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ニューラルネットワーク

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1: 2018/12/08(土) 17:04:46.85 ID:CAP_USER
囲碁の世界チャンピオンを打ち負かしたソフト「AlphaGo」が正常進化して、「AlphaZero」が誕生しました。人間による手助けを一切必要としないAlphaZeroは、ルールしか知らない状態から自己教育することで、たった30時間でAlphaGoを完膚なきまでに打ち負かす強さに成長可能。囲碁だけでなく、数十時間の独学でチェス・将棋でも、既存の最強ソフトを圧倒する強さへと進化できます。

AlphaZero: Shedding new light on the grand games of chess, shogi and Go | DeepMind
https://deepmind.com/blog/alphazero-shedding-new-light-grand-games-chess-shogi-and-go/

囲碁チャンピオンを打ち負かしたソフト「AlphaGo」は、自分で自分を鍛えられる「AlphaGo Zero」へと進化しました。自分と戦いつつ実力をメキメキ向上させられるため、自己学習可能なAlphaGo Zeroでは人間の関与が不要になりました。

囲碁に特化していたAlphaGo Zeroは、あらゆるボードゲームに対応できる汎用性を持つ「AlphaZero」へと進化しました。

そして、DeepMindによって2018年12月7日にScienceで発表された論文では、AlphaZeroが、チェス・将棋・囲碁の3つの代表的なボードゲームにおいて、これまでに開発された最強のソフトウェアを数日で打ち負かす能力に成長できることが明らかにされました。

A general reinforcement learning algorithm that masters chess, shogi, and Go through self-play | Science
http://science.sciencemag.org/content/362/6419/1140
https://i.gzn.jp/img/2017/10/20/alphago-zero/00.jpg

2016年に開催されたチェスプログラムの世界大会TCECシーズン9を制した「Stockfish」とのイロレーティングの比較。AlphZeroは自己学習開始から4時間でStockfishを上回りました。
https://i.gzn.jp/img/2018/12/07/alphazero/a02_m.png

将棋のチャンピオンソフト「elmo」との対決では、2時間後にはAlphaZeroが上回ったとのこと。
https://i.gzn.jp/img/2018/12/07/alphazero/a01_m.png

囲碁チャンピオンのイ・セドルに勝ったときのAlphaGoを、たった30時間で超えました。
https://i.gzn.jp/img/2018/12/07/alphazero/a03_m.png

続きはソースで

AlphaZero: Shedding new light on the grand games of chess, shogi and Go https://youtu.be/7L2sUGcOgh0



GIGAZINE
https://gigazine.net/news/20181207-alphazero/
ダウンロード


引用元: 囲碁王者を倒したAlphaGoをゼロから始めて30時間で打ち負かす「AlphaZero」、将棋・チェスの最強ソフトもサクッと制圧[12/07]

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1: 2018/12/04(火) 18:36:50.64 ID:CAP_USER
 NVIDIAは3日(米国時間)、カナダ・モントリオールで開催中の「NeurIPS 2018 (Neural Information Processing Systems Conference)」にて、AIを使い、完全に人工的かつインタラクティブな3D環境を、リアルタイムでレンダリングする研究について発表を行なった。

 現在、仮想世界のあらゆるオブジェクトは、人の手によって個々にモデルを生成する必要があるが、この研究では、現実のビデオをもとにニューラルネットワークにオブジェクトを学習させることで、建物や樹木、車両などのオブジェクトを自動でレンダリングすることに成功した。

 同社では、この技術によってゲーミングや自動車、建築、ロボティクス、VRのための仮想世界を即座に構築できる可能性が生まれ、現実世界の場所をもとにしたインタラクティブなシーンを生成したり、お気に入りのポップスターのダンスを自分がそっくりそのまま踊っているようなシーンを見せることもできるとしている。

 NVIDIAのディープラーニング応用研究担当バイスプレジデントのBryan Catanzaro氏は、「NVIDIAにとって、インタラクティブなグラフィックスの生成にニューラルネットワークを使った手法は、初めて実現したものである」と述べ・・・

続きはソースで

■動画
Research at NVIDIA: The First Interactive AI Rendered Virtual World https://youtu.be/ayPqjPekn7g



PC Watch
https://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/1156514.html
ダウンロード


引用元: 【AI】NVIDIA、AIで仮想世界のすべてを自動生成する手法[12/04]

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1: 2018/12/12(水) 14:39:14.08 ID:CAP_USER
イタリアのパヴィア大学の研究チームは、IBMの5キュービットの量子プロセッサー上にパーセプトロンを実装し、単純なパターンの初歩的な分類ができることを確認した。その後、IBMは16キュービットの量子プロセッサーをWeb上で利用できるようにしており、量子パーセプトロンの性能が飛躍的に向上するのは時間の問題だ。

コンピューティング革命超初期の1958年、米海軍海事技術本部(ONR:Office of Naval Research)は記者会見を開き、コーネル航空研究所(Cornell Aeronautical Laboratory)の心理学者フランク・ローゼンブラットが考案した装置を発表した。ローゼンブラットはこの装置をパーセプトロンと呼んだ。ニューヨーク・タイムズ紙はパーセプトロンを「将来的に歩行、会話、視覚、筆記、自己複製、自己存在の意識が可能になると(米海軍が)期待する電子計算機の萌芽」だと伝えた。

のちに、この主張は誇張だったことが分かったが、ローゼンブラットが開発した装置は、現在でも大きな可能性を秘めた人工知能分野の研究を爆発的に推し進めた。

パーセプトロンは単層ニューラル・ネットワークだ。近年、注目を集めている深層学習ネットワークはパーセプトロンが起源となっている。

続きはソースで

https://www.technologyreview.jp/s/113200/machine-learning-meet-quantum-computing/
ダウンロード (1)


引用元: 量子機械学習の一歩踏み出す、伊チームがパーセプトロン実装に成功[12/12]

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1: 2018/10/09(火) 21:13:39.30 ID:CAP_USER
人間の重労働作業を代わりにこなします
https://assets.media-platform.com/gizmodo/dist/images/2018/10/02/181002_aist-w1280.gif

アメリカでは2足歩行でランニングし、見事なバク宙までキメてしてしまう「ATLAS」君なんてロボットがいますが……日本の国立研究開発法人産業技術総合研究所(産総研)も負けてはいられません。
彼らが作ったのは、無骨な容姿でタッカーによる釘打ちをこなす、建設作業用ヒューマノイドロボット「HRP-5P」。
合板を手に取りクルっと縦に持ち直し、壁にくっつけて電動工具でDIYしてしまう器用なヤツなのです。

https://youtu.be/ARpd5J5gDMk



なんということでしょう!
ロボットが壁を作ってしまいました!

見た目はなんとなく映画『チャッピー』風な気がしましたが、なんと産総研はボストン・ダイナミクス社の「ATLAS」君を参考にデザインしたのだそうです。
それでこんな機器類がむき出しで、フレームも最小限なんですね。

https://assets.media-platform.com/gizmodo/dist/images/2018/10/02/181003_aist.jpg

ちなみに産総研は2010年に、女型ボディーにリアルなマネキンの顔と手が付いた2足歩行ロボット、HRP-4C「未夢」を開発したことがありました。
前作が彼女だったことを踏まえると、大違いです。

https://youtu.be/YvbAqw0sk6M


続きはソースで

https://www.gizmodo.jp/2018/10/hrp-5p-robot.html
ダウンロード (7)


引用元: 【機械工学】釘打機で壁を作るヒューマノイドを産総研が開発(動画あり)[10/9]

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1: 2018/06/26(火) 15:57:32.94 ID:CAP_USER
人工知能(AI)をオープンソース化するために活動する非営利の研究機関「OpenAI」は、AI技術が将来的に誰にとっても恩恵を受けられるような安全な進歩を遂げるようにとイーロン・マスク氏らによって設立された組織です。
そんなOpenAIが研究を進めるAIは、特定の条件下では熟練のDota 2プレイヤーにも勝利できるほどの腕前を身に付け始めています。

OpenAI Five
https://blog.openai.com/openai-five/

OpenAI’s ‘Dota 2’ neural nets are defeating human opponents | TechCrunch
https://techcrunch.com/2018/06/25/openais-dota-2-neural-nets-are-defeating-human-opponents/

OpenAIでは研究の一環としてAIにゲームを学習させるなどが行われており、2017年8月にはチェスや囲碁よりもはるかに複雑なビデオゲームのDota 2上で、世界チャンピオンに1対1のバトルで勝利を収め話題となりました。

OpenAI製のAIがDota 2の1対1のバトルで世界チャンピオンに勝利した際、開発チームは今後の目標として「5対5のチーム戦で人間のチームにAIを加えること」を掲げており、それに向けて開発が進められているのが「OpenAI Five」と呼ばれる5つのニューラルネットワークです。
OpenAI FiveはDota 2で5対5のチーム戦をプレイできるように設計されたもので、このOpenAI Fiveも特定の条件下で人間のチームを打ち負かすことができるレベルにまで進化しているそうです。

チェスや囲碁のようなターンベースのゲームと異なり、Dota 2はリアルタイムで多くの意志決定を行わなければいけないゲームです。
Googleが開発し、世界最強の棋士を倒したことで話題となった囲碁AIのAlphaGoはよく練られた手に対応するために多くの時間を必要としましたが、OpenAI FiveがプレイするDota 2ではそのような猶予は一切与えられないため、いかに高度な判断を下せるニューラルネットワークとなっているかがよくわかると思います。

続きはソースで

https://i.gzn.jp/img/2018/06/26/openai-five-dota-2-defeating/00_m.jpg
■プレイ動画
OpenAI Five: Dota Gameplay https://youtu.be/UZHTNBMAfAA



GIGAZINE
https://gigazine.net/news/20180626-openai-five-dota-2-defeating/
ダウンロード (2)


引用元: 【AI】〈動画あり〉OpenAIの人工知能「OpenAI Five」がDota 2の5対5バトルで人間チームに勝利[06/26]

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1: 2018/07/07(土) 13:03:11.22 ID:CAP_USER
Googleと同じAlphabetを母体に持ち、世界最強の囲碁AI「AlphaGo Zero」を開発した人工知能(AI)開発企業・DeepMindが、ファーストパーソン・シューティング・ゲーム(FPS)で人間を超えた勝率をたたき出すAI「For the Win(FTW)」を開発しました。ただ敵を倒すだけではなく、人間のチームメイトとも協力して有利にゲームをプレイすることができるとのことです。

Capture the Flag: the emergence of complex cooperative agents | DeepMind
https://deepmind.com/blog/capture-the-flag/

人間とゲームをプレイするAIの研究は、2017年にもOpenAI開発のAIが「Dota 2」で人間に勝利するという結果を残し、話題になりました。また、DeepMindも「StarCraft 2」をプレイするAIを研究していたことがあります。

今回、GoogleのDeepMindが開発した「FTW」は、1999年に発売された「Quake III Arena」をプレイ。
「Quake III Arena」はマルチプレイヤー向けのFPSで、今でも大会が開かれるほど人気があるタイトルです。
この「Quake III Arena」での対戦ルール「Capture the Frag(CTF)」という旗取りゲームを行い、人間と一緒にチームで遊べることを目指して学習を行ったとのこと。

CTFは2つのチームに分かれて対戦するゲームで、相手チームの陣地にある旗を奪って自陣に戻るとポイントが加算されるというもの。
単純なルールに見えますが、相手チームに旗を取られた場合は旗を持っているプレイヤーを倒さなければならないなど、状況に応じて狙う相手や動きを変更しなくてはならず、CTFで要求される動きは複雑だと研究チームは評価しています。

戦いの舞台となるマップは同じものを使い続けるのではなく、マッチごとにマップを変更していたとのこと。
これによって、FTWはマップのレイアウトを記憶するのではなく、汎用的な戦略を学習していかなければなりません。
さらに、AIを人間と同じように成長させるため、従来のゲーム用AIのようにゲーム内でのパラメータを直接読み取ってプレイするのではなく、人間と同じように画面上のピクセルを認識させてエミュレートしたコントローラーで操作をさせています。

DeepMindの研究チームは、40人の人間プレイヤーと30のFTWのエージェントをランダムにマッチさせ、45万回以上CTFをプレイさせました。各エージェント間ではリカレント(回帰型)ニューラルネットワークが形成され、さらにゲームポイントから内発的動機付けを行うように学びます。これによってCTFを高いレベルでプレイするようになります。

続きはソースで

Human-level in first-person multiplayer games with population-based deep RL - YouTube
https://youtu.be/dltN4MxV1RI


https://i.gzn.jp/img/2018/07/06/deepmind-capture-the-flag/a01_m.jpg
https://i.gzn.jp/img/2018/07/06/deepmind-capture-the-flag/a02_m.jpg

GIGAZINE
http://gigazine.net/news/20180706-deepmind-capture-the-flag/
ダウンロード (2)


引用元: 【人工知能】世界最強の囲碁AIを開発したDeepMindが「人間を超越したFPSプレイヤー」のAIを開発[07/06]

【人工知能】世界最強の囲碁AIを開発したDeepMindが「人間を超越したFPSプレイヤー」のAIを開発の続きを読む
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