AIの復権～Googleの自動走行車とAppleの｢Siri｣が意味するもの（小林 雅一） @gendai_biz
Googleが数年来、開発を進めてきた自動走行車(Self-Driving Car)が今月(5月)、米ネバダ州で試験運転のライセンスを取得した。これに先立ち、同社は今年3月、そのプロモーション･ビデオをYouTube上に公開している。 そこには視覚障害のハンディを負った男性が、自動走行車でファースト･フード店に行く様子などが収録されている。もちろん、これは同社の宣伝用ビデオだが、その点を差し引いても「ハンディキャップを背負った人たちを助ける」という自動走行車の意義は観る側に伝わってくる。 しかし法制度など社会システムの整備はこれからだ。同じくネバダ州では既に昨年6月、自動走行車が合法化されているが、それでも「事故を起こした時、誰が責任を取るのか」「自動車保険は適用できるのか」など、現実的な問題が山積している。とは言え、純粋に技術的な側面だけを見た場合、その実用化は十分可能なところまで迫って
top - 2009年度 人工知能学会全国大会 (第23回)
2009年度人工知能学会全国大会（第23回）＠高松, June 2009 bookmark 人工知能学会第23回全国大会(JSAI 2009)を下記のとおり開催いたします．人工知能や関連分野の最新動向がわかるAIレクチャ，招待講演，基調講演のほかに，「近未来チャレンジ」セッション，ポスターなど本学会独自の企画や，会員からの提案によるオーガナイズドセッションも予定しております．日頃の研究成果を世に問い，研究交流の輪を広げる絶好の機会です．どうぞ奮ってご投稿ください． 主催 社団法人 人工知能学会 本会議：2009年6月17日（水）～19日（金） 会場：サンポートホール高松（香川県高松市） ニュース bookmark JSAI2009 速報論文推薦 bookmark 本年から全国大会での発表を人工知能学会論文誌の速報論文に推薦する制度を設けております．本年度の推薦発表として，以下の6件が選ばれ
強化学習とは？(What is Reinforcement Learning?)
強化学習の概要，応用上の利点，適用例，基礎理論，代表的手法，応用に必要な技術などの説明。 本ページの記述は下記の解説記事をもとにWEB用に修正したものである： 木村 元，宮崎 和光，小林 重信： 強化学習システムの設計指針， 計測と制御, Vol.38, No.10, pp.618--623 (1999), 計測自動制御学会. 6 pages, postscript file, sice99.ps (1.31MB) PDF file, sice99.pdf (148KB) 第１章： 強化学習の概要 1.1 強化学習 (Reinforcement Learning) とは? 1.2 制御の視点から見た強化学習の特徴 1.3 応用上期待できること 第２章： 強化学習の適用例：ロボットの歩行動作獲得 第３章： 強化学習の基礎理論 3.1 マルコフ決定過程(Markov decision proc
【人工知能】物理エンジンで人工生命つくって学習させた
運動学習させました。この仮想生物が試行錯誤をして動き方を学習しました。この動画はマルチエージェント進化シミュレータのanlifeを開発していたときに作りました。2020/10/4 追記この後作ったゾンビを宮崎駿監督にみていただいたところが2016年にNHKで放送され一部話題になりました。2016年超会議での超人工生命の生放送企画を経て、ドワンゴにて新たな人工生命を開発することに→ リリース後半年でサービスクローズ人工生命を作る会社を立ち上げました→ https://attructure.com/
Tierraのはじまり
1990年1月、デラウエア大学の進化生物学者であるトム・レイはコンピュータ内部の世界 に 進化するシステムを実現した。 ダーウィンが唱えた進化論はこれまで化石などの進化の産物を観察することで、その理論 の検証 と新たな理論の展開がなされてきた。トム・レイは1970年代末以来毎年中米のコスタ リカの熱帯雨林で、進化の形跡を求め観察を続けていた。だが、彼は次第に不 満を感じ始めていた。たしかに熱帯雨林の中では動植物の複雑な相互関係や形態変化 が見いだされ、それが進化の結果であろう事は観察できた。しかし、進化の プロセスそのものの進行を調べるためには観察者である人間の寿命はそれに比べてあまりに も短すぎる。 1987年、トム・レイは東芝のラップトップパソコンを買った。彼はそれを使って、 ハーバード大学の大学院生だったころに思いついた自己複製するプログラムを作ろう と考え始めた。やがて彼は「人工生
ＺＭＰと東大 人工生命体の研究 “気まぐれ”に動くロボ
小型の２足歩行ロボットなどの開発に取り組むベンチャーのゼットエムピー（ＺＭＰ、東京都目黒区）は３１日、東京大学大学院総合文化研究科の池上高志・准教授と共同で、生命体だけが持つ“気まぐれ”な動きを実現する人工生命体プログラムの開発を始めると発表した。 ＺＭＰは今年１月、あらかじめ設定したプログラムに従い、部屋の中を移動して装着した携帯音楽プレーヤー「ｉＰｏｄ（アイポッド）」の音楽を再生する２輪スピーカーロボット「ミューロ」（１０万８８００円から）を発売した。今回、ミューロがあたかも生物であるかのように音楽などに合わせて動くプログラムを共同開発する。 プログラムは、化学反応などの自然現象をシミュレートした場合に一定範囲内で閉じた活動（アトラクター）をした後、別のアトラクターへと次々に移り変わっていく「カオス的遍歴」が現れることを利用する。完全に乱数に基づいてランダムに動かすのとは異なり、予期は
人工知能に関する断想録
Deep Learningの訓練終了など任意のメッセージを特定のSlackチャネルに投稿できるボットを作りました。 Yatta Kun プログラミングは不要で curl というコマンドラインツールから簡単に投稿できるので非常に便利です。可愛いくて便利なので作り方を紹介します。 職場などでみんなが使っているワークスペースで実験すると迷惑がかかる可能性があるので、最初は個人の実験用ワークスペースを作ってしまうのが良いと思います。無料でできます。 1. Incoming Webhookをインストール SlackアプリのページからIncoming Webhookをインストールします。Slackアプリページは、 https://[workspace name].slack.com/apps/ から行けます。 workspace name はワークスペース名です。 Incoming Webhook で
Ohmsha
第1章 人工無能から人工知能へ 1.1 人工無能とは 1.2 人工知能の歴史 1.3 人工知能技術と人工無能 1.4 人工無能実現のための前提条件 第2章 文字を処理する テキスト処理の技術 2.2 n-gramによるテキスト処理 2.2 マルコフ連鎖を用いたテキスト処理 2.3 テキスト処理に基づく人工無能(文字の連鎖に基づくランダム応答) 第3章 自然言語処理の技術 3.1 自然言語処理の方法 3.2 形態素解析 3.3 構文解析と文生成 3.4 意味解析 3.5 自然言語処理に基づく人工無能(形態素の連鎖に基づくランダム応答) 第4章 音声処理の技術 4.1 音声合成 4.2 音声認識 4.3 実習 音声合成と人工無能(しゃべる人工無能) 第5章 知識表現 5.1 意味ネットワーク 5.2 スクリプト 5.3 プロダクションルール 5.4 知的CAIと知識表現 5.5 会話応答シス
あらためて人工無脳をつくろう(1) - hogelogの日記
どうも俺は設計と実装をごっちゃにして考え過ぎる。実装に気が取られると、設計は二の次三の次。人工無脳作りを通してつくづく感じた。よろしくない。というわけで、しばらく時間空いて忘れた部分もあるしもう一度人工無脳の設計から考えなおす。 「発言=最短経路問題」と考える。「ノード=単語」で、「経路長=単語のつながりの「ありそうさ」具合」、「出発点=文頭」、「到達点=文末」ととする。一回一回の人工無脳の発言をそういう最短経路問題と考えて、人工無脳の出力する文章を「ありそう」なものにする。簡単化したのが下図。ノードを辿って、例えば「ああ、なんか疲れた。」みたいな文章を出力する、と。 まあDP（ダイナミックプログラミング=動的計画法）ダイクストラ法（たぶん？）とかさえ把握しておけば、一番短い道を見つけるのはそんなに難しくもないですね。きっと。知らんけど。実際には遅過ぎたりするかもしれないけど、とりあえずい
最上の日々 - ノウハウとウハウハって似てるよね。
▼ メモ（標準文体の確立過程に関係する文書） 文章読本（中村 真一郎 著、新潮文庫）より 由来、日本人は言葉に伝統的な連想を荷わせることで、文章を美しくすることを好んできました。たとえば「露」という単語は、王朝時代以来、何度も繰り返して、物語や歌や俳句のなかで「はかないもの」の象徴として使われて来ました。だから、文章のなかで露という単語が出てくると、読者は直ちに「露のいのち」というような言葉を、反射的に思い出して、そこにはかない心象を、感じることになります。 そうした連想の遊戯による文章の極端な例は、江戸時代に発達した「俳文」というジャンルで、今日ではそうした文章は、原文に数倍の分量の註釈を参考にしないと、意味が読みとれません。 文章読本について 「失言小町」より： 森鴎外や夏目漱石や二葉亭四迷など、名前くらいしか聞いたことないような文豪たちが（笑）、どう日本語を
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