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通信・IT

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1: 2019/07/12(金) 21:21:28.15 ID:CAP_USER
ついに6人対戦のポーカーでAIがプロのポーカープレイヤーを打ち負かす(記事全文は、ソースをご覧ください。)
https://gigazine.net/news/20190712-ai-beats-pros-6-player-poker/
2019年07月12日 12時50分
GIGAZINE


ポーカーは相手の手札が公開されていない状態で戦う「不完全情報ゲーム」であり、相手の持ち駒といった全ての情報が開示されている囲碁や将棋などの「完全情報ゲーム」とは異なります。そんなポーカーのトッププロ相手に、Facebookとカーネギーメロン大学が共同で開発したAI「Pluribus」が、6人対戦のポーカーで勝利したとのことです。

■■略

Humans Fold: AI Conquers Poker's Final Milestone - Scientific American
https://www.scientificamerican.com/article/ai-conquers-six-player-poker/
SCIENTIFIC AMERICAN
https://i.gzn.jp/img/2019/07/12/ai-beats-pros-6-player-poker/img-snap00673_m.jpg
(画像:ホスト)GIGAZINE

カーネギーメロン大学のツオマス・サンドホルム教授らの研究チームは、2017年にも「Libratus」というAIを開発し、ポーカーのプロ相手に12万戦を行いました。その結果、Libratusは見事にプロ相手に勝利を収め、不完全情報ゲームであってもAIが高いスキルを持った人間相手に勝利できることが証明されました。

人工知能と4人のプロとのポーカー対決は人工知能が完全勝利 - GIGAZINE
https://gigazine.net/news/20170131-brains-vs-ai-result/
https://i.gzn.jp/img/2017/01/31/brains-vs-ai-result/00_m.jpg
(画像:ホスト)

しかし、2017年に行われた対戦はあくまでもポーカーをAI対人間が1対1で行ったものであり、一緒にプレイする人間がもっと増えた場合、AIが勝利を収めるのは難しいとサンドホルム氏は考えていたとのこと。2人対戦のポーカーは、囲碁・将棋・チェスと同様に、1人の勝者と1人の敗者のみが存在します。一方、複数人対戦のポーカーになると、複数の意志決定プロセスや手札を考慮する必要があり、AIにとっての難易度が向上するそうです。

Libratusとポーカープロとの対戦から2年後の2019年、Facebookと協力して新たなポーカーAI「Pluribus」を開発したサンドホルム氏は、改めてポーカープロを含めた6人での対戦に挑戦しました。
https://i.gzn.jp/img/2019/07/12/ai-beats-pros-6-player-poker/01_m.jpg
(画像:ホスト)by World Poker Tour

LibratusやPluribusがプレイしたのは、日本で主流の5枚の手札を山札と交換する5ドローポーカーではなく、世界で最も主流なテキサス・ホールデムというルール。テキサス・ホールデムでは個々のプレイヤーだけが使用できる2枚の手札と、全てのプレイヤーが使用できる5枚の場札、計7枚のカードを組み合わせてポーカーの役を作ります。

また、プレイヤーはカードが配られるたびにアクションを行い、他のプレイヤーとの駆け引きを行います。アクションには「チェック(チップを賭けずに他のプレイヤーのアクションを待つ)」「ベット(チップを賭ける)」「レイズ(他のプレイヤーのベットに対し、さらに多くのチップを賭ける)」「コール(相手のベット、レイズに対して同額のチップを支払いゲームに参加する)」「フォールド(相手のベット、レイズに対してチップを払わずにゲームから降りる)」といったものが存在します。

ダウンロード (6)


https://i.gzn.jp/img/2019/07/12/ai-beats-pros-6-player-poker/02_m.jpg
(画像:ホスト)by World Poker Tour

続きはソースで

引用元: 【AI】ついに6人対戦のポーカーでAIがプロのポーカープレイヤーを打ち負かす[07/12]

ついに6人対戦のポーカーでAIがプロのポーカープレイヤーを打ち負かすの続きを読む

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1: 2019/07/12(金) 04:35:09.76 ID:CAP_USER
AIで日本史研究者やマニアが狂喜乱舞する「くずし字」の翻訳ツールが開発(記事全文は、ソースをご覧ください。)
https://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/1195499.html
2019年7月11日 12:12
PC Watch,Impress,インプレス,笠原 一輝


https://pc.watch.impress.co.jp/img/pcw/docs/1195/499/001_l.jpg
(画像)くずし字で書かれた古文書を手に持つ情報・システム研究機構 データサイエンス共同利用基盤施設ROIS-DS人文学オープンデータ共同利用センター 特任研究員 および 国立情報学研究所 タリン・カラーヌワット氏

 Googleは都内のオフィスにおいて、「Solve....with AI」というアジア太平洋地域の記者などを集めたイベントを開催し、Google Cloud Platform(GCP、Googleのパブリッククラウドサービス事業)などを通じて提供している各種のAIサービスやTensorFlowなどの機械学習(マシンラーニング)ベースのAIを開発するツールなどのソリューションや、その具体的な利用事例などを紹介した。

 このなかで、情報・システム研究機構 データサイエンス共同利用基盤施設ROIS-DS人文学オープンデータ共同利用センター特任研究員および国立情報学研究所のタリン・カラーヌワット氏は、日本語の古文書で一般的に使われている「くずし字」を自動で読み取って現代語に翻訳(正確には翻刻)するOCR「KuroNet」を開発し、Webブラウザ上で実行可能な機械学習ライブラリとなるTensorFlow.jsとしてくずし字の文字認識が可能になるようにしたと説明した。

【お詫びと訂正】本AIの開発にはGoogleの技術も用いられていますが、AI自体をGoogleが開発したと誤解を招く表現がありましたので、お詫びして訂正させていただきます。また、このプロジェクトの作業内容は正確には翻訳ではなく翻刻と呼ぶのが正しいので、その旨付記をいたしました。

・百数十年前までは皆が読めていた「くずし字」。今は人口の0.01%以下しか読めないという現実

https://pc.watch.impress.co.jp/img/pcw/docs/1195/499/002_l.jpg
(画像)くずし字と現代語、確かに現代人からすると日本語なのに読めない

 7月10日にGoogleの東京オフィスで行なわれたイベントに登壇した情報・システム研究機構 データサイエンス共同利用基盤施設ROIS-DS人文学オープンデータ共同利用センター 特任研究員 および 国立情報学研究所 タリン・カラーヌワット氏は、「日本では1千年にわたりくずし字という筆記体の文字を使ってきた。しかし、現代の印刷システムではそれを使うことは難しく、20世紀に入って現代語へと変換が進められてきた。その結果、くずし字で書かれた数百万の古文書や古書が現存するが、それらは人口の0.01%以下の人しか読むことができない」という問題を指摘した。

https://pc.watch.impress.co.jp/img/pcw/docs/1195/499/003_l.jpg
明治時代に印刷システムの要求から筆記体のくずし字から現代語への転換が図られた

 たとえば江戸時代の古典籍はくずし字と呼ばれる筆記体の日本語で書かれている。文法などは現代語と大きな違いはない(厳密に言うと主語が省略されることが多いなど微妙な違いはある)のだが、そもそも文字が識別できないので読めないという問題がある。

https://pc.watch.impress.co.jp/img/pcw/docs/1195/499/004_l.jpg
(画像)数百万のくずし字で書かれた古文書があるのに人口の0.01%以下の人しか読めないという現実

続きはソースで

ダウンロード (6)

引用元: 【AI/画像処理/古文書】AIで日本史研究者やマニアが狂喜乱舞する「くずし字」の翻訳ツールが開発[07/12]

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1: 2019/07/11(木) 01:11:04.95 ID:CAP_USER
インテルは「ムーアの法則」を終わらせない──新たな“技術リーダー”が考える半導体の未来(記事全文は、ソースをご覧ください。)
https://wired.jp/2019/07/10/intels-new-chip-wizard-plan-bring-back-magic/
2019.07.10 WED 18:30
WIRED
TEXT BY TOM SIMONITE

半導体の集積率が18カ月で2倍になるという「ムーアの法則」の限界が指摘されるなか、その限界論に異を唱えた男がいる。インテルのシリコンエンジニアリング担当上級副社長、ジム・ケラーだ。アップルやテスラの半導体設計を支えてきた業界の大物は、いかに半導体の進化を加速させ、インテルの存在感を再び高めようというのか。

https://wired.jp/wp-content/uploads/2019/07/business_intel_1158822168.jpg
写真:XAKAR/GETTY IMAGES

この6月の最終日、サンフランシスコ一帯をプライドパレードが虹色に埋め尽くした日曜のことだ。インテルは街のシンボルであるコイトタワーのすぐ近くで、ややマニアックとも言える少人数のパーティーを開催していた。

このイヴェントは、過去50年の半導体産業における飛躍的な品質の改善が、どれだけ技術や社会の進歩を加速させてきたかを祝う集まりだった。スタートアップやヴェンチャーキャピタル、大手テック企業から100人以上が参加し、5時間にも及んだ。誰もが半導体をテーマにしたカクテルを飲みながら、いかに砂がシリコンチップへと加工されるかといった会話を交わしていたのである。

そして、まだ“パーティー”は終わっておらず、勢いは持続するのだという主張が飛び交っていた。

「これからも、まだまだ続きますよ」と、イヴェントの共同主催者である半導体業界の大物は語った。発言の主は、インテルのシリコンエンジニアリング担当上級副社長として昨年入社した、ジム・ケラーである。

そしてケラーは、インテルの創業者のひとりであるゴードン・ムーアが54年前に提唱した「半導体の集積率は18カ月で2倍になる」というアイデアに触れ、こう語った。「ムーアの法則の勢いは衰えないのです」

・成長の機会を失ってきたインテル
今回のイヴェントの目的は、半導体産業が過去半世紀に記録したのと同じくらい大きな成長を、低迷する名門企業であるインテルが実現できることを明確に示すためのものだった。

インテルはモバイルデヴァイスの市場でチャンスをつかみ損なった。そしてポケットサイズのガジェットの普及に伴い、かつてインテルの独壇場だったパソコン市場は縮小していった。アップルやテスラの躍進を支えてきた半導体業界の大物であるケラーは、そんな厳しい時期にインテルに加わった。

いまでもインテルは、クラウドコンピューティングを支えるサーヴァー用チップの市場では支配的なシェアを握っている。しかし、最新の2世代のチップ技術の開発では出遅れている。

今年4月にインテルは、5Gのワイヤレス端末向けチップの事業を断念すると発表した。これはモバイル技術の次なる大きな波から5Gから遠ざかることを意味する。さらに、アップルの「iPhone」の一部にインテル製モデムを搭載する取引からも撤退することを明らかにしている。翌月になってインテルは投資家に対し、今後2年にわたって利益幅の縮小が予想されると説明している。

・技術開発でも出遅れ
こうした懸案材料は今回のイヴェントではほとんど語られず、技術の歴史と未来に焦点が当てられた。会場にいたインテルの従業員たちが顕微鏡の横に立っており、参加者たちは微細な最新のトランジスターをレンズ越しに覗き込むことができた。このトランジスターは、電流を1秒間に数十億回もオン/オフできる高性能なものだ。

イヴェントにはケラーに加えて、インテルのチーフアーキテクトであるラジャ・コドゥリや最高技術責任者(CTO)のマイク・メイベリーがスピーカーとして登壇した。コドゥリはアップルで一緒に働いていたころから知っているケラーを、自分がインテルに誘ったのだと語った。

コンピューティングの歴史は、インテルやムーアの法則と密接に結びついてきた。これまでにインテルは何十年もの間、新しい素材や加工技術の発明、そしてトランジスターの微細化によって、性能を2倍にするペースを維持してきた。最近ではこのペースが鈍化しており、インテルとコンピューティングの進化との結びつきに、ほころびが見えている。

続きはソースで

ダウンロード


引用元: 【半導体/集積回路】インテルは「ムーアの法則」を終わらせない──新たな“技術リーダー”が考える半導体の未来[07/11]

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1: 2019/07/07(日) 19:59:15.04 ID:CAP_USER
猫用AIドア。死んだ獲物をくわえて帰宅する愛猫をブローーーック!
https://www.gizmodo.jp/2019/07/ai-powered-preying-kitty-blocker.html
2019/7/7
GIZMODO
author Melanie Ehrenkranz - Gizmodo US [原文] ( 岡本玄介 )

Video: Ignite Seattle/YouTube
https://youtu.be/1A-Nf3QIJjM



Image: Ignite Seattle/YouTube
https://assets.media-platform.com/gizmodo/dist/images/2019/07/02/190703_catdoor2.png
Image: Ignite Seattle/YouTube
https://assets.media-platform.com/gizmodo/dist/images/2019/07/02/190703_catdoor-w1280.png

これで夜中の3時に動物の死骸を片付けなくて済むようになりますよ。

あなたの愛猫がたびたび◯戮的な気分に陥り、家に何かしら血の滴る不愉快な死骸を運んでくるようになったら、どうしますか? もしあなたがベン・ハムさんだったら、AI制御の猫用ドアをDIYし、ネズミやハトなど汚らわしい死肉のプレゼントを家に持ち帰られないよう、シャットアウト出来ることでしょう。

・必要に迫られてAIを教育
ハムさんは何カ月も費やし、愛猫メトリック君が家に入る/出て行くだけの画像を何千枚もAIに学習させました。気の遠くなるような作業ですが、真夜中に狩人の本能が目覚めた毛玉君が、死んだ動物(時には瀕死でかろうじて生きている…)を家に持ち帰ってきて、ハムさんの安眠が妨げられることを防ぐためのAI制御ドア構築に必要な作業だったのです。

ハムさんはAmazonで上級製品管理部長を務めています。彼は先月開催された、多様なアイディアの発表会「Ignite Seattle」にて登壇し、このドアを制作したきっかけから過程、結果までを面白おかしく発表しました。

・制作までの経緯
エンジニアやプログラマーを雇ったほうが手っ取り早いのですが、総じて「教えてあげるから自分でやれ」と断られてしまったのだそうな……。

続きはソースで

ダウンロード

引用元: 【AI/動物行動/動画認識】猫用AIドア。死んだ獲物をくわえて帰宅する愛猫をブローーーック![07/07]

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1: 2019/07/06(土) 02:34:22.48 ID:CAP_USER
「非再帰的ZIP爆弾」は10MBのファイルが281TBに膨らむ
https://gigazine.net/news/20190705-zip-bomb/
2019/7/5
GIGAZINE

画像:
https://i.gzn.jp/img/2019/07/05/zip-bomb/01.png


数十KBのZIPファイルに見えて解凍すると膨大なファイル容量を食う「ZIP爆弾(高圧縮ファイル爆弾)」は、ZIPファイルの中にZIPファイルを格納し、内側のZIPファイルの中にさらにZIPファイルが……という入れ子構造を用いることで圧縮アルゴリズムの限界をうまく回避していますが、それゆえに多くのアンチウイルスソフトで対策されています。この弱点を乗り越えた「非再帰的ZIP爆弾」は、展開後のサイズこそ高効率で作られた再帰的ZIP爆弾にかなわないものの、わずか10MBから281TBへ2800万倍に膨らみます。

ZIPの圧縮で一般的に用いられているアルゴリズムは「Deflate(デフレート)」と呼ばれるもので、圧縮・展開速度の速さが特徴的です。圧縮率が最高で1032:1(約0.096%)という点はZIP爆弾を作る際の「足かせ」となっており、この制限を回避するため、ZIP爆弾ではZIPファイル内にZIPファイルを格納する入れ子構造を利用して、入れ子1つごとに1032倍にできるだけ近い圧縮率を得ることで、巨大ファイルを極小に見せています。

たとえば、有名なZIP爆弾に「42.zip」というファイルがあります。このZIPファイルは2種類存在して、古いバージョンは展開時のパスが不要でファイルサイズが「42,374バイト」、新しいバージョンは展開時にパスが必要でファイルサイズが「42,838バイト」。以下は古いバージョンのプロパティです。

中をのぞいてみると「lib 0.zip」から「lib f.zip」まで連番のつけられた16個のZIPファイルが格納されています。ファイルの元サイズは34,902バイト(35KB)で、圧縮後は2,533バイト(2.6KB)。圧縮率は7.3%。

「lib 0.zip」には、さらに「book 0.zip」から「book f.zip」というZIPファイルがあります。こちらは元サイズが29,446バイト(30KB)、圧縮後が2,084バイト(2.1KB)で、圧縮率7.1%。

続きはソースで
ダウンロード (2)


引用元: 【IT/ウィルス】「非再帰的ZIP爆弾」は10MBのファイルが281TBに膨らむ[07/06]

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1: 2019/07/06(土) 02:22:36.98 ID:CAP_USER
ライブ顔認証システムが見つけた「容疑者」のうち81%は無実
https://gigazine.net/news/20190705-live-facial-recognition/
2019/7/5
GIGAZINE

ロンドン警視庁が運用している、監視カメラの映像内に写った顔とデータベースの顔写真を照合して容疑者を見つけ出すライブ顔認証システム(LFR)は「極めて不正確な精度で運用も不透明」と指摘を受けています。このたび、ロンドン警視庁からの依頼を受けてLFRに関する調査が行われ、「容疑者」と認識された人のうち81%が無実だったという精度の低さが浮き彫りとなっています。

LFRは自動顔認証システム(AFR)とも呼ばれ、2016年8月に「ノッティングヒルカーニバル」で初めて導入されて以降、他のイベントでも使われてきました。しかし、2017年のUEFAチャンピオンズリーグの決勝戦では2000人以上のサッカーファンが犯罪の容疑者と誤判定されるなど、その精度には以前から疑問が投げかけられていました。

これを受けて、システムを運用しているロンドン警視庁はエセ◯クス大学に調査を依頼。ピート・フュッシー教授とダラー・マレー博士が調査を行い、独立した報告書を提出しました。

報告書では、国内法でLFRを使用するための明示的な許可がないため、裁判所が異議を申し立てた場合、警察によるLFRの展開が違法と判断される可能性が高いと指摘されています。

続きはソースで

ダウンロード (1)

引用元: 【IT/画像認識】ライブ顔認証システムが見つけた「容疑者」のうち81%は無実[07/06]

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