The keynote will be focused on Apple’s software offerings and the developers that power them, including the latest versions of iOS, iPadOS, macOS, tvOS, visionOS and watchOS.
企業の経営者は自社の顧客を熟知し、既存事業を守ろうとする。しかし、破壊者は既存ビジネスとは全く異なる事業形態で市場に参入してくるため、初期の段階ではディスラプションだと感じられない。誰かがあなたのところにやってきて、「明日あなたの会社の顧客をもらっていくよ」と告げることはない。ただ単に、あなたがそれまで大事にしてきた顧客が、一度も競合相手と見なしたことのないプレーヤーに突如として乗り移ってしまうのだ。その理由は圧倒的な低コストかもしれないし、製品に対する関心の変化かもしれない。いずれにせよ、テクノロジーが未来に与える変化を注意深く観察していない経営者は、いざディスラプションが始まったときには、まるでそれまで何も見ていなかったように感じるだろう。そして、その時点ではもう手遅れなのだ。 グーグルXでの自動運転車開発は当初、株主などから批判を浴びた。それはちょうど、グーグルがアンドロイドを買収し
2014年8月、米グーグルで約7年間、自動運転車の開発を率いた人工知能(AI)研究者セバスチャン・スラン氏が同社を去った。 スラン氏は米スタンフォード大学のAI研究所長だった2005年に、米国防高等研究計画局(DARPA)が開催するロボットカーレースで初の完走を果たした後、グーグルに参画。同社の秘密研究所「グーグルX」を創設すると、自動運転車の他、メガネ型端末「グーグルグラス」など数々の研究計画を立ち上げてきた。 同氏はグーグルを離れた理由を、2011年に自身が創業したオンライン教育企業・米ユダシティーの経営に専念するためだと説明する。ユダシティーはインターネットを通じて大学レベルの講義を配信するMOOC(大規模公開オンライン講座)の先駆け的企業。スラン氏が専門とするAIのほか、データ解析やアプリ開発など60科目以上を配信し、登録者数は世界で300万人を超えた。 自動運転の第一人者はAIの
News 2019/03/31 【お知らせ】ドワンゴ人工知能研究所を閉所しました 2018/11/16 【出版】山川所長が著者として参加した本「AI時代の憲法論 人工知能に人権はあるか」が発売されました。 2018/10/07 【出演】山川所長が放送大学クロス討論「人工知能(AI)の未来は?」に出演しました。 2018/09/21 【出版】山川所長が著者として参加した本「宗教と生命 激動する世界と宗教」が発売されました。 2018/08/19 【採録】山川所長が共著の佐藤聖也さんの論文「Accelerated Equivalence Structure Extraction via Pairwise Incremental Search」がKDD2018にて採録されました。 2018/02/04 【出演】山川所長がNHK日曜討論「活用広がるAI 社会はどう変わるのか」に出演しました。 20
Googleは世界で最先端の人工知能技術を有し、音声検索などで活用している。そのGoogleが人工知能ベンチャー「DeepMind」を買収し、技術強化を加速している。DeepMindに関する情報は限られているが、ビデオや論文などから、その輪郭が見えてきた。 DeepMindは驚異的なスピードで学習する人工知能で、Googleは自動運転車などへの適用を視野に入れている。同時に、米国では人工知能が人間を凌駕するとの脅威論が浮上し、安全性に関する議論が活発になってきた。 DeepMindの概要 DeepMindはロンドンに拠点を置くベンチャー企業で、2010年にDemis Hassabisらが創業した。DeepMindはビデオゲームを見るだけで、驚異的な速度でプレーの仕方を学習し、世界を驚かせた。Googleが2014年1月に買収し、今では「Google DeepMind」として研究開発を進めて
人工知能。何十年も前からある言葉だ。国家プロジェクトとして研究されていた時期もあった。それでも完成しなかった。やはり人間の脳は複雑で、それをコンピューターで真似することなど不可能かもしれない。 人工知能。何十年も前からある言葉だ。国家プロジェクトとして研究されていた時期もあった。それでも完成しなかった。やはり人間の脳は複雑で、それをコンピューターで真似することなど不可能かもしれない。 「ところがブレークスルーが起こったんです」と東京大学の松尾豊准教授は熱く語る。 ▶2012年。人工知能研究に火がついた 2012年。人工知能の精度を競う国際的な大会で、カナダのトロント大学がぶっち切りの勝利を収めた。それも1つの大会だけではなく、3つ続けてだ。 「優勝したのは、画像認識、化合物の活性予測、音声認識など3つのコンペティション。まったく異なる領域にも関わらず、今までその分野を専門的に研究していた人
本日7月23日に株式会社スクウェア・エニックス本社で行われた「スクウェア・エニックス AIアカデミー」の初回次に参加してきた。 内容は、まずゲームにおけるAIについて1時間の講義を受けたのち、実際にスクエニ製のオリジナル・ボードゲームを使ってAIになってみるというものだった。ボードゲームによるワークショップはおよそ2時間をかけて行われた。合計3時間のイベントであった。 今回の講義の概要 (僕の解釈であり、必ずしも講義中に出た語を用いていない): ゲームAIは時代を経る中で大きくキャラクターAI、メタAI、ナビゲーションAIの3つに整理された。 キャラクターAIは環境情報*1などから判断してユーザーの目の前で自律的に行動するもの、メタAIは全知の視点からゲーム性を調節するもの(難易度や戦術、敵の生成速度や配置)、ナビゲーションAIは環境情報を利用してキャラクターAIにとって有益な情報(最短路
主催者からのメッセージ ゲームAIの奥深さと楽しさを知って頂く為に みなさんが普段遊んでいるゲームソフトの中で生き生きと動いているキャラクター達は、その多くがAI(人工知能)の技術で制御されています。ゲームはエンターテインメント向けの商品ですが、その中で使用されるソフトウェア技術は年々高度になってきており、ゲームAIの技術もこの10年で急速に進化と発展を遂げ、大変奥深い領域になってきております。ゲームをプレイしながら「この動きの良いキャラクターは一体どのように制御しているのだろう?」と興味を持たれた方もいらっしゃるのではないでしょうか。 ゲームAIは、元々はただのデータであるはずのゲームキャラクター達に環境認識や知性の仕組みを与え、擬似的に命を吹き込む為の技術です。キャラクター達がまるで自我をもったかのように動きだし、制作した自分たちの予想も超えた行動をとり始めた瞬間、それは私たち開発者に
急激に進化する人工知能の中で、おそらく現在もっとも有名で、もっとも優秀な人工知能は、IBMが開発するWatson(ワトソン)だろう。Watsonはクイズ番組「Jeopardy!」に出場し、人間のチャンピオンをおさえて優勝した。その後もWatsonは進化を続けている。Watsonが人間を凌駕するのは、膨大な知識だけではない。Watsonは、今まで人間にしかできないと考えられていた分析や推論といった、より高度な知的作業まで踏み込もうとしている。 Watsonの機能として開発中の'Debater’は、与えられた目的に応じて、さまざまな情報を組み合わせ、必要な情報を抽出したメタ情報を作り出すものだ。これは内容を理解し、意見を作り出す、まさに「推論」と言える。'Debater'がどんなものかは、下のビデオで知ることができる。ビデオの45分25秒あたりから'Debater'のデモがある。「未成年への暴
こんにちは、クライアントエンジニアの Sindharta Tanuwijaya(シンダルタ タヌイジャヤ)です。 今更ですが、1月の社内の勉強会で、 Behaviour Tree という AI の手法を発表させて頂きました。当時は幻塔戦記グリフォンを開発するのにあたって、1つのフィーチャーを完成させるためにこの機能を作っていましたが、今はいろいろなフィーチャーで使われています。 Behaviour Tree とは思考 AI のアルゴリズムの1つで、比較的に良く知られているステートマシンと目的が似ています。それはゲーム内のオブジェクトをどう考えさせて、行動させることです。ステートマシンも良い手法ですが、 AI が複雑になってくるのにつれて、管理の難しさが倍に増えるデメリットがあります。そこで、 Behaviour Tree を導入してみたわけです。 当日発表したスライドは以下です。 また、自
Deep Learning is a new area of Machine Learning research, which has been introduced with the objective of moving Machine Learning closer to one of its original goals: Artificial Intelligence. This website is intended to host a variety of resources and pointers to information about Deep Learning. In these pages you will find a reading list, links to software, datasets, a list of deep learning resea
In the 28 years since Super Mario Bros. was released, and it's obviously been comprehensively beaten, thoroughly, many thousands of times in that time by players around the world. But have you ever made the game beat itself? That's what computer scientist Tom Murphy has done. At SigBovik 2013, he presented a program that "solves" how to play Super Mario Bros., or any other NES game, like it's just
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