AI(人工知能) | SiTest (サイテスト) ブログ

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囲碁・将棋ソフトにみるAIの学習の収束

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前回の続きです。

優れたAIを作る為にはまず物事の本質をパラメータに落とし込む必要があると記載しましたが、
その勉強量はどのようなものだったのでしょうか?

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汎用人工知能「LUNA」の登場。汎用化には何が必要?

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映画の「A.I.」のような世界が現実味を帯びて来ていると思うとこれからの人工知能の行方が気になってワクワクしますね。
1/16に東京ビッグサイトにて、ロボットの開発・活用展「ロボデックス」が開催されました。今回は、その展示会に登場した汎用人工知能「LUNA(ルナ)」について書きたいと思います。
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人工知能搭載スマートTVで視聴者はどう変わる?

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人工知能を活用したスマート家電は様々なものがリリースされていますが、かねてから期待されているのが「スマートTV」の登場です。
これは消費者にニーズがあり待望されている、といった単純なものではなく、
より良い視聴体験で(自社の)視聴率を上げたい放送局。
コンテンツとコマーシャル、視聴者を最適化させるなどの取り組みを推進したい一部の広告代理店。
他の家庭用大型家電と連携することでサービスを充実させ、自社製品でユーザーを囲い込みたいメーカー
など、さまざまな立場から注目されてきた製品カテゴリです。

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人工知能に緊急停止ボタン?

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年末年始にトップレベルのプロ棋士をことごとく打ち負かしたアルファ碁(Master)の事例もあるように、人工知能は凄まじいスピードで成長しており、人間の予測を超えた人工知能がどのような事態を引き起こすのか、だれにも想像できなくなってきました。
もちろん、賢くなったから人間に危害を加える、といったことが起きるわけではないでしょうが、やはり人間が作り出したものは人間のコントロールが及ぶ存在であるべきではないかという考えも十分理解できます。
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レコメンデーションエンジンの基礎

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ECサイトなどでよく使われているレコメンド機能。
有名なのはAmazonで出てくる、「この商品を買った人はこんな商品も買っています」といった商品のリストが表示される機能ですね。

今回は、レコメンドのレコメンデーションエンジンの分析手法の基礎的なことついて紹介します。

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AIを活用した旅行アドバイザー「Google Trips」を試してみた。

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今回のエントリは、2016年の9月にGoogleが公開したアプリ「Google Trips」を紹介します。
今度Googleが便利にしてくれるのは「旅行」。
私もゴールデン・ウィークに出かけたい場所があるので早速試してみました。
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『ゼロから作るDeep Learning』をやってみました。

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 大ベストセラーの斎藤 康毅著『ゼロから作るDeep Learning――Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装』。すでに入手された方は多いと思います。

 Amazonでも好意的な評価が多く、期待していたのですが、評判通り丁寧な本で、これまでイメージでしか理解していなかったディープラーニング(深層学習)について、コード上での具体的な動きがよくわかるものでした。目次はこんな感じです。

1章 Python入門
2章 パーセプトロン
3章 ニューラルネットワーク
4章 ニューラルネットワークの学習
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人工知能がライターの仕事を奪う?

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私たちもSiTestブログを充実させ、ご愛読いただいている皆様にどのような情報提供ができるか、日々研鑽しているわけですが、人工知能がこれらのライティング業務をリプレイスする日がくるのも遠い出来事では無くなってきたようです。
編集長の仕事は人工知能にキーワードを入力するだけ、なんて日が来るかもしれません。
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囲碁・将棋ソフトにみる、優れたAIを作る条件とは?

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前回までの、
将棋ソフトにみるAIのアルゴリズム」「将棋ソフトにみるAI強化の手法」「将棋ソフトにみるAIとの生き方)」の続きです。

AIは人を超えるのか否か。
どういう分野でAIが得意なのかを探っていきたいと思います。

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人工知能に道徳的な意思決定を。MITの「モラルマシーン」

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当SiTestブログでは人工知能活用の将来像の一つとして、何度か自動運転車についても取り上げてきました。
技術的な問題もさまざま残っていますが、重要な問題として万が一事故の責任は誰が取るのか、トロッコ問題(危機が迫ったときに誰の命を最優先するかという犠牲を伴う意思決定の問題)を人工知能はどのように解決するか、など倫理的なクリアできていない問題も存在しており、普及の大きな壁として立ちふさがるだろうと考えられています。

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