ML-Agents Toolkit v0.5 公開：AI 研究者のための新しいリソース | Unity Blog
私達は、Unity を人工知能（AI）研究の主要なプラットフォームにするための取り組みを熱心に進めています。ここ数週間のうちに私達は、複数の研究者グループが Unity の可能性に気付き利用していることを知りました。OpenAI が Unity を使用してロボットの手の「握る」タスクのトレーニングを行っているほか、カリフォルニア大学バークレー校のあるグループは好奇心ベースの新しい学習アプローチの実験に Unity を使用しています。本日は、私達の「AI 研究コミュニティを支える」使命を果たすための一歩として、更なる改良とリソースの公開をお知らせできることを嬉しく思います。 このリリースには、より柔軟なアクション指定およびカリキュラム学習が可能な新バージョンの ML-Agents toolkit（v0.5）のほか、Unity の執筆した ML-Agents および Unity プラットフォー
【Unity】Unityで機械学習する「ML-Agent」を色々と試して得た知見とか - テラシュールブログ
去年の９月頃、Unityで機械学習を行う ML-Agent（ver 0.01)が公開されました。 このライブラリを使用すると、Unity上で作成したゲームで機械学習によるAIを実行したり出来そうです。 最近このML-Agentを使用して色々と試していたのですが、ある程度形になったので色々とこちらの記事にメモを残します。 目次 機械学習？ 強化学習？ 報酬は"結果"ではなく"連続した動作"に与えられる Unityと強化学習 独自のプロジェクトを作ってみる シーンのセットアップ アクションの設定 Stateの設定 Reward（報酬）の設定 終了とリスタート 学習 その他 関連 機械学習？ 機械学習は最近騒がれている技術の一つで、AIの一種です。 その特徴は、「明示的にプログラムされる事なく、経験から学習する」という点にあります。この学習のプロセスは、提供されたデータに基づいてパターンを抽出、
東大松尾研、「Deep Learning基礎講座」の演習コンテンツを無償公開
東京大学松尾研究室（松尾豊特任准教授）は1月24日、東京大学の公開講座「Deep Learning基礎講座」で実際に使っている演習コンテンツの無償公開を始めた。GPUを使ってモデルを学習する実践的な内容で、個人・非商用に限って無料で利用できる。 Jupyter Notebook形式で作成された研究者向け演習コンテンツで、Jupyter環境があれば利用可能。GPUを利用し、実際にモデルを学習させながら技術を習得できる。線形代数や機械学習が前提知識として必要。コードはTensorFlowと、Numpy、Scipy、Scikit-learnなど標準的なライブラリで構成した。公開したのは演習パートのみで、講義パートのコンテンツは別。 個人で学習する目的のみで無償で利用でき、講習会や教室などでの利用は不可。クリエイティブ・コモンズの「CC-BY-NC-ND」（表示 -改変禁止- 非営利-一般）が適用
［CEDEC 2017］ゲームの品質管理はAIに任せる時代!? スクウェア・エニックスが活用法を語る
［CEDEC 2017］ゲームの品質管理はAIに任せる時代!? スクウェア・エニックスが活用法を語る ライター：米田 聡 今日（こんにち）のゲームは，有償無償のDLCや，オンライン専用タイトルであれば定期的なアップデートを通じてコンテンツをリフレッシュし，プレイヤーに長く楽しんでもらう方向のものが増えてきた。そのためゲームの提供側からすると，「DLCやアップデートをテンポよく投入し，プレイヤーを飽きさせないこと」がとても重要になってくる。 眞鍋和子氏（スクウェア・エニックス テクノロジー推進部 AIエンジニア） こうした背景からゲームでも開発イテレーション（iteration，ここでは「開発サイクルを回すこと」）の効率化や迅速化といったことが話題に登ることが多くなっている。CEDEC 2017の3日めには，そんなゲームにおける開発イテレーションの効率化を，「遺伝的アルゴリズムによるAI」で
囲碁AI「AlphaGo」や「DQN」の開発元DeepMindが「スタークラフト2」で最強のAI構築に挑戦中
人工知能(AI)はいつどの分野で人間を追い抜かしていくのか？という研究の中では、「スタークラフトは2018年頃から2033年頃にかけてAIに追い抜かれる」という予測が出ているのですが、実際に「スタークラフト2」を人間よりも上手にプレイできるAIを開発すべく、DeepMindとBlizzardが動き出しています。 DeepMind and Blizzard open StarCraft II as an AI research environment | DeepMind https://deepmind.com/blog/deepmind-and-blizzard-open-starcraft-ii-ai-research-environment/ Blizzard and DeepMind turn StarCraft II into an AI research lab | TechC
そういうことだったのか！と思わずうなずく「機械学習」超入門
最近、Web業界やテクノロジー分野で人工知能(AI)やデータマイニング、ディープラーニングなどのキーワードとともによく耳にするようになった言葉の一つに「機械学習(マシーン・ラーニング)」という言葉があります。 機械学習はGoogleの自動運転車をはじめ、AmazonやZOZOTOWNなどのオンラインショップやNetflixやAWAなどの音楽ストリーミング配信サービスで使われるレコメンデーション機能、twitterやインスタグラムで顧客が投稿している内容を分析するマーケティングオートメーションなど、今日の社会でも頻繁に活用されています。 「機械学習」は、今後Web業界で取り残されないためにフォローするべき重要なキーワードの一つであることは間違いありません。 それでは、機械学習とは何であり、なぜこれほど注目されるのでしょうか。 今回は、「機械学習」の概要から、Web業界の関連者が知っておくべき
どうぶつしょうぎ名人 - まめめも
どうぶつしょうぎ AI を作りました。絶対に勝てません。無力感を味わってください。 ref: http://mame.github.io/dobutsu-shogi-master どうぶつしょうぎとは 3 マス x 4 マスの単純化された将棋です。ライオン（王相当）、ぞう（1 マスしか進めない角行）、キリン（1 マスしか進めない飛車）、ひよこ（歩相当、にわとりに成ったら金相当）の 4 種類の駒を動かして、相手のライオンを取るか、トライ（ライオンを一番奥の行まで運ぶ、ただし直後に取られる場合はだめ）に成功すれば勝ちです。詳しくは Wikipedia の記事を見てください。 どうぶつしょうぎは後手必勝であることが知られています（研究報告）。つまり、後手が正しくプレイする限り、先手は絶対に勝てません。どうぶつしょうぎ名人は常に正しくプレイするので、先手のあなたは絶対に勝てません。 なんで作ったの
ゲームAIは「人間の良き遊び相手」となるか？【三宅陽一郎×山本貴光】
近頃、巷でなかばバズワードになっている人工知能。ビジネスでは顧客のビッグデータを人工知能に解析させてサービスの改善に役立てたり、自動運転車で人間の代わりに運転するプログラムとして活用される一方で、その急激な進歩に脅威を感じる人たちもいる。 例えば、今年の年末年始にかけて、ネット囲碁の界隈では「Master」という棋士が、中国・韓国のトップ棋士に全勝してしまい、大きく話題になった。実はその正体は、昨年イ・セドルに囲碁で勝った囲碁の人工知能「AlphaGO」の新バージョン。面白かったのは、年明け1月5日（日本時間）に、DeepMindのデミス・ハサビス氏が自身のツイッターで、実証実験であったと明かしたときの、ネット上の反応だ。「意外だ」という反応よりは、「やっぱり、あの強さは人工知能だったのね」という反応が多かった。 2016年に開催された第1期 電王戦では人工知能PONANZAが山崎隆之叡王
ＡＩ、ポーカーでプロ４人に圧勝 ２億円超のチップ獲得：朝日新聞デジタル
人工知能（ＡＩ）がポーカーのトッププロ４人と競う試合が米国であり、２０日間の対戦で獲得したチップ額でプロに圧勝した。囲碁や将棋でもＡＩがプロを破る例が相次いでいるが、相手の持ち札がわからないポーカーは先を読むのが難しく、より複雑な判断が必要とされる。ビジネスの価格交渉や軍事戦略の決定など、実社会の様々な意思決定に応用できる可能性があるという。 このＡＩは、カーネギーメロン大（ペンシルベニア州）が開発した「リブラトゥス」。同州ピッツバーグのカジノで今月１１日から３０日まで、「テキサスホールデム」と呼ばれるポーカーで、プロ４人とＡＩがそれぞれ１対１でチップを賭けるゲームを計１２万回繰り返した。 各自２枚ずつ配られる手札と、テーブル上の共通札５枚からより強い組み合わせを作り、チップを賭けていく。リブラトゥスは２０日間で４人のプロ全員に勝ち越し、総額１７６万ドル（約２億円）以上のチップを獲得した。
ボッシュ、AIでIoT事業を強化 | IoT NEWS
2016年、ボッシュ・グループは再び増収を達成した。暫定決算報告によると、昨年の売上高は名目で前年比3.5％増の731億ユーロだった。為替調整後の成長率は5.4％。為替変動がマイナスに影響し、売上高を13億ユーロほど押し下げる結果となった。 IoTによるモノのネットワーク化の実現とモビリティの電動化への移行を中心に、ボッシュは数十億ユーロにのぼる先行投資を行っている。2016年にボッシュの研究開発費は約66億ユーロに達した。ボッシュは2016年に、支払金利前税引前（EBIT）ベースで約43億ユーロの営業利益を確保した。ボッシュは、IoTをリードするサプライヤーを目指すという。AIによるユーザーアシスタント分野の成長の可能性が非常に大きいと見ており、ボッシュは約3億ユーロを投じてAIの研究センターを新設し、IoT分野の専門知識をさらに強化する計画だという。 AI（人工知能）：研究センター新設
Appleが横浜に設置の人工知能研究開発拠点、菅官房長官が視察！3月までに稼働！ - iPhone Mania
Appleが横浜に開設した研究開発施設を、菅義偉内閣官房長官が視察し、日本人研究者とも面会しました。3月には稼働し、人工知能関連の研究が行われます。 菅官房長官、施設への期待と外国人研究者の永住促進計画を語る Appleが横浜市に設置した研究開発施設「綱島テクニカル・ディベロップメント・センター」は、昨年12月に完成し、今年3月までに稼働する予定とされています。 視察後に菅官房長官は、「新しい技術開発が行われ、海外にも輸出されることには夢がある」と期待を語りました。 また、外国人の研究者や技術者が一定の基準を満たした場合に永住権を認めるための在留期間の下限を5年から1年に短縮する制度改正を3月に実施すると明かし、技術者の日本進出により対日投資の加速につなげたい、との考えを語っています。 2014年10月に明らかとなった横浜への拠点設置計画 Appleが初めてアメリカ国外に設ける研究開発拠点
“謎の囲碁棋士”「Master」、正体はGoogleのAI「AlphaGO」改良版 「年内にも公式戦を」
昨年末からプロ棋士を相次いで撃破した“謎の棋士”「Master」の正体は、Googleの人工知能（AI）「AlphaGo」の改良版――米Google傘下DeepMindのデミス・ハサビスCEOが1月5日（現地時間）、Twitterで明らかにした。 Masterは、囲碁の対局ができるWebサイト「東洋囲碁」（TYGEM）に2016年末に登場し、トップ棋士を次々と撃破。今年1月2日には別のサイト「野狐囲碁」（FOXGO）で、六冠の井山裕太九段とみられるアカウント「jpgo01」とハンデなしの互先（たがいせん）で中押し勝ち。続く3日には、世界ランク1位の中国の棋士である柯潔九段、3位の韓国棋士・朴廷桓九段を破った。 Masterの対戦成績は、両サイト合わせて60勝無敗。ネット上では「正体不明の天才棋士が現れた」「人間ではなく新しいAIではないか」と話題となっていた。
＜富国生命＞ＡＩ導入、３４人削減へ 保険査定を代替 （毎日新聞） - Yahoo!ニュース
富国生命保険が、人工知能（ＡＩ）を活用した業務効率化で、医療保険などの給付金を査定する部署の人員を３割近く削減する。ＡＩ活用による具体的な人員削減計画が明らかになるのは珍しい。将来的に、人の仕事がＡＩに置き換えられるケースが増えると指摘されており、今回の取り組みも論議を呼びそうだ。 文脈や単語を解読する日本ＩＢＭのＡＩ「ワトソン」を使ったシステムを来年１月から導入。医師の診断書などから、病歴や入院期間、手術名といった入院給付金支払いなどに必要な情報を、ＡＩが自動的に読み取る。給付金額の算出のほか、契約内容に照らし合わせて支払い対象となる特約を見つけ出すことも可能で、支払い漏れの予防も期待できるという。ＡＩの査定対象になりそうな支払い請求は、２０１５年度に約１３万２０００件あった。 同社の査定関連部署には１５年３月末時点で１３１人の職員が所属する。支払いの最終判断などには従来通り専門スタ
ネットに謎の囲碁棋士「Master」が出現 世界トップ棋士を続々撃破
※本記事はアフィリエイトプログラムによる収益を得ています 新年早々、囲碁界にビッグニュースが飛び込んできた。1月2日、謎の囲碁アカウント「Master」が、井山裕太六冠とみられる人物と対戦し撃破した。勝負の様子は囲碁サイト「野狐囲碁」で生配信され、世界中の4000人以上が見守った。 勝負の様子（野狐囲碁公式Twitterより） 対局が始まったのは2日20時前。ネット上では瞬く間に謎の怪物と日本最強が対戦しているとの情報が駆け巡り、視聴者数が急増。勝負も序盤から激しい戦いとなった。SNSでは日中韓のプロ棋士が実況し、トップ棋士の1人、古力九段（2003年～2008年の中国ランキング1位）が「井山六冠（白）が良い」とコメントした局面もあったが、次第にMaster（黒）が逆転。20時40分ごろに中押し勝ちとなった。 囲碁界では2016年3月、Google DeepMindが開発した囲碁ソフト「A
2017年に起こるであろう、AI と音声コントロールに関する7つの予想 - BRIDGE（ブリッジ）テクノロジー＆スタートアップ情報
Image Credit : Microsoft 2016年の他の話題とは異なり、音声対話やAIは私を退屈させない。 2017年にはさらに多くのことが話題になると予想されるため、みな同じ気持ちであることを願っている。ということで今後目（そして耳も）離せない出来事をご紹介しよう。 標準化の登場 標準化と直感的な機能が登場し、またデジタルデザイナーは誰もがその重要性を認識することから、音声対話機能は大幅に進歩すると思われる。今日のAlexaやSiriのようなアシスタント機能との音声対話に対して我々が抱いている一連の定義やモデルは、今後の世界に長きにわたって影響を与えるだろう。 類似事例として、過去20年間のインタラクションのモデルを振り返ってみよう。ウェブの閲覧方法やアプリマーケットで使用する一般的なアイコン、フォーム、ジェスチャースタイル。 これらと同じように音声アシスタントとのやりとりのス
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Interactive Machine Learning List
http://www.shining-man.com/entry/2017/02/05/095929
TechCrunch | Startup and Technology News
TechCrunch
TechCrunch | Startup and Technology News