最強囲碁AI「AlphaGo」全勝 世界最強棋士も敵わず
「The Future of Go Summit」（中国・浙江省（せっこうしょう））で5月23日（現地時間）から開かれている、囲碁世界レーティング1位の柯潔（カ・ケツ）九段と、米Google傘下DeepMindの囲碁AI「AlphaGo」の3番勝負。27日に最終局第3局が行われ、柯潔九段の投了によりAlphaGoが勝利した。第1局、第2局ともにAlphaGoが勝利し、世界最強の棋士でもAlphaGo相手に勝ち星を上げることはできなかった。 AlphaGoは2015年10月に、欧州大会で3回優勝した樊麾（Fan Hui）二段に5戦5勝し、ハンデなしで人間を初めて破った囲碁AIとして注目される。2016年5月には世界トップ棋士の李世ドル九段との5番勝負で4勝1敗し、その実力を知らしめた。 この時のAlphaGoのハードウェアは、CPUサーバを1202台、GPUサーバを176台使用する構成だった
「DQN」とその3種のバリエーションの強化学習アルゴリズムを人工知能の研究団体「OpenAI」が公開 - GIGAZINE
テスラやSpaceXの創業者として知られるイーロン・マスク氏は、人工知能(AI)の非営利団体「OpenAI」の設立にも携わっています。このOpenAIが、強化学習アルゴリズム(RLアルゴリズム)の高品質な実装である「OpenAI Baselines」のうち、Deep Q-Learning(DQN)と3種類のバリエーションを公開しました。 OpenAI Baselines: DQN https://blog.openai.com/openai-baselines-dqn/ We're releasing OpenAI Baselines, reliable implementations of RL algorithms. Today: DQN & 3 variants: https://t.co/Mw0gCIwv1Z— OpenAI (@OpenAI) 2017年5月24日 「DQN」とい
Exploring the mysteries of Go with AlphaGo and China's top players
Research Exploring the mysteries of Go with AlphaGo and China's top players Published 10 April 2017 Authors Demis Hassabis, Fan Hui Just over a year ago, we saw a major milestone in the field of artificial intelligence: DeepMind’s AlphaGo took on and defeated one of the world’s top Go players, the legendary Lee Sedol. Even then, we had no idea how this moment would affect the 3,000 year old game o
謎の囲碁棋士「Master」の正体は「AlphaGo」 Googleが発表
※本記事はアフィリエイトプログラムによる収益を得ています Google DeepMindの共同創立者であるデミス・ハサビス氏が1月5日（日本時間）、Twitterを更新。年末年始に世界のトップ棋士を続々撃破していた謎の囲碁アカウント「Master」は、囲碁ソフト「AlphaGo」の新バージョンだと明らかにした。 声明によると、同社ではAlphaGoの改善作業に取り組んでおり、ここ数日はネット上で非公式のテストを行っていたという。「東洋囲碁と野狐囲碁で『Magister』『Master』と対戦した方、そして観戦して楽しんでもらった皆さんに感謝します」。テストが完了したことで、今後は囲碁の団体・専門家と協力して、2017年内に本格的な（持ち時間の多い）“公式戦”を実施するとしている。 無敗のMaster 囲碁アカウント「Master」の戦績は、「野狐囲碁」で30勝0敗、東洋囲碁を含めると60勝
自動運転車が緊急走行中の緊急車両を検出する技術--Googleの特許が公開に
自動車メーカーはもちろん、IT企業などが、自動運転車の実用化を目指して研究開発や試験運行に取り組んでいる。テーマパークや工場といった閉じられた空間ならば、走行環境は比較的単純だ。しかし、歩行者やほかの自動車が行き交い、標識や信号であふれる公道の場合、自動車を自律走行させるには多種多様な技術が欠かせない。 そんな公道走行で必要にされる動作の1つに、緊急走行中の緊急車両に出会ったら道を譲る、というものがある。Googleが実現するための技術を考案し、米国特許商標庁（USPTO）へ出願したところ、米国時間2016年9月1日に「REAL-TIME ACTIVE EMERGENCY VEHICLE DETECTION」（公開特許番号「US 2016/0252905 A1」）として公開された。出願日は2014年8月28日。 この特許は、自動運転車がカメラで撮影した周囲の映像を解析し、パトカーや救急車、
グーグル検索で逮捕歴、削除命令を取り消し 東京高裁：朝日新聞デジタル
検索サイト「グーグル」で名前などを検索すると、過去の記事などで逮捕歴が分かるとして、男性が検索結果の削除を求めた仮処分申し立ての保全抗告審で、東京高裁（杉原則彦裁判長）は１２日、「忘れられる権利」を認めてグーグルに削除を命じた昨年１２月のさいたま地裁の決定を取り消した。 高裁決定は「プライバシー権に基づいてネット上での削除が認められる場合はある」と認めた上で、今回のケースについては「処罰を受けてからの期間などを考慮しても、削除の必要はない」と判断した。 決定などによると、男性は約５年前に女子高生に金を払ってわいせつな行為をしたとして逮捕され、児童買春・児童ポルノ禁止法違反の罪で罰金５０万円の略式命令を受けた。検索すると当時の実名入りの記事を転載した掲示板などが表示されるのは「更生を妨げられない権利」を侵害しているとして昨年、地裁に削除の仮処分を申し立てていた。
グーグルの「物のつかみ方」を自ら相互学習するロボット--人間の介在なしで上達
Googleは、物をつかむ機能を備えるロボットに深層畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network：CNN）を応用し、上手なつかみ方を自律的に学習していく実験を実施した。人間が介在せずロボットに試行錯誤させることで、当初34％あった失敗率を18％まで“ロボット自ら”下げることができた。 ロボットの性能は以前と比べ飛躍的に進歩しているが、センサとモーターを組み合わせて物をつかむ簡単な動作でさえ、人間の技能レベルにはまだまだ到達できないという。このレベル差を縮める手法として、Googleはフィードバックと制御を連続的に実行させ、それを機械学習と連携させる取り組みを試験した。 Googleは、カメラの画像データを見て物をつかむようにプログラムしたロボットを用意し、つかむことに失敗しても人間が動作を正すのではなく、試行結果に応じて動きを自動修正するよう設定
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