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情報

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1: 2019/07/12(金) 21:21:28.15 ID:CAP_USER
ついに6人対戦のポーカーでAIがプロのポーカープレイヤーを打ち負かす(記事全文は、ソースをご覧ください。)
https://gigazine.net/news/20190712-ai-beats-pros-6-player-poker/
2019年07月12日 12時50分
GIGAZINE


ポーカーは相手の手札が公開されていない状態で戦う「不完全情報ゲーム」であり、相手の持ち駒といった全ての情報が開示されている囲碁や将棋などの「完全情報ゲーム」とは異なります。そんなポーカーのトッププロ相手に、Facebookとカーネギーメロン大学が共同で開発したAI「Pluribus」が、6人対戦のポーカーで勝利したとのことです。

■■略

Humans Fold: AI Conquers Poker's Final Milestone - Scientific American
https://www.scientificamerican.com/article/ai-conquers-six-player-poker/
SCIENTIFIC AMERICAN
https://i.gzn.jp/img/2019/07/12/ai-beats-pros-6-player-poker/img-snap00673_m.jpg
(画像:ホスト)GIGAZINE

カーネギーメロン大学のツオマス・サンドホルム教授らの研究チームは、2017年にも「Libratus」というAIを開発し、ポーカーのプロ相手に12万戦を行いました。その結果、Libratusは見事にプロ相手に勝利を収め、不完全情報ゲームであってもAIが高いスキルを持った人間相手に勝利できることが証明されました。

人工知能と4人のプロとのポーカー対決は人工知能が完全勝利 - GIGAZINE
https://gigazine.net/news/20170131-brains-vs-ai-result/
https://i.gzn.jp/img/2017/01/31/brains-vs-ai-result/00_m.jpg
(画像:ホスト)

しかし、2017年に行われた対戦はあくまでもポーカーをAI対人間が1対1で行ったものであり、一緒にプレイする人間がもっと増えた場合、AIが勝利を収めるのは難しいとサンドホルム氏は考えていたとのこと。2人対戦のポーカーは、囲碁・将棋・チェスと同様に、1人の勝者と1人の敗者のみが存在します。一方、複数人対戦のポーカーになると、複数の意志決定プロセスや手札を考慮する必要があり、AIにとっての難易度が向上するそうです。

Libratusとポーカープロとの対戦から2年後の2019年、Facebookと協力して新たなポーカーAI「Pluribus」を開発したサンドホルム氏は、改めてポーカープロを含めた6人での対戦に挑戦しました。
https://i.gzn.jp/img/2019/07/12/ai-beats-pros-6-player-poker/01_m.jpg
(画像:ホスト)by World Poker Tour

LibratusやPluribusがプレイしたのは、日本で主流の5枚の手札を山札と交換する5ドローポーカーではなく、世界で最も主流なテキサス・ホールデムというルール。テキサス・ホールデムでは個々のプレイヤーだけが使用できる2枚の手札と、全てのプレイヤーが使用できる5枚の場札、計7枚のカードを組み合わせてポーカーの役を作ります。

また、プレイヤーはカードが配られるたびにアクションを行い、他のプレイヤーとの駆け引きを行います。アクションには「チェック(チップを賭けずに他のプレイヤーのアクションを待つ)」「ベット(チップを賭ける)」「レイズ(他のプレイヤーのベットに対し、さらに多くのチップを賭ける)」「コール(相手のベット、レイズに対して同額のチップを支払いゲームに参加する)」「フォールド(相手のベット、レイズに対してチップを払わずにゲームから降りる)」といったものが存在します。

ダウンロード (6)


https://i.gzn.jp/img/2019/07/12/ai-beats-pros-6-player-poker/02_m.jpg
(画像:ホスト)by World Poker Tour

続きはソースで

引用元: 【AI】ついに6人対戦のポーカーでAIがプロのポーカープレイヤーを打ち負かす[07/12]

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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]

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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]

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1: 2019/05/12(日) 21:13:05.13 ID:CAP_USER
■自分の名前に反応する能力、人間の赤ちゃんより高い

人は、ざわざわした場所でも、なぜか自分の名前を聞き取ることができる。科学者が「カクテルパーティー効果」と呼ぶ、不思議な能力だ。

 その能力がイヌにも備わっていることが、最新の研究でわかった。しかも、人間の赤ちゃんよりずっと優れているという。

 米メリーランド大学の研究者らが実験を行い、このほど学術誌「Animal Cognition」に論文が掲載された。それによると、イヌは周囲の雑音と同程度か、それ以上の大きさで自分の名前が呼ばれれば、気付くことができるという。

 知らない声でスピーカー越しに名前を呼ばれても、やはりイヌは気付くことができた。したがって、名前を呼んだ人の身振りや、声の調子などの手掛かりに反応しているのではないようだ。

 使役犬や盲導犬、介助犬は、飼い主ではない人からの緊急の指示を、騒々しい状況で聞かなければならないことがある。そのため、こうしたイヌを訓練する人たちにとって貴重な知見だと研究チームは述べている。

 そして、イヌの飼い主にも大事な情報だ。にぎやかな場所で飼い犬の注意を引くには、名前を呼ぶのがいいということになる。

「手でサインを送る方がいいと言う人もいます。ですが、イヌは周囲の状況を知ろうと、頻繁に室内を見回しているので、サインを見逃してしまいます」。カナダ、ブリティッシュコロンビア大学の心理学名誉教授、スタンリー・コーレン氏はこう話す。氏は今回の研究には参加していない。

「ですから、この研究に従えば、『それよりも、名前を呼べば雑音の中でもイヌに届く』ということです」

■雑音の中でも聞き取れるか

 今回の研究のために、認知科学者のアムリタ・マリカルジュン氏らのチームはイヌの飼い主に呼びかけ、幅広い犬種を募集。ペットのイヌに加え、盲導犬や介助犬、セラピードッグ、捜索救助犬といった使役犬をメリーランド州各地から集めた。

 実験では、飼い主とイヌに実験ブースの中央にいてもらい、その両側にスピーカーを1台ずつ置いて、イヌがスピーカーを見るには頭を90度横に向けなればならないようにした。

次いで、イヌが聞いたことのない女性の声を再生。そのイヌの名前か、音節数と強勢パターンが同じ別のイヌの名前を繰り返し流した。声には、コーヒーショップの喧騒と同程度の背景ノイズを加え、騒音のレベルを3段階で大きくしていった。

 そして、自分の名前が流れたスピーカーの方をイヌが向くかどうか、どれだけ長く音声を聞いているかに注目した。その結果、イヌは自分の名前が流れるとより注意を向け、背景ノイズがあってもある程度は名前を聞き取れることがわかった。

 背景ノイズの大きさが2段階目までなら、イヌは自分の名前を聞き分けられたが、名前を呼ぶ声よりもノイズの方が大きいと、気付くことができなかった。

https://cdn-natgeo.nikkeibp.co.jp/atcl/news/19/050900266/ph_thumb.jpg

続きはソースで

ナショナルジオグラフィック日本版サイト
https://natgeo.nikkeibp.co.jp/atcl/news/19/050900266/
images (1)


引用元: 【動物】犬は雑音の中でも自分の名前を聞き取れる、新研究[05/11]

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1: 2019/05/04(土) 22:41:00.73 ID:CAP_USER
普通なら何万年もかかるほど離れた2地点を一瞬で移動できる「ワームホール」について、ハーバード大学の物理学者であるDaniel Jafferis氏が、2019年4月13日にコロラド州で開催されたアメリカ物理学会のApril Meeting 2019で発表を行いました。Jafferis氏は「ワームホールは存在する」と主張しましたが、SFに描かれるような銀河間移動に使えるほど実用的ではないとも述べています。

APS -APS April Meeting 2019 - Event - Traversable wormholes
http://meetings.aps.org/Meeting/APR19/Session/B02.2

Wormhole travel could be real, but would also be really slow - CNET
https://www.cnet.com/news/wormhole-travel-could-be-real-but-would-also-be-really-slow/#comments

ワームホール理論の歴史は古く、ドイツの数学者・物理学者であるヘルマン・ワイルが1928年にその概念を提唱しています。1957年にアメリカの物理学者であるジョン・ホイーラーが、空間と空間を結ぶチューブという図と共に「ワームホール」と命名しました。ワームホールの存在は実証されていないものの、アインシュタインの一般相対性理論に基づいて存在が提唱される「ホワイトホール」はブラックホールとワームホールで結ばれているという説もあります。


本来であれば何万年もかかってしまうような距離を、文字通り時空を超えて移動できてしまうワームホールはフィクションの世界でもしばしば登場します。

続きはソースで

https://i.gzn.jp/img/2019/05/04/wormhole-travel-is-slow/00.jpg
https://gigazine.net/news/20190504-wormhole-travel-is-slow/
ダウンロード (3)


引用元: 【物理学】「ワームホールは存在するが宇宙旅行に応用するには遅すぎる」という主張[05/04]

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1: 2019/03/22(金) 15:04:58.80 ID:CAP_USER
大正時代を最後に茨城県内では絶滅したとされるニホンジカの目撃情報が相次いでいる。ニホンジカの食害は各地で問題となっており、定着すれば全国有数の産地である農林業に大きな被害を及ぼす。国内で唯一の非生息地域のため、対策のノウハウは乏しく、関係者の間で懸念が広がっている。

 暗闇の中に光る目、頭には枝分かれした角。県内では約100年前に絶滅したとされていたニホンジカの雄の姿が昨年11月下旬、大子町の最北にある八溝山付近の国有林で撮影された。

 撮影したのは県内の国有林を管轄する茨城森林管理署(水戸市)。センサーカメラで撮影した。菊池毅・地域林政調整官は「予想はしていたが、やはり来ているのか……という思いでした」と話す。

 県内では1920年代に常陸太田市や大子町で捕獲記録があるが、その後は野生のシカは絶滅したとされてきた。環境省などの野生動物の生息調査でも、県内は全国で唯一の空白県だ。

 だが、ここ数年は目撃や撮影が相次いでいる。最初に撮影に成功したのは、国立研究開発法人の農研機構中央農業研究センター。一昨年の11月、やはり八溝山山頂付近で撮影した。3枚の写真に2頭の雄シカが写っていた。

 シカはどこから来たのか? 可能性が高いとされているのが、大子町と県境を接する栃木県だ。

 栃木県西部では80年代から生息数が増え、最近は県東部にまで広がっている。隣接する福島県南部もニホンジカの空白地域だったが、昨年から複数回、目撃や撮影をされており、県境を越えて来ているとみられている。

続きはソースで

https://www.asahicom.jp/articles/images/AS20190305002401_commL.jpg
https://www.asahicom.jp/articles/images/AS20190305002406_commL.jpg

朝日新聞デジタル
https://www.asahi.com/articles/ASM2H5SJWM2HUJHB00P.html
ダウンロード (1)


引用元: 【動物】唯一の「シカ空白県」茨城で目撃情報 流入元は栃木?[03/21]

唯一の「シカ空白県」茨城で目撃情報 流入元は栃木?の続きを読む
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