Technologies Gemini breaks new ground: a faster model, longer context and AI agents
To understand why WaveNet improves on the current state of the art, it is useful to understand how text-to-speech (TTS) - or speech synthesis - systems work today. The majority of these are based on so-called concatenative TTS, which uses a large database of high-quality recordings, collected from a single voice actor over many hours. These recordings are split into tiny chunks that can then be co
Google「DeepMind」、コンピュータが人型ベースでB地点にたどり着く最善の方法（柔軟な動き）を独学で生成する強化学習を用いたアプローチを提案した論文を発表 2017-07-11 GoogleのAIを研究する子会社「DeepMind」は、強化学習で人型含めシミュレートされた環境の中で複雑で柔軟な動きを生成するアプローチを提案した論文を公開しました。 Emergence of Locomotion Behaviours in Rich Environments（PDF） これら動きは、コンピュータが独学で最善の方法として考案した行動です。 研究者は、エージェントに動きのセットと前進するインセンティブを与え、AからB地点にたどり着く最善の方法を生み出すための強化学習を仕込みます。 コンピュータは、今ある動作を使って試行錯誤を繰り返し、さまざまな動き方を思いつく中で次々と最善へ近づけてい
Explore our research on some of the most complex and interesting challenges in AI. Latest research news Discover our latest AI breakthroughs and updates from the lab Research FermiNet: Quantum physics and chemistry from first principles Using deep learning to solve fundamental problems in computational quantum chemistry and explore how matter interacts with light
Research Open-sourcing DeepMind Lab Published 3 December 2016 Authors Charlie Beattie, Joel Leibo, Stig Petersen, Shane Legg DeepMind's scientific mission is to push the boundaries of AI, developing systems that can learn to solve any complex problem without needing to be taught how. To achieve this, we work from the premise that AI needs to be general. Agents should operate across a wide range of
Alphabetの人工知能部門であるDeepMindは米国時間12月5日、「DeepMind Lab」をオープンソース化することを発表した。DeepMind Labは、エージェントベースのAI研究のための3Dゲームのようなプラットフォームだ。 一人称視点から観察される（DeepMind Labのような）3D世界では、汎用の人工知能、つまり事前にプログラミングしなくても、変化する環境に適応して稼働できる能力の開発が容易になるはずだとDeepMindのチームはブログで説明している。 DeepMind Labのエージェントは浮遊する球体の形の「身体」を持ち、スラスターによって浮揚したり、動いたりする。同プラットフォームで行われる研究の焦点はナビゲーション、メモリ、一人称視点からの3Dビジョン、運動制御、プランニング、戦略、時間だ。ユーザーはGitHubを介して、新しいレベルをDeepMind L
Lipreading is the task of decoding text from the movement of a speaker's mouth. Traditional approaches separated the problem into two stages: designing or learning visual features, and prediction. More recent deep lipreading approaches are end-to-end trainable (Wand et al., 2016; Chung & Zisserman, 2016a). However, existing work on models trained end-to-end perform only word classification, rather
ホーム ニュース BlizzardとDeepMindが『StarCraft II』のAI研究で提携。人工知能がプロゲーマーを超える日は近い？ 日本時間の11月5日および11月6日に開催されたBlizzard Entertainment（以下、Blizzard）によるファンイベントBlizzCon 2016にて、Google傘下でAI研究を行っているDeepMind Technologies（以下、DeepMind）とBlizzardが『StarCraft II』のAI研究分野で提携することが分かった。 両社が開発を共にするAI研究用の「StarCraft II API」は2017年初旬に公開される。 AI技術分野で躍進するDeepMind DeepMindがこれまでに開発してきた人口知能としては、学習アルゴリズムの「DQN（Deep Q-Network）」と囲碁AI「Alpha Go」が有
Research DeepMind and Blizzard to release StarCraft II as an AI research environment Published 4 November 2016 Authors Oriol Vinyals Today at BlizzCon 2016 in Anaheim, California, we announced our collaboration with Blizzard Entertainment to open up StarCraft II to AI and Machine Learning researchers around the world. For almost 20 years, the StarCraft game series has been widely recognised as the
ディープマインド（DeepMind）は10月12日、次世代の人工知能技術として「ディファレンシャブル・ニューラル・コンピューター（Differentiable Neural Computers：DNC)」を発表した。 ディープマインドは人工知能AlphaGoによって囲碁世界チャンピオンを打ち負かしたことが記憶に新しいグーグルのAI研究チーム。近年ではコンピューター・ゲームのルールを自分で学びクリアする「DQN（Deep Q-Network）」を発表している。新AI技術のDNC（機械式計算機として名高いバベッジのディファレンシャル・エンジンを連想させる名前）は、DQNの技術を更に進化させたアーキテクチャを採用し、既存ディープラーニングよりも学習精度や汎用性が高いAI技術のようだ。
How to watch Polaris Dawn astronauts attempt the first commercial spacewalk
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