理系にゅーす

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AI

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1: 2015/02/26(木) 10:38:55.23 ID:???.net
掲載日:2015年2月26日
http://www.nikkei.com/article/DGXLZO83685140W5A220C1EA2000/

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 米グーグルは「ブロック崩し」などの電子ゲームの攻略法を遊びながら自ら編み出し、人間以上の高得点を出せる人工知能(AI)を開発した。やり方を教わらなくても自分で学習するAIに道を開く研究成果で、将来は人間にしかできないと思われていた複雑な仕事をこなせるようになる可能性もある。26日付の英科学誌ネイチャー(電子版)で発表する。

 開発したのは、人間の脳の神経回路をまねた学習機能を持つAI「DQN」。スペースインベーダーやブロック崩しなど懐かしのゲーム49種類をAIに与えた。ゲームの事前知識を教えなくても、人間のように繰り返し遊ぶことでやり方を学び、高得点を取る秘訣を編み出す。

 ブロック崩しを約100回遊ばせた段階では、AIは飛んでくるボールをうまく打ち返せないなど苦戦していたが、400回遊ぶと取りこぼしはほぼなくなった。600回を超えると、端のブロックに攻撃を集中して穴を開け、ブロックの裏側にもボールを送り込んで崩す攻略法を発見し、高得点を出せるようになった。

 ゲームの試験開発に携わるプロの人間とAIが得点を競ったところ、ゲーム49種類のうち29種類で、人間並みかそれ以上の得点を得られたという。ブロック崩しでは人間の13倍の得点を取り、最も上手になった「ピンボール」では25倍に達した。

続きはソースで

<参照>
Deep Q-network: New artificial intelligence can learn how to play vintage video games from scratch - BelfastTelegraph.co.uk
http://www.belfasttelegraph.co.uk/technology/deep-qnetwork-new-artificial-intelligence-can-learn-how-to-play-vintage-video-games-from-scratch-31022741.html

Nature : Human-level control through deep reinforcement learning - YouTube
https://www.youtube.com/watch?v=iqXKQf2BOSE



Human-level control through deep reinforcement learning : Nature : Nature Publishing Group
http://www.nature.com/nature/journal/v518/n7540/full/nature14236.html

<関連>
Playing Atari with Deep Reinforcement Learning
http://www.cs.toronto.edu/~vmnih/docs/dqn.pdf

引用元: 【AI/機械学習】グーグル、自ら学ぶ人工知能「Deep Q-network」開発 ゲーム繰り返し遊んで攻略

【動画】グーグルが人工知能「DQN」開発 ゲームを繰り返し遊んで攻略の続きを読む

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1: 2015/02/10(火) 13:10:45.76 ID:???*.net
人工知能が動画から見たいシーンを探してくれる検索システム
【WIRED】 2015/2/10 TUE

動画に映っているシーンを検索し、そのシーンから動画を再生できる画期的な検索システムを、人工知能(AI)を専門とする新興企業Clarifai社が開発している。

no title


オンライン検索の未来を垣間見たいなら、上の動画を見てほしい。子犬を撮った長さ17秒のこの動画は、人工知能(AI)を専門とする新興企業のClarifai社が製作したものだ。

この動画に映っているのは、飼い主の女性と遊んでいるとても可愛らしい子犬だが、興味深いのは、下の折れ線グラフのような画面で起こっていることだ。Clarifai社は、動画に映っている映像をソフトウェアで追跡し、「dog」(犬)、「female」(女性)、「eyes」(目)などの説明を自動的に表示している。「cute」(可愛い)という言葉もある。

つまり、このソフトウェアは、ユーザーがある言葉を検索すると、動画の中でその言葉に対応する映像が登場するときを教えてくれるというわけだ。この表示には、半年間で10,000件作成された視覚カテゴリのデータベースが使われている。

この技術には、「深層学習(ディープ・ラーニング)」(日本語版記事)と呼ばれるAIが使われている。深層学習は大手ハイテク企業の間でブームとなっており、人間の知覚レヴェルに近いソフトウェアが各種登場している。

たとえば、グーグルは「Android」の音声認識機能の強化に深層学習を利用している。マイクロソフトは「Skype」向けのリアルタイム通訳(日本語版記事)機能の開発に深層学習を利用している。フェイスブックは、写真のすべての人の顔に自動でタグを付ける機能を、深層学習を使って改善している。

そして、深層学習は近いうちに、動画を検索する方法も変えるだろう。マシンが動画を分析し、その中に何が映っているのかを瞬時に理解するようになるのだ。

現在の動画検索エンジンが、タイトルやコメント、タグ付け用のメタデータなど、動画に付加されたテキスト情報の検索結果に頼っていることを考えると、これは大きな変化と言ってよい。

続きはソースで

ソース: http://wired.jp/2015/02/10/incredible-ai-can-watch-videos/


引用元: 【IT】人工知能が動画から見たいシーンを探してくれる検索技術、「深層学習」利用 [15/02/10]

【すごい!】人工知能が動画から見たいシーンを探してくれる検索技術、「深層学習」利用の続きを読む

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1: 2015/02/07(土) 17:56:02.64 ID:???*.net
人工知能の開発、海外に遅れ…総務省が研究会
【読売新聞】 2015/02/07 09:30

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総務省は6日、人工知能の研究開発の強化策などについて話し合う有識者による研究会の初会合を開いた。

ロボットなどの頭脳にあたる人工知能の技術は、様々な分野での応用が可能で、先行した企業や国にとって大きな武器になる。一方で、2045年頃には人工知能が人類の能力を超えるとの予測がある。そうした事態にどう向き合うかも本格的に議論する。

米国の未来学者レイ・カーツワイル氏は、45年には1台1000ドル(約12万円)程度のパソコンの情報処理能力が全人類の能力を超えると予測した。「2045年問題」と言われ、同氏は人工知能が人間の意思を介さずに仕事をしたり、自らを超える人工知能を作り出したりすると考えている。

ただ、有名な英物理学者のスティーブン・ホーキング氏らは、人工知能を人間が制御できなくなる危険性を警告している。

続きはソースで 

ソース: http://www.yomiuri.co.jp/it/20150207-OYT1T50012.html
画像: http://www.yomiuri.co.jp/photo/20150207/20150207-OYT1I50001-L.jpg

引用元: 【IT】人工知能の開発、海外に遅れ...総務省が有識者研究会 [15/02/07]

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1: 2015/01/28(水) 22:18:54.81 ID:???.net
掲載日:2015年1月28日

 オルツは1月28日、パーソナル人工知能(P.A.I)「al+」を2015年3月よりiOS向けに配信開始すると発表した。

 「al+」は、利用者がよく利用するSNSやアプリケーションと連携し、自動的に利用者の思考を学習して、アプリケーション上に仮想のコピー人格を生成するというもの。人工知能エンジンには三段階の知能エンジンが設けられており、各エンジンが連携し、より柔軟で人間らしい思考を実現する。また、「al+」利用者全体の動向を常に解析することで1人の利用者からは得られない思考についても学習する機能をもち、利用者数の増大と共に、思考精度が向上していくという。

 さらに、作り上げたP.A.Iは売買することができ、例えば法律知識に強いP.A.Iを購入し、自分のP.A.Iにインストールすることで、自身の人格を保ちながらも法律の知識を加えることが可能となる。

 北米版からリリースを開始し順次各国で配信していく予定で、リリースから1年以内に500万人の獲得を目標としている。利用料は無料。

<画像>
http://news.mynavi.jp/news/2015/01/28/408/images/001l.jpg

<参照>
al+
http://alt.ai/

<記事掲載元>
http://news.mynavi.jp/news/2015/01/28/408/

引用元: 【AI】オルツ、iOS向けパーソナル人工知能「al+」を3月にリリース

オルツ、iOS向けパーソナル人工知能「al+」を3月にリリースの続きを読む

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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/

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

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1: 2014/12/26(金) 22:03:53.57 ID:???0.net
今から30年後、50年後、そして100年後には、知能を備えたマシンが社会と経済にどのような影響をもたらしているのだろうか。そんな疑問の答えを探るための新たなプロジェクトを、米スタンフォード大学の科学者たちが立ち上げた。プロジェクトの名前は「One Hundred Year Study on Artificial Intelligence(AI100)」だ。

このプロジェクトでは、人工知能(AI)やロボット工学などを専門とする科学者を招いて、発展が続くAI技術がもたらす効果についての調査や予測を行い、100年という長期的なスパンで続けていくことを目指す。
知覚、学習、推論の力を持つマシンによって、人々の生活、仕事、コミュニケーションがどのように変わるかを探っていく意向だ。

 同大学の生物工学とコンピューター科学の教授であるRuss Altman氏は次のように述べている。
「30年先、50年先、70年先まで見据えたプロセスの構築を目標とした場合、人工知能が持つ意味やその調査方法は、完全に明らかになっているわけではない。だが、その頃もスタンフォード大学が残っていることは間違いないだろうし、その頃何が重要になっているにせよ、この大学がそれに携わっていることは間違いない」

 AIがもたらす未来とその可能性に対しては、批判的な声が数カ月前から上がっており、厳しい目も向けられつつある。
きっかけは、テクノロジー分野の起業家であるElon Musk氏と、宇宙論の第一人者として名高い理論物理学者のStephen Hawking氏が、AI技術の開発に伴う危険が高まりつつあるとして、そろって警鐘を鳴らしたことだ。

 Musk氏は、米電気自動車メーカーTesla MotorsのCEO(最高経営責任者)であり、民間で宇宙輸送を手がける米Space Exploration Technologies(SpaceX)を共同で創業したCEOでもある。同氏は2014年10月、米マサチューセッツ工科大学(MIT)のシンポジウムの中で、科学者はAI技術の開発について慎重になるべきだとの発言を行った。
「人類の存在に関する最大の脅威は何か、私が推測するとしたら、答えはおそらくそれだ」と同氏は言い、「人工知能によって我々は悪魔を呼び出そうとしている。五芒星と聖水が出てくる話では、本人は悪魔を制御できると思っている。
しかし実際にはうまくいかない」と述べた。

この発言のしばらく後、AIを巡る議論にさらなる一石を投じたのがHawking氏だ。同氏は、英BBCのインタビューの中で、知性と屈強さの両面でいつか人間を上回りかねないマシンの開発に関して、科学者は慎重であるべきだの考えを示した。

 「こうしたものが自主独立して自らを進化させ、その進化のペースがどんどん速まっていく」と同氏は話し、「人類は、生物学的進化の遅さという限界があって太刀打ちできず、その地位を奪われてしまう」と述べた。

続きはソースで

http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/idg/14/481542/122600061/

引用元: 【AI】スタンフォード大、人工知能に関する100年規模の調査プロジェクトを開始

【AIは危険?】人工知能に関する100年規模の調査プロジェクトを開始の続きを読む

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