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    1: 孤高の旅人 ★ 転載ダメ©2ch.net 2017/05/28(日) 04:11:44.16 ID:CAP_USER9
    囲碁AI、人間圧倒し「引退」 医療・エネに応用へ

    http://www.nikkei.com/article/DGXLASFG27H7B_X20C17A5EA2000/

     【烏鎮(中国浙江省)=山川公生、小川義也】米グーグルの囲碁用人工知能(AI)「アルファ碁」と中国の世界最強棋士、柯潔(か・けつ)九段(19)の三番勝負第3局が27日、烏鎮で打たれ、AIが3連勝して幕を閉じた。グーグルは囲碁AIの開発は打ち切り、アルファ碁で培った技術の医療やエネルギー分野への応用に軸足を移す。

     柯九段は序盤からポイントを稼ぐ戦術を採ったが、誤算があったようで劣勢に。終盤、勝負手を繰り出したものの完敗。対局後、「アルファ碁は完璧すぎた。苦しくてたまらなかった」と話した。
     アルファ碁を開発したグーグル傘下のAIベンチャー、英ディープマインドのデミス・ハサビス最高経営責任者(CEO)は「人間と対局するのはこれが最後になる」と語り、アルファ碁の事実上の引退を宣言した。
     ディープマインドが囲碁AIの開発に取り組んできたのは、「AIの力を試す最適の舞台」(ハサビス氏)だからだ。同社は人間の脳をまねた「深層学習」と、AIが自己対局を繰り返す「強化学習」と呼ばれる2つの情報処理手法を組み合わせ、人間に頼らずに自分で勝ち方を編み出すAIシステムを作り上げた。
     アルファ碁は囲碁用に開発されたが、基盤となったシステムの実社会への応用は始まっている。医療分野では英国で公共医療を提供する国民保健サービス(NHS)と提携。特定眼疾患の検出精度向上にAIを活用するプロジェクトが進む。
     グーグルのデータセンターでは大量の熱を発するサーバーの冷却に使うエネルギーを40%削減することに成功。英国の送電網を管理・運営するナショナル・グリッドと電力の需給調整にディープマインドのAIを活用する取り組みも始まった。
     知的な盤上ゲームで最難関とされる囲碁では人間を上回ったが、AIが優位に立つのは、今は定まったルールがあるゲームなどに限られる。言語処理など、不得手な分野はまだ多い。
     ただ、人間が設定した目標と枠組みの中とはいえ、自ら考え、独創的な手を編み出すAIの登場には「暴走」への懸念もつきまとう。高度化するAIを適切に管理する仕組みの重要性は今後、一段と高まりそうだ。

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    1: ノチラ ★ 2017/05/18(木) 09:58:30.65 ID:CAP_USER
    米グーグルは17日、自社で開発した新型スーパーコンピューターを人工知能(AI)の研究者向けに無料で開放すると発表した。計算速度は理化学研究所のスパコン「京(けい)」の18倍で、グーグルのクラウド経由で利用する。世界最高水準の計算能力を提供することで、外部の研究者との連携を強化し、AIの普及を加速する。

    本社を置くカリフォルニア州マウンテンビューで17日から始まった開発者向けの年次会議「I/O(アイオー)」で、スンダル・ピチャイ最高経営責任者(CEO)が明らかにした。

     「テンサーフロー・リサーチ・クラウド」と呼ぶスパコンは、グーグルが自社で設計したAIの処理を高速化する新型プロセッサー「クラウドTPU」を1000個備え、1秒間に最大18京回の計算ができる。

     昨年初めて公開した初代TPUは機械学習のうち、あらかじめ用意した特徴と照らし合わせる「推論」処理しか実行できなかったが、今回発表した第2世代のTPUは特徴を抽出する「学習」にも利用できるため、用途が広がる。

     リサーチ・クラウドを利用するには、研究成果を公開することが条件。グーグルは同じ計算能力を同社のクラウドサービス「グーグル・コンピュート・エンジン」で一般向けにも有料で提供する計画だ。
    http://www.nikkei.com/article/DGXLASGN17H2E_Y7A510C1000000/

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    1: ハーフネルソンスープレックス(栃木県)@無断転載は禁止 [EU] 2017/02/08(水) 17:45:30.51 ID:H44DBjnT0● BE:886559449-PLT(22000) ポイント特典
    8×8ピクセルに縮小した画像から元の画像を予想する技術をGoogle Brainが開発

    ディープラーニングについて研究するGoogle Brainが、高解像度画像を8×8(64)ピクセルに変換した画像から元の画像を推測する技術「Pixel Recursive Super Resolution」を発表しました。

    Pixel Recursive Super Resolution
    (PDFファイル)https://arxiv.org/pdf/1702.00783.pdf

    Google Brain super-resolution image tech makes “zoom, enhance!” real | Ars Technica
    https://arstechnica.com/information-technology/2017/02/google-brain-super-resolution-zoom-enhance/

    下の画像の右端が元の「ソース画像」で、これを8×8ピクセルサイズに圧縮したのが左端の「8×8サンプル」です。この8×8サンプルからGoogle Brainのディープラーニング技術が予想した元画像が中央の列の「32×32サンプル」。8×8サンプルから16倍の解像度にアップスケールされた予想画像は、8×8サンプルの少ない情報からソース画像に近い画像を再現できているのがわかります。
    a01
    Google Brainは2つのニューラルネットワークトレーニングを用いて画像予測を行っています。
    一つは似たような高解像度イメージを圧縮したデータと8×8サンプルを比較してパターンと色をチェックする「conditioning network」で、もう一つがPixelCNNを使って高解像の詳細部分を追加する「prior network」。
    この2つのニューラルネットワークを組み合わせることで予測画像を作成しているとのこと。

    左端が8×8サンプルで、残りの4つがニューラルネットワークから作り出された4種類の予測画像。
    人物画だけでなく寝室のイメージを再現することもできます。
    a03
    もちろんPixel Recursive Super Resolutionは完璧に元画像を再現できるわけではありませんが、Pixel Recursive Super Resolutionの技術を高めていくことで、映画の世界でよくある「もっと画像をアップ
    (ズーム)にしてみて!」というシーンが現実のものになるかもしれません。

    http://gigazine.net/news/20170208-pixel-recursive-super-resolution/

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    1: 目潰し(東京都)@無断転載は禁止 [PH] 2017/02/07(火) 23:24:29.81 ID:MP10xoI90 BE:416336462-PLT(12000) ポイント特典
    今にして振り返ってみても激動の2016年ではあったが、国際情勢が混迷を深める一方でドローンやVR&AR、人工知能などの最先端技術の動向も何かと賑やかな年であった。
    その中でも、世界トップクラスの囲碁棋士に圧倒的勝利を収めた囲碁AI「AlphaGO」の偉業が世界に大きな衝撃を与えたことは記憶に新しい。
    この直前まで、AIが人間のプロ囲碁棋士に勝つようになるには、あとまだ10年はかかるといわれていたのだ。
    この「AlphaGO」を開発したDeepMindの親会社であるGoogle(正確にはGoogleの親会社のAlphabet)をラリー・ペイジと共に創設したセルゲイ・ブリンだけに、誰もがその発言に注目したのだが、その内容は一瞬言葉を失うものであった。

    AIがここまで急激に進化することに「注意を払っていなかった」と、自分の認識の甘さを素直に認めたのだ。
    そしてAIが今後どのような方向に進化していくのかについて、まったく見当がつかないことも表明している。

    http://tocana.jp/2017/02/post_12245_entry.html

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