人工知能の歴史 AIを如何にして達成しようとしたか - HELLO CYBERNETICS
※めちゃくちゃ長いです。一連の流れで読むと理解が深まると思います。自身の復習のためにも書き下しました。個々の章で完結しているので、それぞれ別の記事としても掲載しています。 近年は人工知能ブームが到来し、人工知能というワードを当たり前のように使う時代がやってきました。情報技術を学んでいる人にとって人工知能は、情報処理を効率的に行う素晴らしい技術の一つとして認識できるかと思います。一方で、技術的話題にあまり興味がない人にとっては、人工知能というワードに対して各々の解釈をして、時には誤解のような意見も見受けられます（人工知能の全容がハッキリしないうちは誤解というのはあまりにも強すぎる言い方ですが）。 人工知能がどういうものであるのかを知るには、人工知能を技術的にいかにして達成しようとしたかの歴史を知ることが一番であると思います。 ここでの記事の目的は技術的な観点からの人工知能について説明すること
職場で閲覧注意な画像を自動生成するシステムをYahooのディープラーニングで開発
YahooはNSFW(職場閲覧不適切)な画像を認識するディープニューラルネットワーク「Open nsfw」をオープンソースとして公開しているのですが、これを使って「コンサート」「ギャラリー」などのカテゴリごとにNSFWな画像を自動生成できるジェネレーターを開発した猛者が登場しています。 Image Synthesis from Yahoo's open_nsfw https://open_nsfw.gitlab.io/ 博士論文提出志願者のGabriel Goh氏は、Yahooのオープンソースニューラルネットワーク「Open nsfw」に、ワイオミング大学のEvolving AI Labが開発した画像生成ネットワーク「Synthesizing」を組み合わせることで、NSFWな画像を生成するジェネレーターを開発しました。 Synthesizingはニューラルネットワークを通じて画像を生成する
人工知能＋オブジェクト指向で将棋プログラムをつくってみる
将棋プログラムは、人工知能を学ぶのにぴったりな題材です。コンピュータに将棋の指し手を考えさせるには、第2回で説明した昔ながらの記号処理的人工知能から最近の機械学習まで、幅広く使う必要があるためです。それよりも何よりも、将棋という題材は楽しく盛り上がります。 前回までは、人工知能の定義や分類、向く仕事と向かない仕事、人工知能の歴史を見てきました。今回からはいよいよ人工知能のプログラミングとして、将棋プログラムをつくってみることにします。 様々なゲームの中から将棋を選んだのは、将棋が日本人に親しまれているほか、本将棋からミニ将棋まで幅広い種類があり、適当な難度の将棋を選択できるからです。たとえばミニ将棋であれば、研修の中でプログラミングできる難度です。後日、ミニ将棋を使った研修の事例を紹介する予定にしています。 将棋自体のルールはここでは紹介しませんが、将棋が他の盤上ゲームと比べてどのようなゲ
笑い飛ばせない……AIロボットが｢人類を滅亡させる｣と発言
これが映画｢ターミネーター｣の最初のシーンだったとしても、不思議じゃないくらい、出来すぎたエピソードです。 先日CNBCで放送された、Hanson Robotics社の｢感情を表現するロボット｣ソフィアとの対話が、話題を集めています。 ソフィアは2015年4月に起動（誕生）した、人間と対話できるAIロボット。62種類の表情とアイコンタクトを通じ、人間と自然な会話ができます。 ……｢できる｣と言っても、動画を見ていただければわかるとおり、色んな意味で不気味です。 いわゆる｢不気味の谷（人間に似すぎている人形は不気味）｣だけではなく、会話の異様に理性的な部分や、でも一生懸命人間に合わせようとしている部分、ふと哀愁を感じる瞬間のある部分、コミュニケーション（会話＋表情）がごくわずかに、微妙に噛み合っていない点など、いろんな意味で不気味です。 でも、昨年映画｢チャッピー｣を見た自分としては、｢ソフ
「歴史に残る一手」「セドルも人間じゃない」――“人類代表”、囲碁AIに勝利 プロ棋士はどう見る
米Googleの人工知能（AI）部門DeepMindが開発する「AlphaGo」（アルファ碁）と韓国のプロ棋士・李世ドル（Lee Sedol）九段の5番勝負の4局目が13日に行われ、李九段が初勝利を収めた。 開幕前の下馬評では「プロ棋士優勢」という見方だったが、日々進化し続けていたAlphaGoが強さを見せ、まさかの3連敗。「このまま全敗の可能性も……」という空気も漂っていたが、第4局ではソフトの弱点を付いた“ファンタスティックな一手”でAlphaGoのミスを誘発し、勝利をたぐりよせた。 「歴史的な敗北」のショックが冷めぬまま3連敗、ようやく1勝をつかんだ“人類代表”の戦いをプロ棋士はどう見ているか。日本のプロ棋士や開発者のTwitterやブログでの発言・見解を、第3局以降を中心に追った。 最終第5局は、「AlphaGoは白番（後手）の方が強い、黒番で勝ってみたい」という李九段の要望で黒が
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黒37手と白78手：AlphaGoとイ・セドルが再定義した「未来」
Microsoftの人工知能は、なぜ虐殺や差別を「支持」するようになったのか……
Microsoft did Nazi that coming: Teen girl chatbot turns into Hitler-loving sex troll in hours
圧勝「囲碁AI」が露呈した人工知能の弱点 - 日本経済新聞
DeepMind：AlphaGoをつくった「4億ドルの超知能」はいかにして生まれたのか？