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アメリカのＩＢＭが開発した人工知能を備えたコンピューターシステム「Ｗａｔｓｏｎ（ワトソン）」が日本語でコミュニケーションできるようになり、スマートフォンなどを使ったファッションのアドバイスや金融機関への問い合わせなど、幅広い分野での人工知能の利用が広がりそうです。 １８日に東京・中央区の日本ＩＢＭで行われた記者会見では、日本語の文章や音声を認識できるようになった「Ｗａｔｓｏｎ」が発表され、スマートフォンのアプリやパソコンを使った活用事例が紹介されました。このうち、自分の好みにあったファッションを選んでくれるプログラムでは、「スーツを買いたいんだけど」と話しかけると、過去の購入履歴などから商品を選んでくれます。そして、「ちょっと高いね」とか「明るいのはない？」などと尋ねると、質問の内容を理解し希望に添った商品を画面上に次々と表示してくれます。 日本ＩＢＭは、これまで十分に活用されてこなかった
こんにちは。できです。人工知能の記事書くとすぐ読んでくれて嬉しいので書きます。たくさん。書きます。今日は、人工知能にはどんな技術が使われているのか解説しますね。 ですが、人工知能にもいろいろな種類があるので、まずはどんなものがあるか解説していこうと思います。今日は統計的な手法編です。他の手法でニューラルネットというのがありますがそれは今度にします。人工知能を実現する技術、機械学習の方法 統計的機械学習 ＜ー 今日はこっち ニューラルネットワーク人工知能って言っても、考え方がたくさんあって単純に切り分けることはできないのだけど、とりあえず工場で車を作っているロボットよりは人間ぽいね、くらいの技術なら現時点でもたくさん存在しています。人工知能というと機械学習を指すことが多い そういった技術を生み出しているのが上記のアプローチによる機械学習です。こういうロボットは、ドラえもんとか鉄腕アト
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
まず人工知能に関心があったんですよ。松尾さんや山川さん注1）がやっている全脳アーキテクチャ勉強会というプロジェクトを聞いて、不勉強だったので僕なりにいろいろ調べてみたら、予想以上に人工知能は進んでいるなと思ったんですね。人工知能と言うとすごい遠い未来のイメージを持っていたんですが、どうもそうじゃないことが分かりまして。 注1）東京大学大学院工学系研究科准教授の松尾 豊氏と、ドワンゴ人工知能研究所の所長に就任した山川 宏氏。いずれも「全脳アーキテクチャ勉強会」のオーガナイザーを務める。本誌2月号には、もう一人のオーガナイザーである産業技術総合研究所 主任研究員一杉裕志氏による論文「脳全体の動作原理を解明へ、汎用人工知能への最短の道」も掲載した。 僕らがやっている「将棋電王戦」†でも、ディープラーニング†やオートエンコーダー†といった技術が使われています。その詳細を見るとかなり汎用的になってい
出典がまったく示されていないか不十分です。内容に関する文献や情報源が必要です。（2025年8月） 広告・宣伝活動的であり、中立的な観点で書き直す必要があります。（2025年8月） 出典検索?: "マルチエージェントシステム" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE ·NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL マルチエージェントシステム（英語: multi-agent system、MAS）とは、複数のエージェントから構成されるシステムであり、個々のエージェントやモノリシックなシステムでは困難な課題をシステム全体として達成する。 それぞれ異なった判定アルゴリズムなどの特徴（キャラクタリスティック）を持ったエージェントモデルを用い（よってマルチエージェントと呼ばれる）、複数かつある一定以上のエージェントを多数設定し、人工社会を構成しそれぞれ
NTTは、現在の4K映像の圧縮と伝送に用いられている動画の符号化技術「H.265/HEVC」の“次々世代”という符号化技術を開発中だ。 同社の言う“次々世代”は、まだ実用段階にはない将来技術、という意味である。ただし、一度実用化されれば、“最後の符号化技術”になる可能性がある。理由は、人工知能の一種を用いることで符号化のアルゴリズムが勝手に進化し、自ら符号化性能を高めていくからである。 今回、符号化技術に用いている人工知能は、「進化的（または遺伝的）プログラミング（GP）」と呼ばれる技術である（図1）。GPを用いた動画符号化技術では、生物の進化のプロセスを模倣して、次第に圧縮率を向上させる。具体的には、遺伝子の突然変異による組み換えと環境適合性の結果としての自然淘汰を、乱数による関数や論理演算のランダムな組み換えと、圧縮率の向上に置き換える。関数などのランダムな組み換えで、結果として圧縮率
掛け金の上限があるルールの1対1(ヘッズアップ)という状況に限定されたAIなのですね。 未確定な情報は相手の手札2枚と比較的少なく、期待値の計算もしやすいんだろうなと思いました。 でもテキサス・ホールデムで主流なのは掛け金の上限が無いノーリミット・ホールデムなので、これで人間が脅かされるということにはまだならなそう。 日本のポーカー選手の木原さんも、 リミットホールデムにおいては3年前の時点で確実にCPUが人間を上回っていると語っていますね。 https://twitter.com/key_poker/status/553591163081719808 [twitter.com] https://twitter.com/key_poker/status/553591839719432192 [twitter.com]
KADOKAWAとの経営統合による新会社の設立や、スマホ用ライブ配信サービス『nicocas（ニコキャス）』をリリースからわずか3日で終了・出直し発表するなど、2014年もWeb業界にさまざまな話題を振りまいてきたドワンゴ。 その中の一つとして、11月末に発表した『ドワンゴ人工知能研究所』の設立がある。人工知能（AI）は、GoogleやEvernoteといったアメリカの先進企業が研究開発を進める一方（参照記事）、テスラモーターズのイーロン・マスク氏や理論物理学者のスティーブン・ホーキング博士が「いずれ人類に対する脅威になる」と話すなど、その扱い方に賛否両論が巻き起こっている。 その渦中において、ドワンゴはなぜ自社内に研究所を発足させる決断を下したのか。 代表取締役会長の川上量生氏に真相を直撃したところ、「この程度の規模の研究所で何か革新的な成果を生み出せるとは思っていない」と語る。それで
ビッグデータとかの機械学習隆盛の背景にある文脈や、その拠り所となるコンピュータの処理性能から考えても「モバイルデバイス向けOSと機械学習を紐付けて考えようとする」ことはそもそもあまり筋がよろしくない・・・とは思うのですが、やはり長くiOSだけにコミットしてきた身としては、新たに興味を持っている機械学習という分野と、勝手知ったるiOSという分野の交差点はないのかなと考えずにはいられないわけでして。。 そんなわけで、「iOS と機械学習」について雑多な切り口から調べてみました。 iOSで使える機械学習ライブラリ DeepBeliefSDK コンボリューショナルニューラルネットワークを用いた画像認識ライブラリ。iOSとかのモバイルデバイスで処理できるよう、高度に最適化してある、OpenCVと一緒に使うのも簡単、とのこと。 https://github.com/jetpacapp/DeepBeli
docomoが提供している雑談対話APIを利用し、docomoruというライブラリを使いながらBOTと雑談する方法について説明します。後半では、Rubotyを使ってチャットサービス上でBOTと雑談する方法について説明します。 docomoru docomoruは、docomoのAPIを利用することを目的として作られたRuby製のライブラリです。gem install docomoru でインストールできます。docomoのAPIキーが必要なので、予め https://dev.smt.docomo.ne.jp/ からアプリ登録申請を済ませてAPIキーを発行してもらいましょう。 使い方 docomoruはCLI経由で利用でき、APIキーと文字列を与えると雑談対話APIにリクエストを送り、レスポンスをJSON形式で標準出力します。APIキーは、--api-keyオプションか、環境変数DOCOMO
大日本印刷（DNP）は11月12日、人とロボットの高度なコミュニケーションを支援する「知能コミュニケーションプラットフォーム」の構築を始めると発表した。第1弾として、イベント会場などのデジタルサイネージに話しかけると来場者を案内する「音声ナビゲーションシステム」などを開発した。 知能コミュニケーションプラットフォームは、人工知能を使い、イノベーションにつながる知的創造や人の意図を察した対話を実現するプラットフォーム。音声認識や対話などの機能はクラウド型で提供。対話を通じて学習を重ねることで、知能や感情を察する精度を向上させるという。 音声ナビゲーションシステムは、イベント会場に設置したデジタルサイネージなどに来場者が話しかけると、会場案内や展示内容、出演者などの情報を動画や静止画・音声で提供するシステム。人が話す日常的な言語を自然言語処理技術で解析し、的確な情報を表示できるという。 ロボッ
この記事には適切な導入部や要約がないか、または不足しています。 関連するスタイルマニュアルを参考にして記事全体の要点を簡潔にまとめ、記事の導入部に記述してください。（2017年6月） （使い方） 骨相学による脳の地図。骨相学は、その結果のほとんど全てが誤ったものであったが、心的な機能と脳の特定の位置との関連づけを初めて試みた。 心の哲学（こころのてつがく、英語: philosophy of mind）は、哲学の一分科で、心、心的出来事、心の働き、心の性質、意識、およびそれらと物理的なものとの関係を研究する学問である。心の哲学では様々なテーマが話し合われるが、最も基本的なテーマは心身問題、すなわち心と体の関係についての問題である。 心身問題とは、心と体の状態との間の関係[1]、つまり一般的に非物質的であると考えられている心というものが、どうして物質的な肉体に影響を与えることができるのか、そし
Inc.：信じられないような実話をひとつ紹介します。ロボットの腕を動かして生活しているひとりの女性がいます。彼女の体はほぼ完全に麻痺していますが、体から離れたところにあるロボットの腕を動かしてコップをつかみ、口元まで運ぶことができます。脳に埋め込まれたチップが、神経細胞の電気信号をとらえ、ロボットに指令を出すのです。 とはいえ、研究者たちが人間の脳について知っていることは、外国人が飛行機の窓から見下ろして、その国の政治についてわかることと同程度です。つまり、脳科学には信じられないほどの可能性があるのです。ただし、人間の脳を完全に解明するには途方もない時間がかかるでしょう。アメリカのニューヨーク市で開かれた「World Science Festival」のホスト役であるRobert Krulwich氏は、パネラーとして参加した研究者や脳科学者に次のように問いかけました。今後、脳に関して科学
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