AI and compute
The total amount of compute, in petaflop/s-days,[^footnote-petaflops] used to train selected results that are relatively well known, used a lot of compute for their time, and gave enough information to estimate the compute used. Three factors drive the advance of AI: algorithmic innovation, data (which can be either supervised data or interactive environments), and the amount of compute available
The AI Engine
By today’s standards, the Artificial Intelligence in Street Fighter 2 World Warrior isn’t very sophisticated. These days, when most people talk about AI they’re talking about machine learning. There’s not any of that in SF2. Anyone looking for some insight into how to write an AI engine for a game today will be disappointed. Moves made by computer opponents are not made independently but are inste
GitHub - openai/universe: Universe: a software platform for measuring and training an AI's general intelligence across the world's supply of games, websites and other applications.
Universe is a software platform for measuring and training an AI's general intelligence across the world's supply of games, websites and other applications. This is the universe open-source library, which provides a simple Gym interface to each Universe environment. Universe allows anyone to train and evaluate AI agents on an extremely wide range of real-time, complex environments. Universe makes
「すべて自動化なんて大嘘だ！」と元従業員が暴露！ 人工知能サービスの裏側では「生身の人間」が必死に働いていた… | クーリエ・ジャポン
「すべて自動化なんて大嘘だ！」と元従業員が暴露！ 人工知能サービスの裏側では「生身の人間」が必死に働いていた… 「人工知能があなたの雑務を代わりにやってくれます！」 そんな売り文句のAIアシスタント・サービスが米国で人気を集めている。 たとえば、X.ai社が提供する人工知能「エイミィ・イングラム」は、ユーザーの代わりに会議のスケジュールを設定したり、アポ取りのメールを送ったりしてくれる。その精度は高く、まるでリアルな人間とやりとりしているようだ、と驚く人が多いという。 2014年のサービス開始以降、エイミィの人間らしい対応と礼儀正しさが絶賛され、「人間よりもこの作業には向いている」とSNSに書き込んだユーザーもいるほどだ。 だが、それもそのはず、“彼女”の背後には仕事の内容を確認する「AIトレーナー」という肩書きの生身の人間が常についていたのである。
あなたの人格を学習し、人工知能が死後もコメントや投稿を書くソーシャルネットワーク「ETER9」が誕生 : カラパイア
あなたの人格やあなたのオンライン上での習慣を全て学んだ人工知能が、あなたの死後もサイバー世界であなたに成り代わって投稿したりコメントする、新たなるソーシャルネットワーク「ETER9」が誕生した。 ネット上であなたは不老不死を得たこととなる。
Google、大規模人工ニューロンネットワークを用いた研究成果を紹介
米Googleは現地時間2012年6月26日、同社研究チームの機械学習技術に関する研究成果を紹介した。脳をシミュレーションする大規模ネットワークを用いた新たな手法により、コンピュータが猫を認識する能力を自ら身につけることに成功したという。 現在、機械学習技術を新用途に適用させるにはたいへんな作業を必要とし、例えば車とバイクの写真を区別できるシステムを構築しようとする場合、標準的な手法ではまず「車」あるいは「バイク」のラベルを付けた多数の写真を集めなければならない。そしてこれらラベル付けしたデータを使ってシステムをトレーニングする。 しかしGoogleは、Web上や「YouTube」ビデオから無作為に画像を収集し、人間の脳などの神経回路網の学習プロセスをシミュレーションする人工ニューラルネットワークを構築してトレーニングした。 Googleによれば、機械学習に使われているほとんどの人工ニュー
「Ai→Canvas」イラストをHTML5形式に変換する画期的プラグイン 【増田@maskin真樹 | TechWave（テックウェーブ）
[読了時間:1分] 米Microsoftが運営するMixOnlineが10月12日、アドビ・イラストレーターのファイルをHTML5のCANVAS形式にエクスポートできるプラグイン「Ai→Canvas」を公開した。CANVAS形式で表現されたイラストは拡大縮小はもちろんアニメーションを施すことなどが可能になる。 プラグインインストール後、イラストレーターの「書き出し」コマンドを実行するとCANVAS形式を選択できるようになる。書き出されるのはHTMLファイルで、ベジェ曲線はそのままビットマップ画像はファイルとして保存される。対応ブラウザで表示することができる。（以下参照） 上のスナップショットでCANVAS変換したベジェのみで作成されたイラストを以下で公開している。 http://blog.metamix.com/sample/NAOC_LOGO_Illustration.html ソースを
MLTL: Machine Learning Templete Library
MLTL: 機械学習テンプレートライブラリ Introduction MLTL機械学習テンプレートライブラリは，自然言語処理へ機械学習を応用する研究や，より自然言語処理に適した機械学習手法の開発を容易にするため，YANS活動の中で清水伸幸と宮尾祐介を中心として作られた C++ テンプレートライブラリです．特に，系列構造や木構造など，自然言語の構造を表現するのに適した構造に対して，様々な機械学習アルゴリズムを利用できるように設計されています． 設計の特徴として，データ構造を表すクラスと学習アルゴリズムを表すテンプレートクラスを分離し，これらの間をつなぐインタフェースを設定することで，汎用性を高めています．これにより，新たにデータ構造クラスを作成した場合に様々な学習アルゴリズムとの組み合わせを容易に試すことができ，逆に，新たな学習アルゴリズムを実装した場合には様々なデータ構造との組み合わせを試
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
manual - 機械学習勉強会Wiki
はじめに † 機械学習テンプレートライブラリは，自然言語処理へ機械学習を応用する研究や，より自然言語処理に適した機械学習手法の開発を容易にするための C++ テンプレートライブラリです．特に，系列構造や木構造など，自然言語の構造を表現するのに適した構造に対して，様々な機械学習アルゴリズムを利用できるように設計されています． 設計の特徴として，データ構造を表すクラスと学習アルゴリズムを表すテンプレートクラスを分離し，これらの間をつなぐインタフェースを設定することで，汎用性を高めています．これにより，新たにデータ構造クラスを作成した場合に様々な学習アルゴリズムとの組み合わせを容易に試すことができ，逆に，新たな学習アルゴリズムを実装した場合には様々なデータ構造との組み合わせを試すことができます． 現在のところ，以下のデータ構造が実装されています． 多クラス分類 ― 文書分類，関係抽出など 可変候
FrontPage -
FrontPage - 目次 コンピュータ将棋のWikiです。 コンピュータ将棋って何ですか？ 最近の大きな更新履歴 記法（テキスト整形のルール）は編集画面に表示されます。 コンピュータ将棋のWikiです。 よろしくおねがいします。 コンピュータ将棋って何ですか？ 広義には、「コンピュータ」と「将棋」の接点を考えてみよう、ということになります。 狭い意味では、「コンピュータに将棋を指させてみよう」という試みです。この試みは、ある意味ではかなり成功しており、将棋プログラム激指?が2005年にはアマチュア竜王戦のベスト16に入るという記録も残しています。 また、コンピュータ将棋協会（Computer Shogi Association,略称CSA） http://www.computer-shogi.org/ がコンピュータ将棋関連の団体です。 最近の大きな更新履歴 池の自著から将棋のルールを
YSSと彩のページ
English What's New! 更新記録 08/09/14 MoGoの遊び方。 08/09/08 FIT2008でのコンピュータ囲碁の資料。 08/05/09 CSA選手権の順位別記録。 08/04/15 勝手にベンチマーク。Core2 Ext QX9650 3.0GHzが最速！ 08/04/14 モンテカルロ法の彩について。 08/01/31 CgfGoBan 1.04。長いpath名に対応。 08/01/18 第3回世界最強決定戦(1/23,1/24)へのリンク。 08/01/13 彩 6.34。置石をおいた時に黒から始まるのを修正。 07/12/05 UEC杯の写真。 07/09/19 CgfGoBan 1.03。MoGoが動くように。 07/06/12 Computer Olympiadへのリンク。9路盤、19路盤。 07/
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