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
Gym
Gym is a standard API for reinforcement learning, and a diverse collection of reference environments# The Gym interface is simple, pythonic, and capable of representing general RL problems: import gym env = gym.make("LunarLander-v2", render_mode="human") observation, info = env.reset(seed=42) for _ in range(1000): action = policy(observation) # User-defined policy function observation, reward, ter
GitHub - openai/universe: Universe: a software platform for measuring and training an AI's general intelligence across the world's supply of games, websites and other applications.
Universe is a software platform for measuring and training an AI's general intelligence across the world's supply of games, websites and other applications. This is the universe open-source library, which provides a simple Gym interface to each Universe environment. Universe allows anyone to train and evaluate AI agents on an extremely wide range of real-time, complex environments. Universe makes
お知らせ » 『機械はどれだけ人間に近づけるのか』 ～第2回 チームラボアルゴリズムコンテスト～ - チームラボ株式会社
2009/02/05: 『機械はどれだけ人間に近づけるのか』 ～第2回 チームラボアルゴリズムコンテスト～ 『機械はどれだけ人間に近づけるのか』 ～第2回 チームラボアルゴリズムコンテスト～ 情報があふれてる。 人間の手で一つ一つ情報を見て取捨選択することは不可能だ。 もし人間の手に代わるロボットがいたら世の中がちょっと変わるかもしれない。 人間が持つ見えないルールや思考をプログラムで実現してみたいと思わないだろうか。 それはきっと使う者を感動させ、未来をわくわくさせるだろう。 我々チームラボも常にそこに挑戦し続けたいと思っている。 そこで純粋なこの思いを満たせる場をコンテストという形で提供し、プログラマーの皆さんを応援したいと思う。 このアルゴリズムコンテストは、機械はどれだけ人間に近づけるのかというお題を通して、皆さんが日ごろ持っているアイデアを、様々な要素技術（例えば、自然言語処理
エンターテイメントと認知科学研究ステーション/講演会/20060821
・第5回招待講演会 開催日：2008年６月１４日（土）13時から18時頃まで 場所：電気通信大学 西９号館３階ＡＶホール 参加無料（事前申し込み不要） ------------------------------------------------------------------------- 13:00-14:30 「コンピュータ囲碁におけるモンテカルロ法」（理論編） ←発表資料 美添 一樹氏（科学技術振興機構 研究員） 概要 囲碁は，主なボードゲームの中でコンピュータの挑戦を拒み続けてきた唯一の ゲームである．囲碁の難しさは良い評価関数を作ることが困難であるということ に起因していた． しかし2006年にコンピュータ囲碁の世界に全く新しいアルゴリズムがもたらさ れた．評価関数が不要という画期的な探索アルゴリズム，通称，モンテカルロ木 探索と呼ばれるものである．登場から2年あまりで9
人工無脳は考える
人工無脳は気軽に「らしさ」を楽しむことができる、知能を持たない会話プログラムです。しかし人工無脳との会話はときとして、論理で固められた人工知能が持ち得なかった人間らしさ ― 即興、いたずら心、感情 ― を私たちに感じさせてくれます。その意味では知能の本質を追求するための別の切り口なのかもしれません。このようなロマンを追い求めて日頃とりとめもなく考える雑談的トピックをまとめてみました。 最近の記事より 厳選おすすめ＆人気書籍 2008/09/28■自我状態を考慮した人工無脳 - 追記 人工無脳は会話の中でユーザに不自然さを感じさせ、会話が続かなかったり、拒絶されるという点が課題となっている。この原因の一つに人工無脳の印象やムードがでたらめに変化し安定していないことが挙げられる。一方、人は通常意識することなく相手に不適切なメッセージが伝わることを避けてうまくコミュニケーションをはかっている。
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ほぼ日刊イトイ新聞 -マッチ箱の脳（WEB）篇