モバイルゲームの歴史を年代別にご紹介します。モバイルゲームの成長と今後について詳しく解説していきます。
モバイルゲーム 物凄い勢いで勃興したモバイルゲーム業界は、いろいろな課題や問題に直面しながらも巨大化し、今日の時点でのスマートフォン向けゲームの市場へと継承されていきます。 モバイルゲームの歴史 2001 Javaアプリと3Dゲームの登場 Javaが利用できるようになったことにより、ダウンロード型のゲームが供給できるようになりました。 2002 携帯電話端末の大容量化・3D化競争 Java搭載携帯電話端末が登場してからごく僅か1年の間に、アプリのサイズに関しては10倍に広大化し、表現方法も2Dから3Dにシフトし始めました。J-PHONEは『ゼビウス』や『スペースハリアー』などといった昔のアーケードゲームを、ドコモはSIMCITYなどパソコンで世界的規模のヒットを飛ばしたゲームを主力商品としていました。 2003 モバイルゲームの一般化 メモリの制限が厳しいJava仮想マシン上ではなく、OS
脳とコンピュータとの違い
脳と現状のコンピュータは、計算モデル、アーキテクチャ、 アルゴリズムなどいろいろな観点からみて違いがあります。 はたしてコンピュータの上で脳と同じ機能は実現できるのでしょうか。 実現を難しくする要因として何が考えられるでしょうか。 ◆計算モデルの違い 計算する機械を数学的に抽象化したものを計算モデルと呼びます。 チューリングマシンは計算モデルの１つです。 チューリングマシンとは数学的に異なる計算モデルとしては、 例えば非決定性チューリングマシン、 （理想的な）アナログコンピュータ、量子チューリングマシン （量子コンピュータのモデル）があります。 これらはチューリングマシンよりも強力だったり速かったりします。 さて、「脳の計算モデル」はチューリングマシンと等価でしょうか、 それともより強力だったり速かったりするのでしょうか。 非決定性チューリングマシンは並列度が無限の計算機です。 脳は超並列
第1回 機械学習 ことはじめ | gihyo.jp
次のサービスや製品はどれも身近にありますが、これらに共通していることはなんでしょう。 Amazonの「この商品を買った人はこんな商品も買っています」 はてなブックマークの「関連エントリー」 Google 翻訳 Google 日本語入力 メールクライアントのスパムフィルタ デジタルカメラの自動顔認識 ニンテンドーDSの手書き文字認識 買い物履歴、ユーザが書いたコメントやタグ、Webに無数にあるページ、メール、画像や動画と対象はそれぞれ異なっていますが、どれも「データから有益な情報を取り出す」ということを行っています。 これらは「機械学習」という技術を使って実現されているのです。 機械学習の応用範囲 機械学習は冒頭で挙げた以外にも、様々な分野で使われています。 例えば、ノイズ除去や特徴の抽出を目的とした利用パターンがあります。音声認識や画像認識、文字認識（OCR）などはその代表格です。それらも
曲がりなりにも「否定表現」を実用している自動将棋解説システム。 - IHARA Note
本日の日記は、コンピュータ将棋の技術を応用した自動将棋解説についての話である。また、「ない」という否定表現についての話でもある。なお、この話は半年くらい前から書こうと思っていたものなのだが、忙しくて書きそびれていた。 さて、一年くらい前からだと思うが、twitter上でコンピュータ将棋が人間のタイトル戦の対局の形勢判断を呟き始めた（@gpsshogi）。例えばこのような具合である。 [(151) ▲３三馬] 645 △同歩▲８六銀△６四角▲７五桂△４二角▲同飛成△６九飛▲８三香成△同金▲同桂成△同銀 (45sec) [(183) ▲８三桂不成] -1702 △同金▲７三桂成△同金▲７五歩△６四桂▲７六角△８五歩▲同角△８四歩▲７四銀△８五歩 (16sec) 最初に何手目の着手であるかが書かれており、次に着手された手が書かれている。その次が評価値であり、プラスなら先手優勢、マイナスなら後手優
人工知能の話題: TDギャモン (TD-Gammon)
TDギャモン (TD-Gammon) TDギャモン (TD-Gammon)(注1)は，G.Tesauroが開発したシステムで，バックギャモンというゲームの対戦を行います．強化学習(注2)という方法で自分でいろいろな手を試して強くなることができます． はじめに，バックギャモンのルールについてごく簡単に説明します．このゲームは右の図の盤上で，赤と黒の丸いコマを受け持つ二人が対戦します．コマをおくマスは図の水色と黄色の部分です．ルールは「すごろく」と似ています．図のようにお互い15個ずつコマを並べた状態から始めます．2個のサイコロの目に応じて交互にコマを進めて，全部のコマをアガリまで先に動かした方が勝ちです．赤は反時計回り（24→1の方向）に，黒は時計回り（1→24の方向）にコマを動かします． その他，相手をとばしてしまうヒットや，相手の進行を妨害できるブロックといったルールがあり，駆け引きが必
twitterでずっと仲良くしていた人がbotだった - coconutsfine's blog
僕もtwitterを始めてからもうすぐ2年になる。情報系の大学に入ってから関わりのある人のtwitter-erが増えたのでどんどんのめり込んで行った。まあろくすっぽ大学生活をエンジョイもせずにtwitter充していたわけで、友人からの遊びの誘いを断ってまでtwitterをやってるような廃人なわけだ。そんな廃人になってくると、そろそろtwitter上にも旧知の仲というか、移り変わるタイムラインでも昔からの顔なじみみたいな人が結構でてくる。昔よく見たのに最近見ないなと思っていたらアカウントが消えていたり、wassrで偶然見つけたり、まあそんなことがあったりする。 僕のtwitter古馴染みの中に@donsukeと@ha_maがいる。@donsukeは今でこそ猫のアイコンだが、最初はマントを着ている熊のぬいぐるみのアイコンで、「〜なのだ」という語尾をつけるなどの子供っぽいところがあって、なかなか
DO++: 機械学習による自然言語処理チュートリアル
自然言語処理のときに使う機械学習手法のテクニックをざーっと２時間程度で紹介してほしいとのことだったので今日話してきました。基本的に、そんなに頑張らなくても効果が大きいものを中心に説明（特にパーセプトロンとか）を説明してます。 紹介した手法はパーセプトロン、最大エントロピー、正則化、多クラス分類、系列分類（CRF, Structured Perceptron）などなどです。どれも一かじりする感じで網羅的に見る方を優先してます。個々の詳しい話はそれぞれの文献や実装などを当たってみてください。 スライド [ppt] [pdf] ここで話しているのは線形識別モデルの教師有り学習が中心で教師無し学習（クラスタリングなど）など他の自然言語処理を支える技術は省いてます。 こういうのを使って（使わなくてもいいけど）どんどんアプリケーション作らないといかんね。 Tarot is not used to ma
『電力量しばり』
本業とその他の事情によりお休みしていた。既に古い話になってしまったが、コンピュータ将棋協会blog 内で興味深いご提案を拝見したのでここで紹介し、謎電の作者の感じたところを書いておこうと思う。 引用元：十八世 “人間” 名人 > 人間vsコンピュータでは、コンピュータに消費電力制限を課す、というのも、環境の世紀の対決の一案かもしれません。 ＣＳＡの総意ではなく一理事としてのご提案であろうと思う。この件は私の仕事に非常に関係した事柄で、個人として賛同したいところである。仕事上、地球環境への負荷を減らすことが一番の理由だが、それ以前に時の竜王・名人と平手で戦える日が来た時、相手より遥かにエネルギを使って勝ったところで、それでは勝ったうちに入らないと思えるからだ、人間とクルマが100ｍダッシュで競っても意味がないように。そこで人間対計算機の試合がフェアと言えそうな計算機側消費電力制限案を一つ出そ
やねうらお−俺のブログがこんなによっちゃんイカなわけがない
紙媒体のほうの拙著『解析魔法少女美咲ちゃん マジカル・オープン！』は一度絶版になったんだ。自分で言うのも何だが、リバースアセンブルの名著であり、教科書的な存在であるから、アマゾンのマーケットプレイスでは長らく定価の数倍というプレミア価格となっていた。 プレミア価格になってからも「再販しないんですか？」とブログの読者の方などから問い合わせを数多くいただき、これは再販すべきだよなぁと思って出版社のほうに増刷するか、無料でPDFか何かを公開させてもらえないかと何度か出版社の編集担当に交渉したのだが、これがどうもうまくいかなかった。 まず、本文の著作権自体は著者(私)にある。だから絶版になったあと本文だけを公開することは出来る。しかし図は、下書きは私が書いたものではあるが、出版社の編集側で手直ししたものが本には使われているし、組版をしたのは出版社である。これらに関する権利が出版社にある。また、表紙
「フレーム問題」の解消
人工知能研究への一提言 羽地 亮 ０ はじめに 「フレーム問題（frame problem）」は、1969年にマッカーシーとヘイズ（McCarthy and Hayes 1969）によって提唱されて以来、人工知能（AI）研究において長らく難問とされてきた。しかも、人間の精神をコンピュータになぞらえる昨今の論調において、この問題は、単なる形式論理上の問題や工学上の問題にとどまらず、AI研究によってはじめて明るみに出された「根の深い新たな認識論的問題」（Dennett 1984, p.148）とみなされる。すなわち、コンピュータにとってのみならず、人間にとってもまた「フレーム問題」は問題であるというのである。 これに対して、私は次のことを主張したい。(1)「フレーム問題」は現在のAI研究に特有のアポリアである。そして、それがアポリアである限り、AIは実現しないだろう。(2) 人間の精神
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
「俺の邪悪なメモ」跡地
情報処理学会-棋譜とログ