人工脳の進化実験：「だます戦略」も進化 | WIRED VISION
前の記事 「机や服を爪でこする音」を使った入力システム(動画) 人工脳の進化実験：「だます戦略」も進化 2009年8月20日 Brandon Keim Image: PNAS。サイトトップの画像は、人工呼吸の訓練用ダミーたち。Wikimedia Commons 映画『ターミネーター』シリーズのお蔵入りになったシーンだと言われたら信じてしまいそうな実験が行なわれた。ロボットたちに「人工脳」を搭載して動物たちのように生存競争を行なわせたところ、短期間のうちに進化し、互いをあざむく技を身につけたのだ。 これらのロボットはサッカーボールほどの大きさで、車輪とセンサー、点滅する信号ライトを組み合わせてあり[画像B]、デジタルの神経回路で制御されている。ロボットを設計した研究者らは、これらのロボットを1つのコートに入れて競わせた。コートの両端に、「食物」「毒物」を示す紙製の円を置き、食物を見つけてその
Latent Semantic Indexing - naoyaのはてなダイアリー
情報検索におけるベクトル空間モデルでは、文書をベクトルとみなして線形空間でそれを扱います。この文書ベクトルは、文書に含まれる単語の出現頻度などを成分に取ります。結果、以下のような単語文書行列 (term document matrix) が得られます。 d1 d2 d3 d4 Apple 3 0 0 0 Linux 0 1 0 1 MacOSX 2 0 0 0 Perl 0 1 0 0 Ruby 0 1 0 3 この単語文書行列に対して内積による類似度などの計算を行って、情報要求に適合する文書を探すのがベクトル空間モデルによる検索モデルです。 見ての通り、単語文書行列の次元数は索引語の総数です。文書が増えれば増えるほど次元は増加する傾向にあります。例えば索引語が100万語あって検索対象の文書が 1,000万件あると、100万次元 * 1,000万という大きさの行列を扱うことになりますが、単
モンテカルロ法で囲碁、将棋
2006/02/17 興味がわいて作成 囲碁の場合 １．モンテカルロ法とは？ ２．モンテカルロ法を囲碁に適用すると？ ３．５路盤での結果 ４．９路盤と１９路盤の結果 ５．終局までの平均手数と平均目数、最大の手の目数 ６．実際の囲碁プログラムでのモンテカルロ法 ７．少し強く？したモンテカルロ法 ８．実際にモンテカルロ法で対局させてみると？ 将棋の場合はこちらを モンテカルロ法がコンピュータ囲碁ではちょっとしたブームらしいです 2005年9月のコンピュータオリンピックの囲碁の9路盤部門でモンテカルロ法を採用したフランスの囲碁プログラムが 好成績を収めました。（3位と5位、9チーム中） こんなお手軽でインチキくさい？方法がどこまで効果があるものか自分でも少し調べてみました。 １．モンテカルロ法とは？ モンテカルロ法、で真っ先に思い浮かべるのは、正方形の中に乱数
モンテカルロ囲碁は必ず半目勝ちを目指す - 武蔵野日記
コンピュータ囲碁の世界でモンテカルロ法という確率的な手法が成功を収めていることは前も書いたが、今号の情報処理学会誌に「プロ棋士対コンピュータ:FIT2008における囲碁対局報告」と題して村松正和さんが記事を書かれており、最近の様子が(棋譜付きで)書かれているのでおもしろかった。 結論から言うとプロ棋士(4段)に8子置いて勝った(実力的にはアマ2-3段程度)というけっこうすごい話で、自分ではもう平手では勝てないところまで来てしまったのかなぁ、という感じ(自分はアマ2級くらいだった)。ここで使われた Crazy Stone というプログラムは第1回 UEC 杯コンピュータ囲碁大会(2007年12月開催)で優勝したプログラムである。 モンテカルロ囲碁の特徴について同記事でいくつか書かれている(pp.70-71)ので引用すると、 Crazy Stone も含め，モンテカルロ囲碁の打ち方には非常に特
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
「人工知能は必ずプロを超える」――将棋ソフト「激指」が名人に勝てる日
著者プロフィール：新崎幸夫 南カリフォルニア大学のMBA（ビジネススクール）在学中。映像関連の新興Webメディアに興味をもち、映画産業の本場・ロサンゼルスでメディアビジネスを学ぶ。専門分野はモバイル・ブロードバンドだが、著作権や通信行政など複数のテーマを幅広く取材する。 このところ、将棋ソフトの実力向上が目覚ましい。 2007年には将棋ソフト「Bonanza（ボナンザ）」が、プロ棋士の渡辺明竜王を大いに苦しめて話題になった。2008年に入ると、アマチュア棋士の中でもトップクラスの実力を誇る加藤幸男さんと清水上徹さんが、相次いで将棋ソフトに破れ注目を集めた。アマチュア将棋のトップは、しばしばプロ棋士を負かすことがある。この実力関係を考えると、プロ棋士がコンピュータに公開対局で敗れるのも、時間の問題か――とすら思えてくる。 数年前まで、コンピュータはアマ強豪にすら遠く及ばなかった。この数年で、
知能の正体 - やねうらおブログ(移転しました)
私は子供のころ、人間の知能がどのような仕組みで実現されているのかに興味があった。 小学生のころ、NECのPC-6001というパソコンを買ってもらって、オセロゲームを作ったことがある。αβ探索すら知らず、全幅探索で5手読むだけのものをZ80のマシン語で書いた。それは力任せにすべての組み合わせを探索しているだけで、ちっとも知的には感じられなかった。 中学生になると、コンパイラの挙動自体に興味を持つようになり、A.V.AhoのCompilersを原書で読み、簡単なコンパイラを作ってみた。コンパイラは確かに知的な作業をするが、人工言語は構文解析が簡単なのだと言うことがわかった。そう考えるとコンパイラの挙動もあまり知的には感じられなくなった。 高校に入ったときに言語学に興味を持つようになった。自然言語自体を我々がどのようなスキームで理解しているのかを解明できれば、そこから知性とは何なのかが見えてくる
インターフェースの身体性 - レジデント初期研修用資料
「有限性、適応性、自律性を持った構造化インターフェース」としての、身体の面白さについて。 身体が生む小さく浅い世界 人工知能は計算的に「深い」アルゴリズムを使うから、外乱に対して弱い。 入力のわずかな変動が、出力においては大きな、予測不可能な変動を生んでしまう。 計算的に深いプログラムは、ノイズの少ない、シミュレーション世界では上手に 機能するけれど、実世界では役に立たない。 大きすぎる問題は、解くことができない。実世界という、あいまいで変動幅の大きな問題は、 AI にとっては要求される計算量が莫大になりすぎてしまう。 対象とする問題を強引に「小さく」できるなら、計算量をそれだけ減らすことができる。 「脳単体」としては存在し得ない人間の脳は、「身体」というインターフェースを介して世界と接する。 身体は、知性と世界との界面に介在して、脳からみた見かけ上の世界を、 小さくすることに成功している
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました - はてなの告知
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28
ゲームAI連続セミナー「ゲームAIを読み解く」 第2回 レポート：CodeZine
すると、敵を倒すための計画は、上記の図のとおり4つ、考えられるようになります。どの計画を選ぶか選択に幅が生まれるため、目的を達成する手段が多様になります。キャラクタの特性に合わせて各行動にかかるコストを差別化し計画の選択を行わせたり、状況に応じて特定の行動を選択させないなどとすることができます。近接戦闘能力の低いキャラクタは「攻撃」のコストが高くなり「砲撃」を選択するようになったり、通信手段を失った場合は「索敵」しか選べなくなったりすることが実現できます。 行動の連鎖を実現するには、前提条件と結果の記述方法を明確にして連鎖を自動的に構築させる方法と、後段の行動が前段の行動を呼び出すと考えて、行動の間の呼び出し関係・条件を開発者が明示的に与える方法を考えることができます。前者は自律的な連鎖構築が期待できますが、開発者が与える条件設定が適切でないと、突飛な行動の連鎖を構築してしまいます。後者
ゲームAI連続セミナー「ゲームAIを読み解く」 第1回 レポート：CodeZine
IGDA日本は、株式会社フロム・ソフトウェアの協力、日本デジタルゲーム学会（DiGRA JAPAN）の後援の下、12月16日（土）に東京大学本郷キャンパス工学部新2号館（東京都文京区）にて、ゲームAI連続セミナー「ゲームAIを読み解く」の第1回「KillzoneにおけるNPCの動的な制御方法」を開催しました。 手前味噌ではありますが、本セミナーのコーディネータを務めました筆者がレポートをお届けします（写真提供：IGDA日本 新清士）。 セミナー概要 次世代機と呼ばれるXbox 360・Wii・PlayStation 3が次々と発売され、ゲームにあまり興味のない方も報道でご存知のことでしょう。CodeZine読者の皆さんも日々の開発で実感されるように、集積技術の向上に伴って、ソフトウェアが使えるメモリ容量やCPUパワーなどのリソースが、年々潤沢になっています。コンピュータであるゲーム機に
404 Blog Not Found:書評 - 心はプログラムできるか
2007年08月22日09:00 カテゴリ書評/画評/品評SciTech 書評 - 心はプログラムできるか これまた、夏休みをちょっと休んで紹介するだけの価値がある一冊。 心はプログラムできるか 有田隆也 本書「心はプログラムできるか」は、タイトルを見ると人工知能に関する本のように見えるが、目次を見ればわかるとおり実は人工生命に関して広く紹介した本。 目次 - Si新書『心はプログラムできるか 人工生命で探る人類最後の謎』概要 (サイエンス・アイ新書Web)より 第1章 蟻たちの真似をして儲ける話 第2章 進化の力を借りてアートを創る試み 第3章 デジタル生命で進化を研究する時代の到来 第4章 人工生命というムーブメントの本質 第5章 利己的であるからこそ利他性が生まれる 第6章 進化と学習が生む生命と心 第7章 暗闇で不安そうに動くロボット 第8章 計算機の中で心を進化させる 付章 計算
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