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通信・IT

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1: 2019/06/07(金) 07:25:16.29 ID:CAP_USER
複数人対戦ゲームでもAIが人間に勝利、グーグル親会社傘下企業が開発

https://www.afpbb.com/articles/-/3228148
https://www.afpbb.com/articles/-/3228148?page=2
2019年6月4日 11:25 AFPBB News

 【6月4日 AFP】人工知能(AI)はこれまでチェスや囲碁など1対1で対戦するゲームで人間に勝ってきたが、チームワークが求められる複数人が対戦するゲームでも人間を負かすことができたとの研究結果が5月30日、
 米科学誌サイエンス(Science)で発表された。

 このAIの開発を手掛けたのは米IT大手グーグル(Google)の親会社アルファベット(Alphabet)傘下のAI開発企業ディープマインド(DeepMind)で、
 AIの「エージェント」らにマルチプレーヤー型ファーストパーソン・シューティングゲーム(FPS、本人の視点で戦うゲーム)を自習させ、人間と対戦させた。

 コンピューターはこれまでにも、1対1の対戦ゲームでは人間を打ち負かしたことがある。
 例えば、1997年には米IBMが開発したディープ・ブルー(Deep Blue)が、チェスの王者ガルリ・カスパロフ(Gary Kasparov)氏を破った。
 また、2017年には、グーグルが開発したAIが世界トップレベルの棋士に勝利している。

 だが、複雑な状況下で、チームワークと意思疎通が求められるマルチプレーヤーゲームについては、人間に勝てていなかった。

 マックス・ジェイダーバーグ(Max Jaderberg)氏率いるチームは開発に当たり、「クエイクIIIアリーナ(Quake III Arena)」の修正版を使用した。
 このゲームは1999年にリリースされたFPSで、現在もeスポーツ界で人気を保っている。

 また、ゲームモードは「キャプチャー・ザ・フラッグ(CTF)」と呼ばれる旗取りゲームを選択した。
 チームメートと連携し、防御しながら相手チームの旗を奪うもので、プレーヤーは攻撃と防御を組み合わせた複雑な戦略を練る必要がある。

 研究ではエージェントに自己学習させ、人間のプロのゲームテスターと対戦できるまで能力を高めた。

 研究チームによると「12時間練習をした後でも、人間のプロゲームテスターらのエージェントチームに対する勝率は25%にとどまった」。
 一方エージェントは、反応時間を人為的に低下させ人間の水準に合わせても、人間の能力を上回っていたという。


 ■「ファスト&スロー」

 研究チームはエージェントの学習にいわゆる「強化学習(RL)」を用いた。
 エージェントは旗を奪うと報酬が得られることを教えられるが、研究チームは強化学習の可能性をさらに広げる革新的方法を考案した。

 「各エージェントが自身の内部報酬信号を学習したことが今回の研究結果の成果の一つだ」とジェイダーバーグ氏は指摘する。
 これは、旗を奪ったり、相手を撃ったりといったさまざまなタスクを達成すると、AIプレーヤーはその重要度に応じて自身に報酬を与えるということを意味する。

 研究チームはまた、エージェントを個別に訓練するよりも、まとめて訓練した方がチーム全体としてはるかに速く学習できることも発見した。

 さらに「二つの時間スケール」学習と呼ぶ新たな構造も考案した。
 ジェイダーバーグ氏はこれをダニエル・カーネマン(Daniel Kahneman)の著作「ファスト&スロー(Thinking Fast and Slow)」に例えている。

 「素早く考えて素早く考えを更新するエージェントと、ゆっくり考えてゆっくり考えを更新するエージェントに分けると、2種類の考えが互いに影響し合い、エージェントが世界について学習する方法を構築する手助けとなる」と
 ジェイダーバーグ氏は説明した。

続きはソースで

ダウンロード (2)

引用元: 【IT】複数人対戦ゲームでもAIが人間に勝利、グーグル親会社傘下企業が開発

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1: 2019/05/13(月) 12:55:10.10 ID:CAP_USER
人工知能(AI)は医療・金融・セキュリティなど、さまざまな分野で活躍する技術です。2019年5月12日、スウェーデンのウイスキーメーカー「Mackmyra」はMicrosoftとフィンランドの人工知能を活用したコンサルタント企業Fourkindと提携し、既存のフレーバーやタルの組み合わせや、販売数、顧客の好みなどを機械学習したAIによって考案される「AIウイスキー」の製作を開始したと発表しました。

Mackmyra AI whisky
https://ai-whisky.com/

Here Comes the World’s First AI-Generated Whisky
https://www.popularmechanics.com/home/food-drink/a27434076/artificial-intelligence-whisky/

ウイスキーの歴史は古く、15世紀にはラテン語で「命の水(aqua vitae)」と呼ばれてアイルランドやスコットランドで愛飲されていました。ものづくりの分野にも広がるAIの躍進によって、人類が製造し飲んできたウイスキーの長い歴史にも変革が訪れたといえます。

2019年の秋から生産が開始されるAIウイスキーは、香りは「トフィーとクリームバニラ、上質なオロロソ風で、シトラス・洋梨・リンゴ・アニス・ジンジャー・ホワイトペッパーにオーク樽」に、味は「オーク材の風味のバニラ、かんきつ類と洋梨、ハーブにわずかにタバコの葉のよう」で・・・

続きはソースで

https://i.gzn.jp/img/2019/05/13/ai-whisky/kopparpannor-mackmyra-1600x1067.jpg

https://gigazine.net/news/20190513-ai-whisky/
ダウンロード (3)


引用元: 【AI】蒸留所がMicrosoftと提携して世界初の「AIウイスキー」が爆誕、人工知能がフレーバーなどのレシピを考案[05/13]

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1: 2019/05/13(月) 15:49:18.12 ID:CAP_USER
 人工知能(AI)を使って竜巻の進路を予測し、鉄道などの安全運行につなげるシステムの開発に、気象庁気象研究所とJR東日本などが乗り出す。発生した竜巻の形を大量にAIに学ばせることで、現行の気象レーダーに基づく予測より精度の向上が見込めるという。15日に始まる日本気象学会で発表する。

 2005年12月、山形県でJR羽越線の特急列車が脱線・転覆し38人が死傷した事故は、局所的な突風が原因だと認定された。事故を受け、同研究所とJR東は、雨粒の動きから風の強さや方向を観測できる「ドップラーレーダー」を使って竜巻などの進路を予測するシステムを開発。

続きはソースで

https://www.asahicom.jp/articles/images/AS20190512002297_comm.jpg

朝日新聞デジタル
https://www.asahi.com/articles/ASM5B6QZ0M5BULBJ01C.html
images


引用元: 【AI】AIで竜巻進路を予測 気象庁とJR東などが開発へ[05/13]

AIで竜巻進路を予測 気象庁とJR東などが開発への続きを読む

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1: 2019/05/07(火) 04:37:38.07 ID:CAP_USER
IBMが1964年に発表したメインフレーム「System/360」は、「OSの共有が可能で拡張性の高い汎用目的コンピューター」という、現代に近い形のコンピューターを商用として市場に送り出した最初のモデルといわれています。そんなSystem/360に使われていた「磁気コアメモリ」について、古いコンピューターの修復を手がけるエンジニアのKen Shirriff氏がブログで解説しています。
https://i.gzn.jp/img/2019/05/06/ibm-magnetic-core-memory/00_m.jpg

A look at IBM S/360 core memory: In the 1960s, 128 kilobytes weighed 610 pounds
http://static.righto.com/images/ibm-360-mem/core-module-bench.jpg

IBMはSystem/360に280億ドル(当時のレートで約10兆円)、その中でも磁器コアメモリに対して50億ドル(約1兆8000億円)ものコストをかけたといわれています。System/360に補助記憶装置として搭載された磁気コアメモリは当初の容量が16KBだったものの、すぐに32KBや64KBに改良されたとのこと。アポロ計画を超える規模の予算で開発されたSystem/360は大成功を収めて、IBMはその後のコンピューター業界をけん引する存在となりました。

磁気コアメモリは半導体メモリチップが登場するまで、1950年代から1970年代にかけて主流となった記憶補助装置でした。磁気コアメモリの1単位は円環状のフ◯ライトコアと書き込み線・読み出し線という2本の電線で構成され、コアの内部に生じる磁束に応じて0か1かを記憶させるという仕組みです。そのため、磁気コアメモリは多くの半導体メモリと異なり不揮発性で、さらにランダムアクセスが可能で破壊読み出し型という仕様となっています。
https://i.gzn.jp/img/2019/05/06/ibm-magnetic-core-memory/01_m.jpg

実際の磁気コアメモリのユニットを見るとこんな感じ。まるで織物のように電線が縦と横に交わっていて、その交差点にフ◯ライトコアが装着されています。指の大きさと比較して分かるとおり、1単位の大きさは非常に小さいもの。
https://i.gzn.jp/img/2019/05/06/ibm-magnetic-core-memory/02_m.jpg

このフ◯ライトコア1つで1ビットの情報を収納するため、64KBの磁気コアメモリユニットは必然的に巨大なものとなります。
https://i.gzn.jp/img/2019/05/06/ibm-magnetic-core-memory/03_m.jpg

最も人気のあったSystem/360モデル40は月額9000ドル(約320万円)から1万7000ドル(約610万円)で借りることができ、1972年までにIBMはモデル40だけで10億ドル(約3600億円)の収益を得たとのこと。System/360ではCPU・電源・ストレージというコンピューターのシステムが1つのフレームに収められていて、当時としてはかなりコンパクトなサイズにまとめることに成功しました。それでも1つのフレームサイズはおよそ150cm×60cmで、その重さは610ポンド(約270kg)はあったそうです。
https://i.gzn.jp/img/2019/05/06/ibm-magnetic-core-memory/04_m.jpg

次期モデルとなるSystem/360 モデル50は、月額1万8000ドル(約650万円)から3万2000ドル(約1150万円)で借りることができました。

続きはソースで

https://i.gzn.jp/img/2019/05/06/ibm-magnetic-core-memory/05_m.jpg

https://i.gzn.jp/img/2019/05/06/ibm-magnetic-core-memory/09_m.jpg

https://i.gzn.jp/img/2019/05/06/ibm-magnetic-core-memory/06_m.jpg

https://gigazine.net/news/20190506-ibm-magnetic-core-memory/ 
ダウンロード (1)


引用元: 【IT】50年以上前のコンピューター黎明期を支えた「磁気コアメモリ」とは?[05/06]

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1: 2019/04/29(月) 20:08:50.63 ID:CAP_USER
人工知能(AI)を利用した映像技術が、店舗やオフィス、公共スペースなど、あらゆる場所で利用されるようになり、私たちの顔や行動を追跡している。中には、治安維持や政府による監視活動を強化する目的でこうした技術を取り入れている国もある。

だが幸いなことに、ベルギーのルーベン・カトリック大学の研究チームが先日、発表した研究のように、単純なカラー印刷物を使ってAI映像システムから逃れられることも多い。

研究チームは、独自に設計した画像を使って、AIベースのコンピューター・ビジョン・システムから人間全体を隠す方法を考案。著名なオープンソースの物体認識システムである「YoLo(v2)」でその効果を実証した。

このトリックによって、犯罪者が防犯カメラから隠れたり、反政府活動家が政府の監視を逃れたりできる可能性がある。著者の1人であるウィーブ・ファン・ランスト(博士課程生)は、「私たちの研究は、敵対的パッチを使うことでカメラ監視システムを回避できることを証明するものです」と述べている。

ファン・ランストによると、市販の映像監視システムにこの手法を適用するのは、それほど難しいことではないという。MITテクノロジーレビューの取材に対し、次のように説明する。「現時点では、使われている検知器が何かを知る必要があります。今後、私たちが目指しているのは、複数の検知器で同時に機能するパッチを生成することです。

続きはソースで

https://cdn.technologyreview.jp/wp-content/uploads/sites/2/2019/04/25000712/acr13282673947520124191772-cropped-1400x787.jpg
https://www.technologyreview.jp/nl/how-to-hide-from-the-ai-surveillance-state-with-a-color-printout/
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引用元: 【敵対的機械学習】カラープリントした紙で「AIの監視」から逃れる方法[04/29]

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1: 2019/04/27(土) 08:26:50.09 ID:CAP_USER
ドワンゴは、仮想空間で自律的に動く“人工生命”を観察・育成するプロジェクト「ARTILIFE」を6月30日に終了する。2018年10月のスタートから、約9カ月で幕を閉じる。
https://image.itmedia.co.jp/news/articles/1904/15/mm_art_dw_01.jpg

 ARTILIFEは、仮想空間内で、AI(人工知能)を備え自律的に動く“人工生命”を観察・育成し、進化する様子を楽しむサービス。Windows PCの他、スマートフォンアプリで利用できる。

 ドワンゴの機械学習技術の開発・研究部門「Dwango Media Village」が開発した。強化学習(機械学習の一種)を用いた人工生命のモーション自動生成技術を活用している。
https://image.itmedia.co.jp/news/articles/1904/15/mm_art_dw_02.jpg

続きはソースで

https://www.itmedia.co.jp/news/articles/1904/15/news128.html
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引用元: 【AI】ドワンゴの“人工生命”観察プロジェクト「ARTILIFE」 6月で終了[04/15]

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