長尾真（情報工学者）新井紀子（数学者）｜INFORIUM｜NTTデータ
人間を理解し、人工知能をさらに先へ。 情報処理学で多大な功績を残した長尾真氏と 「ロボットは東大に入れるか」プロジェクトで人間の能力に注目するようになった 国立情報学研究所の新井紀子教授が、 AI技術の発展にはこれから何が必要になるのか、徹底討論しました。 人間の知能を支えるもの新井 私が「ロボットは東大に入れるか」というプロジェクト(※1)を始めたときに人工知能学、特に言語処理の方面から「何でこんな役に立たないことをするのか」という批判的なご意見を受けました。そんな中、長尾先生が「それは今やるのはなかなか面白かろう」と、言語処理学会の記念大会などに私を講師として呼んでくださったのが印象に残っています。 長尾 でも、それから4～5年のうちに東ロボをおやめになった。「もうちょっとやったら面白いところまで展開するのでは」と思っていたので、それが残念です。 新井 いえ、まだプロジェクトはやめてい
フレーム問題 - Wikipedia
フレーム問題（フレームもんだい、（英: frame problem）とは、人工知能における重要な難問の一つで、有限の情報処理能力しかないロボットには、現実に起こりうる問題全てに対処することができないことを示すものである。 1969年、ジョン・マッカーシーとパトリック・ヘイズ（英語版）の論文[1]の中で述べられたのが最初で、現在では、数多くの定式化がある。 現実世界で人工知能が、たとえば「マクドナルドでハンバーガーを買え」のような問題を解くことを要求されたとする。現実世界では無数の出来事が起きる可能性があるが、そのほとんどは当面の問題と関係ない。人工知能は起こりうる出来事の中から、「マクドナルドのハンバーガーを買う」に関連することだけを振るい分けて抽出し、それ以外の事柄に関して当面無視して思考しなければならない。全てを考慮すると無限の時間がかかってしまうからである。つまり、枠（フレーム）を作
ゲームを自ら学んで人間以上に上達できる人工知能「DQN」が人間を脅かす日はいつくるのか？
By PhOtOnQuAnTiQuE 人間の脳が学習する仕組みを再現するディープラーニングの研究が進んだことで、コンピューターによる人工知能(AI)の技術が飛躍的な進化を遂げています。Googleが500億円で買収したといわれているイギリスのベンチャー企業「DeepMind」が開発したエージェントプログラム「DQN(Deep Q-Network)」は一度プログラムを起動させるとあとは人間が手を加えなくても「スペースインベーダー」や「ブロック崩し」といったゲームを一人で勝手に練習し、ハイスコアをたたき出す方法を学習できるレベルに達しており、今後のAI開発をさらに加速させるブレークスルーになると考えられています。 Google DeepMind http://deepmind.com/ Human-level control through deep reinforcement learnin
Deep Learningでラブライブ！キャラを識別する - christinaの備忘録
このところDeep Learningが相当流行っているようで、ほとんど至るところで話題になっているのを見ます。 Deep Learningは深層学習とも呼ばれ、ニューラルネットワークの層をこれまでより深くして機械学習を行う技法です（だそうです）。 画像認識コンテストで他の方法と比べて非常に高い精度を示しており、以前は人の手で行っていた特徴の抽出まで行えます。 以前であれば車を認識するには車はどのような特徴を持っているかを人がモデル化して入力していたわけですが、この特徴を入力画像と与えられたラベルからニューラルネットワークが捉えてくれます。詳しいことはDeep Learningで検索して出てくる記事やスライドを参照のこと。 Deep Learning自体は容易に実装可能なものではなさそうですが、多くの研究グループがDeep Learningを行うためのソフトウェアをオープンソースにしているた
衝突が避けられない場合、自動運転車はどうするべきか | スラド
自動運転車には衝突を回避しようとする機能が搭載されている。だが、どうしても衝突を避けることのできない状況になる可能性もある。こうした場合、自動運転ソフトウェアはどのような判断を下せばよいのだろうか（WIRED、slashdot）。 たとえば、ボルボのSUVとミニクーパーのどちらかに衝突せざるを得ないとなった場合、より死者を出しづらい車両としてボルボに衝突するようプログラミングする、ということが考えられる。また、運転者がヘルメットを被って走行するバイクと、ヘルメットを被らずに走行するバイクのどちらかに衝突せざるを得ない場合、安全性を考えれば、ヘルメットを被っている方に衝突するほうがよいだろう。だが、ボルボなどのSUV車を所有する人や、ヘルメットを被っている人からすれば、プログラミングの優先順位を物理的に理解できたとしても、差別されているようで心理的に納得できるものではない。 こうした悩ましい
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