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Dota2の人工知能対プロゲーマー勝負は人間が一矢報いる

1.Dota2の人工知能対プロゲーマー勝負は人間が一矢報いるまとめ ・対セミプロでは圧勝した人工知能チームはプロチームに敗れる ・15分以上先の行動を見据えるメカニズムがないなど戦略の差が出た ・アグレッシブさにかける、チーム戦と個人...
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dopamine:柔軟で再現可能な強化学習のための新フレームワーク

1.dopamine:柔軟で再現可能な強化学習のための新フレームワークまとめ ・強化学習を簡単に体験できるTensorFlowベースの新フレームワーク、dopamineが公開 ・明瞭且つシンプルで再現性を意識し、サンプルもドキュメントも...
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AIが対戦ストラテジーゲームDota2で人間のセミプロチームと戦った結果

1.AIが対戦ストラテジーゲームDota2で人間のセミプロチームと戦った結果まとめ ・コンピューターゲームは囲碁や将棋より計算が複雑なのでAIが人間に勝つのは大変 ・賞金総額数億円以上の大会も開かれる人気ゲームDota2で人間とAIがチ...
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何故、機械学習の未来はちっぽけなのか?その2

1.何故、機械学習の未来はちっぽけなのか?その2まとめ ・学習済みの人工知能モデルを動かすために必要な計算量はそれほど多くない ・現在世の中で使われている小型装置が使っている電力があれば人口知能を動かせる ・ちっぽけな機械学習とちっぽ...
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ムーアの法則を凌駕する人工知能の開発競争

1.ムーアの法則を凌駕する人工知能の開発競争まとめ ・人工知能を訓練するために使われた計算量は3.5カ月毎に2倍との試算をOpen AIが発表 ・コンピューターの進化予測に使われるムーアの法則は1.5年(18カ月)毎に2倍 ・今後も潤...
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