人工知能

人工知能さまが、無能底辺肉体労働者どもに指示 → 作業時間8%短縮

1: キャプチュード(家)@\(^o^)/ 2015/09/05(土) 08:49:45.04 ID:3UxoH1Tn0.net BE:754019341-PLT(12345) ポイント特典
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物流や製造、人工知能が業務指示…日立が開発
ttp://www.yomiuri.co.jp/economy/20150904-OYT1T50105.html?from=yartcl_blist

日立製作所は4日、物流や製造などの業務を効率的に行うための人工知能を開発したと発表した。

人工知能が工場などの日々の作業内容を理解した上で、最適な作業を判断し、従業員に指示を出す仕組み。
日立の物流倉庫で実験したところ、作業時間を8%短縮できたという。将来的に企業向けに販売する考えだ。

物流倉庫で出荷する商品を集める際、人工知能が過去の作業内容や商品の需要など膨大なデータを分析する。
作業員に対し、どのような順番で棚を回れば良いかなど、作業時間を短縮するための指示を出す。

将来的には金融分野で優秀な営業マンの業務内容を分析し、他の社員に役立てることなども検討する。

引用元: ・人工知能さまが、無能底辺肉体労働者どもに指示 → 作業時間8%短縮

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【衝撃】ラーメン二郎の画像を『Google』の人工知能にアレンジさせた結果がヤバイ!

1: トペ コンヒーロ(庭)@\(^o^)/ 2015/07/09(木) 15:13:01.88 ID:uWLH8K4S0.net BE:595621929-PLT(15000) ポイント特典
sssp://img.2ch.sc/ico/anime_jyorujyu03.gif
Googleが研究と開発に取り組んでいる、ニューラルネットワーク(人間の脳をシミュレートする技術)。

その人工知能を駆使し、コンピュータに写真を参考にして絵を描かせてみたところ、「人間では理解不能な芸術作品が完成する」と話題になっている。

・宗教的なラーメンが誕生!!
日本で有名なラーメン屋『ラーメン二郎』の大盛りラーメンを『Google』の人工知能『Deepdream』にアレンジさせたところ、まるで悪魔のような、異世界のような、宗教的な絵が誕生したと話題になっている。

・動物の顔がラーメン二郎と一体化
元画像は当編集部が取材で撮影したもので、その画像をTwitterユーザーが『Deepdream』にアレンジさせた。すると、そこにはいろんな動物の顔がラーメン二郎と一体化した画像が!!

・誰でもアレンジさせることが可能
ちょっと食べたくないラーメンになってしまったが、多くの人たちに衝撃を与えているようである。

現在、自分のパソコンに保存してある画像をウェブサイト『psychic-vr-lab』にアップロードするだけで、誰でも『Deepdream』に画像をアレンジさせることが可能だ。

http://buzz-plus.com/article/2015/07/09/google-deepdream/
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引用元: ・【衝撃】ラーメン二郎の画像を『Google』の人工知能にアレンジさせた結果がヤバイ!

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【人工知能】「Google DeepMind」の学習力が驚異的 人工知能への危機感も高まる

1: 北村ゆきひろ ★@\(^o^)/ 2015/01/27(火) 14:23:49.68 ID:???*.net
Googleは世界で最先端の人工知能技術を有し、音声検索などで活用している。
そのGoogleが人工知能ベンチャー「DeepMind」を買収し、技術強化を加速している。
DeepMindに関する情報は限られているが、ビデオや論文などから、その輪郭が見えてきた。

 DeepMindは驚異的なスピードで学習する人工知能で、Googleは自動運転車などへの適用を視野に入れている。
同時に、米国では人工知能が人間を凌駕するとの脅威論が浮上し、安全性に関する議論が活発になってきた。

DeepMindはロンドンに拠点を置くベンチャー企業で、2010年にDemis Hassabisらが創業した。DeepMindは
ビデオゲームを見るだけで、驚異的な速度でプレーの仕方を学習し、世界を驚かせた。
Googleが2014年1月に買収し、今では「Google DeepMind」として研究開発を進めている。
同時に、GoogleはDeepMindをYouTubeなどの製品に組み込む作業に着手した。

Google CEOのLarry Page(上の写真右側)は、トークショーホストCharlie Rose(同左側)との対談で、
DeepMindの機能とGoogleの人工知能戦略について語った。Pageは、DeepMindは驚異的な速さで、
人の手助け無く、自ら学習するシステムであると説明した。その結果、DeepMindは、人間のエキスパートを
凌駕するスコアをマークする。

DeepMindは、ゲームごとにソフトウエアを最適化しているのではなく、単一プログラムで異なるビデオゲームに対応できる。
かつて、IBMのスーパーコンピュータ「DeepBlue」は、チェスの世界チャンピオンGarry Kasparovを破ったが、
これはチェスというゲームに特化した専用システムである。これに対し、DeepMindはゲームの種別に依存しないで、
汎用的に学習できる点が最大の特徴である。

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DeepMindが実際にゲームをプレーしているデモを見ると、その学習能力の凄まじさが分かる。上の写真は
Hassabisがカンファレンスで、DeepMindが「Breakout」(ブロックくずし)ゲームを学習していく過程を解説している様子である。
これは、バーを操作し、ボールを打ち返し、ブロックを崩していくゲームで、DeepMindは、最初はゆっくりとプレーを学ぶ。

 1時間で200回程度のゲームをこなすと34%の割合でボールを打ち返し、人間の初心者程度の実力となる。
2時間後には300回のゲームをこなし、既に人間の技量を上回る。4時間後には、ブロックに通路を開け、
裏側からブロックを崩すという大技を自ら学習する。
DeepMindは4時間でゲームをマスターする。このようにDeepMindは、恐ろしいほど高速に学習する人工知能である。

全文はソースを
http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/column/14/466140/012500025/

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