ゲームと困難性 - 186 @ hatenablog
前置き CiNii - ぷよぷよはNP完全 はてなブックマーク - CiNii - ぷよぷよはNP完全 全て頭に一般化が付きます. 色々結果はありますが, 問題の定式化によって当然難しさが変わりますのでご注意を. 定義は元論文を見て確認してください. 2人ゲーム オセロ PSPACE完全 (岩田, 笠井 1994) 将棋 EXPTIME完全 (安達, 亀川, 岩田 1987) 囲碁 EXPTIME完全 チェッカー EXPTIME完全 (Robson 1984) チェス EXPTIME完全 一般化しりとり PSPACE完全 マスターマインド NP完全 (de Bondt 2004, Stuckman and Zhang 2005) 一般化アマゾン PSPACE完全 (清見, 宇野 2005) シャノンのスイッチングゲーム PSPACE完全 1人ゲーム 一般化詰め将棋 EXPTIME完全 (横
データから「構造」を発見する：より人間に近づく人工知能 | WIRED VISION
データから「構造」を発見する：より人間に近づく人工知能 2008年7月31日 サイエンス・テクノロジー コメント： トラックバック (1) Brandon Keim 生物学者のエルンスト・ヘッケルが作成した系統樹(現在は不正確だとされている)。 Image: WikiMedia Commons コンピューターがより人間らしく考えるのに役立つかもしれない、ある新しいパターン認識モデルが登場した。 7月28日(米国時間)刊行の『米国科学アカデミー紀要』(PNAS)に掲載されたこのモデルは、生のデータセットから出現する見込みが最も高いパターンの種類を判断する。 こうした処理は、人間が周囲の世界を理解する際に無意識のうちに使っているものだが、人工的な認識ツールでは一般に難しいとされてきた。 顔認識や系統学などに使われている現行の諸モデルでは、予想されるパターンの型があらかじめ特定されている必要があ
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