機械学習を使いこなすUXアーキテクト�エンジニアの必要性 | F's Garage
例えば、今時の海外のゲームではAIがゲームバランスを調整していると聞く。 自動的なゲームバランスの調整にAI的なロジックが使われていて、ゲームとしての適切なグルーブ感を自動調整しながら、ユーザーの楽しさを継続させるという部分らしい。 文章に書くと昔からアルゴリズムで行われているこのようにも思えるが、きっと、もっと高度なことが行われていると、一旦仮定する。 いずれにせよ一番重要なのが「ゲームとして楽しいバランス」。これを決めるのは、ゲームクリエイターの味付けでありセンスであるというところ。 昔、天才ゲームクリエイターと呼ばれる人と一緒に仕事をしていたので聞かされた話があって、それは現在の業界的に正しいのかはわからないが、ゲームが完成する直前になってからがゲームクリエイターとしての勝負だということ。 決して単純なロジックやフローチャートでは語りきれない「天才だけがもっているセンス」をどうにかパ
ドコモとリクルートの対話 - Qiita
リクルートのAI リクルートが無料のAIを公開しました https://a3rt.recruit-tech.co.jp/ その中に会話AI(TalkAPI)があります https://a3rt.recruit-tech.co.jp/product/talkAPI/ 少し触ってみましたが、完成度は低いと感じました。 ドコモのAI だいぶ前ですがドコモも雑談対話のAPIを公開しています（2013年頃） https://dev.smt.docomo.ne.jp 雑談対話APIがあります https://dev.smt.docomo.ne.jp/?p=docs.api.page&api_name=dialogue&p_name=api_usage_scenario 比較してみるか．．．あっ、どうせなら会話させちゃえ ということで、ドコモとリクルートのAPIを叩いて会話させてみました コード #!/
Create with AI
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人間の脳にAIを接続することを目指す新スタートアップ「Neuralink」をイーロン・マスク氏が設立
By Thomas Hawk かねてより人工知能(AI)の可能性に着目し、「AIとヒトの融合」をテーマの1つに掲げている実業家のイーロン・マスク氏が、ついに人間の脳にAIを接続する技術を開発する企業「Neuralink」の立ち上げを発表しました。 Elon Musk's Neuralink will plug AI into your brain https://www.engadget.com/2017/03/27/elon-musk-neuralink-ai-cranial-computing/ Elon Musk Launches Neuralink to Connect Brains With Computers - WSJ https://www.wsj.com/articles/elon-musk-launches-neuralink-to-connect-brains-wit
ディープラーニングでアスキーアートを作る - Qiita
はじめまして。 本業はアスキーアート (以下AA) 職人のOsciiArtといいます (本業ではない)。 AlphaGo対イ・セドルの対局を見て、「僕もディープラーニングで神AA職人を倒したい！」と思い、pythonをインストールしてちょうど一年の成果を書いていきます。 コードはこちらにアップしてあります。 https://github.com/OsciiArt/DeepAA ここで扱うアスキーアートとは ここで扱うAAとは、 こういうの……↓ ではなく、こういうの……↓ でもなく、こういうの……↓ ともちょっと違って、こういうの……↓ ではもちろんなく、こういうのです。↓ このような、線画を文字を作って再現した「トレースAA」と呼ばれるタイプのAAをここでは扱います。 詳細はwikipediaの「アスキーアート」のページの「プロポーショナルフォント」の項を参照してください。 wikipe
スーパーファミコンのソフトをTensorFlowで学習させてみる！ - Qiita
学習方法 ゲームキャプチャ + アクションで報酬(game score)を与えそれを学習させる。 game scoreの取得については、ROMのバイナリ情報を解析する必要があります。 この辺はあまり詳しくありませんが海外にROMの情報が出ているとのことです。 ニューラルネットワークアーキテクチャ 学習関数は定番のReLU。教科学習のアルゴリズムは勾配降下法(Adam)でやってます。 ReLU 勾配降下法 ニューラルネットワークの外観 手順 ⅰ.エミュレータの準備 エミュレータの動作に関しては処理が複雑なのでgitにあげておきます。 https://github.com/tsunaki00/siva_game ※ 他のマシンで試してないので動くかわかりません。 エミュに興味あるかたは海外のgitなどをぐぐってみてください！ ⅱ.ROMの抜き出し 上記にも記載しましたが、ROMの抜き出し方法は
Image-to-Image Demo - Affine Layer
Recently, I made a Tensorflow port of pix2pix by Isola et al., covered in the article Image-to-Image Translation in Tensorflow. I've taken a few pre-trained models and made an interactive web thing for trying them out. Chrome is recommended. The pix2pix model works by training on pairs of images such as building facade labels to building facades, and then attempts to generate the corresponding out
わずか5年でAIのすべてを変えたグーグルで起こっていたこと | 集中連載「グーグルのAI開発最前線」第2回
技術、組織、アイディアという3つの物語 これから紹介するのは、グーグルの研究者と開発者チームが、はじめは1か2だったものを3や4に、そして最終的には数百という数の進歩に転換していった道のりだ。 それは私たちが親しんでいるシリコンバレーによくある話とは異なるもので、さまざまな意味で稀有な物語である。 ガレージのなかで絶え間なく実験ばかりするエンジニアのおかげで1日か2日ですべての物事が完全に変わるだろう、と考えるような人はこの物語には登場しない。テクノロジーがすべての問題を解決してくれると思っている人々も登場しないし、テクノロジーはこの世の終わりにつながると思っている人々も出てこない。 少なくともその言葉がいつも使われている意味でいえば、「混乱」や「分裂」の物語ではないのだ。 これから語られるのは、グーグル翻訳のAI（人工知能）への転換における成功のベースになった「技術」「組織」「アイディア
偽ニュースを人工知能を使って検出するプロジェクト「Fake News Challenge」
世界中の学会および業界から100人以上のボランティアと71チームの協力を得て、偽ニュース根絶のために行われている草の根運動が「Fake News Challenge」です。同プロジェクトを推進するのはDean Pomerleau氏とDelip Rao氏の2人で、プロジェクトの目標は「機械学習や自然言語処理、人工知能(AI)といった技術を用いてニュース記事の中に隠れるねつ造や誤報を識別することの可能性を模索すること」とのこと。 Fake News Challenge http://www.fakenewschallenge.org/ 偽ニュースは、ニューヨーク・タイムズにより「読者を欺く意図で作られる『作り話』」と定義されています。この偽ニュースを正す動きは現在の報道界において最も重大なチャレンジになることは明らかで、既にワシントン・ポストが偽ニュースを配信するサイトを200以上掲載したブラ
線画が自動でカラーイラストになるWebサービス デモ版に「もう自動着色でいいかも」「自分よりセンス良い」の声
線画を自動で着色する技術がデモ版のWebサービスとして公開され、ネット上で話題になっています。Twitterでは実際に使ってみた結果が多く投稿されていて、その驚きの効果を確認できます。これはすごい……。 自動着色されたイラストの数々（画像：Twitter検索より） 使い方は、基本的にデモ版ページの「ファイルを選択」からjpg（または透過でないpng）の線画データをアップするだけ。すると自動で着色された結果が元の線画と比較するように並んで表示されます。さらにそこから着色したい色を自分で選択し、範囲を大まかに指定して着色してもらうことも可能です。 開発した たいやま（@tai2an）さんは、2016年12月に人工知能に学習させて線画着色をしてみた結果をブログ（Qiita）で報告し話題に。そしてその1カ月後、Webサービス化した今回のサイトをブログにて公開。同記事内では使い方の詳細の他、ソースコ
人工知能が人工知能をプログラムする時代がやってきた | TechCrunch Japan
Tempus, a genomic testing and data analysis company started by Eric Lefkofsky, who previously founded Groupon, debuted on Nasdaq on Friday, rising about 15% on the opening. The company priced… The tech layoff wave is still going strong in 2024. Following significant workforce reductions in 2022 and 2023, this year has already seen 60,000 job cuts across 254 companies, according to independent lay
謎の囲碁棋士「Master」の正体は「AlphaGo」 Googleが発表 （ねとらぼ） - Yahoo!ニュース
Google DeepMindの共同創立者であるデミス・ハサビス氏が1月5日（日本時間）、Twitterを更新。年末年始に世界のトップ棋士を続々撃破していた謎の囲碁アカウント「Master」は、囲碁ソフト「AlphaGo」の新バージョンだと明らかにした。 【無敗のMaster】 声明によると、同社ではAlphaGoの改善作業に取り組んでおり、ここ数日はネット上で非公式のテストを行っていたという。「東洋囲碁と野狐囲碁で『Magister』『Master』と対戦した方、そして観戦して楽しんでもらった皆さんに感謝します」。テストが完了したことで、今後は囲碁の団体・専門家と協力して、2017年内に本格的な（持ち時間の多い）“公式戦”を実施するとしている。 囲碁アカウント「Master」の戦績は、「野狐囲碁」で30勝0敗、東洋囲碁を含めると60勝0敗。テストの最終局の相手となった古力九段（中国の
Googleが出した囲碁ソフト「AlphaGo」の論文を翻訳して解説してみる。 - 7rpn’s blog: うわああああな日常
就活も無事終わったので，一番やりたかったAlphaGoの論文を翻訳しました。 ご存知の通り，長らく世界最強だった囲碁棋士イ・セドル九段を破ったGoogleの囲碁プログラムです。 論文の内容に触れつつ何となく解説入れていきたいと思います。なるべく囲碁やDeepLearningを知らない初心者の人とかでも仕組みを理解できるように分かりやすく書いていければいいなと思います。 原題は"Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search"。 とりあえず最初の要約の訳から。 謎の単語とかは後から説明入れるので，さらっと流し読みしていただければ。 囲碁はこれまでAIにとってとても難しいゲームだとみなされてきた。それは探索範囲がとても広いことと，盤面の評価が難しいため。 この論文では，コンピュータを用いた囲碁の新しいアプロー
CodeIQについてのお知らせ
2018年4月25日をもちまして、 『CodeIQ』のプログラミング腕試しサービス、年収確約スカウトサービスは、 ITエンジニアのための年収確約スカウトサービス『moffers by CodeIQ』https://moffers.jp/ へ一本化いたしました。 これまで多くのITエンジニアの方に『CodeIQ』をご利用いただきまして、 改めて心より深く御礼申し上げます。 また、エンジニアのためのWebマガジン「CodeIQ MAGAZINE」は、 リクナビNEXTジャーナル( https://next.rikunabi.com/journal/ )に一部の記事の移行を予定しております。 今後は『moffers by CodeIQ』にて、 ITエンジニアの皆様のより良い転職をサポートするために、より一層努めてまいりますので、 引き続きご愛顧のほど何卒よろしくお願い申し上げます。 また、Cod
囲碁の人工知能がプロ棋士破る 国内で初めて | NHKニュース
国内で開発が進められている囲碁の人工知能が、トッププロ棋士とのハンデなしの対局に挑んでいる「囲碁電王戦」は、２０日の第２局は囲碁ソフトが勝ち、国内では初めてプロ棋士を破りました。 １９日の初戦は接戦の末、趙名誉名人が勝利しましたが、２０日行われた第２局は、ソフトが序盤から優勢に手を進め、開始から３時間１５分で趙名誉名人が投了して１７９手まででソフトが勝ちました。 囲碁ではことし、アメリカのＩＴ企業グーグルのグループが開発した人工知能「ＡｌｐｈａＧｏ」が世界のトップ棋士に勝利して話題となりましたが、国内で囲碁ソフトがハンデなしの対局でプロ棋士を破ったのは今回が初めてです。 対局のあと、ソフト開発者の加藤英樹さんは「感無量としか言いようがない。きょうはソフトの思考時間を初戦の１．６倍に長く設定して挑んだが、その効果があったと思う。最終局までにさらに改良を重ねたい」と話していました。 一方、趙名
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