Neural scene representation and rendering
Research Neural scene representation and rendering Published 14 June 2018 Authors Ali Eslami, Danilo Jimenez Rezende There is more than meets the eye when it comes to how we understand a visual scene: our brains draw on prior knowledge to reason and to make inferences that go far beyond the patterns of light that hit our retinas. For example, when entering a room for the first time, you instantly
「心」の原理の解明が、ヒトと人工知能の未来を変える（『フューチャー・オブ・マインド』書評） | 希望は天上にあり
人工知能の性能が、2045年に人間のそれを上回るとする予測がある。米国の著名発明家レイ・カーツワイルが提唱する「2045年問題」だ。 今回紹介する『フィーチャー・オブ・マインド』（2015）は、理論物理学者ミチオ・カク氏による、人間の心や知性を「ソフトウェア」として、科学的に検証した一冊である。本書の定義に沿えば、人工知能の知性が人間に追いつくまでの時間軸は、引き直しが必要になりそうだ。そして人の心を工学的に利用できるようになったとき、どんな可能性が拓けるだろうか。 未来をシミュレートする能力と、コンピュータの意識レベル この春行われた第４回将棋電脳戦finalは、人間の勝利に終わった。プロ棋士とコンピュータとの5番勝負で、2012年の第1回以来、コンピュータが人間に勝ち越していた。今回はそれを人間が巻き返した形だ。 人工知能の性能が2045年に人間のそれを上回る、「2045年問題」と呼ば
グーグルがAIで挑む次の一歩は「新たなスキルを相互学習するロボット」
想像してみてほしい。スキルアップのために、学習したり訓練したりするだけでなく、他人の脳に接続して彼らの経験を直接利用できるとしたらどうだろうか。 人類にとっては、それはまだSFの中の話だが、人工知能（AI）搭載ロボット工学の分野では、複数のロボットが経験を共有することで訓練時間を短縮することが可能だ。Googleは最近、握持能力のあるロボットアームを用いてこれを実証してみせた。 6年前、Googleのロボット事業の当時のリーダーだったJames Kuffner氏が、こうしたタイプの技能獲得方法を「クラウドロボティクス」と名付けた。この方法は、データセンターと高速なネットワークにより可能になる分散型センサと処理能力の効果を認めるものとなっている。Kuffner氏は現在、Toyota Research Instituteの最高技術責任者（CTO）として、家庭用ヘルパーロボット実現に向けたクラウ
Siri誕生の逸話--開花した“強い人工知能”競争の行方
Siriの驚くべき出自 2010年2月5日、米国サンノゼの新興企業SiriがApp Storeに向けてアプリを無償公開した。それが「Siri Assistant」である。だがこのアプリは、センセーショナルに登場したわけでも、特別支持されたわけでもなかった。 そして2010年4月28日、突如としてAppleがSiriの買収を発表した。この発表を受け、ネット上では早くからiOSに組み込まれるのでは？ という噂が流れた。そして2011年10月5日、iPhone 4Sの発表と同時に目玉機能の1つとしてSiriは発表された。10月14日にiPhone 4Sが発売されると、Siriは驚くべきことに母国語がサポートされていない日本でさえ人々を魅了した。これを機に英語を勉強する者さえ現れる始末だ。 Siriのすばらしい機能は他の解説記事に譲るとして、Siriの出自について語りたい。Siriの大元をたどると
人工知能に受験の試練…１０年後の東大合格目標 : 科学 : YOMIURI ONLINE（読売新聞）
ロボットに搭載する人工知能に東京大学を受験させるというプロジェクトに、国立情報学研究所（東京都千代田区）が挑戦する。 人間と対話しながら、求められていることを察知して行動する「ドラえもん」のようなロボットの開発に役立つ研究で、５年後までに大学入試センター試験で高得点をマークし、１０年後には東大合格を目指す計画だ。 コンピューターである人工知能は、膨大なデータを暗記したり、計算したりするのは得意だが、自然言語と呼ばれる人間が日常的に使う文章や、紙に描かれた立体図形などを理解するのが苦手だ。今年２月、米国の人気クイズ番組で人間のクイズ王２人に圧勝した米ＩＢＭのスーパーコンピューター「ワトソン」は、自然言語を理解するように開発されてはいるが、あらかじめ覚え込ませた本１００万冊分の知識以外のことには答えられない。 今回、研究グループは暗記だけでなく、論理的な思考が必要な大学入試に着目。最難関の東大
米スタンフォード大学が「機械学習」「データベース」「人工知能」の無料オンライン授業を今秋から開始 − Publickey
米スタンフォード大学は、今秋から同大学で行われているコンピュータサイエンスの講義のうち、3つのコースをオンラインで無料公開することを発表しました。 公開されるのは、「Machine Learning」（機械学習）、「Introduction to Databases」（データベース入門）、「Introduction to Artificial Intelligence」（人工知能入門）の3コース。どのコースも今年の10月に開講し12月に終了する3カ月間の予定。コースによっては実際の講義とほぼ同様の宿題も用意され、提出すると自動採点してくれるようです。 機械学習のコースを担当するAndrew Ng准教授は発表の中で次のようにコメントしています。 “Both in the United States and elsewhere, many people simply do not have a
モバイルゲームの歴史を年代別にご紹介します。モバイルゲームの成長と今後について詳しく解説していきます。
モバイルゲーム 物凄い勢いで勃興したモバイルゲーム業界は、いろいろな課題や問題に直面しながらも巨大化し、今日の時点でのスマートフォン向けゲームの市場へと継承されていきます。 モバイルゲームの歴史 2001 Javaアプリと3Dゲームの登場 Javaが利用できるようになったことにより、ダウンロード型のゲームが供給できるようになりました。 2002 携帯電話端末の大容量化・3D化競争 Java搭載携帯電話端末が登場してからごく僅か1年の間に、アプリのサイズに関しては10倍に広大化し、表現方法も2Dから3Dにシフトし始めました。J-PHONEは『ゼビウス』や『スペースハリアー』などといった昔のアーケードゲームを、ドコモはSIMCITYなどパソコンで世界的規模のヒットを飛ばしたゲームを主力商品としていました。 2003 モバイルゲームの一般化 メモリの制限が厳しいJava仮想マシン上ではなく、OS
脳とベイジアンネットＦＡＱ
脳の情報処理原理の解明の鍵となる技術が ベイジアンネットです。 しかし、大半の研究者は大脳皮質とベイジアンネットの鮮やかな対応について まだ知りません。 脳の情報処理原理に基づいた知能の高いロボットの実現に向け、 一人でも多くの神経科学者・計算機科学者に、 ベイジアンネットと大脳皮質の関係を知ってもらいたいと思います。 ベイジアンネットそのものについての質問 ベイジアンネットとは何ですか？ ベイジアンネット（ベイジアンネットワーク 、 Bayesian network） とは、確率論に基づいた推論を効率的に行うための技術です。 脳の機能の１つである直観と似た働きをします。 ベイジアンネットは、複数の事象の間の因果関係をネットワーク構造で表現し、 同時に因果関係の強さを表す数値も記録したものです。 このように表現された「知識」を用いれば、得られた観測データに基づいて 様々な事象の確率を ベイ
脳を理解するための情報源メモ
脳を理解し BESOM モデルを拡張するために必要な知識の 良質な情報源を、独断で選んで紹介します。 （ 2014-06-04 更新） （2013-02-07: 内容が一部古くなっています。 また、少し敷居を上げ過ぎた感があるので、もう少し絞り込んで整理し直したいと思っています。） ★★★・・・ 必読。脳を理解しようとする人は必ず目を通すべきだと思います。 ★・・・ おすすめ。大変役に立ちます。 * こちらもご覧ください。 「脳を理解するための情報源メモ」更新予定メモ 目次 脳科学全般 機械学習 パターン認識、 自己組織化マップ、 ベイジアンネット、 独立成分分析、 主成分分析、 強化学習、 特徴選択、 正則化、 フレーム、 Deep Learning 認知科学・心理学 遂行機能、 事象関連電位、 アフォーダンス、 選択的注意 神経科学 神経解剖学、 計算論的神経科学 哲学 意識、 自由意
一杉裕志
＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ この業務用個人 web ページの中身およびレイアウトを近々大幅に整理する予定です。 なお、数年後には完全閉鎖予定ですのでご注意ください。 ＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ 研究テーマ： 脳型汎用人工知能アーキテクチャの研究開発 人間のような知能を持つ機械を実現する最も確実な方法は、脳の動作原理を解明し、それを模倣することです。 私は自ら再帰的に目標を設定する強化学習 RGoal を用いた脳型汎用人工知能(AGI)アーキテクチャの構築を目指しています。 また、計算論的神経科学の分野で知られている大脳皮質に関する知見をヒントにした BESOM と呼ぶ 機械学習アルゴリズムの開発も行っています。 BESOM は複数の機械学習技術 （自己組織化マップ、ベイジアンネット、
さらに分かっておきたいトランジスタの種類 − ＠IT MONOist
組み込みソフトウェア／ハードウェア開発における技術力の向上、改善・最適化などを幅広く支援する“組み込み開発エキスパート”のための情報フォーラム
スワームロボティクス - Wikipedia
スワームロボットシステム スワームロボティクス（swarm robotics、SR[1]）[2][3][注釈 1]は、群知能（swarm intelligence、SI）をもとに群ロボットを生物のように自律分散制御する学術分野[2][5][1]。ロボットで構成される群をrobotic swarm（ロボットスワーム、ロボティックスワーム）と呼び[6][5]、それらによるシステムをスワームロボットシステム（swarm robot system、SRS）と呼ぶ[2][5][注釈 2]。スワームロボットシステムは生物の群れのように動くロボットシステムを目指しており[2]、単なるマルチエージェントシステムとは概念が異なる[8]。生物規範型ロボティクス（英語版）に影響を受けるとともに、社会性昆虫の行動原理の解明や動物行動学の発展に寄与することが期待されている[2]。実システムとしてはマスゲーム的なフォ
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講演資料公開「認知科学、ゲーム、人工知能」
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「人とロボットの関係性の中に発現する知能」レポート
ほぼ日刊イトイ新聞 -マッチ箱の脳（WEB）篇