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ランニングできず 英語30分 The Boune Leagacy (1) DeepMindの自然言語を理解するUNREALモデルの論文を読み、深い感動を覚える。 このモデルは自然言語理解に於ける２つの懸案事項を解決している。 ・計算機が言語を教える事を可能にした。 言語理解で正解すれば計算機がエージェントに報酬を与えることで、 数十万の繰り返し学習を可能にした。従来は人間が計算機に教えるしかなく、 試行回数の壁があった。 ・複雑な文章理解では、単純な文章学習を経ていけば可能になることを実証した DeepMindの証明したかったことは以上の3点である ・言語理解を解明するには、人間の環境に似た３要素の模擬環境が必要 ・動作できるエージェント ・エージェントが存在する３D環境 ・報酬と罰則 ・言語学習には相当な繰り返しが必要 ・複雑理解では適切な学習手順が必要
研究開発を促進する実装 統計手法のRパッケージ作成・Shinyアプリ作成 Bayesian Marketing Mix Modeling (MMM)の実装 複雑なサンプルサイズ設計シミュレーションの実装 因果推論に基づいた施策の効果検証
オフィス用具通販でお馴染みのアスクルが手掛ける、個人用通販サイト「LOHACO」。 サイトやサービス自体は知っている、あるいは使ってる人も多いと思いますが、今回ここが「AI導入したらすげー人件費削減効果でたわ！」というビックリニュースをリリースしてきました。 省人化効果は6.5人分！…って、数千万/年 くらい削減してない？！ とにかくグロースやらアプリ化やら、拡散と拡販に思いっきり力を入れてきた「LOHACO」。 ユーザー数や購入数の伸びが尋常じゃないって話は確かにあっちゃこっちゃで聴いてましたが、それに合わせて思いっきり増えまくったユーザーサポート（要するに問い合わせ対応）のコストがバカにならなくなってきていたんだとか。 で、アスクルの取った手段は、「人を増やす」でも「FAQページを充実させる」でもなく… 『AIに対応させてみよう』だったみたいです。 結果として365日24時間、ユーザー
"We cannotgo against thetrend. I thinkmachines will beat humans someday. " "If I get defeatedit might be negative forgo and this is inevitable in this modern life. However,it will not destroy the value ofgoitself." （「私たちは時代の流れに逆らうことは出来ません。いつか機械は人間を打ち負かすでしょう」 「もし私が負けたら囲碁にとってはネガティブなことですが、これは現代社会では避けられないことです。 しかし、その敗北は囲碁自身の価値を損なうことはないでしょう」イ・セドル） Human-AI showdown begins 1 p.m. 2016年3月9日、"Alph
最近は人工知能分野の話題に事欠かないので、IT系に詳しくない人でも、Deep Learning がどうとか、人工知能がどうとかという話題を耳にすることが多いと思います。猫も杓子も Deep Learning な世の中ですが、そもそも人工知能とか Deep Learning ってなんなんだっけ？ という疑問に答えられる人は多くないはずです。 今回は、広く浅く、人工知能と Deep Learning について書きます (この記事をご覧になればわかるように、人工知能 = Deep Learning では決して無いのですが、両者はよく並んで紹介されるので、ここでも同列に書いています)。 最初に結論 Deep Learning は(真の)人工知能ではない。なんでもかんでも人工知能って呼ばない。 「Deep Learning」、「人工知能」ともにバズワード*1になりつつあるので気をつけよう。 コンピ
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> > > > 「人類の終わりの可能性」ホーキング氏、人工知能開発に警告 2014年12月3日 15時10分 【AFP＝時事】人工知能の開発は人類の終わりを意味するかもしれない、と英理論物理学者のスティーブン・ホーキング（Stephen Hawking）博士が警告した。 ホーキング博士は、2日に放送された英国放送協会（BBC）のインタビューで、人工知能技術は急速に発展して人類を追い越す可能性があると語った。まるでSF映画「ターミネーター（Terminator）」で描かれたようなシナリオだ。 「われわれがすでに手にしている原始的な人工知能は、極めて有用であることが明らかになっている。だが、完全な人工知能の開発は人類の終わりをもたらす可能性がある」と、ホーキング博士は語った。 「ひとたび人類が人工知能を開発してしまえば、それは自ら発展し、加速度的に自らを再設計していくだろう」、「ゆっくりとし
英レディング大学は6月8日（現地時間）、アラン・チューリング博士没後60周年に当たる7日に同校が英王立学会で開催した「Turing Test 2014」において、チューリングテストの初の合格者が出たと発表した。 合格したのはウクライナ在住の13歳の少年、ユージーン・グーツマンくんという設定のプログラム。ユージーンくんは2001年にロシア人のウラジミール・ヴェセロフ氏（米国在住）、ウクライナ人のユージーン・デムチェンコ氏（ロシア在住）らが構築した。これまでも多数のチューリングテストイベントに参加して改良を重ねられてきた。 チューリングテストは、「コンピュータの父」と呼ばれる20世紀の英数学者、アラン・チューリング博士が提案した、人工知能を知的と呼べるかどうかを判断するためのテスト。人間が人工知能と対話して、相手が人工知能か人間か判断できなければ、その人工知能は思考しているといえるというもの。
東京大学合格を目標に、国立情報学研究所などが中心となって開発を進めている人工知能「東ロボくん」が、大手予備校のセンター試験の模試を初めて受験し、全国およそ４００の大学でＡ判定を獲得する成績を収めました。 「東ロボくん」は国立情報学研究所や大手電機メーカーなどが共同で開発を進めている人工知能で、９年後の２０２２年春までに、東京大学の入学試験を突破できる知能の開発が目標です。 ２３日は都内の大手予備校で東ロボくんが受けた初のセンター試験の模試の結果を講評するイベントが開かれ、９００点満点中３８７点を獲得したことが発表されました。 この得点は偏差値で見ると４５ですが、「数学Ｉ・数学Ａ」と「世界史Ｂ」、「日本史Ｂ」の３科目では平均点を上回り、国公立の大学１校を含む全国４０４の大学で、８割以上の確率で合格できるＡ判定を獲得しました。 東ロボくんは市販のＵＳＢメモリーにも入る４ギガバイトほどのプログラ
ComputingMachinery and Intelligence 計算する機械と知性 A. M.Turing アラン M. チューリング back Originally published by Oxford University Press on behalf of MIND (the Journal of the Mind Association), vol. LIX, no. 236, pp. 433-60, 1950. Acknowledge original place of publication and by permission of Oxford University Press or the sponsoring society if this is a society journal. 利用条件: 個人 web サイトのみ。個人的な研究目的のために 1部のみ
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