Tag Archives: AlphaGo

●脳は手抜きを知っている 真似し始めた人工知能

C:技術で/技術が/技術を(ICT:社会・法・制度論と技術文化論)

●なぜ「囲碁」だったのか。なぜ「10年かかる」と言われていたのか──AlphaGo前日譚 http://wired.jp/2016/03/15/the-mystery-of-go/

人工知能がトップ棋士を破るまでのコンピュータ・プログラム前史
2,500年以上前に中国で生まれた囲碁は、チェスと同様に「二人零和有限確定完全情報ゲーム」(チェス、チェッカー、オセロ、シャンチー、将棋など)。サイコロのように偶然が介在する余地はない。
ところが演算の規模が膨大なのが囲碁と他のゲームとの違い。これを演算処理のスピードだけで対応しようとしてる間は勝てなかった。人間でも演算の規模の膨大さを理由にした成長の「壁」が存在するように。
これに対し信用リスクの計量化にも使われる、モンテカロル法によるランダムなシミュレーションの技法を取り入れたところでブレイクスルーが生まれた。「1950年に考案されたモンテカルロ法は、しらみつぶしの探索法を、より少ないサンプルから統計的に解答を導き出す方法」に変える発想の転換だった。
だがそれは「知性」と呼ぶにはまだまだ遠いものだった。

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●GPUにより高速化された人工知能 深層学習へ

C:技術で/技術が/技術を(ICT:社会・法・制度論と技術文化論)

GPUによるAIの高速化――新たなコンピューティング・モデルの誕生 https://blogs.nvidia.co.jp/2016/01/12/accelerating-ai-artificial-intelligence-gpus/
最新型AI―すなわちディープラーニング―のビッグバンについて。近年、ディープラーニングが急速に進歩しているのは「プログラミングが容易で、ネットワークのトレーニング速度を10倍から20倍に引き上げられる高速グラフィックス・プロセッシング・ユニット(GPU)が登場したから」。
ディープラーニングにおいて、12個のNVIDIA GPUが2,000個のCPUに匹敵するパフォーマンスを挙げられる。このおかげで、「ディープラーニングは2012年に人間が書いたソフトウェアを打ち負かし、2015年には「超人的な」認識能力(ヒトの認識能力(例:画像)を超えた)を実現した。


●グーグルのAI研究者による「ディープラーニング」無料教育コースがスタート http://newswitch.jp/p/3396
1週間6時間で3カ月間、MOOCのユダシティー通じて提供。エンジニアやデータサイエンティストなどの中上級者向け。インストラクターはグーグルの主席科学者で、「グーグル・ブレインチーム」でマシンラーニング(機械学習)や人工知能(AI)を研究するヴィンセント・ヴァンホウク(Vincent Vanhoucke)博士が務める。
(サイト Deep Learning | Udacity https://www.udacity.com/course/deep-learning--ud730
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