2017年7月8日のブックマーク (5件)

  • 正直さ、

    電話作った人が最強じゃね?

    正直さ、
    umai_bow
    umai_bow 2017/07/08
    電気信号で音声を伝えられると気づいたまでは良いとして、そこから全国に電線を張り巡らせようってなったのはすごいと思う
  • [GTC 2017]安全が保証される理想郷,それとも総監視社会? NVIDIAのAI技術「Metropolis」はSF映画的な人物認識技術を現実世界にもたらす

    [GTC 2017]安全が保証される理想郷,それとも総監視社会? NVIDIAのAI技術「Metropolis」はSF映画的な人物認識技術を現実世界にもたらす ライター:西川善司 北米時間2017年5月9日,GTC 2017の会期2日めを迎え,展示会場がオープンとなった。 GTC 2017におけるNVIDIAブースは,ディープラーニング(Deep Learning,深層学習)などの機械学習AI関連の展示ブースと,従来からのGPU仕事であるグラフィックス関連のブースとに分かれた展示を行っていた。稿ではAI関連の展示内容をレポートしたい。 GTC 2017における,NVIDIAの機械学習AI関連展示ブース。自動運転関連の展示も多かった あらかじめお伝えしておくと,稿でお伝えする内容は,ゲームとは基的に無関係なものである。ただ,機械学習AIの活用や効能が,SF映画で描かれてきた表現

    [GTC 2017]安全が保証される理想郷,それとも総監視社会? NVIDIAのAI技術「Metropolis」はSF映画的な人物認識技術を現実世界にもたらす
    umai_bow
    umai_bow 2017/07/08
  • 【レポート】『Fate/Grand Order』開発スタッフが語る、技術力がなければ面白いゲームを創れない理由とは…変化に強い構造の作り方 | gamebiz

    【レポート】『Fate/Grand Order』開発スタッフが語る、技術力がなければ面白いゲームを創れない理由とは…変化に強い構造の作り方 GMOアプリクラウドは、6月15日、GMOインターネットグループが運営するコミュニケーションスペース「GMO Yours」にて、「ゲーム開発と技術力」をテーマとしたイベントとして、「現場のエンジニアが語る『Fate/Grand Order』の開発技術からアップデートに関するノウハウまで一挙公開」を開催した。 イベントでは、ゲーム運営や開発に関わっている方々を対象に、『Fate/Grand Order』の開発をリリース当初から支えるサーバーエンジニアと、ディライトワークスの技術力向上のために、日々課題に取り組んでいるテクニカルディレクターによる「面白いゲームの作り方」や「海外展開に向けた取組み」について技術的側面から講演を行った。 稿では、ディライト

    【レポート】『Fate/Grand Order』開発スタッフが語る、技術力がなければ面白いゲームを創れない理由とは…変化に強い構造の作り方 | gamebiz
    umai_bow
    umai_bow 2017/07/08
    もやもやしてたものが言語化されてていい
  • 人工知能が人間には理解できない言語を使い始めた? | スラド

    Facebookは人工知能を利用した、交渉を行えるチャットボットを開発しているという。しかし、交渉によって得られる利益を最大化するようボットを設定したところ、ボットは人間には理解できない独自の言語を使って会話をし始めるようになってしまったそうだ(BizSeeds、The Atlantic、NewScientist、研究論文)。 このチャットボットはFacebookの研究チームが人工知能を使った交渉やアシスタント機能を実現するために開発したもの。5000件以上の会話データを元に学習させた上で、人間やほかのチャットボットと会話を行わせたという。 実験ではまずボットに対しできるだけ人間による会話を真似るよう設定したそうだが、その場合交渉能力は弱く、「好ましくない」提案に対しても同意してしまう傾向が見られたという。また、会話や交渉によって得られる「利益」を最大化するよう設定した場合、交渉能力は上が

    人工知能が人間には理解できない言語を使い始めた? | スラド
    umai_bow
    umai_bow 2017/07/08
    SFだ!
  • 100万倍速いプログラムを書く - Qiita

    この記事はなんなの プログラミングを始めたばかりで高速化の大枠が全くわからず意味不明なことをしていた在学時、こんな資料があったら良かったのになあ、と思って書いたもの。 書いて、在学時研究室に押し付けた後紛失したと思われていたものが発掘されたもの。 要約 ライブラリがあるならそれを使う。 ライブラリが無ければ、ボトルネック部分を探してそこだけ高速な言語で書きなおすか、可能なら事前コンパイルする。 最初から全てを Low-Level な言語で書くと大変、でも結果のプログラムは速い。 以下の時間の計測ではインポートにかかる時間は除いています。 使用するもの Python(3系) Numba Scipy Line Profiler Fortran(gfortran) QUADPACK QUADPACK以外の導入方法の説明は色んな所にあるので各自でお願いします。上3つに関しては、個人的にはAnaco

    100万倍速いプログラムを書く - Qiita
    umai_bow
    umai_bow 2017/07/08
    そこまできたらライブラリを呼んだほうがいい気がする