［CEDEC 2017］ゲームの品質管理はAIに任せる時代!? スクウェア・エニックスが活用法を語る ライター：米田 聡 今日（こんにち）のゲームは，有償無償のDLCや，オンライン専用タイトルであれば定期的なアップデートを通じてコンテンツをリフレッシュし，プレイヤーに長く楽しんでもらう方向のものが増えてきた。そのためゲームの提供側からすると，「DLCやアップデートをテンポよく投入し，プレイヤーを飽きさせないこと」がとても重要になってくる。 眞鍋和子氏（スクウェア・エニックス テクノロジー推進部 AIエンジニア） こうした背景からゲームでも開発イテレーション（iteration，ここでは「開発サイクルを回すこと」）の効率化や迅速化といったことが話題に登ることが多くなっている。CEDEC 2017の3日めには，そんなゲームにおける開発イテレーションの効率化を，「遺伝的アルゴリズムによるAI」で
人工知能（ＡＩ）がポーカーのトッププロ４人と競う試合が米国であり、２０日間の対戦で獲得したチップ額でプロに圧勝した。囲碁や将棋でもＡＩがプロを破る例が相次いでいるが、相手の持ち札がわからないポーカーは先を読むのが難しく、より複雑な判断が必要とされる。ビジネスの価格交渉や軍事戦略の決定など、実社会の様々な意思決定に応用できる可能性があるという。 このＡＩは、カーネギーメロン大（ペンシルベニア州）が開発した「リブラトゥス」。同州ピッツバーグのカジノで今月１１日から３０日まで、「テキサスホールデム」と呼ばれるポーカーで、プロ４人とＡＩがそれぞれ１対１でチップを賭けるゲームを計１２万回繰り返した。 各自２枚ずつ配られる手札と、テーブル上の共通札５枚からより強い組み合わせを作り、チップを賭けていく。リブラトゥスは２０日間で４人のプロ全員に勝ち越し、総額１７６万ドル（約２億円）以上のチップを獲得した。
Appleが横浜に開設した研究開発施設を、菅義偉内閣官房長官が視察し、日本人研究者とも面会しました。3月には稼働し、人工知能関連の研究が行われます。 菅官房長官、施設への期待と外国人研究者の永住促進計画を語る Appleが横浜市に設置した研究開発施設「綱島テクニカル・ディベロップメント・センター」は、昨年12月に完成し、今年3月までに稼働する予定とされています。 視察後に菅官房長官は、「新しい技術開発が行われ、海外にも輸出されることには夢がある」と期待を語りました。 また、外国人の研究者や技術者が一定の基準を満たした場合に永住権を認めるための在留期間の下限を5年から1年に短縮する制度改正を3月に実施すると明かし、技術者の日本進出により対日投資の加速につなげたい、との考えを語っています。 2014年10月に明らかとなった横浜への拠点設置計画 Appleが初めてアメリカ国外に設ける研究開発拠点
富国生命保険が、人工知能（ＡＩ）を活用した業務効率化で、医療保険などの給付金を査定する部署の人員を３割近く削減する。ＡＩ活用による具体的な人員削減計画が明らかになるのは珍しい。将来的に、人の仕事がＡＩに置き換えられるケースが増えると指摘されており、今回の取り組みも論議を呼びそうだ。 文脈や単語を解読する日本ＩＢＭのＡＩ「ワトソン」を使ったシステムを来年１月から導入。医師の診断書などから、病歴や入院期間、手術名といった入院給付金支払いなどに必要な情報を、ＡＩが自動的に読み取る。給付金額の算出のほか、契約内容に照らし合わせて支払い対象となる特約を見つけ出すことも可能で、支払い漏れの予防も期待できるという。ＡＩの査定対象になりそうな支払い請求は、２０１５年度に約１３万２０００件あった。 同社の査定関連部署には１５年３月末時点で１３１人の職員が所属する。支払いの最終判断などには従来通り専門スタ
OpenAIの目標は、Universeの環境での経験に基いて未経験の困難な環境でのタスクをすぐに習得できるような単体のAIエージェントを開発することという。そうしたエージェントがAIの一般知能獲得への大きな一歩につながるとしている。 Alphabet傘下のDeepMindも同日、AI研究開発向けプラットフォーム「DeepMind Lab」をオープンソースで公開する計画を発表している。こちらは環境が3Dであるのが特徴だ。 関連記事 DeepMind、3DゲームのようなAI開発プラットフォーム「DeepMind Lab」をオープンソース化 Alphabet傘下のDeepMindが、ファーストパーソン3Dゲームのような人工知能（AI）研究開発プラットフォーム「DeepMine Lab」をオープンソースで公開すると発表した。OpenAIの「Universe」は2Dだが、こちらは3D環境だ。 Mic
私は東京にベースを置き、サンフランシスコ、ベルリンを拠点にヘッドハンティング業を主軸としてビジネスをおこなっているが、全て人力で行っているのが現状である。クライアントのビジネスの生産性を上げられるような人材を紹介することが私のミッションだが、人工知能や心理学を使ったテクノロジーによってそれを加速させていくことができると思っている。 第１弾として、自社で実際のビジネスに使うための「チャットボット」を開発し、このたびリリースした。チャットボットはシリコンバレーでいま最も注目を集めるベンチャー育成プログラム、Yコンビネーターでも多数の起業家が取り組んでいるテーマでもある。日本の皆さんにも一足お先に＜チャットボットのノウハウ＞をご披露しよう。
IoT・AI以降の｢第4次産業革命｣の時代に求められる人材って？2016.01.10 11:00Mugendai ｢第4次産業革命｣って何？ 18世紀半ばから起こった｢第1次産業革命｣は、工場制機械工業により社会を根本から変えました。主に軽工業から始まった産業の変革は、19世紀に石油と電力の活用による｢第2次産業革命｣に至り、大量生産・大量輸送の幕を開けました。そしていま、私たちが生きる現代は、ITの発展と生産の自動化などで産業構造が変化する｢第3次産業革命｣期と定義されています。 では、次に来る｢第4次産業革命｣とは？ その革命でもたらされるのは、IoT（モノのインターネット）により、すべてのモノがインターネットでつながる世界。たとえば、工場内外のモノがネットワークでつながり、人工知能（AI）が生産を最適化させたり、より効率的な販売ルートを実行したりする世界なのだとか。そんな時代が、20
十分に賢ければ、邪悪たりえない、ですかね。 でも例えば、IQがすごく高い輩は邪悪たりえないだろうか？ 賢い＝賢明と思うとあれだが、知能が高い＝情報処理能力が量的にも速度的にも高い、だとすると、善悪とは無関係だ。そもそも邪悪はコンプレックスの所産だ。コンプレックスは赤ん坊から成長する人間的現象に過ぎない。 ここに、情報収集能力を加えてみる。なぜだか急に、叡知に見えてくる。ここでは、賢い＝誤解がない、になってくる。人間の思考をシミュレーションできれば、他国の人間や指導者が何を考えているか、そのカルチャーを含めて理解できる。というより、分かる。 そうなると、ゲーム理論が成り立たなくなる。パックス・マシーナの成立である。 （『ファウンデーション外伝』嘘） ほんとは、自らのカルチャーを、AIを産み出したカルチャーを相対化できるかが鍵だと思うが、実際には相手国にも同レベルのAIマシンがあれば、マシン同
6. Books Precomputed Pathfinding for Large and Detailed Worlds on MMO Servers Fabien Gravot, Takanori Yokoyama, and Youichiro Miyake http://www.crcpress.com/product/isbn/9781466565968 Table of Contents General Wisdom ～ Movement and Pathfinding Pathfinding Architecture Optimizations Steve Rabin and Nathan Sturtevant Choosing a Search Space Representation Nathan R. Sturtevant Creating High-Order Nav
機械学習の問題 については以前に紹介したので、次はどんなデータを収集し、どんな機械学習アルゴリズムを使うことができるのかを見ていきましょう。本投稿では、現在よく使用されている代表的なアルゴリズムを紹介します。代表的なアルゴリズムを知ることで、どんな技法が使えるかという全体的なイメージもきっとつかめてくるはずですよ。 アルゴリズムには多くの種類があります。難しいのは、技法にも分類があり拡張性があるため、規範的なアルゴリズムを構成するものが何なのか判別するのが難しいということですね。ここでは、実際の現場でも目にする機会の多いアルゴリズムを例にとって、それらを検討して分類する2つの方法をご紹介したいと思います。 まず1つ目は、学習のスタイルによってアルゴリズムを分ける方法。そして2つ目は、形態や機能の類似性によって（例えば似た動物をまとめるように）分ける方法です。どちらのアプローチも非常に実用的
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