1: 2015/01/27(火) 14:23:49.68 ID:???*.net
Googleは世界で最先端の人工知能技術を有し、音声検索などで活用している。
そのGoogleが人工知能ベンチャー「DeepMind」を買収し、技術強化を加速している。
DeepMindに関する情報は限られているが、ビデオや論文などから、その輪郭が見えてきた。
DeepMindは驚異的なスピードで学習する人工知能で、Googleは自動運転車などへの適用を視野に入れている。
同時に、米国では人工知能が人間を凌駕するとの脅威論が浮上し、安全性に関する議論が活発になってきた。
DeepMindはロンドンに拠点を置くベンチャー企業で、2010年にDemis Hassabisらが創業した。DeepMindはビデオゲームを見るだけで、驚異的な速度でプレーの仕方を学習し、世界を驚かせた。
Googleが2014年1月に買収し、今では「Google DeepMind」として研究開発を進めている。
同時に、GoogleはDeepMindをYouTubeなどの製品に組み込む作業に着手した。
Google CEOのLarry Page(上の写真右側)は、トークショーホストCharlie Rose(同左側)との対談で、DeepMindの機能とGoogleの人工知能戦略について語った。Pageは、DeepMindは驚異的な速さで、人の手助け無く、自ら学習するシステムであると説明した。その結果、DeepMindは、人間のエキスパートを凌駕するスコアをマークする。
DeepMindは、ゲームごとにソフトウエアを最適化しているのではなく、単一プログラムで異なるビデオゲームに対応できる。
かつて、IBMのスーパーコンピュータ「DeepBlue」は、チェスの世界チャンピオンGarry Kasparovを破ったが、これはチェスというゲームに特化した専用システムである。これに対し、DeepMindはゲームの種別に依存しないで、汎用的に学習できる点が最大の特徴である。
画像
http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/column/14/466140/012500025/ph02.jpg
DeepMindが実際にゲームをプレーしているデモを見ると、その学習能力の凄まじさが分かる。上の写真はHassabisがカンファレンスで、DeepMindが「Breakout」(ブロックくずし)ゲームを学習していく過程を解説している様子である。
これは、バーを操作し、ボールを打ち返し、ブロックを崩していくゲームで、DeepMindは、最初はゆっくりとプレーを学ぶ。
1時間で200回程度のゲームをこなすと34%の割合でボールを打ち返し、人間の初心者程度の実力となる。
2時間後には300回のゲームをこなし、既に人間の技量を上回る。4時間後には、ブロックに通路を開け、裏側からブロックを崩すという大技を自ら学習する。
DeepMindは4時間でゲームをマスターする。このようにDeepMindは、恐ろしいほど高速に学習する人工知能である。
全文はソースを
http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/column/14/466140/012500025/
そのGoogleが人工知能ベンチャー「DeepMind」を買収し、技術強化を加速している。
DeepMindに関する情報は限られているが、ビデオや論文などから、その輪郭が見えてきた。
DeepMindは驚異的なスピードで学習する人工知能で、Googleは自動運転車などへの適用を視野に入れている。
同時に、米国では人工知能が人間を凌駕するとの脅威論が浮上し、安全性に関する議論が活発になってきた。
DeepMindはロンドンに拠点を置くベンチャー企業で、2010年にDemis Hassabisらが創業した。DeepMindはビデオゲームを見るだけで、驚異的な速度でプレーの仕方を学習し、世界を驚かせた。
Googleが2014年1月に買収し、今では「Google DeepMind」として研究開発を進めている。
同時に、GoogleはDeepMindをYouTubeなどの製品に組み込む作業に着手した。
Google CEOのLarry Page(上の写真右側)は、トークショーホストCharlie Rose(同左側)との対談で、DeepMindの機能とGoogleの人工知能戦略について語った。Pageは、DeepMindは驚異的な速さで、人の手助け無く、自ら学習するシステムであると説明した。その結果、DeepMindは、人間のエキスパートを凌駕するスコアをマークする。
DeepMindは、ゲームごとにソフトウエアを最適化しているのではなく、単一プログラムで異なるビデオゲームに対応できる。
かつて、IBMのスーパーコンピュータ「DeepBlue」は、チェスの世界チャンピオンGarry Kasparovを破ったが、これはチェスというゲームに特化した専用システムである。これに対し、DeepMindはゲームの種別に依存しないで、汎用的に学習できる点が最大の特徴である。
画像
http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/column/14/466140/012500025/ph02.jpg
DeepMindが実際にゲームをプレーしているデモを見ると、その学習能力の凄まじさが分かる。上の写真はHassabisがカンファレンスで、DeepMindが「Breakout」(ブロックくずし)ゲームを学習していく過程を解説している様子である。
これは、バーを操作し、ボールを打ち返し、ブロックを崩していくゲームで、DeepMindは、最初はゆっくりとプレーを学ぶ。
1時間で200回程度のゲームをこなすと34%の割合でボールを打ち返し、人間の初心者程度の実力となる。
2時間後には300回のゲームをこなし、既に人間の技量を上回る。4時間後には、ブロックに通路を開け、裏側からブロックを崩すという大技を自ら学習する。
DeepMindは4時間でゲームをマスターする。このようにDeepMindは、恐ろしいほど高速に学習する人工知能である。
全文はソースを
http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/column/14/466140/012500025/
引用元: ・【人工知能】「Google DeepMind」の学習力が驚異的 人工知能への危機感も高まる
【人類滅亡?】「Google DeepMind」の学習力が驚異的 人工知能への危機感も高まるの続きを読む