト所属の鉄道ファンが指導 2017年8月6日、東京・渋谷駅近くの、窓から山手線がよく見えるビルが会場だった。子供16人とその親たちが集まっ
Q&A：人工知能の未来(後編) | POSTD
近い将来、AIが人間社会に与える影響とは？ 近い将来、いくつかの大きなイノベーションが起こる可能性は非常に高いでしょう。自動運転車は既に本格的な開発および試験段階にあり、近いうちに販売を開始すると公約した自動車メーカーもあります（一方で困難を認識し、より慎重になっているメーカーもあります）。また、コンピュータビジョンや脚式移動の改善により、農業やその他の事業の基盤作り、あるいは（特に高齢者や病人に対する）家の雑用サポートなどを含む、非構造化環境向けのロボットも実用的になっています。そして、機械が言語の理解を向上させるにつれて、検索エンジンや携帯電話の “パーソナルアシスタント” は、その力点をWebページのインデクス作成からWebページの理解へとシフトさせており、それが質問の回答や新しい情報の統合、あるいはアドバイスの提供や複数情報からの結論の導出というような性能の質的な向上につながってい
Q&A：人工知能の未来(前編) | POSTD
人工知能とは？ コンピュータに知的な動きをさせる方法の研究です。大ざっぱに言えば、コンピュータは間違ったことよりも正しいことをする範囲内において知的と言えます。正しいこととは、それがどのようなものであれ、最も目標を達成しそうなアクションであり、より専門的には、期待される効用を最大限に高めるアクションと言えるでしょう。AI（人工知能）のタスクには、学習、推論、計画、知覚、言語理解、ロボティクスなどが含まれます。 一般的な誤解 AIは特定の技術である。 例えば、1980年代や1990年代には、多くの記事がAIとルールベースエキスパートシステムを混同していました。また、2010年代においては、多階層の畳み込みニューラルネットワークと混同している例が見られます。このことは、物理学と蒸気エンジンを混同するのに、ある意味では似ていると言えるでしょう。AIは、機械における知性創造の一般的な 問題 を研究
電王・Ponanza開発者が語る、プロの定跡を揺らした将棋プログラム発の新戦法“左美濃急戦”
こんにちは、将棋プログラム「Ponanza」の作者、山本一成です。今回は将棋プログラムの「機械学習」に大きな変化をもたらしている“評価”についてをメインに話したいと思います。 将棋プログラムは大きく分けて、2つの部分から成り立っています。それは“探索”と“評価”です。“探索”とは、つまり“読むこと”で、将棋プログラムは1秒間に何百万もの局面を読めます。前回の並列化は、この“探索”の強化のお話でした。 そして、その読んだ局面の良し悪しを判断するのがもうひとつの部分、“評価”です。この“評価”が正しくできないとせっかくの“探索”が無駄になってしまうので、将棋プログラムにおいてこの“評価”作業はすごく重要なのです。 昔は年単位でかかっていた“評価”作業 将棋の局面をどのように評価すればいいか。 これは将棋プログラムにとって昔から重要なテーマでした。昔はそれこそ職人のように、開発者がひとつひとつ丁
人工知能にムダな思考をさせない「枝刈り」の妙技
人工知能に深く考えさせるには、手抜きが必要です。もっといえば、「どうでもいいこと」を人工知能に考えさせないことです。 前回は、将棋プログラムの先読みを盤面の全探索で行うアルゴリズムを説明しました。今回は全探索でなく、不要な探索を途中で打ち切る方法を見ていきます。これはゲーム木の探索を途中で打ち切り、ゲーム木の枝を刈ることになるので、「枝刈り」と呼ばれています。 評価関数と先読み、枝刈りの適用範囲は広い 探索の枝刈りを説明する前に、将棋の思考プログラムの全体像をおさらいしましょう。盤面の評価関数、評価関数を使った先読み、そして今回見ていく枝刈りなどのゲーム理論を、人工知能のどこに、どのように適用するかをもう一度見ていきます。 評価関数、先読み、枝刈りといったゲーム理論の技術は、とても適用範囲の広い技術です。もちろん、囲碁やリバーシなど、将棋と同じ「二人零和有限確定完全情報ゲーム」に適用できま
ゲームAI - 基礎編(2) - 『はじめてのエージェントベースアーキテクチャ』
みなさん、こんにちは! Cygamesエンジニアの佐藤です。 季節も秋を迎えて、すっかり涼しくなってきましたね。 秋の夜長はのんびり箱庭ゲームなどいかがでしょうか？ SkyrimやGTAなどのオープンワールド系の箱庭ゲームでは、 街を歩くNPC達の動きも作り込まれています。 モブキャラクターたちが街や村の中で生活感豊かに動いていると、 ゲーム世界の日常の中に実際に入り込んでいるような気持ちになれますよね! 今回の記事では、NPCの生活行動のためのAIを一例にあげつつ、 自律エージェントの考え方に基づいたキャラクター駆動の仕組みについて 御紹介したいと思います。 Ⅰ.自律エージェントとは？ 周囲の環境を認識して状況を解釈し、自身の内的な方針に基づいて意思決定を行って、 環境に働きかける行動を取る能力を持つ存在を自律エージェントと呼びます。 わかりやすく、ゲームの敵キャラクターに置き換えて考え
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