中学生が開発したガムテープ剥がし機「熱ぺろん」とはなにか
先日、とある中学校の先生からメールをいただいた。 ざっくり言うと、その先生が顧問をしている物理研究部の生徒さんたちが「ダンボールに貼られたガムテープを簡単に剥がせる装置」を作っているんだけど、文房具ライターの立場から何かアドバイスをもらえませんか？というものだ。 えー、なにそれなにそれ、気になる。役に立つコメントができるかは分かんないけど、ひとまず実物を見せてもらいに行こう。 1973年京都生まれ。色物文具愛好家、文具ライター。小学生の頃、勉強も運動も見た目も普通の人間がクラスでちやほやされるにはどうすれば良いかを考え抜いた結果「面白い文具を自慢する」という結論に辿り着き、そのまま今に至る。（動画インタビュー） 前の記事：自宅にファンシー文具店の在庫全部ってどんな感じ？ ＞ 個人サイト イロブン Twitter：tech_k ガムテープ剥がし装置を作った中学生って、どういう人たちなのか お
上記のnoteには将棋ファン以外の方々にもわかりやすく感動を伝えるために、藤井二冠の立ち位置を際立たせ、ストーリー性を高めるための脚色が数多く施されています。 いわば映画や大河ドラマのような、事実を元にしたフィクションのようなものです。 多くの人に将棋の魅力を伝えた記事でしたが、一方で過度な藤井神格化に違和感を覚える声もありました。 今回の記事では元記事における表現の真偽を可能な限り調べ、藤井二冠に限らず多くの登場人物の努力で発展してきた将棋界の「本当のストーリー」をあぶり出していきます。 『将棋はゲーム』のニュアンス元記事のストーリーの要になっている「将棋はゲーム」発言に関しては、こちらの記事で紹介されています。 （前略）哲学者の口からこぼれた真理の細かなかけらのようにも聞こえてくるのだ。トッププロでありながら、将棋というゲームの本質に正面から向かい合っている羽生という青年に、私は驚きを
（声）五輪中止、それしか道はない：朝日新聞デジタル
","naka5":"<!-- BFF501 PC記事下（中⑤企画）パーツ＝1541 -->","naka6":"<!-- BFF486 PC記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 --><!-- /news/esi/ichikiji/c6/default.htm -->","naka6Sp":"<!-- BFF3053 SP記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 -->","adcreative72":"<!-- BFF920 広告枠）ADCREATIVE-72 こんな特集も -->\n<!-- Ad BGN -->\n<!-- dfptag ＰＣ誘導枠５行 ★ここから -->\n<div class=\"p_infeed_list_wrapper\" id=\"p_infeed_list1\">\n <div class=\"p_infeed_list\">\n <div class=\"
将棋界における女性制度
意外と知らない人が多いので。 日本将棋連盟には元々、男女の区別はなかった。理想を言えば、男女一律の基準で、女性がハードルを突破して、女性棋士が誕生・増加してくれれば一番いいわけだが、そもそも将棋を指す女性自体が少なかった。将棋の女性人口拡大のためには、ロールモデルとしての女性棋士が有効と思われたのだが、女性人口の少なさが、女性棋士が生まれない状況を招き、原因と結果が堂々巡りになっていた。 それは囲碁も同様なのだが、会員制度においては日本将棋連盟と日本棋院は考え方と対処法が違っていた。 日本将棋連盟はそもそも会員は少数精鋭で良いと言う考えであり、一方で日本棋院は、ある程度の棋力があれば受け入れると言う姿勢だった。 その結果、囲碁棋士は、将棋棋士のおおよそ倍の人数がいる。末端の囲碁棋士は専業では食べて行けず、自営業兼業やレッスンプロを兼業している者が多い。対して、少なくとも日本将棋連盟は、末端
空想のNFTと現実のNFT
偏愛するコンテンツについて、ビジネスや文化の観点から共通するパターンを見つけ出すこと。複数のものごとをひとつのことで説明できる着想にワクワクすること。それがメディアヌップでやりたいことです。 20年にわたってUGCのプラットフォームを開発・運営してきた経験と、個人としても小説などの創作を行ってきた視点からお届けします。 間違った主張に正しい反論をすることは世のためになることではあるけれど、間違った主張の数があまりに多いと、正しい反論もひっくるめてそのどちらにも耳を貸す余裕がなくなってくる。結果、無視するようになる。でも、その議論自体が話題になった場合は別である。そこには私たちの関心を引く何かがあり、メタ的に言及する理由になる。 話題になっているのはこの記事。 NFTとメタバースについて思うこと（2022年2月11日） この記事のうち、冒頭にも述べたとおり間違った主張に対する反論はここではと
「CPU最強 vs. GPU最強」──進化する将棋AIのいま プロに勝利した「Ponanza」から「水匠」「dlshogi」まで
「CPU最強 vs. GPU最強」──進化する将棋AIのいま プロに勝利した「Ponanza」から「水匠」「dlshogi」まで：プロ棋士向け最強将棋AIマシンを組む！（1/4 ページ） 将棋のプロ棋士である広瀬章人八段向けに「最強の将棋AIマシン」を組むべく奔走する本連載。前回は、プロ棋士の間でコンピュータを使った研究が本格化していること、必要な演算装置には多コアCPUである米AMDの「Ryzen Threadripper」や並列計算の多いAI処理に向いたGPUがあることを紹介した。 今回注目するのは、「CPU計算による将棋ソフト」と「GPU計算による将棋ソフト」のいまの実力と、それにつながる技術的な変遷についてだ。 コンピュータ将棋がプロに勝った日 その技術は“AIブーム”にあらず コンピュータ将棋の歴史は長く、コンピュータ将棋協会が主催する「世界コンピュータ将棋選手権」の第1回は19
最強将棋AIが新境地へ、DeepMindのAI「AlphaTensor」が50年以上停滞していた行列乗算アルゴリズムの改良に成功
囲碁世界チャンピオンを打ち負かしたDeepMind製のAI「AlphaGo」は度重なる機能強化によってチェスや将棋などあらゆるボードゲームへの対応を果たしました。新たに、AlphaGoの系譜を受け継ぐAI「AlphaTensor」が「行列の積を計算する最適な方法を求めるゲーム」に挑み、行列の積を計算する未発見のアルゴリズムを導き出すことに成功しました。 Discovering faster matrix multiplication algorithms with reinforcement learning | Nature https://doi.org/10.1038/s41586-022-05172-4 Discovering novel algorithms with AlphaTensor https://www.deepmind.com/blog/discovering-no
","naka5":"<!-- BFF501 PC記事下（中⑤企画）パーツ＝1541 -->","naka6":"<!-- BFF486 PC記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 --><!-- /news/esi/ichikiji/c6/default.htm -->","naka6Sp":"<!-- BFF3053 SP記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 -->","adcreative72":"<!-- BFF920 広告枠）ADCREATIVE-72 こんな特集も -->\n<!-- Ad BGN -->\n<!-- dfptag ＰＣ誘導枠５行 ★ここから -->\n<div class=\"p_infeed_list_wrapper\" id=\"p_infeed_list1\">\n <div class=\"p_infeed_list\">\n <div class=\"
初期配置は駒を交互に一枚ずつ設置していきますが、どちらかが「済み」を宣言するとそこで終了、余った駒は持ち駒になる 先手が一駒目で「済み」宣言し、後手も一駒置いて初期配置終了 守る駒が一切ない状況で、駒打ち（新）をすれば先手が勝つ？ Yu Yamaguchi | Turing Inc. @ymg_aq Turing, Director of AI / 自動運転の研究開発をしています / Turing🚘 ← HEROZ☗ ← 産総研📔 / NHK杯将棋囲碁トーナメント評価AI / 🦑 XP2450 https://t.co/3FD8JEWVjN Yu Yamaguchi | Turing Inc. @ymg_aq 今度発売されるというHUNTER × HUNTERの軍儀のボードゲーム、公開されているルールを検討したところ、おそらく9手で先手必勝ですね…。 ☗9-9-1帥（済）☖5-3-1
オセロAIを作り始めた日のこと あれは2021年4月のこと、今思い返せば偶然が重なって起きた出来事でした。 第一の偶然は、ゲームAI(ゲームを自動プレイするAI)世界4連覇の方になぜかゲームAIの初歩的な話を30分程度教わっていたことです。 第二の偶然は、Twitterの知り合いが「オセロソフトRTA」なる競技をやっているのを目にしたことです。なんじゃそりゃ、と思った私はすぐに、その競技が 「オセロで遊ぶプラットフォームをどれだけ早く作るか」を競うものだとわかりました。 面白い、やってみよう。 YouTubeでライブ配信しながら、私はオセロソフトRTAをやってみました。その時のライブはこちら。3時間で完成できれば良いと思っていたのですが、思ったよりも早く終わってしまいました。 オセロAIでも作るか。 こうして私のオセロAI制作が開始しました。 何をしたら良いかわからなかった オセロAIを作
ディープラーニング(Deep Learning)の歴史を振り返る - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
先日Quora日本語版でこんな回答を書いたのですが、ついでなので少し文脈情報を付け足してブログの方に再録することにしました。理由は単純で、このブログでディープラーニングの歴史についてまとめた記事を今まで書いてきたことがなく、そしてブログ記事にした方がより認識違いや調査不足などについての指摘をもらいやすいと思われたからです。ということで、以下の説明に関してツッコミがあれば是非コメント欄などにお寄せくださいm(_ _)m (A Neural Network Playground) ディープラーニングを語る上で、その前史であるパーセプトロン、そして（人工）ニューラルネットワークの話題は欠かせません。以下大まかに説明していきましょう。（※歴史解説中では敬称略、各種用語は原則カナ表記*1） パーセプトロンの登場 ミンスキーによる批判と第1の冬の時代 誤差逆伝播学習則と中間層を用いたニューラルネットワ
プロのエンジニアの方に聞けば、知識がないバカ3人でも「プログラミングの世界とは何か」を理解することができるのか？！ ※PR記事とは…お金をもらって書くお仕事記事のことだよ！ 今回は、株式会社divさんのプログラミングスクールサービス「テックキャンプ」のPR記事をお届けします。 この「テックキャンプ」は、誰でもゼロからプログラミングのことが学べて、なんと未経験者でもエンジニア転職ができるスクールなんだそうです。へ〜！ それを聞いて、我々はこう思いました。 なんですかエンジニア転職って。 「プログラマー」の話をしてると思ったら、急に「エンジニア」という知らん職業が出てきました。これは一体どうしたことでしょう？ プログラマーは大工さんで、エンジニアは建築士みたいなイメージです は〜〜〜〜？？？ 何言ってっかわかんね〜〜〜〜〜〜んだが？？？？？ PRしなきゃいけないのに、プログラミングのことなんて
","naka5":"<!-- BFF501 PC記事下（中⑤企画）パーツ＝1541 --><!--株価検索 中⑤企画-->","naka6":"<!-- BFF486 PC記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 --><!-- /news/esi/ichikiji/c6/default.htm -->","naka6Sp":"<!-- BFF3053 SP記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 -->","adcreative72":"<!-- BFF920 広告枠）ADCREATIVE-72 こんな特集も -->\n<!-- Ad BGN -->\n<!-- dfptag ＰＣ誘導枠５行 ★ここから -->\n<div class=\"p_infeed_list_wrapper\" id=\"p_infeed_list1\">\n <div class=\"p_infeed_list\">
羽生九段はなぜ「勝率94％」で投了したのか 将棋AI“進化”のジレンマ 棋士の本音は・・・開発責任者の秘策は「神の手」（テレビ朝日系（ANN）） - Yahoo!ニュース
2020年のクリスマス。豊島（とよしま）将之竜王と羽生善治（はぶよしはる）九段という黄金カードで、その“事件”は起きた。 対局の中継画面上に表示されるAIの「勝率」（どちらがどれだけ優勢かをパーセンテージで示したもの）で94％という圧倒的な優勢を築いていたはずの羽生九段が、突然、投了（負けを認める）したのだ。 AIがほぼ勝ちだと判断しているのに、対局者本人は負けだと認識していた・・・ 実はこれほど極端ではないものの、AIと、人間の棋士の“形勢判断”が大きく食い違うケースが増えているという。 藤井二冠の「AI超え」が新語・流行語大賞にノミネートされるなど、いまや将棋観戦に欠かせない存在となった将棋AI。進化を続ける、その将棋AIが抱えるジレンマと、解決の秘策について関係者に話を聞いた。 [誰もが驚いた終局] 豊島竜王が激戦を制す!（ABEMAビデオ） 「負けました・・・」 羽生九段が頭を下げ
「一流の人」と「年収500万の人」で読む本はこんなに違う
1966年生まれ。慶應義塾大学文学部卒業。大手金融系の会社に勤務の後、経営コンサルタントとして独立、のちにコンサルティングと企業研修を主な事業とする（株）アンテレクトを創業し、代表取締役に就任。そのかたわら、現役のビジネスパーソンに、独立・起業を指導する活動をライフワークとして行う。特に、かつて「副業」とされていた「在職中から起業する」スタイルを「週末起業」と名付け、その普及に東奔西走。この活動を加速するために「週末起業フォーラム」（現週末起業実践会）を創設、2万人を超えるビジネスパーソンが学び、多くの受講者が独立・開業を果たしている。著書は『週末起業』（筑摩書房）『大人の週末起業』（クロスメディア・パブリッシング）のほか50冊以上。 読書は「アウトプット」が99％ 本を「読んで終わり」にするのではなく、読後に「話す」「書く」「行動する」といったアウトプットをすることで、得られるリターンは
自己紹介 普段私は、 一番得意な機械学習(深層学習)をしたり、 Python/Django でWebアプリを開発したり、 TypeScript/Vue or React でフロントエンドの開発をしたり、 PHP/Laravel でWebアプリを開発したり、 さまざまなことを行っています。 趣味で休みの日にGo言語で色々作成しているのですが、型のある世界は素敵だなと昨今感じています。 今最もやりたいことは、Goで大規模なWebアプリケーションを作成したい。 企業案件やご連絡等ございましたらお気軽に下記よりご連絡いただければと思います。 nagamatsu-k@dym.jp 第3次AIブームの到来 米Google DeepMindが開発した人工知能（AI）の囲碁プログラム「AlphaGo」が世界トップレベルの実力を持つ韓国のプロ棋士、李世ドル（イ・セドル）九段に4勝1敗と大きく勝ち越したことが
","naka5":"<!-- BFF501 PC記事下（中⑤企画）パーツ＝1541 -->","naka6":"<!-- BFF486 PC記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 --><!-- /news/esi/ichikiji/c6/default.htm -->","naka6Sp":"<!-- BFF3053 SP記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 -->","adcreative72":"<!-- BFF920 広告枠）ADCREATIVE-72 こんな特集も -->\n<!-- Ad BGN -->\n<!-- dfptag ＰＣ誘導枠５行 ★ここから -->\n<div class=\"p_infeed_list_wrapper\" id=\"p_infeed_list1\">\n <div class=\"p_infeed_list\">\n <div class=\"
将棋とか囲碁とか1vs1じゃん。 テニス、バド、卓球とか1vs1か2vs2じゃん 11vs11のサッカーとか9(10)vs9(10)の野球とかの競技はいっぱいあるじゃん？ チームって考えたら結局1vs1じゃん。 麻雀ってコンビ打ちとかで2vs2になることあるけど、基本は4人でやって1vs3みたいなもんじゃん？ そういうなんか入り乱れて戦うやつで、麻雀以外の競技（種目）で有名なのって何がある？ って考えたら陸上とか、水泳とかゴルフとかまあいっぱいあるって思いついたんだけど、あれって突き詰めていけば個人の記録を同時に計っているともとれる。 マラソンとか長距離だとギリギリ駆け引きあるけど、もっと相手とのやり取りしつつ、1vs1じゃない競技って何？ 追記： 麻雀は1vs1vs1vs1やろ 1vs3っていうのはマリオパーティでたまにあるやつみたいなのをいうんじゃね そうそう、1vs1vs1vs1……
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新たな数学の定理の発見や、未証明の予想の解決にAIが役立つ──そんな研究結果を、囲碁AI「AlphaGo」などで知られる英DeepMindが発表した。順列に関する新しい定理を発見した他、ひもの結び目を数学的に研究する「結び目理論」についても、異なる数学の分野をつなぐ、予想していなかった関係性を見つけたという。 DeepMindは、豪シドニー大学と英オックスフォード大学の数学者とともに数学研究を支援するための機械学習フレームワークを構築。これまでも数学者は、研究対象を調べるためにコンピュータを使い、さまざまなパターンを生成することで発見に役立ててきたが、そのパターンの意義は数学者自身が考察してきた。しかし、研究対象によっては何千もの次元があることから、人間による考察も限界があった。 今回開発したアルゴリズムは、こうしたパターンを検索する他、教師あり学習を基にその意味を理解しようと試みるという
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桐谷さんに将棋雑誌の廃棄迫る『月曜から夜ふかし』に批判 「酷すぎる」の声も 桐谷さんが所有する将棋雑誌を捨てるよう強行に迫った『月曜から夜ふかし』スタッフに疑問の声 1日放送の『月曜から夜ふかし 元日スペシャル』（日本テレビ系）で桐谷さんがコレクションした60年分の将棋雑誌を執拗に捨てるよう迫った番組スタッフに一部視聴者から疑問の声が上がった。 ■部屋の片付けを行う 桐谷さんは散らかった部屋を綺麗にするため、お手伝いさんを雇うことにする。そしてその前に、スタッフとともに片付けを行うことに。物を捨てられない桐谷さんのために、スタッフが昔のレコードや本などを売りに出す。 そんな桐谷さんが「売りたい」と出したのが、山積みされた将棋関連の本。また、専門雑誌は、昭和20年に発売されたものから、全て保存していると話す。 関連記事：峯岸みなみ、桐谷美玲にまさかの変身 「これは見間違えますわ…」と驚愕の声
前の大統領じゃなくて、カード遊びの方ね。検索してもそっちしか出てこなくて泣いた。 とにかく私はトランプが下手くそ。苦手。嫌い。無理。ルールが簡単なババ抜きならまだ出来る、神経衰弱は苦手だけど空間にとけ込むことなら出来る、あとは何も出来ん。大富豪はトラウマで今思い出しても泣きそうになる。 小さい頃、親戚の集まりにて、子供たちでトランプをやろうという話になった。ババ抜きとかにしてくれと祈っていたが残念、大富豪に決定。だいふごう？？ 頭の中ははてなだらけ。他の子が「大丈夫、教えてあげるから！」と言ってはくれるけど、教えられて理解出来る脳みそではない。 そこから先はもう何をしていたのか覚えていない。私がルール分かってない故のミス→みんな大爆笑の流れが何回も続いた。当時はみんな小さかったから、1人のミスを全員で笑うことを面白いと認識していたのだと思う(書き方が悪いが、私は当時の親戚の子達を1ミリも悪
11、12の両日、東京都立川市で行われた第71期ALSOK杯王将戦七番勝負の第4局（毎日新聞社、スポーツニッポン新聞社主催、ALSOK特別協賛、囲碁・将棋チャンネル、立飛ホールディングス、森永製菓協賛、立川市、立川商工会議所、立川市教育委員会後援）で勝利し、史上最年少5冠を達成した藤井聡太・新王将（19）が、スポーツニッポン紙で恒例の「勝者の記念撮影」に臨んだ。 「勝者の記念撮影」は対局後、勝った棋士が地元の名所や特産品、ゆるキャラなどをアピールする姿で写真を撮り、開催地への感謝を伝える恒例行事。写真はスポニチの紙面を大きく飾り、将棋ファンや地元の人たちを喜ばせている。
おしりのポケットに長財布入れてる人、人を信じきる力が強いな…→皆さんのスられた経験談やその他の気になる「危機管理が低いと思うこと」
とけいまわり☺©＠🌵48y @ajitukenorikiti 仕事……仕事を下さい…… お母さんはマッチに火を灯しました。 現在、数学のお仕事中 三姉妹のマッマ 趣味は囲碁
「大人の数トレチャンネル」(YouTube)に私が出演した時の後編の動画があまり再生回数が伸びてないので改めて紹介をさせていただく次第である。 このブログでも以前ちらっと書いた、「将棋ソフトを開発して3000万円損した話」が出てくる。(詳しい内容については動画をご覧いただきたい) それとは関係ないのだが、動画の内容に関連して、いくつか補足しておきたいことがある。 AI界隈では、「プロ棋士 VS 将棋AI」という構図が「人間 VS AI」の縮図だと言われることが多々ある。例えば、これは「将棋AIのようにAIが人間を打ち負かしたあとは、○○○な未来になっていく」みたいな文脈で用いられる。 しかし、人間が将棋AIに抵抗してきた歴史について当事者視点で語ってあるブログや書籍はあまりに少なく、そのへんの情報がまるで伝わっていないように思う。 そこで、本記事では私が当事者視点でだらだらと書いていく。
日本マイクロソフトは8月29日、人間のトッププレイヤーに匹敵する強さの麻雀AI「Suphx」（Super Phoenix、スーパーフェニックス）を開発したと発表した。国内最大級のオンライン麻雀サイト「天鳳」で、AIとして初めて十段に到達した。 研究開発機関のMicrosoft Research Asiaが開発した。Suphxは19年3月、4段以上のプレイヤーのみが参加できる天鳳内の「特上卓」に出現。人間のプレイヤーと5000回以上対局し、6月に十段になった。天鳳のユーザー数は33万人で、19年8月時点で十段を維持するプレイヤーは12人しかいないという。 麻雀は、対戦相手の手牌などの情報が把握できない「不完全情報ゲーム」だ。自分の手牌と捨て牌以外の情報が分からず、運の要素も大きいため、AIで解析するのが難しいとされている。 Suphxでは、与えられた環境における価値を最大化するようにエージェ
自社を少しでも好意的に取り上げてもらいたいのが広報というもの。しかしそうした思いは「もし悪く書かれでもしたら」という不安と背中合わせ。記事が世に出る前に、「原稿確認させてください」と言いたくなるのも無理はありません。実際、言った方もいるでしょう。その結果、メディア側の反応は……。 記事を見せる自由、見せない自由 有名な大新聞からわが社の社長が取材を受けた。どんな内容になるのか。もしかすると悪く書かれているんじゃないか……。 取材から記事が出来上がってくるまでの間のドキドキ感は、いつまでたっても慣れません。そこでつい言ってしまいたくなりますね。「原稿って事前に見させてもらえないんですか？」と。これって実際見せてもらえるのでしょうか。そのとき、マスコミ側はどう感じているのでしょうか。 そもそもの話からします。 「中正公平、わが国民生活の基礎たる経済の平和的民主的発展を期す」 これは（私も今回初
LLM時代のX情報収集術｜べいえりあ
AI for Everyoneについては日本語版もあるのと、どちらのコースも日本語字幕付きで見られる（多分機械翻訳での英語字幕からの翻訳だが、翻訳の質は悪くない）ので、英語分からなくてある程度何とかなるんじゃないかと思います。 あと、余力のある人、最新のNLP研究を理解したい人はこちらの本を読むことをオススメします。アルゴリズムの詳細は必ずしも理解しなくても良いですが、どんなタスクがあるのかは理解しておいた方が良いかと思います。 NLPの知識がLLMを応用する上で実際にどう役に立つかですが、例えばで言うとNLP的には対話の中には「タスク指向型対話（task-oriented dialogue）」と「雑談（chit-chat dialogue）」があります。それぞれ対話の中で重要視されるものから評価の仕方まで全然違うのですが、NLPをやらずにLLMをやっている人と話しているとこれらをごっちゃ
プログラマーがメンタル弱い人向きと話題ですが、ここでIT業種の「こころの病と診断されたことがある割合」を見てみましょう
リンク 日経クロステック（xTECH） 調査編2 「こころの病」にかかる比率、最も高いのはPG、ベンダーはユーザーの1.5倍 今回は、どんな人が「こころの病」にかかりやすいのかを、プログラマやSEなどの職種別、ベンダー／ユーザーの違い、年齢層別、性別、残業時間別など、様々な属性で分析していこう。 89 users 7 Shirai@禁酒中 0/60 @shiraponsu 株式会社Upa/元単価170万エンジニア。生成AIを利用したDXリスキリングUPACITY(upacity.jp)/未経験転職に強いキャリア支援事業ウパキャリ(https://t.co/NcDlClGwb2)など。春から法学部の社会人学生！東洋囲碁5段。 youtube.com/@shuraisan?si=…
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「ぷよぷよは計算困難」―パズル・ゲームと最適化アルゴリズム― – Ono Laboratory
はじめに 最近，「一般化ぷよぷよのより強い計算困難性」なる研究を発表しました（東北大学の江藤宏先生，九州大学の木谷裕紀先生との共同研究．国内研究会であるゲームプログラミングワークショップで江藤先生による口頭発表．2021年12月30日現在，pdfはここから取れます）． これは有名なビデオゲーム「ぷよぷよ」を一人用のパズルと見立てたとき，かつそれを一般化した場合，どの程度難しいものであるのかを（最適化）アルゴリズム論的に分析したものです．今回「最適化技術の応用・実践」に関する記事を集めよう，ということになりましたので，ちょうどよい題材ということで，この研究をより一般向けに解説してみようと思います．一般向けですので証明自体には踏み込まず，既存の定理と得られた定理の意義をおよそわかっていただくことをこの記事の目標とします．ただし「ぷよぷよ」について関してはおよそルール等がわかっている方を対象とし
ぼくが囲碁を完全に”理解（わか）る”まで
はてなで囲碁関連のブクマやトラバを見ていると必ず 囲碁は理解できない、どう打ったらいいかわからないというコメントが散見される そこで自分が囲碁を完全に理解するまでにどのような過程・経緯を辿ったのか、経験を記したいと思う なおここでいう"理解"とは神の如き視点ではなく プロの対局などを見て狙いや見どころがなんとなくわかって楽しめる という定義とする 自分は田舎ゆえに教室も師匠もなくほぼ独学だけで上達したので、独学で上達したい人には参考になるはずだ もちろん教えてもらう環境にある人はどんどん教えを請うのもありだ 囲碁との出会い囲碁との本当の意味での出会いは唐突だった。 NHKで対局シーンを見たことはあったが、何をやってるのかわからないし 白と黒を使っててオセロっぽいのにどうやらオセロじゃない、盤面が木の定規みたい、とても奇妙なゲームに思えていた。 そしてそのわからなさは自分にとって不愉快だった
囲碁は無限すぎる
将棋って後々無限になるけど最初の手って極端に有限じゃん もろちん、囲碁も最初の手は有限だけどめちゃくちゃ範囲が広い有限じゃん むしろ無限じゃん だから意味が分からん どこ置けばいいのかわからんし相手がどこに置くのかもわからん だから何を考えればいいのかわからん だからおもんない そもそもなにやってるかもわからんし 将棋はわかりやすいじゃん、兵隊さんが一歩一歩まっすぐ進んできて その隙間を縫って機動力クソ高いやつが突っ込んできて、みたいな で、相手がどう動くのかも(同じくらいのレベルの相手なら)おおよそ見当が付くから ハハーン、きっとこいつはこういうことがしたいんやろな、ならこっちはこうや！ができるじゃん でも囲碁は無理 まず自分が何してるかわからんし相手が何してるかなんかもっとわからん もぅﾏﾁﾞ無理。。。ﾘｽｹしょ。。。 直感と紐づいてない だから日本では囲碁は流行らんよ なにやってるか
「わざと負けようとしても無理」と話題 プロも挑戦する“世界最弱のオセロAI”、生みの親に聞く開発の裏話（1/2 ページ） AIベンチャーのAVILENが、強化学習を使ってAIを極限まで弱くしたブラウザゲーム「最弱オセロ」をリリース。AIが対局中に「あえて角を取らない」「石を少なく取る」といった行動を取り続けるため、人間は負けることが難しいゲームだ。生みの親である吉田拓真CTOに、開発した経緯を聞いた。 「負けられるなら負けてみてくれ！」――。AIの開発やAI人材の育成を手掛けるベンチャー「AVILEN」（東京都千代田区）は7月25日に、強化学習を使ってAIを極限まで弱くしたブラウザゲーム「最弱オセロ」をリリースした。AIが対局中に「あえて角を取らない」「石を少なく取る」といった行動を取り続けるため、人間は負けることが難しいのが特徴だ。このゲームを開発した、AVILENの吉田拓真CTO（最高
「アベノマスク」は形見になるか
アベノマスクが届いた。 ビニール製の透明な封筒に収納された2枚の布マスクは、それが話題にのぼってから実際に手元に届くまでのひと月あまりの間、私が頭の中で思い描いていた通りの姿で横たわっていた。すなわち、説教くさい上に恩着せがましい下賜品の外形を整えている一方で、その内実は見るからに貧相なブツだったということだ。 まだ封を切ってはいない。 当面、使用するつもりもない。 どこかに寄付する方途を検討してもいるのだが、なかなか決心がつかない。というのも、送り先次第では、かえって失礼に当たるのではなかろうかと、そこのところを心配しているからだ。つまり、ヒトサマに厄介払いを押し付けておいて、それを恩に着せようとする魂胆は、アベノマスクを私のところに送りつけてきた政府の態度と同断だからだ。でなくても、私が誠意のつもりで送付したマスクを、受け手がそのまま誠意として受け止めてくれるとは限らない。してみると、
漫才『ザ・セカンド』 松本人志の指摘にも反応しなかった「観客審査員100人」の功罪（堀井憲一郎） - エキスパート - Yahoo!ニュース
漫才『ザ・セカンド』ギャロップが優勝 ベテラン漫才師の大会『ザ・セカンド』はギャロップが優勝した。 文句なしの優勝であった。3本の漫才ネタを披露して、間断したところがなかった。 この大会は若手の大会と違って、8組が出場して対決勝ち抜き制で展開される。 「準々決勝」「準決勝」「決勝」と3本のネタを披露して勝ち抜かないと優勝できない。 その状況で、ギャロップは圧倒的な3本を見せて、優勝した。 ギャロップと囲碁将棋の「事実上の決勝戦」 唯一、準決勝での囲碁将棋との対決だけが接戦であった。 先行の囲碁将棋を見たときは、こっちが勝ったのではないかとおもったのだが、後攻のギャロップのパフォーマンスも見事で、どっちが勝ってもおかしくない、という状況になった。 蓋を開けたら、どちらも284点と同点。 痺れる状況であった。 高い評価（3点採点した人）の数によってギャロップが辛うじて勝ち抜いたが、負けた囲碁将
なぜ「AIによる株式投資」は普及していないのか？
AIは囲碁などのボードゲーム、自動運転車、タンパク質構造の解析などさまざまな分野で実用化されています。しかし、一見するとAIとの相性がよさそうな「株式市場への投資」においては、機械学習やAIによる意思決定があまり普及していないとのこと。そこで、ケンブリッジ大学やオックスフォード大学の研究チームが、2000年～2018年に発表された複数の研究から「AIを使った株式投資は実用化できるのか？」を分析した研究結果を発表しました。 A review of machine learning experiments in equity investment decision-making: why most published research findings do not live up to their promise in real life | SpringerLink https://lin
AIの登場で人間の囲碁のレベルが劇的に向上していることが明らかに、囲碁以外の分野でもAIが頭打ちになった分野に成長をもたらす可能性
by hiroaki maeda Googleの人工知能(AI)研究所であるGoogle DeepMindが開発した囲碁AIの「AlphaGo」は、当時世界トップ棋士のイ・セドル九段を打ち負かすなど、目覚ましい成果を挙げました。そんな囲碁特化のAIの誕生により、人間の棋士のレベルも向上していることが報告されています。 After AI beat them, professional go players got better and more creative https://www.henrikkarlsson.xyz/p/go スウェーデンの作家であるヘンリック・カールソン氏によると、AIが登場する以前の1950年代から2010年代半ばまで、囲碁のプロ棋士の棋力は頭打ちで、上達の限界に達していたとのこと。以下のグラフは当時のプロ棋士が対局中に差す手の質を示したものです。 しかし、Alp
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