リクルートキャリアさんのサンカク( http://sankak.jp )とCodeIQ( https://codeiq.jp/ )との合同ワークショップの講義資料です。 アドテク領域、特にDSP(Demand Side Platform)でどのように機械学習が使われているか、その実態をアルゴリズム・システム・ビジネスの観点でお話ししました。 (2017.9.14) まだ第3回・第4回参加受付中です！ サンカク： https://sankak.jp/event/smn_ai2 CodeIQ： https://codeiq.jp/q/3412Read less

運動学習させました。この仮想生物が試行錯誤をして動き方を学習しました。この動画はマルチエージェント進化シミュレータのanlifeを開発していたときに作りました。2020/10/4 追記この後作ったゾンビを宮崎駿監督にみていただいたところが2016年にNHKで放送され一部話題になりました。2016年超会議での超人工生命の生放送企画を経て、ドワンゴにて新たな人工生命を開発することに→ リリース後半年でサービスクローズ人工生命を作る会社を立ち上げました→ https://attructure.com/

なぜ人は「フレーム問題」に陥らないのか 人が世界と関わる二つの方法、認知と行為とはどのようなものだろうか。そのわかりやすい例が人工知能の「フレーム問題」だろう。人工知能にチェスのような「閉じた」ゲームを遂行させれば、計算によって最適解を求めながら遂行するだろう。しかしたとえば有名なダニエル・デネットの「フレーム問題の寓話」のような「開放系」の状況では、その過程で起こる場面（フレーム）が無限に考えられるために計算を収束させることができず、フリーズしてしまう。これを「フレーム問題」という。 「フレーム問題の寓話」　http://www.johf.com/logs/20070422b.html 昔、R1という名のロボットがいた。ある日、R1の開発者たちは予備バッテリーを別の部屋に隠して、その部屋に時限爆弾を仕掛け、まもなく爆発するようにセットした。R1は部屋をつきとめ、バッテリー回収作戦を立案し

様々なオンライン学習手法をサポートしたライブラリ「OLL (Online-Learning Library)」をリリースしました。 プロジェクトページ 日本語詳細ページ 学習、推定を行なう単体プログラムと、C++ライブラリからなります。（C++ライブラリ解説はまだ）。 New BSDライセンス上で自由に使えます。使った場合は感想や苦情などいただけると幸いです。 オンライン学習とは、一つずつ訓練データを見てパラメータを更新していく手法で、訓練データをまとめて見てから学習するバッチ学習（SVMs, 最大エントロピー法）と比べて非常に効率良く学習を行なうことができます。それでいながらSVMs, やMEsに匹敵する精度が出ます。 学習するデータの性質にもよりますが、例えば、英語の文書分類タスクで、15000訓練例、130万種類の素性の訓練データに対する学習が1秒未満で終わります（SVMsだと実装に

イスラエルのテルアビブ大学に所属する科学修士、アミット・カギアン氏は、コンピュータに美人の基準と判定能力を与えることに成功した。 カギアン氏が担当教授のエイタン・ルピン教授、ギデオン・ドロー教授と共同で執筆した研究論文は、科学誌Vision Researchに掲載された。 「コンピュータはこれまで、顔の特徴や表情の違いを認識することは教えられてきたが、われわれが開発したソフトウェアでは美的判断を行うことができる」とカギアン氏。これは、人工知能開発を一歩進めるだけでなく、整形手術やコンピュータ視覚化、顔認識技術における進化にもつながるとしている。 この研究ではまず、男女で構成される30人の被験者に、ほぼ同じ年齢のコーカサス系女性の100種類の顔画像を提示し、それぞれの「魅力度」について1から7までの数値をつけさせた。カギアン氏らはその後、これらの顔の形状や特徴を数学的に処理していった。左右対

富士フイルムは1月15日、顔検出技術を使ったアプリケーションを体験できるサイト「顔ラボ」をオープンした。第1弾として、写真から顔を検出して加工できるWebアプリを公開。画像から顔の位置を指定してくれるAPIも、28日に公開する予定だ。 顔検出技術は、コンパクトデジタルカメラ「FinePix」などに搭載した技術。複数の顔が入った画像から1秒足らずで顔の部分だけを切り出し、被写体の顔に自動的にピントを合わせたり、顔色を補正したりできる。横向きや斜め向きの顔でも検出できる精度が売りだ。 顔ラボでは、同技術をネット上のアプリケーションに応用し、トラックバックやコメントでユーザーから意見を募って技術の向上に役立てたり、新たな活用法を探る。 ブログに載せる顔写真にぼかし　「顔シークレット」 まずは、ユーザーがアップロードした画像から自動で顔を検出し、顔にぼかしをかけたり、横線で目を伏せたりといった加工

コンピュータに1980年代以前から親しんでいる人は、「人工無脳」と聞くと、ある種のノスタルジーと共に思い起こすものがあるんじゃないかな。 「何それ？」という人のために少し解説すると、人工無脳というのは一種のお遊びプログラムのことで、チャットで人間と会話をしてくれるロボットのこと。海外ではChatter Botと呼ぶのが一般的みたいだね。 もちろん、会話の精度は高くなくて、「何言ってんだコイツ」とか、「会話が全然なりたってないじゃん」なんて場合がほとんどなんだけど、たまに「おっ！」と思わせるようなことを言ったりして、チャット参加者を楽しませてくれる。 そもそも人工無脳（人工「無能」と表記される場合も多いが筆者は「無脳」という表記で統一している）というのは、開発者たちが「こんなもの人工知能と呼べるレベルじゃなくて、人工無脳だよね（笑）」という謙遜から使われだした言葉なんだ。 「あー、昔よく遊ん

われわれは現在、一般にWeb 2.0として知られるウェブの時代にいる。このウェブの局面の特徴には、検索、ソーシャルネットワーク、オンラインメディア（音楽、動画など）、コンテンツの集約とシンジケーション（RSS）、マッシュアップ（API）などが含まれる。現在のウェブは主としてPCからアクセスされているが、モバイル機器（例：iPhone）やテレビセット（例：XBox Live 360）などからウェブを楽しむ例も増えている。 ウェブについて、今後10年ほどの間にどんなことを期待できるだろうか。今週の投票でNatC氏がコメントしたように、今後10年間でウェブに最大のインパクトを与えるものは、コンピュータの画面を通じて現れるものではないかもしれない。「オンライン活動は、存在感、移動、買ったり使ったりしたものなどがミックスされたものになる。」また、以下に示す10項目の（あるいはそれ以上の）潮流の相互作

なんだかすごそうなテクノロジーなので勢いでご紹介。 Viewdleでは映像からリアルタイムで顔認識を行う技術を開発しているようだ。 これが実現されれば、特定の人だけが映っている映像だけを検索する、といったことができそうだ。 今はユーザーがタグなどでつけている情報をもとに検索しているが、これならそうした手間がいらないだろう。 マッチングするデータベースが充実してくれば、動画共有サイトに導入されることもありうるかもしれない。 さまざまな可能性を秘めていると思うが、まずはこのサイトのトップページのデモを眺めてみよう。なにかアイディアが浮かんできそうでもある。

ウェブブラウザが登場した1994年。その頃と同じ、あるいはそれ以上の興奮が、世界を席巻しようとしている。「右脳的インターネットの世界」が、すぐそこにまで近づいてきているためだ。 これまで、そのほとんどが論理的思考を軸とした左脳的役割に終始していたパソコンの世界。さまざまな企業が家電製品とパソコンの融合を試みてきたが、結果として成功している事例はほとんどない。米Appleの最高経営責任者（CEO）であるSteve Jobs氏の言葉を借りると、「パソコンはテレビの代用にはならない。テレビを見る時は頭をOFFにしているからだ」ということであろう。 インターネットも例外ではなく、ネットとリアルという対極同士が、今ひとつ融合という意味合いにおいてしっくりこなかったのは、左脳的役割に偏ったネットの特性が、その大きな理由のひとつだったことは間違いない。 ではなぜ、ネットは右脳的役割を果たすことができなか