手を動かしながら学べるディープラーニングの優良なチュートリアル - karaage. [からあげ]
ディープラーニングは習うより慣れろかも ファッションでディープラーニングをしているディープラーニング芸人からあげです。私は、特に専門家でも何でもないのですが、機械学習に興味もって、ディープラーニングに関することブログでアウトプットしているうちに「AIに関する本に名前がクレジットされたり」「AI解析のオンラインコンテスト#Aidemynoteで特別賞受賞したり」「ラズパイマガジンという商業誌にAI関係で記事を書いたり」「ディープラーニングおじさんの記事がバズったあげくITmediaで取り上げられたり」と多少なりとも価値を提供できるようになってきました。 何の知識もバックグラウンドも、大した能力も無い自分が、どうやって知識を身につけることができたかというと、色々本も読んだのですが、実際に手を動かしてプログラムを組んで、実問題に対して試行錯誤した結果をブログにアウトプットし続けたことが大きいのか
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1987年に手動でディープラーニングをしていた驚異の麻雀ゲームがあった──アキバ通いのパソコン少年がゲーム アーツを創業──宮路洋一氏にゲームAIの核を聞く【聞き手：三宅陽一郎】
じつは1980年代の“国内ゲームAI史”は、これまでまったくの暗黒大陸と化していた。そんなところに発見されたその資料は、驚くべきことに──いまAI研究の最先端にいる開発者から見てもまったく色褪せない歴史的な完成度であるという。 この“早すぎる”麻雀の“ゲームAI”は、はたしてどう生み出されたのだろうか？ この奇跡ともいえる仕様書を作った人物は、ゲームソフト制作会社ゲームアーツを立ち上げ、その後『LUNAR』、『グランディア』シリーズや『機動戦士ガンダム ギレンの野望』のプロデュース、そして『大乱闘スマッシュブラザーズX』の開発プロデュースなども手がけた宮路洋一氏だ。 宮路洋一氏 当時、23歳の若者だった氏が作り上げた“麻雀AI”完成度の高さの舞台裏には──じつに1年半にわたる、途方もない回数のテストプレイの日々があったという。 「いつのまにかAIになっていた」、「いま思うと手動でディープラ
AIが絶対に人間を超えられない「根本的な理由」を知ってますか（西垣 通,千葉 雅也） @gendai_biz
AIが人間を超える知性をもつ、AIで多くの人の仕事が奪われるーーそんな議論が盛んになって数年。空前の「AIブーム」は、どんな結末を迎えるのか？ 一部の人が夢見る「シンギュラリティ」はやってくるのか？ こうしたAI議論の過熱に「待った」をかけるのは、『AI原論』を著した元エンジニアで情報学者の西垣通氏だ。今回、日本でもっとも注目される哲学者のひとり、立命館大学准教授の千葉雅也氏と西垣氏の対談が実現。第一部に続き、AIが「知性」たり得るか否かについて、議論は白熱してゆく…。 AIは猫を「知っている」のか？ 西垣：最近流行っている深層学習のニューラルネットワークという考え方は、実は1950年代や60年代からありました。自己符号化1というやり方を使って現在の深層学習は行われているんですが、そのアイディアももう80年代からあって、そんなに新しいものじゃないんです。 当時はものすごく計算時間がかかるか
「AIは人間を超える」なんて、本気で信じているんですか？（西垣 通,千葉 雅也） @gendai_biz
AIが人間を超える知性をもつ、AIで多くの人の仕事が奪われるーーそんな議論が盛んになって数年。空前の「AIブーム」は、どんな結末を迎えるのか？ 一部の人が夢見る「シンギュラリティ」はやってくるのか？ こうした過熱に「待った」をかけるのは、情報学者の西垣通氏だ。元エンジニアでコンピュータに精通した氏は、なぜ「AIは人間を超えない」と考えるのか。そこにはカンタン・メイヤスー、マルクス・ガブリエルなど気鋭の哲学者が提唱する、最先端の哲学が関係していた。 今回、メイヤスーの主著『有限性の後で』の翻訳でも知られる、哲学者・立命館大学准教授の千葉雅也氏と西垣氏の対談が実現。科学者さえ気づいていない「AIの限界」を存分に語り尽くす。 AIブームは、これで3回目 千葉：西垣先生の新著『AI原論』では、「思弁的実在論」と銘打って、僕も訳者の一人であるメイヤスー1の『有限性の後で』という本を、かなり大々的に議
人工知能技術の健全な発展のために - Preferred Networks Research & Development
4月10日の日経ITproの記事「 AIベンチャーの雄が総務省の開発指針に反対する理由」で、総務省主導で推進されているAIネットワーク社会推進会議とその開発原則分科会からPFNが離脱したことを、取り上げていただきました。私とのとりとめのないインタビューを適切にまとめてくださった日経ITpro浅川記者に深く感謝いたします。また、その記事に対して、はてなブックマーク、NewsPicks、FacebookなどのSNSを通して多くのコメントを下さった方にも感謝の意を表します。ありがとうございます。離脱の理由は記事にある通りですが、総務省の方々も私達の立場を真摯に受け止めてくださっていて、実りのある議論を続けてくださっています。その上で、今後の議論を深めるために、いくつかの点について補足したいと思います。 汎用人工知能と特化型人工知能 現在、人工知能という言葉は大雑把には、 汎用人工知能（「強い」人
【世界初】大喜利ができる人工知能の開発者に会ってきた | オモコロ
大喜利ができる人工知能があるらしい……しかも、博士が作っているらしい。本当なのか確かめてみたら思った以上にすごかった。 人工知能の勢いが増している、らしい。 人工知能がプロ囲碁棋士と対局し、大差でプロを破ったことは記憶に新しい。人間が有利だった分野が、次々と人工知能に追い上げられている。 20年後には今ある職業の半分がAIに取って代わられる、という予測もある。 しかし、エンターテイメント分野において人工知能はまだ人間に追いついていない。 ヒトの感情を揺さぶることに関しては、人工知能は未熟である。 そうも思われていた。 ところが最近、人工知能が「大喜利」で人間を破ったという情報を耳にした。 もしそれが本当だとすれば、笑いの分野でも人工知能が人間を超えたということになる。ふざけることしか能がない人間の集まりであるオモコロの存在意義すら危うい。 真相を確認するべく、大喜利で人間に勝つ人工知能を作
人工知能が監視カメラをあやつり、不審者を発見・追跡―NTT Comが実験 [インターネットコム]
人工知能（AI）技術を利用して、複数のカメラで不審者を特定あるいは追跡するシステムを、NTTコミュニケーションズ（NTT Com）が開発した。2015年末から2016年初に綜合警備保障（ALSOK）とともに実験し、成功を収めた。 最近は猫もしゃくしもAIという雰囲気だが、NTT Comなどは警備の精度を高めるため、深層学習（ディープラーニング）をはじめとするこの分野の技術を採用した。Preferred Networksという企業が協力している。 実験ではまず、1つの映像から特定人物の特徴をAIが抽出し、複数の監視カメラの映像から同じ人物の候補を抜き出す機能を検証した。 ビル内である人物にエスカレーターを使って複数のフロアを移動させたところ、経路上にある各カメラの映像から、同じ人物の候補を100％の確率で抽出できた。 別途、不審な動きをする人物を高精度で識別する機能も検証している。「きょろき
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「シンギュラリティ」という壮大な仮説 真の脅威はその「検証力」にあり～WIRED「シンギュラリティ・サミット」レポート～（前） | ウェブ電通報
「シンギュラリティ」という壮大な仮説 真の脅威はその「検証力」にあり～WIRED「シンギュラリティ・サミット」レポート～（前）2015/11/03 雑誌『WIRED』日本版（コンデナスト・ジャパン）は9月29日、東京・虎ノ門ヒルズで開催した、人工知能（AI）をテーマにした「WIRED A.I. 2015 ～TOKYOシンギュラリティ・サミット #1」を、経済産業省共催という公的な支援も得られる形で開催した。 昨今の「第3次AIブーム」を背景にチケットは早々に完売、急きょ設けられたサテライト会場も含め当日は600人強が熱意をもって詰め掛け、WIRED日本版主催のイベントでは過去最大の集客になったという。 イベント内容からいくつかピックアップして周辺内容も交えながらレポートする。 「シンギュラリティへといたる道」（神戸大学 松田卓也氏） 松田氏は、このイベントのアイデアの元になったという「シン
人工知能は Deep Learning によって成されるのか？ - Sideswipe
最近は人工知能分野の話題に事欠かないので、IT系に詳しくない人でも、Deep Learning がどうとか、人工知能がどうとかという話題を耳にすることが多いと思います。 猫も杓子も Deep Learning な世の中ですが、そもそも人工知能とか Deep Learning ってなんなんだっけ？ という疑問に答えられる人は多くないはずです。 今回は、広く浅く、人工知能と Deep Learning について書きます (この記事をご覧になればわかるように、人工知能 = Deep Learning では決して無いのですが、両者はよく並んで紹介されるので、ここでも同列に書いています)。 最初に結論 Deep Learning は(真の)人工知能ではない。なんでもかんでも人工知能って呼ばない。 「Deep Learning」、「人工知能」ともにバズワード*1になりつつあるので気をつけよう。 コンピ
ぼくの実装した最弱のディープラーニング - きしだのHatena
8月の頭からディープラーニングを実装していたのを、先日、プレゼンしてきました。 プログラマのための数学勉強会@福岡 - connpass ぼくの実装した最弱のディープラーニング from なおき きしだ ※追記 2023/4/12 SpeakerDeckにも置いてます https://speakerdeck.com/kishida/weakest-deep-learning-i-implemented GPU対応したり、ドロップアウトとかミニバッチとかいろいろ実装して、結構つよくなってます。 ちゃんと学習してくれないこと以外は。 ソースはこんな感じになってきています。 https://github.com/kishida/neuralnet/tree/CorrectOperationAsCCN GPU対応にはaparapiを使っています。JavaでGPUコードが書けるスグレモノです。 ap
Deep Learningの気持ちになって考えてみる - kivantium活動日記
前回の記事で友利奈緒判定botを作ったのを紹介したところ、いろんな人から試してもらうことができました。集計したところ正解率としては90%程度を出していました。 この前集計した時の混同行列はこんな感じでした。最近投稿数が増えすぎて集計したくないです……。 しかし、第4世代のネットワークになっても「さすがにこれはないだろう」というような間違いを続けています。 .@dolicas_ 友利奈緒です(72%) pic.twitter.com/U9l93GVgIS— まほろ（稼働中） (@mitra_sun22) 2015, 9月 5 .@DEGwer3456 友利奈緒です(99%) pic.twitter.com/8Yum498g4E— まほろ（稼働中） (@mitra_sun22) September 6, 2015 Deep Learningは性能がいいということで最近もてはやされていますが、こ
自然言語処理を自習したくなったら参考になりそうなサイトなど - 鴨川にあこがれる日々
雑にですが，知ってるサイトやチュートリアルをまとめたくなったのでまとめてみました．夏ですし． 適宜更新しています． 最終更新 2018年02月03日 チュートリアル 言語処理100本ノック 言語処理100本ノック 2015 東工大の岡崎先生が作られたチュートリアルです． 他大学の研究室でも利用されています． 簡単な内容からはじまるので，プログラミングの導入としてもいいと思います． NLPプログラミングチュートリアル Graham Neubig's Teaching Carnegie Mellon UniversityのGraham Neubig先生のチュートリアルです． Githubにサンプルコードが公開されています． 各チュートリアルにはテストがついているので，実装が正しいかを確かめることができます． 扱っているトピックが広いので，かなり勉強になると思います． ソフト 形態素解析器 日本
人工知能に仕事を奪われる前に！今から学習すべき3つのテーマ ｜ doda X キャリアコンパス
doda X（旧：iX転職）は、パーソルキャリアが運営するハイクラス転職サービス。今すぐ転職しない方にも登録いただいています。 今の自分の市場価値を確かめてみましょう。 「人工知能」について語られるとき、しばしば起こるのが「人間の仕事は人工知能に置き換えられてしまうのか」という議論。実際、大手金融機関が人工知能コンピュータの質問応答機能をコールセンターに導入するケースなども出始めています。 近年ではグーグルやフェイスブック、国内ではドワンゴなど、私たちがユーザーとして関わっている身近な企業なども人工知能の分野に参入し、徐々にその技術が私たちの生活、さらには仕事に入り込んでくる日が近づいてきたように感じます。 もしも人間の仕事の一部が人工知能に置き換えられてしまう未来が来るとするならば、それに備えるために私たちは今から何を学習すべきでしょうか。人工知能とウェブ工学が専門の東京大学 松尾豊准教
「エンジニアは今すぐディープラーニングを学べ」松尾豊氏が見据える、日本がシリコンバレーを追い越す日 - エンジニアtype | 転職type
2015.07.08 スキル 大企業からスタートアップまで。BtoBサービスからエンターテインメントまで。日々取材をしていて、いまや人工知能という言葉を聞かない日はない。過去2度のブームと冬の時代を繰り返してきた人工知能研究に、3度目の春が訪れている。 その主役は「ディープラーニング」と呼ばれる新しい機械学習の手法だ。 2012年に行われた画像認識技術を競う世界的なコンペティション「ILSVRC」で、トロント大学の研究チームがこの技術を用いて、それまでの常識を覆す圧勝を記録。同じ年に発表された有名な「Googleのネコ認識」と呼ばれる研究も、ディープラーニングを用いたものだった。 東京大学大学院工学系研究科・准教授の松尾豊氏も、まだ「ディープラーニング」という名前がなかったころからこの技術に注目し、研究を続けてきていた。松尾氏は著書『人工知能は人間を超えるか』の中で、ディープラーニングを「
相変わらず半端ないディープラーニング、感動した最新の研究結果を2つ
ディープラーニングが猛威を振るっています。私の周りでは昨年から多く聞かれるようになり、私も日経BPさんの連載で昨年5月にGoogleの買収したDeep Mind社について触れました。今年はさらに今までディープラーニングについて触れていなかったメディアでも触れられるようになってきましたね。例えば、イケダハヤトさんも先日。高知でも話題になっているのですね。 私事ですが、今度湯川鶴章さんのTheWaveという勉強会で、人工知能とビジネスについて一時間ほど登壇させていただくことになりました。有料セミナーということです。チャールズべバッジの解析機関についてはこのブログでも以前触れましたが、「機械が人間を置き換える」みたいな妄想は100年位は言われていることですね。「解析機関」「機械学習」「人工知能」「シンギュラリティー」など、呼び名はどんどん変わり、流行り廃りもありますが、最近ロボットの発達も相まっ
Yahoo!ニュース - 「人類の終わりの可能性」ホーキング氏、人工知能開発に警告 （ＡＦＰ＝時事）
【AFP＝時事】人工知能の開発は人類の終わりを意味するかもしれない、と英理論物理学者のスティーブン・ホーキング（Stephen Hawking）博士が警告した。 ホーキング博士の発話ソフト、オープンソースで提供へ ホーキング博士は、2日に放送された英国放送協会（BBC）のインタビューで、人工知能技術は急速に発展して人類を追い越す可能性があると語った。まるでSF映画「ターミネーター（Terminator）」で描かれたようなシナリオだ。 「われわれがすでに手にしている原始的な人工知能は、極めて有用であることが明らかになっている。だが、完全な人工知能の開発は人類の終わりをもたらす可能性がある」と、ホーキング博士は語った。 「ひとたび人類が人工知能を開発してしまえば、それは自ら発展し、加速度的に自らを再設計していくだろう」、「ゆっくりとした生物学的な進化により制限されている人類は、（人工知能
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