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【明日使いたくなる】人工知能のキーワードを解説！ 13.まとめ
知っておくべきAI技術を直観的に理解！
（サイエンス・アイ新書『絵でわかる人工知能』より）書籍情報
この動画では、最低限知っておくべき人工知能のキーワードを厳選。
イラストと解説で、キーワードを直感的に理解できます。
人工知能は、生き物（人間、動物）の知能を、コンピュータの上に実現したものです。
しかし、人工知能は一つの問題ができたからといって、他の何もかもができるわけではありません。
囲碁でプロ棋士に勝てても、夕飯の調理はできないのが人工知能というもの。
まずは、自分自身で人工知能をじっくり考えて行きましょう。
【出演】
三宅陽一郎（ゲームAI開発者）
森川幸人（グラフィッククリエイター）
【全体の構成】
動画は全12本。1本につき1つのキーワードを解説しています。
1. シンギュラリティ
2. 強いAI、弱いAI
3. IBMワトソン
4. スマートシティ
5. ニューラルネットワーク
6. ディープラーニング
7. 教師なし学習
8. AlphaGO
9. 自動会話システム
10. 協調フィルタリング
11. ゲームAI
12. 人工知能と倫理
【サイエンス・アイ新書について】
4／78古力解説神の一手李世ドルA vs AlphaGo
1/78 sm28623688 3/78 sm28623904 4分で神の一手 sm28431125 イ・セドル九段がAlphaGoと対戦の逆転勝利を見て
【明日使いたくなる】人工知能のキーワードを解説！ 12.人工知能と倫理
知っておくべきAI技術を直観的に理解！
（サイエンス・アイ新書『絵でわかる人工知能』より）書籍情報
この動画では、最低限知っておくべき人工知能のキーワードを厳選。
イラストと解説で、キーワードを直感的に理解できます。
人工知能は、生き物（人間、動物）の知能を、コンピュータの上に実現したものです。
しかし、人工知能は一つの問題ができたからといって、他の何もかもができるわけではありません。
囲碁でプロ棋士に勝てても、夕飯の調理はできないのが人工知能というもの。
まずは、自分自身で人工知能をじっくり考えて行きましょう。
【出演】
三宅陽一郎（ゲームAI開発者）
森川幸人（グラフィッククリエイター）
【全体の構成】
動画は全12本。1本につき1つのキーワードを解説しています。
1. シンギュラリティ
2. 強いAI、弱いAI
3. IBMワトソン
4. スマートシティ
5. ニューラルネットワーク
6. ディープラーニング
7. 教師なし学習
8. AlphaGO
9. 自動会話システム
10. 協調フィルタリング
11. ゲームAI
12. 人工知能と倫理（この動画）
【サイエンス・アイ新書について】
糸谷哲郎×佐藤天彦×戸谷洋志「将棋、哲学、人間（あるいは人工知能）――『僕らの哲学的対話 棋士と哲学者』刊行記念イベント」 （2019/2/25収録）@AMAHIKOSATOh @toyahiroshi
【収録時のイベント概要】
ここ数年、人工知能（AI）研究は、ディープラーニング（深層学習）による躍進が注目を集めており、社会現象となっている。
人工知能の進化はどれほどのものなのか。将棋や囲碁のプロ棋士と人工知能との対決が、その指標のひとつとして脚光を浴びた。
2017年5月、人工知能を搭載した将棋ソフト「Ponanza」が、棋界最高位の名人位をもつ佐藤天彦名人に勝利。また、局面の数の膨大さから「人間に勝つのは最も困難」と考えられていた囲碁でも、Google DeepMind社によって開発された「AlphaGo」が、当時の世界ランキング1位の棋士を打ち破った。
「人間より強い」人工知能のソフトが登場したことで、将棋や囲碁の世界では、人間（プロ棋士）の価値、人工知能との関わり方といった哲学的な問いに向きあわざるをえない。それは、今後われわれ誰しもが抱えていくであろう諸問題に対して、貴重な視座を与えてくれている。
また、人工知能に関することだけではない。対人ゲームである将棋や囲碁は、われわれが他者との関係について考えるとき、幾度となく参照されてきた。排除と分断が強まる現代において、得られる知見はさらに深まっているといえるだろう。
この度ゲンロンカフェでは、将棋棋士の糸谷哲郎氏、哲学者の戸谷洋志氏による対談本『僕らの哲学的対話 棋士と哲学者』（イースト・プレス）刊行記念イベントを開催する。
糸谷氏は2014年に羽生善治氏、森内俊之氏を破り竜王位を獲得、久々の20代タイトル保持者として大きな話題となった。将棋のトップ棋士としての実力だけでなく、現役棋士として初めて国立大学へ進学し、大学院ではハイデガー、ドレイファス研究で修士学位を取得するなど、多彩な才能の持ち主として知られている。
戸谷氏は、現代思想を中心に、科学技術をめぐる倫理のあり方を研究する、気鋭の哲学者。『Ｊポップで考える哲学――自分を問い直すための15曲』『ハンス・ヨナスを読む』といった著書を出版するとともに、対話型のワークショップ「哲学カフェ」を各地で開催するなど、幅広い活動を行なっている。
糸谷氏と戸谷氏はともに1988年生まれで、大学院では同じ研究室に所属していた。同書においては、旧知の間柄だからこその、忌憚のない鋭い議論を交わしている。
さらに特別ゲストとして、佐藤天彦名人をお迎えする。昨年には羽生善治氏との死闘を制し、見事2度目の名人位防衛に成功した。佐藤名人は糸谷氏、戸谷氏と同じ1988年生まれであり、同書の帯には推薦のコメントを寄せている。
現役トップ棋士のお二人と気鋭の哲学者による、超豪華鼎談。ゲンロンカフェの歴史に新たな1ページが刻まれる！
【イベントのページ】
https://genron-cafe.jp/event/20190225/
張召忠提督:零下700度、濃霧でレーザー防御、昆布で潜水艦を阻止
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リド生＃９ AlphaGoの対局みたら覚醒した！２/２
検討してる時間の方が、対局してる時間より長いんだよなぁ。
ちなみにこの後も1人で黙々と検討してました。翌日も脳内碁盤で検討しました。
1週間後にまた検討してました。それでもわからないから囲碁は深い。
前→sm28599445
次→sm28599617
リド生→mylist/53510179
コミュニティ→co465730
【明日使いたくなる】人工知能のキーワードを解説！ 9.自動会話システム
知っておくべきAI技術を直観的に理解！
（サイエンス・アイ新書『絵でわかる人工知能』より）書籍情報
この動画では、最低限知っておくべき人工知能のキーワードを厳選。
イラストと解説で、キーワードを直感的に理解できます。
人工知能は、生き物（人間、動物）の知能を、コンピュータの上に実現したものです。
しかし、人工知能は一つの問題ができたからといって、他の何もかもができるわけではありません。
囲碁でプロ棋士に勝てても、夕飯の調理はできないのが人工知能というもの。
まずは、自分自身で人工知能をじっくり考えて行きましょう。
【出演】
三宅陽一郎（ゲームAI開発者）
森川幸人（グラフィッククリエイター）
【全体の構成】
動画は全12本。1本につき1つのキーワードを解説しています。
1. シンギュラリティ
2. 強いAI、弱いAI
3. IBMワトソン
4. スマートシティ
5. ニューラルネットワーク
6. ディープラーニング
7. 教師なし学習
8. AlphaGO
9. 自動会話システム（この動画）
10. 協調フィルタリング
11. ゲームAI
12. 人工知能と倫理
【サイエンス・アイ新書について】
3／78古力解説神の一手李世ドルA vs AlphaGo
1/78 sm28623688 2/78 sm28623858 4分で神の一手 sm28431125 イ・セドル九段がAlphaGoと対戦の逆転勝利を見て
【明日使いたくなる】人工知能のキーワードを解説！ 10.協調フィルタリング
知っておくべきAI技術を直観的に理解！
（サイエンス・アイ新書『絵でわかる人工知能』より）書籍情報
この動画では、最低限知っておくべき人工知能のキーワードを厳選。
イラストと解説で、キーワードを直感的に理解できます。
人工知能は、生き物（人間、動物）の知能を、コンピュータの上に実現したものです。
しかし、人工知能は一つの問題ができたからといって、他の何もかもができるわけではありません。
囲碁でプロ棋士に勝てても、夕飯の調理はできないのが人工知能というもの。
まずは、自分自身で人工知能をじっくり考えて行きましょう。
【出演】
三宅陽一郎（ゲームAI開発者）
森川幸人（グラフィッククリエイター）
【全体の構成】
動画は全12本。1本につき1つのキーワードを解説しています。
1. シンギュラリティ
2. 強いAI、弱いAI
3. IBMワトソン
4. スマートシティ
5. ニューラルネットワーク
6. ディープラーニング
7. 教師なし学習
8. AlphaGO
9. 自動会話システム
10. 協調フィルタリング（この動画）
11. ゲームAI
12. 人工知能と倫理
【サイエンス・アイ新書について】
プリコネ6.5年神仙！十禍絶傑、世界征服、全知全能、缺一除名Re:Dive プリンセスコネクト！Re:Dive
up主=動画製作者。
もし廃オタクに色がある、それはきっと黄色(ギャル色、エロいろ) sm33135475
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世界一位のSai 円光神二代 神の一手 世界一之Sai 援助交際してそうな
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七十六年も生きて シャルティア ：アウラ、厚顔無恥も甚だしい！
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https://b23.tv/av50371465
https://b23.tv/av27349992
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プリンセス防振り！Re:Dive 銀翼 マダムピック 痛いのは嫌なので防御力に極振りしたいと思います。 プリンセスコネクト！Re:Dive
ビッグデータが準備できなくてもAIは作れる！！
強化学習というAIを多くの人に知ってほしい！
AlphaGO・AlphaZero https://note.com/d4c_premier_m/n/na85913c67ec5
背景の動画https://gymnasium.farama.org/environments/box2d/https://gymnasium.farama.org/environments/mujoco/
「プログラミング問題を解くAI」が誕生 一体どんな問題を解いてしまうのか！？
興味深いサイエンスニュースをお伝えする「理系通信」。今回のテーマは「AI=人工知能」です。かつて囲碁のAI「AlphaGo」を開発して一躍有名となったイギリスのAI開発会社・DeepMindは、競技プログラミングの問題を解くためのコードを生成するAI「AlphaCode」を開発したと発表しました。発想力や創意工夫が求められる高いレベルの問題をAIが解けるようになったのは初めてだということです。果たしてこのAIは具体的にどんな問題を解けるようになったのか。またこのAIは今後どう進化していくと期待されるのか。一方、この技術の「危険性」とは。詳しく解説します。
走る物理学者はシンギュラリティの夢を見るか #学習物理学２
(Verse 1) 学会の広い会場で、俺たちは走り回ったんだ 素粒子、物性、統計の部屋、どこかで響くAIの声 建物から建物へ、部屋から部屋へ、探してたんだ、同じ光 (Verse 2) 機械学習ってキーワードで、プログラムを検索した 興味を持った奴らは、皆、バラバラに散らばってた ああ、この苦労、共有できる場所がなかった (Verse 3) 囲碁のニュースが飛び込んだ、AlphaGoが世界を驚かせた 友とLINEで語り合ったんだ、「ついにやりよったな」って 不可能と思ってたことが、目の前で現実になった、ああ、何かが始まる気配 (Verse 4) イジング模型にAI使おう、誰もやらなかったことさ 冷ややかな目で見られたけど、「所詮ゲームだろ」って言われたけど いやいや、これが物理に役立つんだ、世界で初めての仕事 (Verse 5) 時空とニューラルネットワーク、どこか似てるって思ったんだ ブラックホールはブラックボックス、中のことは誰も知らない 宇宙全体が機械学習みたい？、ああ、妄想に取り憑かれた (Verse 6) 格子QCDの計算はキツい、スパコンも唸るんだ 1億行の行列解くだけで、時間の9割が消えていく ああ、これをもっと速くしたい、実験の精度に追いつきたい (Verse 7) AlphaGoのように探すんだ、筋の良い「解」の当たりを 全てを尽くすんじゃない、直感で選ぶように ああ、計算コストを減らしたい、新しい方法を見つけたいんだ (Verse 8) 散らばってた研究者たちが、今、オンラインで集まる Deep Learning & Physics、千人以上のコミュニティ 学習物理学って呼ぶんだ、様々な課題を解決するために (Outro) 走る物理学者は、今日も走り続ける シンギュラリティの夢を見るか [動画タイトル]、まだ誰も知らない未来へ ああ、学習物理学よ、どこまで俺たちを連れて行くんだ Keep on running, yeah... The future is calling...
走る物理学者はシンギュラリティの夢を見るか #学習物理学１
(Verse 1) 学会の広い会場で、俺たちは走り回ったんだ 素粒子、物性、統計の部屋、どこかで響くAIの声 建物から建物へ、部屋から部屋へ、探してたんだ、同じ光 (Verse 2) 機械学習ってキーワードで、プログラムを検索した 興味を持った奴らは、皆、バラバラに散らばってた ああ、この苦労、共有できる場所がなかった (Verse 3) 囲碁のニュースが飛び込んだ、AlphaGoが世界を驚かせた 友とLINEで語り合ったんだ、「ついにやりよったな」って 不可能と思ってたことが、目の前で現実になった、ああ、何かが始まる気配 (Verse 4) イジング模型にAI使おう、誰もやらなかったことさ 冷ややかな目で見られたけど、「所詮ゲームだろ」って言われたけど いやいや、これが物理に役立つんだ、世界で初めての仕事 (Verse 5) 時空とニューラルネットワーク、どこか似てるって思ったんだ ブラックホールはブラックボックス、中のことは誰も知らない 宇宙全体が機械学習みたい？、ああ、妄想に取り憑かれた (Verse 6) 格子QCDの計算はキツい、スパコンも唸るんだ 1億行の行列解くだけで、時間の9割が消えていく ああ、これをもっと速くしたい、実験の精度に追いつきたい (Verse 7) AlphaGoのように探すんだ、筋の良い「解」の当たりを 全てを尽くすんじゃない、直感で選ぶように ああ、計算コストを減らしたい、新しい方法を見つけたいんだ (Verse 8) 散らばってた研究者たちが、今、オンラインで集まる Deep Learning & Physics、千人以上のコミュニティ 学習物理学って呼ぶんだ、様々な課題を解決するために (Outro) 走る物理学者は、今日も走り続ける シンギュラリティの夢を見るか [動画タイトル]、まだ誰も知らない未来へ ああ、学習物理学よ、どこまで俺たちを連れて行くんだ Keep on running, yeah... The future is calling...