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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2015年11月10日 プレイヤーが自然に感じる乱数の作り方 Tweet ゲームでは擬似乱数がよく使われるが、ある種のゲームは数学的に精度の高い擬似乱数（たとえばMT）を用いているにも関わらず、コンピュータが有利になるように乱数を操作していると批判に晒されている。 実際、数学的に正しい乱数と、プレイヤーが自然と感じる乱数には、ある種の差が存在する。北陸科学技術大学院大学の池田研究室では、プレイヤーに自然に感じる乱数の生成に関する研究を行っている。 プレイヤーが不自然に感じる理由 数学的に正しい乱数に対してプレイヤーが不自然に感じる理由としては認知バイアスが考えられる。特に本事象に関連する認知バイアスとして、次が挙げられている[1]。 確証バイアス: 人は自分のもつ仮説に一致する情報を求め、反証となる証拠を避ける傾向がある。ひとたび、サイコロが操作されていると感じると、それ以降、その仮説に都

2. 簡単な自己紹介 …-2006: 京大，松山研究室（松山先生） 2006-2008: NAIST, ATR 脳情報研究所（川人先生） 2008-2011: NAIST, ロボティクス（小笠原先生） 2011-2014: NAIST, 特任助教 2014-current: CMU, ポスドク 何を研究している人？ KW: robot learning, machine learning, robotics, artificial intelligence, motion planning, manipulation, … 最近は人工知能が流行ってるので AI for robots とか言っておくと （非研究者には）（最先端っぽくって）ウケが良いようです 人工知能が下火の頃（～2012?）は robot learning 本音： ロボットを題材に人間レベルの知能を持った○○を作りたい ht

背景と目的 遊技機やコンピュータゲームでは，トランプを配る・サイコロを振るなどの作業はすべてコンピュータが肩代わりするため，多くのゲームで疑似乱数が用いられています． 乱数列はコンピュータが勝手に作るため，しようと思えば操作が可能ですが，これらの行為はプレイヤにとって好まれず，不満が高くなる傾向にあります． なので，これらの疑似乱数の操作は大半のゲームでは行われていません． ところが，『カルドセプト』のサイコロの出目や，『ポケモン』の技の命中率など疑似乱数を操作していなくてもプレイヤが操作されていると感じるようなゲームも存在しています． 本研究では，数学的な意味で優れた乱数と，見る人にとって自然な乱数は異なるという仮定をおき，どのような特徴を持たせれば自然に“見える”乱数が作れるのかを考察，実装しています． アプローチと結果概要 人はしばしば確率に対して誤った判断を下すことがあり，これを『

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4. 社内AIセミナー（2005-2015） 2005-2011 毎週開催 ＞ ２００回 （１時間講義＋議論） 2011-2015 毎週開催 ＞ １５０回 （１時間講義＋Workshop） 5. コンテンツ • 第一部 人工知能と時代の流れ社会と人工知能 • 第二部 人工知能とは何か？ • 第三部 人工知能の発展の歴史 • 第四部 人工知能と社会 • 第五部 ゲームにおける人工知能 • 第六部 ディープラーニング • 第七部 モバイルと人工知能 • 第八部 オンラインゲームの運営と人工知能 6. コンテンツ • 第一部 人工知能と時代の流れ社会と人工知能 • 第二部 人工知能とは何か？ • 第三部 人工知能の発展の歴史 • 第四部 人工知能と社会 • 第五部 ゲームにおける人工知能 • 第六部 ディープラーニング • 第七部 モバイルと人工知能 • 第八部 オンラインゲームの運営と人工知能

近年、「人工知能（AI）」は多くの分野で応用され、その成果を目にしたり利用したりする機会が増えてきました。例えば、多くの人が利用しているGoogle検索も、AIの活用例として最も有名な例でしょう。 一方で、AIの進歩が急速に見え、「AIは核兵器より危険」といった、AIを脅威とみなす議論も沸き起こっています。 このようなAIをめぐる潮流の中で、ひときわ注目を集めているのはグーグルが開発した自動運転車（以降、「Google Car」と表記）の存在でしょう。人間が運転する代わりに、AIが人間より安全に運転を代行することが現実になりつつあります。 本連載では、公開情報を基に主にソフトウエア（アルゴリズム）の観点でGoogle Carの仕組みを解説していきます。具体的には、自動運転の歴史やGoogle Carの位置付け、AIの思考と制御のサイクル、自動運転を支えるアルゴリズムなどを数回に分けて解説し

グーグルがぬいぐるみを作っているとは、これ如何に？ 人工知能を組み込んだぬいぐるみには需要がある、グーグルはどうやらそう考えているようです。グーグルが最近申請したデザイン特許に、音声アシスタントや顔認識機能を備えたクマさんやウサギさんのぬいぐるみの姿が…。 ぬいぐるみには、カメラやマイクが内蔵されており、音楽を流したり、連携可能なメディアプレイヤーをコントロールできる機能が備え付けられています。アマゾンのAmazon Echoがそのままぬいぐるみ型になったと言えばわかりやすいですね。また、特許には視覚認識とあり、ぬいぐるみに話しかけているのが誰なのかわかるような仕組みもあるのだとか。 人工知能を備えたぬいぐるみに取り組むのは、何もグーグルが初めてではありません。例えば、米国のおもちゃ会社Mattelは、会話可能なバービー人形｢Hello Barbie｣をすでにだしています。また、Cogni