トヨタが、AIによる自動運転を「2つのモード」に分ける理由
トヨタ 専務役員 伊勢 清貴氏は「自動運転というとドライバーがハンドルから手を放し、人を目的まで勝手に運んでくれる、そんな世界をイメージする人も多い。こういう無人運転も必要だと考えているが、それはトヨタの考える自動運転とは異なる」と説明する。
自動運転を支える技術は、トヨタでは3つの知能化に分けて考えられている。
1つ目は「運転」知能化。
2つ目は「つながる」知能化である。
そして最後が「人とクルマの協調」のための知能化である。
トヨタの自動運転では、ドライバーが運転したいときとしたくないときで、2つのモードを選択できる。運転したくないときは「運転代行モード」となり、運転したいときは「守護モード」となる。
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倒立振子で学ぶ DQN (Deep Q Network)
強化学習の一手法であるQ-learning とディープニューラルネットを組み合わせた Deep Q Network、通称DQNを使って倒立振子の振り上げ問題を解決してみます。
ディープニューラルネットQは状態観測結果のシーケンスを入力すると、各行動の行動価値を出力するネットです。行動価値は、今回の場合は「入力された角度シーケンスの示す状況では、モータを右、左に回すのはそれぞれ、どれぐらいうれしいか」ということを示すベクタになります。
Best ERは小さな成功にとらわれすぎてハマる場合があると思います。あとは環境の変化にも十分対応できませんね。過去の栄光にとらわれてしまうので。なんだか先ほどの黄金時代の件といい、つい人生論に重ねたくなってしまいますが、まあ、タスクによる、ということですね。
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学習型AI、全自動運転で「マリオカート64」のルイージサーキットを完全走破 エンジニアが冬休みを使い実験
TensorFlowを使い、NINTENDO 64にて発売され爆発的なヒットを記録した『マリオカート64』内で実験を始める男が現れた。
Hughes氏はまず、AIに基本的な動作を覚えさせるために、Xboxコントローラーの入力にあわせて『マリオカート64』上のスクリーンショットを記録するプログラムを生成。エミュレーター上で動く『マリオカート64』をプレイしている最中に入力をおこなえば、画面の状況と入力をひも付けて学習するという仕組みだ。
今回作られたAIプログラムは「TensorKart」と名付けられ、GitHubで公開されているので、ソースの内部に興味があるかたはチェックしてみてもいいだろう。
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「人間の脳に匹敵する複雑さのチップを作る」、PEZY Computing齊藤社長（下）
「AI駆動型科学で人間の限界を超える」、PEZY Computing齊藤社長（上） - 知能を創る
AIエンジンとスパコンを接続するのは容易ではないだろう。今から事前に準備しておく。早ければ2020年には、仮説の立案と検証のサイクルを回して、理論を生成できるのではないか。
そのために2016年8月に立ち上げた新会社が「Infinite Curation」だ。がん患者の遺伝子情報を診断や治療に活用するための会社だが、AIとスパコンの組み合わせを医療分野から社会実装していく役割がある。
猫の脳を1000倍速く動かそうが、100万倍速く動かそうが、人間の脳には匹敵しない。小さい規模のものをどれだけ速く動かしても、規模の大きな知性体にはなり得ないからだ。ハードウエアとして、愚直にコネクトームを作らないといけない。
我々が今「ニューロモルフィック」と言っているものは、モデルをニューロンとシナプスだけに限定している。しかし、脳にはグリア細胞（神経系を構成する、神経細胞以外の細胞）も多数存在する。これがシナプスの接続を変えたり、神経の再生に寄与したりしている。
今の脳型プロセッサは、ニューロンとシナプスに限定した理解しか反映していない。グリア細胞の役割を置き去りにしたまま、進んできてしまっている。
脳にはソフトウエアという概念がないので、ハードウエアにアルゴリズムを実装しなければならない。人間は、実装するアルゴリズムの糸口さえ、まだつかんでいない。そこは人間のスケールを超えたものを活用しないと難しいのではないか。AIエンジンと次世代スパコンのサイクルを回す際に、まず脳機能を解明しないといけないと考える。
AIを使って自動運転で事故を減らす、医療を発展させる、といった考え方もあるが、私は社会の構造自体を変えていきたいと考えている。今の社会は格差が深刻で、世界中で10億人が飢えに苦しんでいる。
参考
内容紹介
人工知能の能力が人類を超え、私たちの生活を一変させるという、まるでSFのような予測が現実味を帯びつつある。誰がそれを成し遂げ、世界の覇権を握るのか? 現時点のトップランナーはグーグルなどの欧米勢。しかし、日本には大逆転の隠し球がある! それは、2015年6月、世界的なスーパーコンピュータ省エネコンテスト「グリーン500」で1~3位を独占した気鋭の開発者、齊藤元章氏が手がけるNSPUだ。
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「AI駆動型科学で人間の限界を超える」、PEZY Computing齊藤社長（上）
スーパーコンピュータ（スパコン）向けにプロセッサを提供するPEZY Computing。同社の齊藤元章社長は、2018年ごろに開発を見込む次世代スパコンと1000倍高速な人工知能（AI）エンジンを組み合わせることによって、人間の限界を超える知性の実現を狙う。
ハードウエアを開発する組織が日本にも必要だ。これがDeep Insightsを立ち上げる動機となった。
最近「AI駆動型科学」という言葉が話題になっている。AIが科学の探究をけん引するという考え方だ。例えば、ソニーコンピュータサイエンス研究所（ソニーCSL）の北野宏明所長は、AIに「こうすれば、こんなことができる」といった仮説を提案させて、ロボットを使って検証させるスタンスを取っている。
複雑で人間が理解できないものの例として分かりやすいのは、地震の予知だろう。様々な種類のデータを十分すぎるほど持っているが、人間が見ると無意味なノイズにしか見えない。非常に単純で数が少ないパターンでないと、人間は抽出できない。AIとスパコンを利用すれば、我々が見逃していた規則性や法則性を見つけられると考えている。
AIエンジンとスパコンを組み合わせて、仮説と検証を繰り返すサイクルができ上がれば、全く新しい科学技術基盤になる。人間が理解できないレベルの複雑で高次元の仮説を検証できるようになると、それはノーベル賞どころの騒ぎではない。
人間が「こういう薬を作りたい」という発想からスタートするが、将来は「こんな薬ができます」と向こうから提案してくる。人間が発想できないような薬も実現できる。AIからサポートが得られないと、先に進めなくなるかもしれない。
参考
内容紹介
人工知能の能力が人類を超え、私たちの生活を一変させるという、まるでSFのような予測が現実味を帯びつつある。誰がそれを成し遂げ、世界の覇権を握るのか? 現時点のトップランナーはグーグルなどの欧米勢。しかし、日本には大逆転の隠し球がある! それは、2015年6月、世界的なスーパーコンピュータ省エネコンテスト「グリーン500」で1~3位を独占した気鋭の開発者、齊藤元章氏が手がけるNSPUだ。
「人間の脳に匹敵する複雑さのチップを作る」、PEZY Computing齊藤社長（下） - 知能を創る
へ続く
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AIの考え方が理解できないこんな世の中じゃ...
大量のデータを元に自らパターンを見つけて学習するディープラーニングの登場で、AIができることが大幅に広がりました。
そんなAIの発展の凄まじさを実感させてくれるのが、Quartzが報じている、カリフォルニア大学バークレー校とマックス・プランク情報科学研究所によるこちらの研究。ディープラーニングによって画像認識を学習したAIが、「なぜその結論に達したか」を説明するアルゴリズムについての研究です。
このアルゴリズムは質問に回答するプロセスを記録し、その回答に使われたデータを英語で説明してくれるとのこと。学習には画像が何を示しているか理解するためと、理由を説明するための2種類のデータセットが使われたそうです。
1つ目は、人間が動いている写真と、写真の説明（例：黒い服を着て青いジーンズをはいた男性が光を放つボールを握っている）、そしてその中で行なわれている特定の作業の説明（例：これはジャグリングである。なぜなら2つのボールが片手に握られていて、もう1つが宙に浮いているから）という組み合わせのデータセットでした。
2つ目のデータセットでは、写真と、写真についての3つの質問（例：この人は泳いでいますか？）、そして各質問ごとに10の回答（例：いいえ、なぜなら水の近くにいないからです）が与えられました。
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脳を活性化する曲、AIで自動作曲 「スーパー日本人」実現に一歩
あらかじめ準備した曲をユーザーに聴かせながら脳波を測定できるヘッドフォン型の脳波センサーを新たに開発。曲への反応と脳波の関係を機械学習し、メンタルを活性化する曲を自動作曲する。作曲した曲はその場でMIDIによりアレンジされ、シンセサイザーを用いた豊かな音色で再生できる。
大阪大学COI拠点は、文部科学省の「革新的イノベーション創出プログラム（COI STREAM）」に採択された機関。脳の状態を検知し、活性化する「脳マネジメント」により、潜在力を発揮できる個人「スーパー日本人」の育成を目指し、医学や脳科学、理工学を連携させ、産学連携で研究を進めている。
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