http://gihyo.jp/magazine/wdpress/archive/2015/vol87 今月号の WEB+DB には坂上卓史さんの「ゲームルールの作り方」が掲載されています。 坂上さんは現役のアナログゲームのデザイナーで、デジタルゲームとアナログゲームの違いや、ゲームでキーとなる概念（おそらく自分でみつけるだけで数年は要するような）を平易に解説されています。 前半はコンセプトとキーワードですが、これだけでも、さまざまな着想が得られるでしょう。後半は一転して、実践的な内容で、ゲームコンセプトの作成、ゲームデザインの作成、そしてテストプレイを含めて完成へ至るまでの道のりを書かれています。 欲を言えば、第一章は「競り」「ブラフ」「交渉」「生産」などのキーワードを散りばめているので、具体的に代表的なゲームと写真があれば良かったと思うのですが、出すとそれぞれのゲームを説明しないといけ
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
第1回の記事掲載から時間が経ってしまったが、今回はフロム・ソフトウェア技術部で、ゲーム用AIの開発を行う三宅陽一郎氏にお話をうかがった。日本のゲーム業界ではまだ浸透していないデジタルゲームAI、さらなる進化が予見されるこの技術で、ゲームはどのように変わっていくのか。そして、次世代のゲームクリエーターたちにはどんなスキルが必要なのか。文末には、三宅氏の講演資料のリンクもついています。 プロフィール 三宅陽一郎 フロム・ソフトウェア技術部研究課所属。1975年、兵庫県生まれ。京都大学で数学を専攻、大阪大学で物理学（物理学修士）、東京大学工学系研究科博士課程（単位取得満期退学）。2004年株式会社フロム・ソフトウェア入社。ゲームにおける本格的な人工知能技術の応用を目指す。2005年、クロムハウンズ(Xbox 360)の製作に、AIの設計として参加。CEDEC2006「クロムハウンズにおける人工知
Incubator Projects These writing projects are experimental and may never be finished. Feedback is appreciated! The Software Development Book New version 3/11/2007. The book is about 40% complete and is primarily for Java Developers but some material relates to Ruby, Ruby on Rails, and Common Lisp. Read it online here. Artificial Intelligence Programming in Ruby Implementation of Artificial I
自然言語処理のときに使う機械学習手法のテクニックをざーっと２時間程度で紹介してほしいとのことだったので今日話してきました。基本的に、そんなに頑張らなくても効果が大きいものを中心に説明（特にパーセプトロンとか）を説明してます。 紹介した手法はパーセプトロン、最大エントロピー、正則化、多クラス分類、系列分類（CRF, Structured Perceptron）などなどです。どれも一かじりする感じで網羅的に見る方を優先してます。個々の詳しい話はそれぞれの文献や実装などを当たってみてください。 スライド [ppt] [pdf] ここで話しているのは線形識別モデルの教師有り学習が中心で教師無し学習（クラスタリングなど）など他の自然言語処理を支える技術は省いてます。 こういうのを使って（使わなくてもいいけど）どんどんアプリケーション作らないといかんね。 Tarot is not used to ma
データから「構造」を発見する：より人間に近づく人工知能 2008年7月31日 サイエンス・テクノロジー コメント： トラックバック (1) Brandon Keim 生物学者のエルンスト・ヘッケルが作成した系統樹(現在は不正確だとされている)。 Image: WikiMedia Commons コンピューターがより人間らしく考えるのに役立つかもしれない、ある新しいパターン認識モデルが登場した。 7月28日(米国時間)刊行の『米国科学アカデミー紀要』(PNAS)に掲載されたこのモデルは、生のデータセットから出現する見込みが最も高いパターンの種類を判断する。 こうした処理は、人間が周囲の世界を理解する際に無意識のうちに使っているものだが、人工的な認識ツールでは一般に難しいとされてきた。 顔認識や系統学などに使われている現行の諸モデルでは、予想されるパターンの型があらかじめ特定されている必要があ
様々なオンライン学習手法をサポートしたライブラリ「OLL (Online-Learning Library)」をリリースしました。 プロジェクトページ 日本語詳細ページ 学習、推定を行なう単体プログラムと、C++ライブラリからなります。（C++ライブラリ解説はまだ）。 New BSDライセンス上で自由に使えます。使った場合は感想や苦情などいただけると幸いです。 オンライン学習とは、一つずつ訓練データを見てパラメータを更新していく手法で、訓練データをまとめて見てから学習するバッチ学習（SVMs, 最大エントロピー法）と比べて非常に効率良く学習を行なうことができます。それでいながらSVMs, やMEsに匹敵する精度が出ます。 学習するデータの性質にもよりますが、例えば、英語の文書分類タスクで、15000訓練例、130万種類の素性の訓練データに対する学習が1秒未満で終わります（SVMsだと実装に
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
サンフランシスコ発――Googleのリサーチ担当ディレクターであるPeter Norvig氏は、Googleのウェブに対する影響をゲーム理論になぞらえることができると語った。 非常に簡単に定義すると、経済学に援用されているゲーム理論は、複数の主体と互いの影響の間に存在する戦略的な相互作用を研究する学問分野である。 「私たちは（かつて）自分たちをウェブの単なる観察者であるとみなしていた。私たちはウェブのコピーを取り、それを単にウェブを反映したものに過ぎないと考えていた」。米国時間9月9日、2日間にわたる人工知能（AI）のカンファレンスであるSingularity Summitの席上でNorvig氏はこのように語った。 「しかし現在では、Googleとウェブは共同で進化している存在であると理解している。私たちが変更を施すとウェブも変更される。サーチエンジンオプティマイザーは私たちをじっと観察し
米Xeroxの研究者らは、人間が考え、話し、質問するのと同じ要領で文書検索が行えるテキストマイニングツール「FactSpotter」を開発したと発表した。 このツールは、例えばユーザーが、「what Steve Jobs said yesterday」（Steve Jobs氏が昨日話した内容）と入力すると、同ツールは文書を検索して、対象を絞り込んだ関連文書を表示する。Apple最高経営責任者（CEO）の名前を含む無数の記事が表示されることはないという。 しかし、先週発表されたこのFactSpotterソフトウェアは、インターネットなどで一般公開されない。利用できるのは、開発元であるXeroxの顧客のみだ。 Xeroxのマーケティング、戦略、提携担当ディレクター兼ゼネラルマネージャーのJean-René Gain氏はSilicon.comのインタビューで、XeroxはFactSpotterを
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1956年、コンピュータ科学者のグループがダートマス大学に集まり、当時としては新しいトピックについて議論をかわした。そのトピックとは「人工知能」である。 ニューハンプシャー州ハノーバーで開催されたこのカンファレンスは、コンピュータで人間の認知能力をシミュレートする方法に関する、その後の議論の出発点となった。カンファレンスでは、「コンピュータは言語を使用できるか」「コンピュータは学習できるか」「創造的な思索と非創造的だが有効な思索を分ける要因はランダムさ（偶発性）なのか」といったさまざまな議論が行われた。 議論は、学習能力をはじめとする人間の知能が、原則として、コンピュータのプログラムでシミュレートできるくらい詳細に記述することができるというの大前提のもとで行われた。 出席者には、当時ハーバード大学に籍を置いていたMarvin Minsky氏、ベル研究所のClaude Shannon氏、IB
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