【イベントレポート】人工知能に煩悩を与えられるか？「人工知能のための哲学塾 東洋哲学篇 第零夜」 | nebula
2017年1月23日（月）、新宿で刺激的なイベントが行なわれた。人工知能のための哲学塾 東洋哲学篇 第零夜である。この記事では、そのレポートをお届けする。 「人工知能のための哲学塾」は、NPO法人IGDA日本（国際ゲーム開発者協会日本）に属するSIG-AIが2015年から開催しているイベントであり、ゲームAI開発者の三宅陽一郎氏が講師、ゲーム監督の犬飼博士氏が司会を務めている。 なぜ、哲学なのか？ 三宅氏は、ゲーム開発の最前線で人工知能を研究しながら、その開発に哲学を活用している。2016年11月に発売されたFINAL FANTASY XVも、三宅氏率いるチームが開発した人工知能を搭載している。 なぜ人工知能開発に哲学が必要なのだろうか。三宅氏は、GIZMODOで、その理由を以下のように語っている。 なぜ哲学なのかというと、人工知能は理科系と文化系の境界にある、「人間についての学問」でもあ
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
2048 の AI を読んでみた - はやくプログラムになりたい
以前第一回2048AIコンテスト 結果報告という記事を見かけて，興味がわいたので 2048 の AI について調べてみました． 2048 は 4x4 のパズルゲームで，ルールは実際にやってもらったほうが分かりやすいぐらい簡単なものですが，テンポが良くて結構ハマりました． 今回は公開されている 2048 の AI の中で一番メジャーっぽいものを TokyoVim #19 で読んでみました． ov3y/2048-AI - Github 小並感 平穏な感じ AI でした． js/grid.js に各評価関数の定義があり，js/ai.js に探索を行うメインの部分の処理があります． 評価関数 良い手を選ぶには，ある盤面が与えられたときにその盤面がどれだけ有利な状態かを知る必要があります．それを知るために必要なのが評価関数で，今回だと 2048 の 4x4 の盤面を引数に取り，その盤面のスコアを返す
This AI “solves” Super Mario Bros. and other classic NES games
In the 28 years since Super Mario Bros. was released, and it's obviously been comprehensively beaten, thoroughly, many thousands of times in that time by players around the world. But have you ever made the game beat itself? That's what computer scientist Tom Murphy has done. At SigBovik 2013, he presented a program that "solves" how to play Super Mario Bros., or any other NES game, like it's just
プロシージャル技術ネタに関するページ収集中 - ABAの日誌
ゲームにおける自動生成技術、いわゆるプロシージャルに関するページをいまさらのように収集している。 次世代ゲームにおける自動生成技術 (http://www.t-pot.com/program/144_GameAISeminar6/index.html) 「ゲームAI連続セミナー第6回」のレポート記事。プロシージャルに関する概観をつかむのに良い記事。 Procedural generation (wikipedia:en:Procedural_generation) WikipediaのProcedural generation項。プロシージャルを使ったゲームの実例についてよくまとまっている。 Procedural Content Generation Wiki (http://pcg.wikidot.com/) Procedural content generation (PCG)に関する
ニューラルネットワークを用いたパターン認識：CodeZine
はじめに ニューラルネットワークの主要なアルゴリズムであるバックプロパゲーション法を、車両のナンバープレートの自動読取りへの応用例で紹介します。完成版のアプレットを見る 対象読者 パターン認識に興味を持ち、特にニューラルネットワークを用いる方法に関心のある人。必要な環境 J2SE 5.0を使っていますが、これより古いバージョンでも、本稿のコードをコンパイルし、実行することができます。ただし、添付のコンパイル済みアプレットの実行には、J2SE Runtime Environment 5.0が必要です。また、CPUパワーが足りないと、学習に時間がかかります。 パターンには、音声、画像、図形、文字などがあります。これらが何であるかを認識することを「パターン認識」と呼び、音声認識の応用は音声入力装置に、画像認識の応用は顔や指紋の照合に使われます。文字認識は、大別して、手書き文字の認識と、印刷文字の
コンピュータ囲碁がプロを相手に初勝利 - やねうらおブログ(移転しました)
22日の深夜からコンピュータ囲碁とプロが対戦している。 コンピュータ側は数百台から成るスーパーコンピュータを使っているらしい。 ソフトは、MoGo(「モンテカルロ碁」の略)で、モンテカルロ法(終局までランダムに打たせるシミュレーションを延々と繰り返させて勝率の高かったところを次の一手とする)とUCTを用いている。*1 このため、並列化効率がそれなりに良いようで台数効果が出やすい。 4局対戦するようだが、3月23日4:00現在、2局目にして1勝1敗。 9路盤ではあるが、コンピュータ囲碁がプロに初めて勝てた歴史的瞬間である。 これは、間違いなくコンピュータ史に残る。 モンテカルロ法 + UCTでのコンピュータ囲碁はまだ数年の歴史しかなく、まだまだアルゴリズム的な改良による棋力向上も期待されている。 従来は囲碁のほうが将棋より手が広く、評価関数の作成も困難で、囲碁のほうがコンピュータにやらせるの
モンテカルロ法で囲碁、将棋
2006/02/17 興味がわいて作成 囲碁の場合 １．モンテカルロ法とは？ ２．モンテカルロ法を囲碁に適用すると？ ３．５路盤での結果 ４．９路盤と１９路盤の結果 ５．終局までの平均手数と平均目数、最大の手の目数 ６．実際の囲碁プログラムでのモンテカルロ法 ７．少し強く？したモンテカルロ法 ８．実際にモンテカルロ法で対局させてみると？ 将棋の場合はこちらを モンテカルロ法がコンピュータ囲碁ではちょっとしたブームらしいです 2005年9月のコンピュータオリンピックの囲碁の9路盤部門でモンテカルロ法を採用したフランスの囲碁プログラムが 好成績を収めました。（3位と5位、9チーム中） こんなお手軽でインチキくさい？方法がどこまで効果があるものか自分でも少し調べてみました。 １．モンテカルロ法とは？ モンテカルロ法、で真っ先に思い浮かべるのは、正方形の中に乱数
AI開発ノート
このブログでは、人間のような人工知能を発明することを目指して、日々勉強したことを記事にしています。 そして、オリジナルの人工知能の開発も進めていきます。 コメントやTB大歓迎です。ご意見ご感想をお聞かせください。 Author: mad 6/21:mad日記を移転しました。 2/20:[AI開発ノート] オートマトンの設計 part 2 アップ 2/15:[知性の探求] 第８回 体内時計 アップ 2/2:[愛すべきAI/Robot達] 第６回 『AIBO』 アップ 2/1:[知性の探求] 第７回 推論の誤り part 1 アップ 1/31:[AI開発ノート] オートマトンの設計 part 1 アップ 1/29:Mad日記開設。AI開発ノートがすでに日記じゃなくなってしまったので、別サイトにしました。サイト構成が複雑になってしまってすいません。 1/28:[AI開発ノート] ニューラルネット
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