ブルゲ的脱衣将棋のAIの凄さは「強さ」だけじゃない - 緑SM64のいろいろメモ
2003年(2001年の誤りでした。訂正してお詫び申し上げます。)ごろに発売され、アダルトゲームなのに異常に棋力が高いことで話題となったブルゲ的脱衣将棋。 搭載されているAIについてはその棋力にばかり注目されがちですが、このAI、他の将棋ソフトにはない唯一無二のものだと個人的には思います。 そんな訳で、今回はこの将棋ソフトについてレビューしていきたいと思います。 この記事ではR-18な側面には一切触れませんが（というか私がアダルトゲームを基本プレイしないので触れたくても触れられない）、一応18歳未満の方はみないでネ！ ブルゲ的脱衣将棋って？ 異常に強いAI AIが強いだけじゃなく特徴的 この棋風がもたらすもの まとめ ブルゲ的脱衣将棋って？ まずブルゲ的脱衣将棋について説明すると、ブルーゲイル社の人気作品のヒロインが集結した作品です。 ヒロインについては原作の絵師、声優の方を集結し、楽曲も
自動運転車の倫理基準、犠牲者選択の「目安」特定 研究 写真1枚 国際ニュース：AFPBB News
米ペンシルベニア州ピッツバーグの公道を走行する試験用自動運転車とその脇を走る自転車（2016年9月13日撮影、資料写真）。(c)AFP/Angelo Merendino 【10月25日 AFP】そう遠くない未来、自動運転車は、車に乗っている人か歩行者、どちらの命を守るか選ばなくてはならないような事故に遭遇するだろう。だが、犠牲者はどのように決められるのだろうか。 自動運転車が道路を埋め尽くす未来に少しずつ近付くにつれ、各国政府や企業はこのような難しい問題に直面することになる。英科学誌ネイチャー（Nature）は23日、自動運転車の倫理上の問題に関するアンケートの結果をまとめた研究論文を掲載した。 研究者らは2016年6月、「モラル・マシン（Moral Machine）」と題したアンケートをインターネット上に公開。アンケートは10か国語に対応しており、現在も引き続き公開されている。今回の研究
「最後まで人間だと認識できず」UberのAI車、初の死亡事故が起きた理由
歩行者をはねたAIは、最後までそれが「人間」だと認識できなかった――。 米国家運輸安全委員会（NTSB）は、2018年3月に米アリゾナ州フェニックス郊外で起きたウーバー（Uber）の自動運転車による歩行者死亡事故に関する報告書を公表した。 米国内ではこのほかにテスラの自動運転車による２件の死亡事故が明らかになっているが、いずれも犠牲となったのは運転していたドライバー。自動運転車による死亡事故で歩行者が犠牲になったのは、この件が初めてだった。 440ページにのぼる報告書では、ウーバー車のAIは車道に歩行者がいることをそもそも想定していなかったため、最後まで「歩行者」とは認識できていなかったことが、明らかにされた。 また、急ブレーキも作動しないなど、様々なシステムの欠陥の連鎖があったことが指摘されている。 一方、この死亡事故の余波で、フェニックス郊外の別の街ではグーグルの自動運転車に対し、住民
人工知能に著作権料フリーな曲を無料で作ってもらえる「Jukedeck」。自主制作での利用に。
Jukedeckとは Jukedeckは、人工知能を用いて無料で作曲をしてもらうことができるサービスです。 「曲のジャンル」と「曲のムード」と「曲の長さ」を指定すれば、ほんの数分で手軽に人工知能に作曲してもらうことができます。 作成してもらった曲は、個人利用・非営利利用・スモールビジネスに限り、以下のようなクレジット表記をすることで、使用料が無料で利用することも可能です。 Music from Jukedeck – create your own at http://jukedeck.com また、Jukedeckは、ライセンスについても分かりやすく表記されており、曲の権利自体も購入することも可能です。 ライセンスについては次の項目にて簡単に説明したいと思います。 Jukedeckのライセンス Jukedeckは主に以下の3つのライセンスにわかれています。 個人・スモールビジネス・非営利ラ
私の会社の機械学習経験ゼロの「ディープラーニングおじさん」が会社のAI戦略を動かすまで - karaage. [からあげ]
ディープラーニングおじさん 私の会社には「ディープラーニングおじさん」がいます。「います」といっても私が勝手に一人で心の中でそう呼んでいるだけですが…ともかく、今日はその「ディープラーニングおじさん」が、機械学習経験ゼロから、最終的に会社を動かすまでの華麗なる軌跡を紹介したいと思います。 なお、会社に関する情報は、私の都合である程度、虚実入り混じった情報になることご了承ください。今回の話で伝えたいことに関しては、影響は無い範囲とは思っています。 ディープラーニングおじさんの華麗なる軌跡 自分のツイートを「ディープラーニングおじさん」で検索したら、最初に引っかかったのが2016年10月ころでした。もう1年半くらい前ですね。 自分も個人で少しだけディープラーニング試したりしてるので、ディープラーニングおじさんに少しだけ自分の知ってる情報を提供してみたけど、おじさん何も聞かずに特攻しててワロタw
![私の会社の機械学習経験ゼロの「ディープラーニングおじさん」が会社のAI戦略を動かすまで - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/950160954750167c0e7f5b127c0ce7f51e44ff70/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.image.st-hatena.com%2Fimage%2Fscale%2F7abb2637acad84f5b5f565e7ea4afd698719e379%2Fbackend%3Dimagemagick%3Bheight%3D1300%3Bversion%3D1%3Bwidth%3D1300%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn-ak.f.st-hatena.com%252Fimages%252Ffotolife%252Fk%252Fkaraage%252F20180426%252F20180426235611.jpg)
製造業における機械学習, OSEK(83) 制御(10) - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 目次 はじめに 背景 ・塗装業界で機械学習 ・量子計算機の新興企業の提携 製造業と機械学習企業の提携 製造業向け機械学習 製造業とIT企業との提携 おわりに ・深層学習読書会 ・・docker で機械学習 ・特許 ・・特許調査と製造業とIT企業の提携に焦点を絞っている理由 ・・特許組織別集計 ・情報収集 ・・WEBから伺える本気度。 ・・Webの確認作業 ・・備忘録 参考文献(reference) ・参考資料 on Qiita (references on Qiita) 文書履歴(document history) はじめに 2017,
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NVIDIA、AIで仮想世界のすべてを自動生成する手法 - PC Watch