「ＡｌｐｈａＧｏ」が進化 囲碁の打ち手教えずに従来型破る | NHKニュース
囲碁のトップ棋士に勝った人工知能「ＡｌｐｈａＧｏ」が進化し、打ち手を全く教えずに白紙の状態から学習して従来型の人工知能を破ったと開発した会社が発表し、人工知能はもはや人間の知識に制約されなくなったとしています。 この会社が開発した人工知能「ＡｌｐｈａＧｏ」は、囲碁の名人の打ち手のデータを基に学習を重ね、ことし世界最強とされる中国のトップ棋士を破り、大きな話題となりました。 今回、新たに開発した「ＡｌｐｈａＧｏＺｅｒｏ」は答えを導くデータがなくても、人工知能がみずから試行錯誤を繰り返して、よりよい答えにたどり着く、「強化学習」という手法を取り入れたということです。 そして、囲碁の基本ルール以外には何も教えず、わずか３日間で５００万回の対戦をひとりでに繰り返して強さを身につけた結果、トップ棋士を破った従来型の人工知能に圧勝したということです。 さらに、新型の人工知能は白紙の状態から学習する中で
アルファ碁同士の棋譜公開 碁界騒然「見たことない」：朝日新聞デジタル
世界最強棋士との三番勝負で完勝した囲碁ＡＩ（人工知能）「アルファ碁」を開発したグーグル傘下の英ディープマインド社が、対局に備えて積み重ねたアルファ碁同士による自己対戦の棋譜５０局を公開した。棋士の理解を超える着手の連続に、「こんな碁はいまだかつて見たことがない」と碁界は騒然としている。 革新的な技術「ディープラーニング（深層学習）」を導入したアルファ碁は、高段者の棋譜を写真のように画像として読み込み、各局面に応じた好手を学習。人間の残す棋譜だけでは教材が足りず、アルファ碁同士が自己対戦を繰り返して能力を高めたが、その棋譜はほとんど非公表だった。 アルファ碁は５月２３～２７日、中国の世界最強棋士、柯潔（かけつ）九段を３戦全勝で圧倒。その後、ディープマインド社は「囲碁ファンへのスペシャルギフト」として棋譜５０局を自社のホームページに公開した。 手数が進んだ特殊な状況に限り有効とされていた「星へ
人工知能はバッハになれるのか？AIが作曲した“バッハ的音楽”の評価テストが進行中 - U-NOTE[ユーノート] - 仕事を楽しく、毎日をかっこ良く。 -
人工知能（AI）は、翻訳や将棋、音声認識などすでに多くの分野で活躍していますが、歴史に残る大作曲家の知能に近づこうとする研究が進んでいます。パリのソニー・コンピューターサイエインス研究所に所属するGaëtan Hadjeres氏と François Pachet氏2人の研究員が、人工知能による音楽生成の研究を行なっています。彼らが研究しているのは、バッハが作ったコラール（合唱曲）のような音楽を人工知能が生み出せるのかというもの。この研究のために音楽ソフト「FlowMachines」を使いバッハの理念に基づいた作曲を行う“Deep Bach”（ディープバッハ）を開発しました。AIがバッハに近づくことの難しさバッハは18世紀のドイツに生まれたバロック音楽の作曲家で、合唱曲「マタイ受難曲」や「平均律クラヴィーア」などを世に生み出しました。いわゆるクラシック音楽と呼ばれるものの基礎を築いたのはバッ
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第14回全脳アーキテクチャ勉強会 「深層学習を越える新皮質計算モデル」報告レポート
本記事は、2016年5月18日(水) にパナソニック株式会社パナソニックセンター東京１階ホール(株式会社パナソニック様のご厚意による会場ご提供)にて開催されました、第14回全脳アーキテクチャ勉強会「深層学習を越える新皮質計算モデル」の報告書です。開催概要については下記のリンクをご覧下さい。 第14回全脳アーキテクチャ勉強会開催概要 本報告書の概要 全脳アーキテクチャ・アプローチでは、脳における多様な学習能力に対する理解にもとづいた汎用人工知能の構築を目指している。 このアプローチが可能になった背景には、脳の大脳新皮質に対応づけうる深層学習が5年ほど前から急速に発展を遂げたことがある。一方で近年は神経科学の発展も著しく、これらの知見を活かすことで現状の深層学習を超えた情報処理が行える可能性も有りうる。そこで今回は「(仮)深層学習を越える新皮質計算モデル」をテーマとして勉強会を企画した。 物理
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