ロボット

    1: へっぽこ立て子@エリオット ★ 2018/10/01(月) 15:28:25.07 ID:CAP_USER.net
    https://pc.watch.impress.co.jp/img/pcw/docs/1145/611/01_o.jpg
     米Microsoftは9月28日(現地時間)、ロボット開発用のオープンソースなライブラリ/ツールであるROS(Robot Operating System)向けに「ROS1 for Windows」の試験的な提供を開始した。64bit版のWindows 10のデスクトップ版およびWindows 10 IoT Enterpriseにて動作する。

     ROS1 for Windowsでは、同社開発環境のVisual Studioのツールセットと連動するリッチなAIやクラウド機能を利用可能。同社はインテリジェントエッジ時代を見据え、Windows Machine Learning、コンピュータビジョン、Azure Cognitive Services、Azure IoTなどの機能によって、将来のロボット開発に大きな進歩がもたらされるとしている。

     なお、まもなく次のバージョンとなる「ROS2」の提供もはじまるという。

    関連リンク
    Microsoftのホームページ(英文)
    http://www.microsoft.com/
    ニュースリリース(英文)
    https://blogs.windows.com/windowsexperience/2018/09/28/bringing-the-power-of-windows-10-to-the-robot-operating-system/
    ROS for Windowsの情報ページ(英文)
    https://ros-win.visualstudio.com/ros-win

    2018年10月1日 13:34
    PC Watch
    https://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/1145611.html

    【AI/クラウド機能を利用できるロボット開発向け「Windows for ROS」が試験提供】の続きを読む

    1: ムヒタ ★ 2018/08/06(月) 06:31:27.94 ID:CAP_USER.net
     米アマゾン・ドット・コムが人工知能(AI)スピーカーのアプリ開発者に報奨金を払う仕組みを2019年にも始める。アプリを増やすことで使い道を広げる。スピーカーを通じて得る顧客情報はネット通販での顧客別の「お薦め」などにも生かす。市場規模はいずれスマートフォン(スマホ)を超える可能性があるとみて、米グーグルなどを引き離す。

     アマゾンで機器事業を担当するデイブ・リンプ上級副社長が日本経済新聞の取材に応…
    2018/8/6 1:31
    https://www.nikkei.com/article/DGXMZO33828260V00C18A8TJC000/

    【アマゾン、AIスピーカーのアプリ開発に報奨金】の続きを読む

    1: 田杉山脈 ★ 2018/07/16(月) 11:15:43.24 ID:CAP_USER.net
    今、AI(人工知能)が、文字通りあらゆる分野でとてもホットな話題になっています。しかも、その内容は日々進化しています。いったいAIと英語学習はどのような関係にあるのでしょうか。

    これについて考えるには、取りあえずまず一度、google翻訳を試すことをお勧めします。端的にいって、その精度は驚異的です。音声入力でさえ、きちんとした区切りで話していけば、極めて正確に認識して、正確な英訳を返し、(ご丁寧なことに)それを読み上げてくれます。

    たとえば、文章の例を挙げると

    (a)最近は地震が多い。⇒
    Recently there are many earthquakes.
    (b)あの人は気難しい。⇒
    That person is hard to please.
    (c)この会議は無意味に長い。⇒
    This meeting is meaninglessly long.
    (d)生産効率を上げるには、私たちはどうすれば良いか。⇒
    How can we improve production efficiency?
    ーーと言った具合で、語句だと、

    (a)暴風警報⇒
    storm warning
    (b)人間関係⇒
    human relations(※複数になっている点がポイントです)
    (c)最先端技術⇒
    state-of-the-art technology
    (d)以心伝心⇒
    tacit understanding
    ーーといった具合です。ウェブでも調べ、信頼できるネイティブにも聞いてみましたが、すべて正解でした。

    ただ、このすぐ後で検証しますが、思ったような英語に変換してくれないケースもあります。しかし、よ~く考えて下さい。私たちは、普段日本語で話すときに正確な言葉、適切な言葉が使えていますか。書くときはどうですか。それに、AIは日進月歩どころか、秒進分歩で、1日24時間、1秒間に1万ページ以上の速度で学習を続けることが出来ます。これだけのインプットを続ければ、精度はみるみるうちに高まっていくでしょう。

    そういった点を踏まえて、実践的な話をすると、google翻訳などのAIによる自動翻訳でおかしな英語が返ってこないようにするには、「AIが私たちに合わせる」のではなく、「私たちがAIに合わせる」ことを学ぶ必要があります。たとえば、じつは上の文例の(d)は、初め、「生産効率を上げるにはどうすれば良いか」と読み上げたのですが、google翻訳は「How to improve production efficiency」という英語を返してきました。つまり、日本語のクセで、私が「私たちは」という主語を省いたため、AIもそれを省いてしまったのです。そこで、今度は「私たちは」をきちっと入れて読み直してみると、AIは惚れ惚れする英文を返してくれたという訳です。

    もし本当に、たとえば使われている単語や言い回しがおかしいと思うなら、ウェブや別のアプリで調べれば良いだけのことです。とことんこだわるなら、中級者向けですが、「Longman」や「Oxford Dictionary of English」(地上最強の辞書)などの英英辞典を見るのもひとつの手です。この辺りは、今の時代、スマートフォン一つでどうとでもなります。

    さて、これだけの精度を持つ自動翻訳・通訳を無料で使えるわけですから、これを利用しない手はありません。いったいどのような学習方法があるでしょうか。まず一つ目の方法は、上のように、思いついたことや目にしたことをすべてリアルタイムで英語にして練習する方法です。「これは」と思う表現は、記録に残せばよいでしょう。

    興味あるスピーチでAIを試す
    もう一つの活用方法は、自分の興味のあることや人に話したいことについて短いスピーチを作り、それを繰り返し練習して身に付けてしまう方法です。英語の学習というと苦労の連続という人も多いかもしれませんが、潜在的な能力としては、人はだれもが非常に高い可能性を持っています。その能力が発揮されるのは「集中状態」のときです。たとえば、映画やドラマを夢中で観ていると、だれでもたった2時間程度で1G近い情報を記憶することができます。ですから、自分の興味のあること、人に話したいことをそのままズバリ英語にして練習すれば、それは間違いなく最高の学習法になり得ます。
    以下ソース
    2018年7月14日
    http://business.nikkeibp.co.jp/atcl/skillup/15/093000004/071200065/

    【AIが英語学習を変える想像を絶する時代の始まり】の続きを読む

    1: ムヒタ ★ 2018/07/07(土) 05:51:10.54 ID:CAP_USER.net

     パナソニックは、全国の観光地や遊園地にカメラを設置し、希望する観光客らを自動撮影して画像を提供する「カメラシェアリングサービス」を2019年から本格展開する。事前に顔写真を登録しておけば、人工知能(AI)が顔認証機能で当人を特定し、表情も読み取ってベストショットを撮影してくれる。手ぶらで余暇を楽しみながら思い出の写真を残せる。

     これまで京都鉄道博物館(京都市)など約20カ所で試験導入しており、利用者が撮影スポットで事前登録した専用のカードを読み取り機にかざせば撮影が始まる仕組みとなっている。画像はインターネットのクラウド上に保存され、スマートフォンやパソコンでダウンロードできる。

     こうしたシステムをAIで発展させ、19年からはプロカメラマンのように最高の表情や瞬間を自動撮影できるようにする。自分たちでは撮影できないような高い位置からなど、さまざまなアングルの写真も楽しめる。20年末までに500カ所以上で展開することを目指している。
    2018.7.7 05:00
    https://www.sankeibiz.jp/business/news/180707/bsc1807070500006-n1.htm



    【パナ、観光地の思い出を自動撮影 事前登録でAI任せ】の続きを読む

    1: 田杉山脈 ★ 2018/07/06(金) 23:56:54.85 ID:CAP_USER.net

    https://i.gzn.jp/img/2018/07/06/deepmind-capture-the-flag/00_m.png
    Googleと同じAlphabetを母体に持ち、世界最強の囲碁AI「AlphaGo Zero」を開発した人工知能(AI)開発企業・DeepMindが、ファーストパーソン・シューティング・ゲーム(FPS)で人間を超えた勝率をたたき出すAI「For the Win(FTW)」を開発しました。ただ敵を倒すだけではなく、人間のチームメイトとも協力して有利にゲームをプレイすることができるとのことです。

    Capture the Flag: the emergence of complex cooperative agents | DeepMind
    https://deepmind.com/blog/capture-the-flag/

    人間とゲームをプレイするAIの研究は、2017年にもOpenAI開発のAIが「Dota 2」で人間に勝利するという結果を残し、話題になりました。また、DeepMindも「StarCraft 2」をプレイするAIを研究していたことがあります。

    今回、GoogleのDeepMindが開発した「FTW」は、1999年に発売された「Quake III Arena」をプレイ。「Quake III Arena」はマルチプレイヤー向けのFPSで、今でも大会が開かれるほど人気があるタイトルです。この「Quake III Arena」での対戦ルール「Capture the Frag(CTF)」という旗取りゲームを行い、人間と一緒にチームで遊べることを目指して学習を行ったとのこと。

    CTFは2つのチームに分かれて対戦するゲームで、相手チームの陣地にある旗を奪って自陣に戻るとポイントが加算されるというもの。単純なルールに見えますが、相手チームに旗を取られた場合は旗を持っているプレイヤーを倒さなければならないなど、状況に応じて狙う相手や動きを変更しなくてはならず、CTFで要求される動きは複雑だと研究チームは評価しています。

    戦いの舞台となるマップは同じものを使い続けるのではなく、マッチごとにマップを変更していたとのこと。これによって、FTWはマップのレイアウトを記憶するのではなく、汎用的な戦略を学習していかなければなりません。さらに、AIを人間と同じように成長させるため、従来のゲーム用AIのようにゲーム内でのパラメータを直接読み取ってプレイするのではなく、人間と同じように画面上のピクセルを認識させてエミュレートしたコントローラーで操作をさせています。

    DeepMindの研究チームは、40人の人間プレイヤーと30のFTWのエージェントをランダムにマッチさせ、45万回以上CTFをプレイさせました。各エージェント間ではリカレント(回帰型)ニューラルネットワークが形成され、さらにゲームポイントから内発的動機付けを行うように学びます。これによってCTFを高いレベルでプレイするようになります。

    以下のムービーで、実際にFTWのエージェントが人間も交えながらCTFをプレイする様子が見られます。
    https://www.youtube.com/watch?v=dltN4MxV1RI



    以下のグラフはFTWの成長具合を表したもの。横軸がゲーム回数、縦軸はEloレートと呼ばれるプレイヤーの強さを示す数字で、高いほど強いプレイヤーであることを示します。水色線がFTWのEloレートを示していますが、FTWのエージェントがCTFを15万回プレイした段階で既に「平均的な人間プレイヤーのEloレート(Average Humanと書かれた点線)」を超えていて、20万回へ到達しないうちに「強い人間プレイヤーのEloレート(Strong Humanと書かれた点線)」を超えています。CTFを45万回プレイする頃にはトップスコアを記録しています。
    https://i.gzn.jp/img/2018/07/06/deepmind-capture-the-flag/a02_m.jpg
    以下ソース
    2018年07月06日 11時23分
    https://gigazine.net/news/20180706-deepmind-capture-the-flag/



    【世界最強の囲碁AIを開発したDeepMindが「人間を超越したFPSプレイヤー」のAIを開発】の続きを読む

    このページのトップヘ