最終更新日： 2022年10月25日 AI技術が発展し、画像認識や音声認識、テキストの分析などが可能になり、技術的なブレークスルーが起きました。同時に、AIが人類の知能を超えてしまうシンギュラリティ（技術的特異点）に注目が集まっています。 AI技術が、さらに進化を遂げた未来では、AIが人類の知能を超え、指数関数的に進化し、その進化の速度が予測できなくなると言われています。そのAIが人類を超えるポイントが「シンギュラリティ（技術的特異点）」です。 今回は、シンギュラリティが具体的にどんな理論なのかを紹介し、私たちにどんな影響を与えるのか考察していきます。 シンギュラリティの概要 シンギュラリティは、「AIが人間の知能を超える転換点」のことを指し、日本語では「技術的特異点」と訳されます。アメリカの未来学者レイ・カーツワイル氏が2005年に提唱したことで広く知られるようになりました。 シンギュラ
2017年、人間は2つの知的ゲームでコンピュータに決定的な敗北を喫しました。 囲碁の世界レーティング1位の柯潔（カ・ケツ）九段が、米Google傘下DeepMindの囲碁AI「AlphaGo」との3番勝負で3戦全敗（関連記事）。 ボードゲーム最後の砦といわれた囲碁さえCOMに敗北 さらに将棋の佐藤天彦名人が、第2期電王戦二番勝負で将棋AI「PONANZA（ポナンザ）」に、先手番・後手番ともに敗れました（関連記事）。 投了直前、天を仰ぐ名人（ニコニコ生放送より） 急激に進歩するAIにより生活が激変するといわれる21世紀。2045年、あるいはそれを上回る速度で、人間の知能をAIが決定的に上回る「シンギュラリティ」が来るともいわれ、人間の存在価値すら問われ始めている昨今において、衝撃的な出来事でした。 そのちょうど20年前の1997年。囲碁と将棋のように、人間にとって非常にポピュラーな知的ゲーム
AlphaGo Zeroが自己学習のみで過去最強になったというニュースが出たのでその元論文を読み、要約をしました。 まず感想を述べると、過去数千年にわたって蓄積してきた知識をAIが数時間で発見することに対する気持ち良さがありました。人間などクソ食らえと思っておりますので、こう言うニュースはとてもスッキリします。そして人間の発見していない打ち筋の発見にも感動しました。これこそがAIの真髄だと信じています。人間が見えていないものをAIが見つける、僕もいつかそんなことをしてみたいと思いながら生きています。 あともう一つ重要だと思ったのは、とてもネットワーク構造および学習過程が簡素化されたことです。マシンパワーも過去に比べて非常に少なく済み、個人でもすぐに再現実験ができそうなくらいです。AIが強くなることと、構造および学習のsimplerが同時に達成できていることが本質的だと思います。 一応、下記
個人アプリ開発者という職業柄？ 2chに悪口を書かれることがたまにあるので 書き込みをした人をAIで特定してみようと思います。 まず、ツイッターの内容がリアルタイムに書き込まれているので 犯人はフォロワーであることは間違いないと思います。 夢を奪ってごめんよ… pic.twitter.com/vhbAHhPobE — ちょいちょい🎢 (@ChoiChoiAdv) 2017年8月18日 フォロワーを全員判断させるのはめんどそうなので まずは下記を参考に容疑者を洗い出します。 detail.chiebukuro.yahoo.co.jp そういえば、ツイートにこんなリプが これで容疑者は２人に絞られました。 以降、犯人のプライバシーに配慮してS氏、P氏と呼ばせて頂きます。 やりたいことはこんな感じです。↓ 1. お二人のツイート内容をChainerに食わせて、いい感じに文章の癖とかをAIが学習
鈴木裕氏： ただ、そうね……僕は全盛期に世界のトップシェアを取っていた日本が、こんなふうに海外に負けてしまったことが、やっぱり悔しいんですよ。だって、セガが全盛期の頃、僕たちは圧倒的な世界一のゲーム大国だったんです。（中略）ちゃんと新しい武器を製造しないとダメです。だって、良い武器があったら、色々なツールを工夫したりして、少人数でも勝てるんですよ。 そんな鈴木裕氏がインタビュー中、非常に強い興味を持って語っていたのがAI技術だった。そして先にズバリ言ってしまうと、この記事は、日本のゲーム産業が21世紀に世界市場で存在感を失い、今や新興国の国々までもが背後に迫ってきたシビアな状況に、実は「AI技術の軽視」という問題が一つあるのでは――という視点から強く光を当てるものだ。例えば、しばしば日本のゲーム業界の「敗因」として、グラフィックの人材不足や大規模マネジメントの失敗などの問題が挙げられる。だ
どうぶつしょうぎ AI を作りました。絶対に勝てません。無力感を味わってください。 ref: http://mame.github.io/dobutsu-shogi-master どうぶつしょうぎとは 3 マス x 4 マスの単純化された将棋です。ライオン（王相当）、ぞう（1 マスしか進めない角行）、キリン（1 マスしか進めない飛車）、ひよこ（歩相当、にわとりに成ったら金相当）の 4 種類の駒を動かして、相手のライオンを取るか、トライ（ライオンを一番奥の行まで運ぶ、ただし直後に取られる場合はだめ）に成功すれば勝ちです。詳しくは Wikipedia の記事を見てください。 どうぶつしょうぎは後手必勝であることが知られています（研究報告）。つまり、後手が正しくプレイする限り、先手は絶対に勝てません。どうぶつしょうぎ名人は常に正しくプレイするので、先手のあなたは絶対に勝てません。 なんで作ったの
先日書いた「人工知能が描いた絵がすごい」というツイートが現在もトレンドに入り続けているので、どのくらいすごいのかさっそく自分でもやってみることにしました。 元ツイートはこちら。 人工知能が写真を元に「特定の絵柄っぽく真似して描いた絵」がどれもすごすぎる。すごすぎて今後こういうイラストレーターさんの仕事が心配になるレベル。 https://t.co/AhlHtkHrbg pic.twitter.com/lWd20c3nWK — 吉永龍樹（よしながたつき） (@dfnt) 2016年3月14日 この研究の元になった論文（英語PDF）はこれですが、読むよりも実際に試した方が早いと思いますので、本記事では驚きのある結果画像のみをまとめています。 まずは元になる写真を用意しなくてはいけないので、前にインタビュー記事で撮ってもらったこの写真を使うことにしました。 それなりに空白があり、人の顔という難し
知性とは何か AlphaGoの初戦で感じたこと Daisy, Daisy! Planted one day... AlphaGo sings a requiem for humanity 2016.03.10 Updated by Ryo Shimizu on March 10, 2016, 07:38 am JST AlphaGoが人類最強の棋士と目されるイ・セドル9段を初戦で下しました。 このことは、囲碁関係者に大きな衝撃を与えています。 反対にAI関係者にとっては、残念ながら想像通りの結果になったと言えます。 AI関係者は、Googleがあそこまで断言するということは当然勝算あってのことだと考える人が多かったように思えます。仮に今回負け越したとしても、善戦すれば、数ヶ月のうちにさらに棋力を増し、いずれは打ち負かすだろうというのが大方の予想でした。 AlphaGoが一度でも人類のトップ
As Google's head of artificial intelligence takes charge of search, deep learning is already changing the way Googling works. Yesterday, the 46-year-old Google veteran who oversees the company's search engine, Amit Singhal, announced his retirement. And in short order, Google revealed that Singhal's rather enormous shoes would be filled by a man named John Giannandrea. On one level, these are just
世界で初めてiPhoneのSIMアンロックに成功したり、脱獄史において伝説でもあるBootROM Exploit【Limera1n】の開発、PS3の脱獄…そしてソニーとの訴訟勝負などなど・・・。 もはや伝説級のハッカーといっても過言ではないGeohot氏。 5月には【iOSの脱獄から離れ、AI…人工知能の世界に進みたい】と報告されていましたが、なんとまぁ自宅のガレージで「自動運転車」を作っちゃったんだってさ！ もちろん、今回も世界的な企業に喧嘩売ってるよ！ George Hotz、1ヶ月ちょいで自動運転車を作っちゃう iOSやPS3脱獄の関連以外でもちょこちょこと見かけたりするGeohot氏ですが、経済誌bloombergに現在のGeorge Hotz（別名 Geohot、26歳）について紹介されています。 それによると、なんと自動運転技術を開発しただけではなく、実際に車に搭載させてしまっ
OpenAI is a non-profit artificial intelligence research company. Our goal is to advance digital intelligence in the way that is most likely to benefit humanity as a whole, unconstrained by a need to generate financial return. Since our research is free from financial obligations, we can better focus on a positive human impact. OpenAI is a non-profit artificial intelligence research company. Our go
これは 人工知能アドベントカレンダー の1日目の記事です。 はじめに 本アドベントカレンダーは25日間をかけて、知能、あるいは人工知能（あとで触れますが、正確には汎用人工知能を指す）について、それを理解しまた実現する技術について、広く浅く解説と紹介をします。 ここでいう人工知能は、後述するように一般に考えられている人工知能(Artificial Intelligence) ではなく、汎用人工知能 (Artificial General Intelligence, AGI) であり、一言で表すなら、「人と同じような知性をもった機械」を考えます。ただし、以降は特に断りのない限り、AGIの意味で単にAIといいます。AIとAGIの違いについては、以前の記事 人工知能は Deep Learning によって成されるのか？ - Sideswipe を御覧ください。こちらは今回のシリーズで扱う内容の概要
Autogradという野郎が乗り込んできました。はい、そりゃもういきなり。複雑な確率モデルや損失関数だとしても、パラメータに関する勾配をこれでもかというぐらい簡単に計算できちゃうので、機械学習の世界に大きな影響を与えそうです。現時点では、PythonとTorchでの実装が公開されているようですが、これからJuliaなど他の言語でも実装されていきそうですね。 （補足：この記事を書いたすぐ後にGoogleがTensorFlowなるものを出してきまして、そちらでも自動微分がしっかり実装されてるみたいです〜。機械学習関連のフレームワークは移り変わりが激しいですねー ^^; ） ちなみに始まりはこんな感じでした。 ゆるいですね。 とりあえずチュートリアルやりながら、Python版チュートリアルの前半部分にテキトーな日本語訳をつけたので、ここでシェアしておきます。英語が読める方は、僕のヘンテコな日本語
コンピューターで人間の頭脳を代替する人工知能（ＡＩ）の研究競争が世界で 熾烈 ( しれつ ) さを増してきた。中でも中国の伸長が著しく、ＡＩで東京大学合格をめざす日本のプロジェクトを模倣した中国版「難関大学突破プロジェクト」も始まった。産業応用を狙うと言い、技術交流を日本側に持ちかけてきた。中国側の狙いはどこにあるのか。日本側のプロジェクト・ディレクターである新井紀子・国立情報学研究所（ＮＩＩ）教授に寄稿してもらった。 ＊新井教授の横顔は こちら １９８０年代初頭に茨城県つくば市を訪れたことがある。研究機関らしい巨大なビルが点在する広大な空き地の上を、建設作業車が土埃(ぼこり)を上げて雑草をなぎ倒して行く。あの頃のつくば市によく似ている。それが私の中国・合肥の第一印象である。 私は２０１５年７月、合肥にある「ｉＦＬＹＴＥＫ」（アイフライテック；科大迅飛）という新興ＩＴ企業で開催される“中国
人工知能（AI）やビッグデータ分析などで大きな注目を集めるディープラーニング（深層学習）。「Caffe」や「Torch」、「Chainer」など、同分野の研究者らが開発したオープンソースソフト（OSS）のフレームワークが既に利用可能となっているが（日経エレクトロニクス関連記事）、ここに一石を投じるのが米Skymind社だ。 既存のフレームワークの多くがPythonベースであるのに対し、Skymind社が手掛けるディープラーニングフレームワーク「DL4J（Deeplearning4j）」は、Java仮想マシン（JVM）上で動作するのが特徴だ。エンタープライズ向けのアプリケーションサーバーで動作させることができ、企業が持つ既存の情報システムと組み合わせて運用しやすい。 Skymind社創業者のAdam Gibson氏は「研究開発用途ではなく、エンタープライズで使える商用レベルのディープラーニン
こんな名文が話題になっていたようで。 非常に面白い文章で、特に以下の下りは痛快だなと感心しながら読んでました。 2006 年頃、「現在の人工知能研究の先には新興宗教にはまる計算機が出てくる」というネタを思いついたが、知人の反応が悪かったのでお蔵入りした。それから 10 年近くたったが状態に変化はない。人間を超える知能という楽観的な妄想がどこから来るのか不思議で仕方がない。 同じような光景を以前見たことがあるなぁと思い出したので、その時のことを回想しながら現在の「人工知能ブーム」ないし「人工知能に対する楽観的な妄想」についてちょっと思うところを書いてみました。 なお、僕自身は人工知能というか機械学習の専門家ではなくどちらかというとそれらのアルゴリズムのユーザーという立場なので、その立場から主に世論の動きについて論じてみましたという立ち位置です。 人工知能そしてsingularityという「夢
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