KADOKAWA Technology Review
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人工知能（AI） 2019年11月の記事

  1. A robot hand taught itself to solve a Rubik’s Cube after creating its own training regime
    ルービックキューブを片手で解くロボットハンドは、近年注目を集めるロボットと人工知能（AI）の融合を進める研究成果として大きな注目を浴びた。画期的な成果だが、汎用ロボットに近付いたというオープンAIの主張には疑義を挟む研究者もいる。 by Karen Hao2019.11.21
  2. ナスダックが不正監視に深層学習、アナリストの負担を軽減
    ナスダック株式市場に、取引の不正行為を検知するための深層学習システムが導入された。統計やルールを利用して市場の不正行為の兆候を警告する既存のソフトウェア監視システムに追加する形で取引を監視し、人間のアナリストと協働することで、不正行為の検知能力を漸次高めていく。 by Karen Hao2019.11.15
  3. ロボット版「イメージネット」目指す、UCバークレーの巨大映像DB
    ニューラル・ネットワークを用いてロボットに新しいタスクを学習させようとすると、大量の学習用データを用意する必要がある。カリフォルニア大学バークレー校の研究者らは、ロボットを動かすニューラルネットを訓練するための映像を大量に蓄積した公開データベースを作成しようとしている。 by Emerging Technology from the arXiv2019.11.15
  4. AI訓練コスト「ムーアの法則超え」、劇的増加に警鐘
    近年、人工知能（AI）が目覚ましい成果をあげるのに伴い、必要とされるコンピューター・リソースが劇的に増加していることが、オープンAIによる最新の分析で明らかになった。潤沢な資金を持つ民間企業に大学の研究室が太刀打ちできなくなるうえ、二酸化炭素の排出量の増加にもつながる恐れがある。 by Karen Hao2019.11.13
  5. 米国陸軍研究所（ARL）は、人間の兵士と協力して戦場で動作するロボットの開発を目指す10年間のプロジェクトの成果を披露するイベントを開催した。これらのロボットは、深層学習や知識ベースなどを組み合わせたハイブリッド・アプローチを駆使して命令の内容を理解し、最小限の監督でタスクを実行できる。 by David Hambling2019.11.12
  6. DeepMind’s AI has now outcompeted nearly all human players at StarCraft II
    リアルタイム戦略ゲーム「スタークラフト2」でプロプレイヤーに初勝利したディープマインドの最新学習アルゴリズム「アルファスター」は今や、ほとんどのプレイヤーに対し、安定して勝利を収められるようにまでなった。強化学習を改良した同アルゴリズムは、ゲームに限らず、さまざまな用途に適用できる可能性がある。 by Karen Hao2019.11.8
  7. OpenAI has released the largest version yet of its fake-news-spewing AI
    危険なAI技術はどう公開すべきか？オープンAIの手法をめぐり議論
    オープンAIは大規模な言語モデル「GPT-2」を巡って、段階的な公開という手法を選んだ。フェイクニュースなどの悪用を懸念してのことだ。社会的影響の大きい研究成果をいかに世に送り出すべきか、議論を呼んでいる。 by Karen Hao2019.11.6
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