DeepMind、AIで人間考案のものより優秀なソートアルゴリズムを発見 最大70％高速化
米Google傘下のAI企業Google DeepMindは6月7日（現地時間）、アルゴリズムを開発するAI「AlphaDev」が、人間が考えたものより高速なソートアルゴリズムを発見したと発表した。 ソートアルゴリズムは、入力されたデータを一定のルールに基づいて並べ替えるもの。ネット検索結果の並べ替えやランキング制作などIT技術の根幹を担う技術の一つ。今回AlphaDevが考案したアルゴリズムは既存のものに比べて、少量のデータなら最大70％、数十万規模の大量のデータなら約1.7％速く処理できた。 DeepMindはAlphaDevに新しいアルゴリズムを発見させるため、ソートの作業を「組み立てゲーム」としてプレイさせた。「正確にソートできる」「既存のアルゴリズムより高速である」という2点を満たせばクリアとした。 関連記事 OpenAIやDeepMindのCEOやトップ研究者ら、「AIによる人
Google Chromeが採用した、擬似乱数生成アルゴリズム「xorshift」の数理
2015年12月17日、Google Chrome の JavaScript エンジン（処理系）である V8 の公式ブログにて、 JavaScript の標準的な乱数生成APIである Math.random() の背後で使われているアルゴリズムの変更がアナウンスされました。 Math.random() 関数は JavaScript を利用する際には比較的よく使われる関数ですので、親しみのある方も多いのではないかと思います。 新たなバグの発見や、従来より優秀なアルゴリズムの発見によってアルゴリズムが変更されること自体はそれほど珍しくはないものの、 技術的には枯れていると思われる Math.random() のような基本的な処理の背後のアルゴリズムが変更されたことに驚きを感じる方も少なくないかと思いますが、 それ以上に注目すべきはその変更後のアルゴリズムです。 実際に採用されたアルゴリズムの原
yebo blog: ルービックキューブはどんなポジションでも20回動かせば解決
2010/08/10 ルービックキューブはどんなポジションでも20回動かせば解決 Googleからコンピュータの空き時間として35CPU年を提供してもらい、ルービックキューブの全てのポジションにおける解法を調べたところ、どんなポジションでも20回動かせば解決できる事が分かったそうだ。神のアルゴリズム(ルービックキューブを解くアルゴリズム)が年々短くなってきているのが分かる。キューブの全てのポジションは43,252,003,274,489,856,000との事で、どうやってそれが分かったかというと、19,508,428,800ポジション毎の2,217,093,120セットに分類対称と集合(set covering)を使って解決すべきセットを55,882,296に抑えるそれぞれのポジションの最適解を見つけれなかったが、代わりに20以下の解決法だけを見つける約20秒で1つのセットを解決するプログ
Google Japan Blog: Google検索ランキングの背景にある技術
毎週月曜日のエンジニアリングブログの4回目です。今週も検索テクノロジーについて、過去に米国のブログにポストされたもの を日本語でお届けします。 前回の投稿で、私は Google 検索ランキングの背景にある理念を紹介しました。今回はサーチクオリティについてお話しする努力の一環として、Google 検索ランキングの背景にある技術についてもう少し詳しく説明したいと思います。私たちのランキングシステムのコアテクノロジーは、情報検索（ Information Retrieval または IR ）という学問分野に由来しています。IR コミュニティーは、すでに 50 年近くにわたって検索について研究しています。ページのランキングには、単語の登場頻度のような単語の統計的特徴が用いられています※1。私たちは IR という強固な基礎の上に、リンク、ページ構造、その他多くの革新的技術を用いて最高レベルのシステム
川柳の自動生成アルゴリズムの紹介（どうしたら 機械で川柳 詠めるかな）
こんにちは。エイプリルフールに 1 日だけローンチした Google 川柳、お楽しみいただけましたか？エイプリルフールが終わってしまったのでサービスはもうありませんが、せっかくなのでその裏側をすこしご紹介します。 今回は、Google が人工知能 CADIE を開発し、その CADIE が世界中で面白いサービスを提供するという設定で Google 川柳を提供しました。人工知能 CADIE は架空のものですが、コンピューターによる川柳の自動生成を行ったのは、ウソではありません。 ここでは、その川柳をコンピューターに生成させた手順を簡単にご紹介します。 川柳とは何かを学習する まず、本物の川柳/俳句を Web 上から集めました。集めた作品を解析し、俳句/川柳にありがちな品詞の並びパターンを学習しました。「瞬間」を切り取る 川柳/俳句には、「話題」が必要になります。これは、Web ページからラン
スペル修正プログラムはどう書くか
Peter Norvig / 青木靖 訳 先週、2人の友人(ディーンとビル)がそれぞれ別個にGoogleが極めて早く正確にスペル修正できるのには驚くばかりだと私に言った。たとえば speling のような語でGoogleを検索すると、0.1秒くらいで答えが返ってきて、もしかして: spelling じゃないかと言ってくる(YahooやMicrosoftのものにも同様の機能がある)。ディーンとビルが高い実績を持ったエンジニアであり数学者であることを思えば、スペル修正のような統計的言語処理についてもっと知っていて良さそうなものなのにと私は驚いた。しかし彼らは知らなかった。よく考えてみれば、 別に彼らが知っているべき理由はないのだった。 間違っていたのは彼らの知識ではなく、私の仮定の方だ。 このことについてちゃんとした説明を書いておけば、彼らばかりでなく多くの人に有益かもしれない。Googleの
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