話題の「ChatGPT」誰でもできる目からウロコの使い方【『独学大全』著者が教える】
ブログ「読書猿 Classic: between/beyond readers」主宰。「読書猿」を名乗っているが、幼い頃から読書が大の苦手で、本を読んでも集中が切れるまでに20分かからず、1冊を読み終えるのに5年くらいかかっていた。 自分自身の苦手克服と学びの共有を兼ねて、1997年からインターネットでの発信（メルマガ）を開始。2008年にブログ「読書猿Classic」を開設。ギリシア時代の古典から最新の論文、個人のTwitterの投稿まで、先人たちが残してきたありとあらゆる知を「独学者の道具箱」「語学の道具箱」「探しものの道具箱」などカテゴリごとにまとめ、独自の視点で紹介し、人気を博す。現在も昼間はいち組織人として働きながら、朝夕の通勤時間と土日を利用して独学に励んでいる。 『アイデア大全』『問題解決大全』（共にフォレスト出版）はロングセラーとなっており、主婦から学生、学者まで幅広い層か
AI Transformation Playbook How to lead your company into the AI era - Landing AI
AI (Artificial Intelligence) technology is now poised to transform every industry, just as electricity did 100 years ago. Between now and 2030, it will create an estimated $13 trillion of GDP growth. While it has already created tremendous value in leading technology companies such as Google, Baidu, Microsoft and Facebook, much of the additional waves of value creation will go beyond the software
データサイエンティスト＆機械学習（人工知能）エンジニアのスキル要件と、過熱する人工知能ブームが生み出す狂騒曲と（2018年2月版：追記あり） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pixaby) この記事は去年はてブ1100以上ついてしまった与太記事の続編です。その時はタイトルを読んで字の如く「データサイエンティスト」と「機械学習エンジニア」の満たすべきスキル要件（の2017年版）について考察したものでした。 で、まだ1年しか経ってないのに何でまた引き合いに出したのかというと、最近のメディア報道やニュースリリースの類などを見ていると「データサイエンティストにディープラーニングをやらせる」とか「高度な統計分析のできるエンジニアが必要」みたいなどう見ても色々混同している感のある内容が目に付くので、改めてちょっと自己流に交通整理してみようかなと思ったのでした。 特に、空前の人工知能ブームで「人工知能」の語が人口に膾炙すると同時に2014年頃にブームが終わったはずの「データサイエンティスト」の語が何故か復権してしまい、そこら中のメディアでかつて空回りした
ジャズを自動作曲する人工知能「deepjazz」、AIが作ったジャズはこんな感じ
By Jimmy Baikovicius プログラマーのJi-Sung Kim氏が36時間のハッカソンで作り上げたという自動ジャズジェネレーターが「deepjazz」です。deepjazzはPython製のディープラーニングライブラリである「Keras」と「Theano」を使用して作り上げられた2層構造の「Long short-term memory(LSTM)」で、MIDIファイル(音源データ)を与えると音楽を学習してオリジナルのジャズを作曲してくれます。 deepjazz: deep learning for jazz http://deepjazz.io/ 「deepjazz」は、Googleの「AlphaGo(アルファ碁)」やIBMの「WATSON」などのような、人工知能(AI)の一種です。Googleのアルファ碁は囲碁を打つ能力に特化したAIですが、deepjazzはその名の通り
人工知能は Deep Learning によって成されるのか？ - Sideswipe
最近は人工知能分野の話題に事欠かないので、IT系に詳しくない人でも、Deep Learning がどうとか、人工知能がどうとかという話題を耳にすることが多いと思います。 猫も杓子も Deep Learning な世の中ですが、そもそも人工知能とか Deep Learning ってなんなんだっけ？ という疑問に答えられる人は多くないはずです。 今回は、広く浅く、人工知能と Deep Learning について書きます (この記事をご覧になればわかるように、人工知能 = Deep Learning では決して無いのですが、両者はよく並んで紹介されるので、ここでも同列に書いています)。 最初に結論 Deep Learning は(真の)人工知能ではない。なんでもかんでも人工知能って呼ばない。 「Deep Learning」、「人工知能」ともにバズワード*1になりつつあるので気をつけよう。 コンピ
人工知能の概論の概論と�セキュリティへの応用（的な～(改)
2. 自己紹介 • Typhon（テポ)です。 • セキュリティエンジニアやってます。 • 仕事で人工知能とかやりません。やれたらおもろいなぁ • 趣味： ヘドバン出来る音楽（デスメタル、ハードコア、アニメスピードトランス） 勉強(セキュリティ、数学、AI、言語) 3. 発表前の前置き • 機械学習、ディープラーニングという言葉がよく登場するようになってきた • 人工知能？なにそれ？な人が突然携わるの辛い • 大学のときに片っ端から学んだ授業の記憶は残ってる • 深い話よりも浅い話や体系的な話ならできそう • 薄くても浅くても、学ぶきっかけさえあれば人はそこから走りだせる • てことで、ゆるふわ発表できるささみ向けに書いてみました。 • 今日から人工知能を勉強するための一役を担えたら幸いです。 • 公開する目的の資料ではなかったのですが、せっかくなのでアウトプットします。 • 色々とツッコ
嘘を見抜ける人工知能が衝撃的すぎる (1/5)
鳥肌が立った。人間は本当にこの方向に進んでいくべきなのかと、人工知能の研究ではじめて戸惑いを感じた。 人工知能を使ったゲーム大会「第1回人狼知能大会」があると教えてもらって見に行ったのだ。パシフィコ横浜で開催の開発者イベント「CEDEC 2015」で27日に開催されたものだ。大会は大人気で、観客の長い行列ができていた。 人工知能に会話ゲーム「人狼」をプレイさせ、勝者を決める。人工知能が将棋を指す「電王戦」のようなもので、まずは人工知能の中でゲームの優勝者を決める。 人狼というのは「スパイ探しゲーム」だ。 プレイヤーにあたる「村人」たちの中には、夜ごと人をとって食う「人狼」が数人ひそんでいる。村人たちはテーブルを囲み、人狼が誰なのかを推理して村から追放する（処刑する）。人狼は誰が人狼なのか知っていて、自分は人狼ではないと嘘をつく。村人側には人狼かどうかを見抜く「占い師」など特殊能力を持ってい
かな漢字変換の学習をみて温故知新：日経ビジネスオンライン
前回、末尾に次のように記しました： 「…次回は、新世代の人工知能らしい「学習」とは何かについて、かな漢字変換から、人工知能分野とは少し違う領域の研究者が取り組んでいた機械学習について、また、最適化のタスクや、そのためのビッグデータのモデル化などに触れてみたいと思います。」 このあと、私の会社であるメタデータ（株）から半年ぶりに、機械学習による全自動テキスト分類等の意味理解機能を搭載したことで初めて「人工知能（AI）」をうたった製品「VoC分析AIサーバ」を発表しました。そこでこの製品にも触れつつ、主に、これまでに実現している機械による学習について論じてみたいと思います。 弱いAIの理想は「透明な」道具 もっともシンプルで、日本人のほとんどがなじんでいる「学習」機能といえば、かな漢字変換でしょう。一番最近の変換結果を最優先で候補として出す機能です。確かに便利ですが、これに対して「人間のように
これから統計分析や人工知能を学びたいのですが、おすすめの【サイトや書籍】、【ツール・環境作り】を教えて頂けますでしょうか。…
これから統計分析や人工知能を学びたいのですが、おすすめの【サイトや書籍】、【ツール・環境作り】を教えて頂けますでしょうか。 PHPやMysqlはある程度使えますが、システムを０から開発できるエンジニアレベルではなく改変出来る程度のスキルです。 ですのでこれから覚えていきたいという形なのですが、子育てや仕事で時間が取りにくいため古い知識や覚えてもあまり意味が無いものは省いて効率化を図れたらと思っています。 具体的には例えば下記のような事や、 http://gigazine.net/news/20150116-buzzfeed-headlines-analysis/ 1000種類のキーワードで、SEOで上位表示されているサイト上位1～10位の共通点等を洗い出す作業に使いたいと思っています。 もちろんすぐにとは思っていませんし、楽をするつもりもありませんが、忙しい中で極力最短の道を進むための情報
ロボットは東大に入れるか。Todai Robot Project
本プロジェクトは、国立情報学研究所（大学共同利用機関法人 情報・システム研究機構）が中心となって1980年以降細分化された人工知能分野を再統合することで新たな地平を切り拓くことを目的に、若い人たちに夢を与えるプロジェクトとして発足しました。 本 プロジェクトの具体的なベンチマークとして、2016年度までに大学入試センター試験で高得点をマークすること、また2021年度に東京大学入試を突破す ることを目標に研究活動を進めています。これまで蓄積された人工知能の各要素技術の精度を高め、情報技術分野の未来価値創成につなげるとともに、人間の思 考に関する包括的な理解を内外の研究者とともに深めていきたいと考えております。また、本プロジェクトでは、日本における学際的な知識・先端技術を集積す るだけでなく、国際的な連携も視野に入れ、研究活動を進めてまいります。
ヒトとロボットの心の研究 by 前野隆司
ヒトとロボットの心の研究 「意識」は受動的だろうか？ 慶應義塾大学理工学部 前野 隆司 目次 はじめに（挨拶） 概要 著書・論文・講演論文 Q＆A はじめに （ごあいさつ）： 「心」の解明は，「宇宙」の解明と並んで人類最大の関心事かも知れません。私も，「ヒトの心はどのように作られているのか!?」「ロボットの心はどのように作ればいいのか!?」について考えているうちに，普通とは違うちょっとおもしろいヒトの心のモデルをある日（2002年の秋）ふと思いつきました。「受動意識仮説」「心の地動説」「川の下流にいる私」などと私が呼んでいるものです。これはもしかしたらすごいかも，と悦に入りつつ周辺研究を調べてみると，カリフォルニア大学サンフランシスコ校脳神経科学専攻のLibet博士が，同様な結果を既に発表していました。また，哲学や心理学の世界では似たような考え方が既にあるようで
人とロボットの秘密：第4章-1 「意識は機械で再現できる」 前野教授の「受動意識仮説」 (1/3) - ITmedia News
人とロボットの秘密 ロボット工学を「究極の人間学」として問い直し、最前線の研究者にインタビューした書籍「人とロボットの秘密」（堀田純司著、講談社）を、連載形式で全文掲載します。 バックナンバー： まえがき 自分と同じものをつくりたい業（ごう） 第1章-1 哲学の子と科学の子 第1章-2 「アトムを実現する方法は1つしかない」 第2章-1 マジンガーZが熱い魂を宿すには 第2章-2 ロボットは考えているのか、いないのか 第2章-3 アンドロイドが問う「人間らしさ」 石黒浩教授 第3章-1 子どもはなぜ巨大ロボットが好きなのか ポスト「マジンガーZ」と非記号的知能 第3章-2 「親しみやすい」ロボットとは 記号論理の限界と芸術理論 中田亨博士の試み ←前回「第3章-2 「親しみやすい」ロボットとは 記号論理の限界と芸術理論 中田亨博士の試み」へ 意識は機械で実現できる 記号論理が意識の一部でし
人工知能を思い描く13人の夢 すくぅうみうぎ
人工知能を思い描く13人の夢 | Tweet ◆＜はじめに＞◆ 1週間ほど前の「 【募集】「人工知能」をテーマに記事を書いてくれる人を募集します。 」で、 人工知能の記事を募集したところ、ありがたいことに多数の記事を書いていただきました。 まずは、 わずか1週間という募集期間にも関わらず、貴重なお時間を割いていただき、 素敵な記事を書いてくださった13名のブロガーさんに感謝をいたします。 どうもありがとうございます。 今回、皆様に記事を「書いて」いただきましたが、タイトルでは「描く」と表現いたしました。 それは、それぞれの記事の中で「人工知能に対する思いが描かれている」からです。 読者の皆様には、この13名の記事を、ぜひ1つ1つじっくり読んで、 楽しんでいただきたいと思います。 ◆ 「人工知能」記事一覧 ◆ (順不同) ◇◇◇＜人工知能の実現について思い描く人々＞◇◇◇ ● 人工知能につ
AI対AI： Linux上のN.E.R.O. | OSDN Magazine
ビデオ・ゲームの人工知能（AI）にいらだちを覚えたことがあるなら、ぜひともN.E.R.O（Neuro-Evolving Robotic Operatives）を試してみてほしい。N.E.R.O.は、独自のインテリジェントな非プレイヤー・キャラクタを鍛えることが勝利への鍵となる、クロスプラットフォームの戦闘ゲームである。対戦場での唯一のルールは、「最も優れたAIに勝たせること」である。私はLinuxクライアントで腕試しをして、N.E.R.O.がとても毛色の変わったゲームであることを知った。 N.E.R.O.は2003年に、テキサス大学オースティン校（UT）で最初に開発された。UTの2003 GameDevカンファレンスにおいて、AI研究者のKen Stanleyが、兵隊ロボットをリアルタイムで訓練し、互いに戦わせるというアイデアを基にしたゲームを提案した。この提案が、UTの多数の学部と学生を
人工知能の第一人者J・マッカーシー氏に聞く--AI研究、半世紀の歴史を振り返る - CNET Japan
1956年、コンピュータ科学者のグループがダートマス大学に集まり、当時としては新しいトピックについて議論をかわした。そのトピックとは「人工知能」である。 ニューハンプシャー州ハノーバーで開催されたこのカンファレンスは、コンピュータで人間の認知能力をシミュレートする方法に関する、その後の議論の出発点となった。カンファレンスでは、「コンピュータは言語を使用できるか」「コンピュータは学習できるか」「創造的な思索と非創造的だが有効な思索を分ける要因はランダムさ（偶発性）なのか」といったさまざまな議論が行われた。 議論は、学習能力をはじめとする人間の知能が、原則として、コンピュータのプログラムでシミュレートできるくらい詳細に記述することができるというの大前提のもとで行われた。 出席者には、当時ハーバード大学に籍を置いていたMarvin Minsky氏、ベル研究所のClaude Shannon氏、IB
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