モラベックのパラドックス - Wikipedia
モラベックのパラドックス(Moravec's paradox)とは人工知能 (AI) やロボット工学の研究者らが発見したパラドックスで、伝統的な前提に反して「高度な推論よりも感覚運動スキルの方が多くの計算資源を要する」というものである。 1980年代にハンス・モラベック、ロドニー・ブルックス、マービン・ミンスキーが明確化した。モラベックは「コンピュータに知能テストを受けさせたりチェッカーをプレイさせたりするよりも、1歳児レベルの知覚と運動のスキルを与える方が遥かに難しいか、あるいは不可能である」と記している[1]。 言語学者で認知心理学者のスティーブン・ピンカーは、これがAI研究者らの最大の発見だとしている。彼は著書『言語を生み出す本能』の中で次のように記している。 35年に及ぶAI研究で判明したのは、難しい問題が容易で容易な問題が難しいということである。我々が当然なものとみなしている4歳
Azure Machine LearningとIoTを駆使して室温予測システムを構築してみた - がりらぼ
はじめに 今回は自宅の室温予測システムを構築してみました。 前回はいろいろテキトーに書いてたので今回はかなりまじめに書いていきます。 イメージとしてはNHKのNextWorldで描かれてる世界 それをできるだけAzureを駆使して構築してみたいと思います。 システム構成図 システムの構成図はこんな感じ Arduinoで室温を計測 ↓ Azure Mobile Servicesに送信 ↓ SQL Azureデータベースに貯めこむ ↓ そのデータを使ってAzure MLであらかじめデータの傾向を学習しておく ↓ Mobile Service Schedulerで毎朝8時にAzure MLからその日の室温の予測値を取得してTweet ↓ Mobile Service Custom APIを使ってWindowsストアアプリに今日の室温予測値を表示 という感じでいきたいと思います。 データ計測部 I
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捗るリコメンドシステムの裏事情（ハッカドール）
