米IBMは米国時間2008年11月20日，人間の脳を参考にして大量データの高速処理を可能にする新たなコンピュータの開発に取り組むと発表した。脳の知覚／理解／動作／相互作用／認知といった機能を，脳と同程度の消費エネルギーとサイズでシミュレート／エミュレートできるコンピュータ・システムの開発を米国の大学5校と共同で進める。 IBMはこのようなシステムを，思考力を備えるコンピュータすなちわ「認知コンピュータ」と呼ぶ。現在のコンピュータ・システムとは異なるアーキテクチャとプログラミング概念を採用し，ばらばらに存在する大量のデータを組み合わせて複雑なパズルを正確に解いて素早く結論を出せるという。研究には，スタンフォード大学，ウィスコンシン大学マディソン校，コーネル大学，コロンビア大学メディカル・センター，カリフォルニア大学マーセッド校が協力する。 「Cognitive Computing via S
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28
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「計算する機械と知性について」 模倣ゲーム 「機械は考えることができるか？」 この問いを、みなさんと考えていくことにしましょう。 このような問題に取り組む場合、まず、「機械」とか「考える」という言葉の意味を厳密に定義することから始めるべきだという人がいます。確かに、議論する際に、各人が「機械」とか「考える」ということをどう考えているかが食い違っていたら、その議論は不毛なものになりますから、言葉の意味をはっきりさせておくというのは大切なことかもしれません。その場合、これらの言葉の普通の用いられ方にできるかぎり沿った、きっちりとした定義を行うということになるわけですが、こうした取り組み方には危険がひそんでいます。「機械」とか「考える」という言葉は普段の生活の中で普通に使う言葉ですよね。ですから、これらの言葉の意味をはっきりさせるには、多くの人がどんなふうに使っているかを調べるべきだということに
認知アーキテクチャ（にんちアーキテクチャ、英語: cognitive architecture）とは、言わば知的エージェントの設計図である。何らかの認知システム、多くの場合人間のように行動する人工的に計算可能なプロセスやある種の知能を示す行動をするプロセスを作るための設計図である。認知アーキテクチャは汎用のエージェントアーキテクチャの上位概念でもある。「アーキテクチャ」と呼ばれるのは、振る舞いのモデル化だけでなくシステムの構造的な観点のモデル化も含むことを意味している。 いずれの認知アーキテクチャも、（人間の）認識処理を理解することでそれを計算可能なレベルで実装できると考えている点は共通である。認知アーキテクチャは以下のような特徴を持つ: 認知的行動の様々な面だけでなく、認識という概念全体を実装（全体論）。認知モデルとは対照的な考え方。 モデルとなった認知システム（人間）の適時の挙動(反応
2007年08月22日09:00 カテゴリ書評/画評/品評SciTech 書評 - 心はプログラムできるか これまた、夏休みをちょっと休んで紹介するだけの価値がある一冊。 心はプログラムできるか 有田隆也 本書「心はプログラムできるか」は、タイトルを見ると人工知能に関する本のように見えるが、目次を見ればわかるとおり実は人工生命に関して広く紹介した本。 目次 - Si新書『心はプログラムできるか 人工生命で探る人類最後の謎』概要 (サイエンス・アイ新書Web)より 第1章 蟻たちの真似をして儲ける話 第2章 進化の力を借りてアートを創る試み 第3章 デジタル生命で進化を研究する時代の到来 第4章 人工生命というムーブメントの本質 第5章 利己的であるからこそ利他性が生まれる 第6章 進化と学習が生む生命と心 第7章 暗闇で不安そうに動くロボット 第8章 計算機の中で心を進化させる 付章 計算
INTELLIGENCE WITHOUT REPRESENTATION 表現形式なき知性 - Rodney A. Brooks, 1987 back この文章は Rodney A. Brooks の論文 「Intelligence without Representation」および 「A Robust Layered Control System for a Mobile Robot」を 読んで新山が理解したことをまとめたものです。 Related links MIT AI-Lab の Brooks のページ Google://brooks subsumption/ (日本語) Google://brooks subsumption/ (英語) 大分大・知能情報システム工学科実験 (Subsumption Architecture を使っている) 最近のBrooksの寝ぼけた発言 概要
ブログ(iiyu.asablo.jpの検索) ホットコーナー内の検索 でもASAHIネット(asahi-net.or.jp)全体の検索です。 検索したい言葉のあとに、空白で区切ってki4s-nkmrを入れるといいかも。 例 中村(show) ki4s-nkmr ウェブ全体の検索 ASAHIネット(http://www.asahi-net.or.jp)のjouwa/salonからホットコーナー(http://www.asahi-net.or.jp/~ki4s-nkmr/ )に転載したものから。 --- 注文していた http://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/4274066649/showshotcorne-22/ref=nosim 小高知宏著「はじめてのAIプログラミング―C言語で作る人工知能と人工無能」 が来ていて、ざっと眺めましたが、コンパクトにう
先日、慶應SFCの清木先生が研究室に来られて、共同で行っているプロジェクトの打ち合わせをしました。 清木先生の研究室では感性に基づく検索というのを研究されていて、たとえば「暖かい音楽」と入力すると、音楽データベースの中から実際に暖かい感じの音楽を見つけてきてくれる。かなりよくできています。 これは清木先生が10年くらい前に提唱した意味の数学モデルというのが元になっているそうです。すなわち、あらゆる検索対象を2,000次元の意味空間にマッピングしておき、クエリからの距離が近いものを検索結果として返すという仕組み。 なぜ2,000次元かというと、元になっているデータがロングマンの英語辞書だそうで、これはすべての語を2,000個の基本語彙で定義することを試みている。もちろん、個々の基本語彙が意味的に直交しているという保証はないので、あらかじめ相関行列に対する固有ベクトルを求めておく。 意味の数学
コンピュータの世界をセマンティック（意味を包含する世界）な領域へと導く 技術分野のパイオニアとして、より使いやすく便利なコンピュータの利用環境を提供します。 ここで使われている人工知能「Copain」は、人工知能の技術を応用した対話・検索エンジンです。 「Copain」により次の事を実現する事が可能です。 １．自然言語による対話：自然言語での入出力により自然な対話を行う。 ２．意味的検索：曖昧な検索条件を意味的に解釈・判断することにより適切な検索を行う。 「Copain」の特徴 １．意味ネットワークを形成するナレッジスペース �@ 話題の推移を含む連続的な会話 �A 話題の特定と、ユーザの曖昧な発言に対する柔軟な回答 �B 意味的に関連したデータの入力の容易性（データ・メンテナンス性の向上） �C （学習などの）機能拡張性 ２．高度な文章解析 − 口語文に対して最適化された
サポートベクターマシン(以下 SVM) とは ・ニューラルネットワークの一種 ・教師ありクラスタリング SVM の基本的な考え方 ・元々2クラスの線形分離手法として提案される ・単層パーセプトロンに似ているが、SVM はマージン最大化という手法をとっているのがポイント。 ・マージン最大化とは、超平面と学習データの隙間となるマージンをなるべく大きく取ろうというもの。 (ここでいう超平面とは、2つのクラスにぶった切る平面のこと) ・ちなみに超平面と、ちょうどマージンの分だけ離れている学習データをサポートベクトルという。 ・このマージン最大化という考えを取り入れることによって、テストデータの識別精度を高めている。 SVM の発展 ・線形分離不可能な問題への対応 - ソフトマージン(学習データが多少マージンにくい込んだり、反するクラスの空間にくい込んだりしても許す)で対応
最近よく巷で耳にするモノ． SVM， Support Vector Machine， さぽーとべくたーましん． これっていったい，どんなもんなんでしょう． なにやら便利そうなモノらしいので，ちょいと調べて要点をまとめてみようかな，なんて． でも，ただまとめただけだとそのへんの記事を読むのとなんにも変わらないので， コーディングするために必要な知識を中心にまとめてみることにします．
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