ゆ◯いエンジンについて教えて下さい。検知率が高いと評判ですが、どのようなアルゴリズムにもとづいて判定していますか。あれは完全に自作なのですか。またfalse positiveはどのくらいあ�
ちょっと前に大幅なバージョンアップを行いまして、 最近はTLで読める全発言に対し複数のフィルター検出を行い各フィルターで 怪しいものをピックアップしております。 フィルターの例として ●ベイズ解析のちょっとした応用 以前はこのフィルターだけでした。 よくあるSPAMメールの解析手段です。 SPAMに特有な単語を抽出できる -> ゆのいに特徴的な単語を流出できる！ の論理です。 このフィルターの一番めんどくさい点は、教師アリ(つまりゆのかが検出結果に対して判定 しなければならない)点です。 http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%99%E3%82%A4%E3%82%B8%E3%82%A2%E3%83%B3%E3%83%95%E3%82%A3%E3%83%AB%E3%82%BF 当然誤検出(false positive)は存在しえます。
K-Project | サブサンプションアーキテクチャとは
さて、前回のレポートに書きましたが、バンダイのロボット玩具のシリーズには『サブサンプションアーキテクチャ』なるアルゴリズムが使われています。これはドラえもんロボットでも例外ではありません。 では、その『サブサンプションアーキテクチャ』とはどういうものか？このアーキテクチャは、かの有名な元ＭＩＴのブルックス博士が考案したものです。あのお掃除ロボット”ルンバ”を開発した米国iRobot社の設立者の一人と言えばピンときますか？ では具体的に『サブサンプションアーキテクチャ』とはどういうものかを説明しましょう。一言で言えば「反射行動を階層的に配置しその出力をもって制御を行う」ということです。では、例をもって説明しましょう。 あるフィールドにロボットが居ます。このロボットの目的は”ゴールにたどり着く”です。しかし、そのゴールはロボットからは見えない、つまりセンサの範囲外にあります。そして
「異なる時間スケールの階層性」と「全体から部分への分節化」が知能を創発させる?～理研、「創発と知能」研究会を開催
「異なる時間スケールの階層性」と「全体から部分への分節化」が知能を創発させる? ～理研、「創発と知能」研究会を開催 3月10日、独立行政法人理化学研究所 脳科学総合研究センター(BSI)において「研究会『創発と知能』―現実知としての科学と工学の融合について―」が行なわれた。独立行政法人 理化学研究所脳科学総合研究センターが主催、協賛は科学研究費補助金(萌芽研究)「空間性文脈認知の神経機構に基づくロボットの創発的行動決定の実験」(代表:我妻広明氏)。 はじめに、「創発と知能の関係を考える」と題して、企画者である理研BSI 創発知能ダイナミクス研究チームの我妻広明氏が講演した。我妻氏は創発と知能をリアルに真剣に考えたいという。「創発」とは、部分の単純な総和ではないものが相互作用の中から自己組織化によって出てくること。「創発」と「知能」というのはしばしば聞く組み合わせだが両者の関係は必ずしも明確
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メイドロボットを開発するセンス - レジデント初期研修用資料
「夢の扉」というテレビ番組に、東大でロボットを作っている研究室が取り上げられていた。 手足と頭のついた、本物の「メイドロボット」作っていた。東大なのに。 シンプルな問題を複雑に解く メイドロボットは、人よりももう一回り大きなサイズで、二本の腕と、車輪と頭がついている。 部屋の中にある家具をあらかじめ登録しておくことが必要で、室内の家具の位置を認識して、 ロボットアームモップを持って、部屋を掃除することができる。 部屋を掃除するロボットの動作は極めて複雑で、バックグラウンドに投入された技術はすごいのだろうけれど、 発想自体は単純。「発想」というものは、「洗濯をする機械を作る」という問題を、 「水を攪拌する機械を発明する」と言い換えることであって、 自立して動く掃除機ならば、もう何年も前に市販されていて、お掃除ロボット「ルンバ」のパチモノなら、 今はもう、ホームセンターで2 万円しない。 東大
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