理系にゅーす

理系に関する情報を発信! 理系とあるものの文系理系関係なく気になったものを紹介します!

スポンサーリンク

学習

    このエントリーをはてなブックマークに追加 mixiチェック Share on Tumblr Clip to Evernote
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]

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の続きを読む

    このエントリーをはてなブックマークに追加 mixiチェック Share on Tumblr Clip to Evernote
1: 2019/07/06(土) 22:31:08.81 ID:CAP_USER
「学習行動」はRNAを介して子孫に遺伝する:線虫の研究から明らかに
https://headlines.yahoo.co.jp/article?a=20190705-00010002-wired-sctch
https://headlines.yahoo.co.jp/article?a=20190705-00010002-wired-sctch&p=2
https://headlines.yahoo.co.jp/article?a=20190705-00010002-wired-sctch&p=3
https://headlines.yahoo.co.jp/article?a=20190705-00010002-wired-sctch&p=4
2019/7/5
YAHOO!JAPAN NEWS,WIRED.jp


われわれが学習した情報は、いったい体のどこに記憶されるのだろうか。言うまでもなく「脳」はそのひとつである。しかし、「学習」と「記憶」に関するメカニズムの再考を余儀なくされたいくつかの研究結果から、多くの研究者たちが盛んにそのメカニズムを追究してきた。

もともと光から逃げる性質のあるプラナリアは、著しい再生能力を持つ扁形動物である。光のなかにある餌を安全だと10日間かけて学習したプラナリアは、そのあと頭部を切断され、尻尾から新たな頭部を再生させた。驚くことに再生した頭部は、光のなかでの餌の見つけ方をどういうわけだか“覚えて”いた。これは何らかの記憶が脳の中枢神経にとどまらないことを示した研究だった。

また、RNAの移植によって生物の記憶を移し替えることができるという研究もあった。電子ショックによって防衛的収縮を学習したアメフラシのRNAを、訓練を受けなかった7匹のアメフラシに移植したところ、それらは体を触られた際にまるで訓練を受けたかのような振る舞いをしたのだ。

これは少なくとも、記憶の一部はRNAに保存されていることを示した画期的な実験だったと言える。これらの例は、訓練で得た一部の「情報」や「経験」が脳にとどまらないことを示しており、その媒体としてエピジェネティクス(DNAの配列変化によらない遺伝子発現を制御・伝達するシステム)やRNAによる関与が疑われていた。

・生物学の常識を覆す「学習」の遺伝
そのメカニズムが今回、「カエノラブディティス・エレガンス(C. elegans)」という線虫を使った2つの論文で説明されている。線虫の神経系は学習後、小分子RNAの一種であるsiRNAやpiRNAを介して、情報を生殖細胞に伝達することが明らかになったのだ。しかも驚くことに、子孫の生存に有益だと思われるこれらの“記憶”は、3~4世代も子孫に継承し得ることが2つの研究により判明している。

線虫のゲノムには、ヒトゲノムとほぼ同数の遺伝子──つまりタンパク質の合成に必要な遺伝情報がある。これまでの研究により、ヒトや線虫を含む動物は、複数の遺伝子の発現を時々刻々と変化させることで、活動レヴェル、温度変化、飢饉など、あらゆる変動的な環境条件に順応することがわかっている。さらにこれらの遺伝的装飾が生殖細胞に及ぶと、それらは世代を超えたエピジェネティックな遺伝として子孫へと受け継がれることがわかっている。

プリンストン大学分子生物学部およびルイス・シグラー研究所のチームは、線虫が学習した危険回避行動は、生殖細胞を介して親から子へと受け継がれることを、6月6日付けの学術誌『Cell』で報告している。

線虫は自然環境で、さまざまな種類の細菌を餌にする。そのなかでも緑膿菌は、場合によって生死を分ける危険な病原体だ。「線虫は最初は病原体である緑膿菌に引き寄せられますが、感染するとそれを回避することを学びます。そうしなくては数日内に死んでしまうからです」と、コリーン・マーフィ教授は説明する。

緑膿菌の摂取によって病気になった個体は、多くの場合は死ぬ前に卵を産み落とす。驚くことに実験では、母線虫が死の間際に学習した危険回避行動を、それらの子孫は本能的に“知って”いた。子孫は緑膿菌に自然に引き寄せられる習性を無効にしてでも、この細菌を危険とみなして回避したのだ。しかも、これまで一度も緑膿菌に接触したことがなくでもである。

続きはソースで

images

引用元: 【生物/遺伝】「学習行動」はRNAを介して子孫に遺伝する:線虫の研究から明らかに[07/06]

「学習行動」はRNAを介して子孫に遺伝する:線虫の研究から明らかにの続きを読む

    このエントリーをはてなブックマークに追加 mixiチェック Share on Tumblr Clip to Evernote
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]

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!の続きを読む

    このエントリーをはてなブックマークに追加 mixiチェック Share on Tumblr Clip to Evernote
1: 2019/06/09(日) 04:44:02.22 ID:CAP_USER
MITのセンサー手袋、たった10ドルなのに握ったものを認識
https://www.gizmodo.jp/2019/06/mit-cheap-sensor-glove.html
2019.06.06 16:00
GIZMODO

Image: MIT News
 https://assets.media-platform.com/gizmodo/dist/images/2019/06/04/190605_mit-w1280.jpg
Video: The Robot Report/YouTube
 https://youtu.be/FFZIyRcIuQ8



 まるで人間の手の平のよう。

 カメラを使った視覚情報から、AIがその物体を認識するという技術はありますが……いまMITでは、センサーがたくさんついた手袋から、人間が握ったときの圧力を検知し、AIが物を認識・学習する技術を研究しているのだそうです。

 ・単純な手袋には複雑な構造が

 これは「Scalable Tactile Glove」を省略した「STAG」というもの。

 hackster.ioによりますと、手袋は圧力によって抵抗が変化する、導電性ポリマーでコーティングされているとあります。
 さらに手袋全体には導電性の糸が縫い込まれており、互いに重なり合うことで圧力センサーとして機能するよう設計されています。
 そしてセンサーのうち約550個は、ユーザーがさまざまな物体をいろんな方法で操作したときに、データ信号を捕捉してニューラル・ネットワークに送信。次いでニューラル・ネットワークは、
 検知した物体を予測された重量と感触によって分類する……というプロセスを経て握っている物を認識します。

 では開発途中の手袋が、どのように物体を検知しているかがわかる映像をどうぞ。滑り止め付きの軍手ではありませんからね?

続きはソースで
ダウンロード


引用元: 【AI/ロボット工学】MITのセンサー手袋、たった10ドルなのに握ったものを認識[06/06]

MITのセンサー手袋、たった10ドルなのに握ったものを認識の続きを読む

    このエントリーをはてなブックマークに追加 mixiチェック Share on Tumblr Clip to Evernote
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

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の続きを読む

    このエントリーをはてなブックマークに追加 mixiチェック Share on Tumblr Clip to Evernote
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]

【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の続きを読む
スポンサーリンク

このページのトップヘ