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1: 2019/02/20(水) 21:44:16.33 ID:CAP_USER
「ディープラーニングは、原理的には単純な最小二乗法にすぎない」――2月18日付けで日本経済新聞電子版が公開した記事について、Twitterでは「ディープラーニング=最小二乗法」という解釈は異なるのではという指摘が相次いだ。19日には「ディープラーニング」「最小二乗法」といったワードがTwitterでトレンド入りし、波紋が広がっていた。

 日経の記事では、慶應義塾大学経済学部の小林慶一郎教授がAI技術について解説。「近年、驚異的な発展を見せているAIのディープラーニング(深層学習)は、原理的には単純な最小二乗法(誤差を最小にする近似計算の一手法)にすぎない」と言及し、「ディープラーニングは『最小二乗法』」と題する図版が掲載された。
https://image.itmedia.co.jp/news/articles/1902/20/ai_ml_01.jpg

 最小二乗法は、測定で得られたデータの組を、1次関数など特定の関数を用いて近似するときに、想定する関数が測定値に対してよい近似となるように、モデル関数の値と測定値の差の2乗和を最小とするような係数を決定する方法。ディープラーニングに詳しい東京大学の松尾豊特任准教授は、2018年8月に登壇したイベントで、「ディープラーニングは最小二乗法のお化けのようなもの」「従来のマシンラーニングは(階層的に)『浅い』関数を使っていたが、ディープラーニングは『深い』関数を使っている」と説明していた。
https://image.itmedia.co.jp/news/articles/1902/20/ai_ml2.jpg

 松尾氏は2月20日、Twitterの公式アカウントで「小林慶一郎先生はよく議論させていただくので、少し責任を感じています」とツイート。ディープラーニングを簡潔に解説するため「深い関数を使った最小二乗法」という言葉を使ってきたが、「深い関数を使った」という説明がいつも抜け落ちてしまうと嘆く。

続きはソースで

ITmedia NEWS
https://www.itmedia.co.jp/news/articles/1902/20/news141.html
https://twitter.com/5chan_nel (5ch newer account)
ダウンロード (1)


引用元: 【AI】「ディープラーニングは、原理的には単純な最小二乗法にすぎない」で物議 東大・松尾豊氏「深い関数の方が重要」

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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]

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1: 2018/01/11(木) 19:06:13.33 ID:CAP_USER
 国立研究開発法人情報通信研究機構(NICT)は、格子理論に基づく新暗号方式「LOTUS」を開発したと発表した。

 NICTサイバーセキュリティ研究所セキュリティ基盤研究室が開発したもので、量子コンピュータでも解読が難しい、耐量子計算機暗号として開発された暗号化方式。

 現在広く使われているRSA暗号や楕円曲線暗号は、ある程度性能の高い量子コンピュータを使うことで、簡単に解読できることが数学的に証明されている。

 近年では、商用販売や無償クラウド利用が提供されるなど、量子コンピュータの高性能化と普及が進んでおり、現行の公開鍵暗号では安全な通信ができなくなる可能性がある。
そのため、耐量子計算機暗号の標準化が求められていた。

 そういった背景から、米国国立標準技術研究所(NIST)が耐量子計算機暗号を公募していたが、今回のLOTUSも書類選考を通過した69件の候補の1つで、今後を数年かけて、各候補の評価と選定が行なわれる。

 開発された暗号方式LOTUSは、
「Learning with errOrs based encryption with chosen ciphertexT secUrity for poSt quantum era」の略称で、格子暗号の技術を使った技術となる。

 LOTUSは、変数よりも式の数が多い連立一次方程式において、左辺と右辺の差が小さくなるような整数解を求める「LWE(Learning with Errors)問題」を用いている。
LWE問題は、パラメータ次第で格子の最短ベクトル問題と同等の難しさとなることが証明されているため、量子コンピュータでも解を求めるには非常に時間がかかると予想されている。

続きはソースで

図:公開鍵暗号の変遷
https://pc.watch.impress.co.jp/img/pcw/docs/1100/569/01_l.png

図格子暗号の概要
https://pc.watch.impress.co.jp/img/pcw/docs/1100/569/02_l.png

図:破損した暗号文の復号結果は悪用される危険性がある
https://pc.watch.impress.co.jp/img/pcw/docs/1100/569/03_l.png

図:藤崎・岡本変換によって汎用性を持たせた格子暗号
https://pc.watch.impress.co.jp/img/pcw/docs/1100/569/04_l.png

PC Watch
https://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/1100569.html
ダウンロード


引用元: 【テクノロジー】量子コンピュータでも解読が困難な新暗号方式が国内で開発

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1: 2014/12/25(木) 20:53:03.78 ID:???.net
掲載日:2014/12/25

 情報通信研究機構(NICT)は12月19日、電気通信大学と共同で、光ファイバ通信波長帯における量子もつれ光子対の生成効率を向上させる技術を開発したと発表した。

 詳細は、英国科学誌「Scientific Reports」に掲載された。

 量子もつれ光子対は、絶対に破られない暗号や超高速計算など、従来の情報通信技術では不可能だった機能を実現する上で不可欠な光源である。NICTでは、通信波長帯において独自の高純度量子もつれ光源を開発してきた。量子もつれ光源を駆動させるためには、波長やパルス幅などのパラメータを自在に調整でき、なおかつ高速で安定動作できるレーザが必要となる。
今回、2.5GHzの駆動用レーザをこの高純度量子もつれ光源に組み合わせることで、雑音を増やすことなく、量子もつれ光の生成速度を30倍以上高速化することに成功したという。

 今回の成果により、市販の安価な光通信機器を用いた量子情報通信システムの構築が可能になるため、実用化に向けた研究開発が加速することが期待されるとコメントしている。

<画像>
(上)周波数コム光源と(下)量子もつれ光生成実験装置
http://news.mynavi.jp/news/2014/12/25/221/images/001l.jpg

<参照>
プレスリリース | 量子通信の実現に向けた、量子もつれ光の高速生成技術を開発 | NICT-独立行政法人 情報通信研究機構
http://www.nict.go.jp/press/2014/12/19-1.html

<記事掲載元>
http://news.mynavi.jp/news/2014/12/25/221/

引用元: 【技術】NICT、量子通信の実現に向けた量子もつれ光の高速生成技術を開発

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