クエリーアイと名古屋大学大学院情報科学研究科 安田孝美教授、遠藤守准教授の研究グループは3月7日、App Storeで販売されているアプリの1時間後のランキングを予測する人工知能に関する共同研究で絶対平均誤差率（MAPE）7.07％を達成したと発表した。 クエリーアイらは、ディープラーニングによるアプリストア市場予測で70％の正答率を達成したことを2014年12月8日に情報処理学会で発表している。 今回の共同研究グループは、App Storeのランキングに掲載された1年間の全アプリの各種データから抽出された時系列ランキングとTwitterやブログなどをもとに、App StoreへのURLの時系列増減をリカレントニューラルネットワーク（RNN）に機械学習（BPTT-LSTM方式）させ、1時間後のアプリのランキングを予測させるシステムを構築。IBM SoftLayer ベア・メタルGPUサーバ
米Googleの自動運転車が公道で初の過失事故を起こしたことが、米カリフォルニア州陸運局（DMV：Department of Motor Vehicles）に2月23日付で提出された報告書（リンク先はPDF）で明らかになった。 Googleの自動運転車はこれまで、もらい事故こそあったものの、自動運転モード中の過失事故を起こしたのはこれが初めてだ。とはいえ、報告書の内容を見ると、相手の公共バスの運転手の“だろう運転”が事故の原因の1つのようだ。 この事故は、2月14日にマウンテンビューの公道の交差点で発生した。Googleの自動運転車は右折のために信号が赤の状態で車線の右端に寄ったが、脇に積まれていた土のうを避けるために車線の中央に戻る必要があった。信号が青に変わってから数台が自動運転車の横をすり抜けていった後、自動運転車がゆっくり（時速2マイル＝時速約3.2キロ以下）中央に戻ろうとした際、
アメリカで自動運転のルール作りが進むなか、アメリカ運輸省は、ＩＴ企業のグーグルが開発を進めている自動運転のための人工知能をドライバーとみなす初めての判断を示しました。 この中でアメリカ運輸省は、自動運転のための人工知能について、「伝統的な観点から見るとドライバーではない」としながらも、「人の存在なしで車が運転しているであれば、実際に運転しているものをドライバーだとみなすのが合理的だ」として、ドライバーとみなす初めての判断を示しました。 自動運転のルールを巡っては、カリフォルニア州の運輸当局が去年１２月、安全を確保するため車には運転免許を持ったドライバーの存在が必要だという独自の規制案を公表したばかりでした。 ＩＴ企業のグーグルが開発を進めている人工知能をドライバーとみなすという今回のアメリカ運輸省の判断は、今後本格化する自動運転のルール作りに影響を与えそうです。
Googleが開発した囲碁ソフトのAlphaGoが、世界で初めてプロ棋士に勝ったコンピュータとして大きなニュースになっています。Nature誌に論文が掲載されたのですが、仔細に読むといくつか不可解な点がありましたので、調査・考察してみました。 AlphaGoの論文はこちらから見えます。プロ棋士に勝ったこともありますが、何よりコンピュータ囲碁開発者（及び隣の分野のコンピュータ将棋開発者）を驚かせたのは、「既存の他の囲碁プログラムと対戦させた結果、495戦494勝だった」との報告でした。この報告は衝撃的で、これを読んだ他のコンピュータ囲碁開発者たちからは「俺の今までの努力が否定された」「目標を見失ってしまった」などの悲嘆の発言が相次ぐ始末でした。 論文から、AlphaGo、対戦相手のプロ棋士、及び他のソフトのレーティングを示したグラフを引用します。 CrazyStoneとZenはこれまでは最強
中国を起源とする囲碁は 2,500 年以上の歴史を持ち、その昔、孔子が文人、士大夫が嗜むべきとした四芸のひとつです。世界中で 4,000 万人以上に親しまれている囲碁のルールはシンプルです。2 人のプレーヤーが、交互に白黒の碁石を碁盤上に置いていきます。余白や相手の石を取り囲みながら地（領域）を広げていき、地の面積で勝敗を競います。このゲームでは直感や感覚が重要とされ、囲碁が求める審美性、巧妙さ、および深い思考力は長い年月に渡り、人間の創造力を刺激してきました。 シンプルなルールに比べ、囲碁は非常に複雑なゲームです。囲碁において考えられる手の数は実に 1,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000, 000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,00
「いつか勉強しよう」と人工知能／機械学習／ディープラーニング（Deep Learning）といったトピックの記事の見つけてはアーカイブしてきたものの、結局2015年は何一つやらずに終わってしまったので、とにかく一歩でも足を踏み出すべく、本質的な理解等はさておき、とにかく試してみるということをやってみました。 試したのは、TensorFlow、Chainer、Caffe といった機械学習およびディープラーニングの代表的なライブラリ／フレームワーク3種と、2015年に話題になったディープラーニングを利用したアプリケーション2種（DeepDream、chainer-gogh）。 （DeepDreamで試した結果画像） タイトルに半日と書きましたが、たとえばTensorFlowは環境構築だけなら10分もあれば終わるでしょうし、Chainerなんてコマンド一発なので5秒くらいです。Caffeは僕はハ
この記事は第2のドワンゴ Advent Calendar 2015の24日目の記事です。 ドワンゴエンジニアの@ixixiです。 niconicoのデータをDeep Learningなアプローチで解析してみた話です。 nico-opendata niconicoの学術目的用データ公開サイト https://nico-opendata.jp が最近オープンしました。 これまでも、国立情報学研究所にて、ニコニコ動画コメントデータや大百科データが公開されていましたが、 nico-opendataでは、ニコニコ静画のイラストデータの約40万枚のイラストとメタデータが研究者向けにデータ提供されています。 今回は、ニコニコ動画コメントデータ(誰でも取得可能)を用いたDeep Learningによるコメント解析例を紹介します。 超自然言語 ニコニコのコメントデータに限らず、twitterでのtweetや
東京大学の合格を目指す人工知能「東（とう）ロボくん」が今年受験した大学入試センター試験模試の結果が１４日、発表された。合計点の偏差値は５７・８と、昨年の４７・３を上回り、３年目で初めて全国平均を上回った。東大の合格レベルはまだ遠いが、全大学の６割にあたる４７４大学の１０９４学部で合格の可能性が８０％以上と診断される「優等生」に成長した。 東ロボくんは、国立情報学研究所などによるプロジェクト。コンピューターが解読できる形に人が書き直した問題文を解析、辞書や教科書、ウェブ上にあった情報などを元に解答する。 昨年の代々木ゼミナールに代わり、今年はベネッセコーポレーションの「進研模試 総合学力マーク模試・６月」を受験した。 英語や数学、物理など５教科８科目の合計得点は５１１点で、平均の４１６・４点を大きく上回った。偏差値は合計が５７・８で、世界史の６６・５が最高。数学ⅠＡ、数学ⅡＢは６０以上の好成
The best of CES 2025Presenting our 12 finalists, plus the winner of our best in show award.
ドワンゴは、イラスト投稿サービス「ニコニコ静画」の投稿作品を活用したディープラーニング技術の研究成果を、11月2～5日に神戸で開催される、コンピュータグラフィックスとインタラクティブ技術に関する展示会「第8回ACM シーグラフアジア2015」で発表する。あわせて、学術機関向け研究目的データ公開用サイト「nico-opendata」を開設。12月上旬から大学などの学術機関にデータを提供していくという。 発表するのは、イラストの画像データからニコニコ静画での閲覧数を事前予測する技術。ニコニコ静画に投稿されたこれまでのイラストの閲覧数、お気に入り数を同時にニューラルネットで学習し、一切のメタデータを使わず、画像データからのみ閲覧数やお気に入り数を予測するものだと説明している。 ドワンゴによれば、たとえば、クリエイターがイラストを投稿、公開する前に、画像のデータから閲覧数やお気に入り数をある程度予
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
以下のような報道記事が上がっている。 ニューヨーク市のヘルプデスク職員、自作のAIプログラムに仕事をさせて停職処分 - BusinessNewsline 日付は執筆時点で"Posted Yesterday, by Anthony Holt"と書かれている。つい昨日、2015年10月2日の最新のニュースだ。ガイジン風の名前も信憑性が高い。おそらくは翻訳記事に違いない。重要な内容は以下の通りである。 ニューヨーク市がヘルプデスクの電話対応の作業を自作のAIプログラムに代行させていたとして、このヘルプデスクの職員に対して停職20日間の処分を下していたことが判った。 この職員は、Ronald Dillonという人物で、彼は自分の声とそっくりの自動音声応答システムを自作してヘルプデスクにかかってくる様々な質問をそのAIシステムを使って答えさせていた。 しかし、対応に疑問を感じた人が通報を行うことで、
ディープラーニング専用GPUサーバファーム「紅莉栖（くりす）」を構築、人工知能研究用に無償提供を開始2015.09.17 株式会社ドワンゴ 株式会社ドワンゴ（本社：東京都中央区、代表取締役社長：荒木隆司）は、ディープラーニング専用GPUサーバファーム「紅莉栖（くりす）」を構築し、一部の研究機関を対象に人工知能研究用として無償貸出をすることとなりました。 Maxwell世代のCUDAコア搭載したGPUサーバを採用このたびドワンゴで開設したGPUサーバファーム「紅莉栖（くりす）」は、現時点で世界最高性能となるMaxwell世代のCUDAコアを搭載したGPUサーバー100台程度で構成される予定です。 サーバーファームの名称の「紅莉栖（くりす）」は、グループ企業の株式会社MAGES.が手がけるゲーム作品「STEINS;GATE」のヒロインである牧瀬紅莉栖（まきせくりす）と、ニコニコ生放送の大型企画
1973年東京生まれ。今は埼玉県暮らし。写真は勝手にキャベツ太郎になったときのもので、こういう髪型というわけではなく、脳がむき出しになってるわけでもありません。→「俺がキャベツ太郎だ！」 前の記事：コーラやサイダーは「ジュース」ではない ＞ 個人サイト テーマパーク4096 小さく息切れ 改めて調べてみると、ペッパーが発表されたのは去年(2014年)の６月。ニュースで見た義父から、それ以来しばしば「あれはいつから買えるんだ？」「ペッパーはまだか？」と言われるようになった。 会うたびにペッパーの話になる。その頻度からして、これは本気だ。 そして今年の６月、発表から１年経ってついにペッパーの一般向け販売が開始された。 ここでは私と同じく義父のペッパー購入意欲を前々から聞いていた妻が本気になった。発売開始である10時のしばらく前から、販売受付サイトを開いて構えていたらしい。 そして、初回販売分1
Deep Neural Networkを使って画像を好きな画風に変換できるプログラムをChainerで実装し、公開しました。 https://github.com/mattya/chainer-gogh こんにちは、PFNリサーチャーの松元です。ブログの1行目はbotに持って行かれやすいので、3行目で挨拶してみました。 今回実装したのは”A Neural Algorithm of Artistic Style”(元論文)というアルゴリズムです。生成される画像の美しさと、画像認識のタスクで予め訓練したニューラルネットをそのまま流用できるというお手軽さから、世界中で話題になっています。このアルゴリズムの仕組みなどを説明したいと思います。 概要 2枚の画像を入力します。片方を「コンテンツ画像」、もう片方を「スタイル画像」としましょう。 このプログラムは、コンテンツ画像に書かれた物体の配置をそのま
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く