「物理法則を自力で発見」した人工知能 | WIRED VISION
前の記事 「衛星成功に総書記は涙」：北朝鮮の核再開宣言とミサイル輸出 「物理法則を自力で発見」した人工知能 2009年4月15日 Brandon Keim Image credit: Science、サイトトップの画像はフーコーの振り子。Wikimedia Commonsより 物理学者が何百年もかけて出した答えに、コンピューター・プログラムがたった1日でたどり着いた。揺れる振り子の動きから、運動の法則を導き出したのだ。 コーネル大学の研究チームが開発したこのプログラムは、物理学や幾何学の知識を一切使わずに、自然法則を導き出すことに成功した。 この研究は、膨大な量のデータを扱う科学界にブレークスルーをもたらすものとして期待が寄せられている。 科学は今や、ペタバイト級[1ペタバイトは100万ギガバイト]のデータを扱う時代を迎えている。あまりに膨大で複雑なため、人間の頭脳では解析できないデータセ
マイクロソフトも参入、広告分野で注目される人工「無脳」の魅力とは:コラム - CNET Japan
コンピュータに1980年代以前から親しんでいる人は、「人工無脳」と聞くと、ある種のノスタルジーと共に思い起こすものがあるんじゃないかな。 「何それ？」という人のために少し解説すると、人工無脳というのは一種のお遊びプログラムのことで、チャットで人間と会話をしてくれるロボットのこと。海外ではChatter Botと呼ぶのが一般的みたいだね。 もちろん、会話の精度は高くなくて、「何言ってんだコイツ」とか、「会話が全然なりたってないじゃん」なんて場合がほとんどなんだけど、たまに「おっ！」と思わせるようなことを言ったりして、チャット参加者を楽しませてくれる。 そもそも人工無脳（人工「無能」と表記される場合も多いが筆者は「無脳」という表記で統一している）というのは、開発者たちが「こんなもの人工知能と呼べるレベルじゃなくて、人工無脳だよね（笑）」という謙遜から使われだした言葉なんだ。 「あー、昔よく遊ん
自己組織化マップ(Self-Organizing Maps)の基礎
自己組織化マップ(Self-Organizing Maps)の基礎 伊藤 冬子, 廣安 知之, 三木 光範 ISDL Report No. 20050822007 2006年 1月 8日 Abstract 自己組織化マップ(Self-Organizing Maps, SOM)はニューラルネットワークの一種である. 多次元のデータを2次元に写像することが可能であり, 高次元空間の可視化に用いることが可能である. またこれらの多次元のデータを予備知識なしでクラスタリング可能である. 本報告では, 多次元データの可視化, クラスタリングを目的とし, SOMを調査した. また, 無料配布されているSOMのパッケージSOM_PAKを実際に利用した. 1 はじめに 各分野で取り扱われるデータは多次元であることが多い. また, データごとの特徴などの予備知識が ない中で, その分類や
[自己組織化写像] - Wikipedia
自己組織化写像（じこそしきかしゃぞう、英: Self-organizing maps, SOM, Self-organizing feature maps, SOFM）はニューラルネットワークの一種であり、大脳皮質の視覚野をモデル化したものである。自己組織化写像はコホネンによって提案されたモデルであり、教師なし学習によって入力データを任意の次元へ写像することができる。主に1～3次元への写像に用いられ、多次元のデータの可視化が可能である。出力となる空間をマップ (map)、競合層 (competitive layer)、もしくは出力層 (output layer) と呼ぶ。出力層に対して入力データの空間を入力層(input layer)と呼ぶこともある。自己組織化写像はコホネンマップ (Kohonen map)、コホネンネットワーク (Kohonen network)、自己組織化マップ、ソム
![[自己組織化写像] - Wikipedia](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/ca8ebce88f8a50de73de64efc935b210220d88b4/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fupload.wikimedia.org%2Fwikipedia%2Fcommons%2Fthumb%2Ff%2Ffe%2FKernel_Machine.svg%2F1200px-Kernel_Machine.svg.png)
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