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学習

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1: 2018/07/02(月) 15:52:22.24 ID:CAP_USER
体験した恐怖の記憶を和らげる脳内のたんぱく質をマウスで発見したと、東京大の森川桃特任研究員と広川信隆特任教授のチームが米科学誌セル・リポーツに発表した。
心的外傷後ストレス障害(PTSD)の治療法開発に役立つ可能性があるという。

生物には、臓器や細胞の活動に必要な物質を運ぶ分子モーターと呼ばれるたんぱく質が多数存在する。
チームは、役割が不明だった分子モーター「KIF21B」が、脳内で学習や記憶をつかさどる部位「海馬」に集中的に分布することに気づいた。
そこで、電気刺激のある部屋で刺激について学習させた上で、KIF21Bを欠損させたマウスと通常のマウスの行動を観察した。

 通常のマウスは、箱に入って電気刺激のない日が続くと、体をすくませることなく再び活発に動き始めた。

続きはソースで

毎日新聞
https://mainichi.jp/articles/20180702/k00/00m/040/014000c
ダウンロード


引用元: 【医学】東大チーム「恐怖の記憶」和らげる 脳内たんぱく質発見[07/02]

東大チーム「恐怖の記憶」和らげる 脳内たんぱく質発見の続きを読む

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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]

【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の続きを読む

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1: 2018/06/22(金) 16:57:23.74 ID:CAP_USER
人類は習慣や伝統を何世代にもわたって伝えることで、地域に密着した文化を形成する特徴を持っています。
ロンドン大学クイーン・メアリーの心理学者であるロバート・ラクラン氏らの研究チームによると、ヌマウタスズメにも人間と同様の傾向があり、ヌマウタスズメのさえずりは何百年にもわたって伝承されていることが明らかになっています。

Cultural conformity generates extremely stable traditions in bird song | Nature Communications
https://www.nature.com/articles/s41467-018-04728-1

Birds Have Time-Honored Traditions Too | Duke Today
https://today.duke.edu/2018/06/birds-have-time-honored-traditions-too

研究チームはニューヨーク州に住むヌマウタスズメが3拍子の歌を繰り返して歌い、ミネソタ州では4拍子の歌を好むなど、地域によって異なる歌を歌う傾向があることに気づいたそうです。
そこで、ラクラン氏らは「若いヌマウタスズメは先輩の歌を学びとって、歌っているのかもしれない」と考えるようになり、本当に歌が伝承されているのか調査を行うことにしました。

続きはソースで

https://i.gzn.jp/img/2018/06/21/birds-time-honored-traditions/00_m.jpg

GIGAZINE
https://gigazine.net/news/20180621-birds-time-honored-traditions/
ダウンロード (1)


引用元: 【動物】「鳥の歌(さえずり)は何百年にもわたって伝承されている」と研究者が指摘[06/21]

「鳥の歌(さえずり)は何百年にもわたって伝承されている」と研究者が指摘の続きを読む

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1: 2018/05/30(水) 08:08:02.83 ID:CAP_USER
近年、義手や義足の技術には機械学習が用いられるようになり、スムーズな動作を行えるようになりましたが、学習に時間がかかってしまうという欠点がありました。
ノースカロライナ大学チャペルヒル校で医用生体工学の教授を務めるヘレン・ファン氏らの研究チームは、人体の神経筋の電気信号を一般化したモデルを構築することで、学習をほとんど必要とせず、スムーズに手首などの関節を動作させる義手の開発に成功しました。
https://i.gzn.jp/img/2018/05/30/prosthesis-hand-computer-model/00_m.jpg
https://i.gzn.jp/img/2018/05/30/prosthesis-hand-computer-model/01_m.jpg

Myoelectric Control Based on A Generic Musculoskeletal Model: Towards A Multi-User Neural-Machine Interface - IEEE Journals & Magazine
https://ieeexplore.ieee.org/document/8360946/?reload=true

Smart Prosthetic Devices Create Natural Motion by Predicting Movement
https://futurism.com/prosthesis-hand-computer-model/

腕や足など体の一部を事故などで失ってしまった人であっても、脳は欠損した部位に対して運動を指令する神経筋の信号を送っています。
これまで多くの技術者が開発してきた義手や義足などは、この信号を機械学習による学習法を使用することで、正確な動きを学習させるというアプローチが取られていました。

続きはソースで

関連動画
Model-based control on DEKA hand (Courtesy of Neuromuscular Rehabilitati... https://youtu.be/fMyg7swV12U



GIGAZINE
https://gigazine.net/news/20180530-prosthesis-hand-computer-model/
no title



引用元: 【機械工学】〈動画〉「学習をほとんど必要としない」義手が開発される[05/30]

〈動画〉「学習をほとんど必要としない」義手が開発される の続きを読む

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1: 2018/05/21(月) 19:17:55.87 ID:CAP_USER
■機械学習やニューラルネットワークも学び放題

フィンランドのヘルシンキ大学は、オンラインで人工知能(AI)の無料学習コースを一般公開しました。
本コースは、完全に英語で提供。コースの修了には約30時間かかり、フィンランドの学生であればOpen Universityを通じてECTS(ヨーロッパ共通の単位制度)が取れ、国外の人でもコース修了によりLinkedIn(ビジネス特化型SNS)で使える証明書が取得できます。

すでに本コースは、24000人が登録済み。同大学は今年中に、フィンランド人口の1%に当たる約54000人の受講を希望していると述べています。

同大学は過去数年間にわたり、国内にてAI学習コースを提供してきたとのこと。
受講者の関心が高まってきたため、ソフトウェア開発会社(フィンランド発のスタートアップ)Reaktorと提携し、増加するニーズに対応するためのオンラインコースを開設したとされています。

Googleも機械学習やAIに関心ある人々を対象とした「Learn with Google AI」サイトを開設していますが、あちらは元々Google社員に機械学習を教える教材を元にした、専門性の高いもの。
こちらはAIに関心がある人々が、基本を学ぶことに重点が置かれています。

続きはソースで

関連リンク
ヘルシンキ大学人工知能(AI)の無料学習コース
https://www.elementsofai.com/
「Learn with Google AI」サイト
https://www.blog.google/topics/machine-learning/learn-google-ai-making-ml-education-available-everyone/

関連ソース画像
https://s.aolcdn.com/hss/storage/midas/4146be6d8b7b04a0e5b3544b445a1f9/206391518/AI.jpeg

https://japanese.engadget.com/2018/05/21/ai-2/
ダウンロード (2)


引用元: 【話題】「AI」をタダで学べるオンライン講座、フィンランドの大学のヘルシンキ大学が公開。すでに2万人超が登録[05/21]

「AI」をタダで学べるオンライン講座、フィンランドの大学のヘルシンキ大学が公開。すでに2万人超が登録の続きを読む

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1: 2018/05/19(土) 23:04:18.85 ID:CAP_USER
人工知能(AI)を使ったコンピューターに、より正確な判断を行わせるには学習が不可欠とされています。
学習の量が増えれば増えるほど、より高度な判断を行うことができるのですが、学習量を増やすためには大規模な処理をこなせる「計算量の高い」システムが必要です。
AIの非営利の研究機関として設立されたOpenAIによると、AIの学習で使用される計算量は2012年から3.5カ月で倍になるスピードで進化し続けていて、2018年現在では約30万倍以上に達しているとのことです。

AI and Compute
https://blog.openai.com/ai-and-compute/
https://i.gzn.jp/img/2018/05/17/ai-and-compute/00_m.jpg

OpenAIは「アルゴリズム」「学習データ」「計算量」の3つが、AIを進歩させるために必要不可欠な要素であると述べています。
アルゴリズムやデータの改良は数値化させることは困難ですが、計算量は定量化可能であり、計算量の推移を見ることでAIがどれだけ進歩しているかを見ることができるとしています。

OpenAIは、2012年以降にAIの学習で使用された計算量の推移をグラフで示しています。
縦軸が計算量で1日で何千兆(1015)回の計算を行うことができるかを表しており、横軸が時間軸(年)を示しています。
なお、縦軸に「FLO」(浮動小数点演算)と書かれていますが、実際には処理の数であり、必ずしも浮動小数点演算を行っているわけではないとのこと。
https://i.gzn.jp/img/2018/05/17/ai-and-compute/01_m.png

上記のグラフでは、2017年代の「AlphaGo Zero」が、あまりにも突出した値となっており他のシステムの計算量の違いがほとんどわかりません。

続きはソースで

GIGAZINE
https://gigazine.net/news/20180517-ai-and-compute/
ダウンロード


引用元: 【人工知能】AIの進化が止まる気配はなく、6年間で約30万倍以上の学習が可能に[05/17]

【人工知能】AIの進化が止まる気配はなく、6年間で約30万倍以上の学習が可能にの続きを読む
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