強すぎて「非公開」カーネギーメロン大学とフェイスブックの研究チームの開発した人工知能(AI)プログラムが、多人数制ポーカーでプロのポーカープレーヤーに勝利する快挙を達成した。多人数制ポーカーには最適戦略が存在しないことが知られており、今回用いられた手法は、商取引や価格設定、車両の経路策定などに応用できる可能性がある。Knight2019.07.1772020861ポーカーには、これまでずっと人間特有のもののように思われてきた、あるスキルが必要だ。それは、狡猾に立ち回る能力である。ゲームに勝つためには、対戦相手のプレーを分析してチップを出させるように仕掛けなくてはならない。いった抜け目のなさは、人間にはごく自然に備わっているものだ。今回は史上初めて、人工知能(AI)プログラムがテーブルを囲むプロのポーカープレーヤー全員を出し抜いて見せた。カーネギーメロン大学(CMU)とフェイスブックのメンバーから成るチームは、AIの技法を組み合わせることで、6人制無制限テキサス・ホールデムで、人間よりも上手の賭けとブラフ(はったり)を披露した。ゲームに参加した人間のプレーヤーは、いずれも過去にポーカーで100万ドル以上の賞金を獲得した人物だ。あるダレン・エリアスや、ワールドシリーズ・オブ・ポーカーで6回の優勝記録を持つクリス・”ジーザス”・ファーガソンのほか、性能の劣るポーカー・ボット1機も参加した。他のプレーヤーを相手に5000手をプレーし、一貫して対戦相手よりも多くの勝利を収めた。プレーヤー13人を相手に1万手をプレーした別のテストでも、このボットが勝利を収めた。プルリブスは、ラウンドをコールで終えたあと次のラウンドをベットで開始する「ドンク・ベッティング」など、予想だにしなかったいくつかの戦略を駆使し、まるで歴戦のプロのようにはったりを仕掛けた。アルゴリズムの出来があまりにも良かったため、オンラインポーカー企業の金庫が空になってしまうことを心配した研究者らは、コードを公開しないことにした。今回のアルゴリズム開発に関わったフェイスブックの研究者で、カーネギーメロン大学の卒業生でもあるノーム・ブラウン博士は、「オンラインポーカーのコミュニティにとって大きな脅威となり得ます」と語る(ブラウン博士は今年、MITテクノロジーレビューの「35歳未満のイノベーター」にも選ばれている)。...こちらは会員限定の記事です。メールアドレスの登録で続きを読めます。会員登録して読むログインして読む有料会員にはメリットがいっぱい!毎月120本以上更新されるオリジナル記事で、人工知能から遺伝子療法まで、先端テクノロジーの最新動向がわかる。オリジナル記事をテーマ別に再構成したPDFファイル「eムック」を毎月配信。重要テーマが押さえられる。各分野のキーパーソンを招いたトークイベント、関連セミナーに優待価格でご招待。有料プランの詳細を見るこちらは有料会員限定の記事です。有料会員になると制限なしにご利用いただけます。有料会員にはメリットがいっぱい!毎月120本以上更新されるオリジナル記事で、人工知能から遺伝子療法まで、先端テクノロジーの最新動向がわかる。オリジナル記事をテーマ別に再構成したPDFファイル「eムック」を毎月配信。重要テーマが押さえられる。各分野のキーパーソンを招いたトークイベント、関連セミナーに優待価格でご招待。有料プランの詳細を見る宇宙ビジネスの時代かつて国家主導だった宇宙開発がいま、大きく変化している。テクノロジーの進化とリスクマネーの流入によって民間企業による宇宙開発が加速し、自社の事業拡大に宇宙を活用しようとする「非宇宙」企業やベンチャー企業の動きも活発だ。そのヒントとなる記事を集めた。北朝鮮系のハッカー集団が暗号通貨取引所から多額の資金を盗み続けている。侵入手口の巧妙化に加え、暗号通貨を匿名で現金化できる資金洗浄インフラの増加も背景だ。Orcutt加州の2045年炭素中立化は実現可能、「バイオマス」にカギ2045年までに「カーボンニュートラル」を目指すカリフォルニア州の大胆な目標は、その実現性が疑問視されている。ローレンス・リバモア国立研究所の研究グループは、技術的には実現可能との見解を示した。アプリ、どこが問題か?新型コロナウイルス感染症の感染者との濃厚接触の可能性を調べるために中国政府が提供しているアプリは、人々に誤った安心感を与えるうえに、市民の分断を招く可能性がある。自律型の乗り物やドローン、量子コンピューティングについて。「深層学習の父」も注目のAIピッキングロボ、倉庫作業員を置き換え米国のスタートアップ企業が、強化学習の手法を用いて、かつてない正確さで商品を判別して移動させるロボットアームを開発し、すでにドイツの電子機器メーカーの倉庫などで実運用されていることが明らかになった。人工知能研究の著名人などから2700万ドルの資金を調達している注目企業だ。深層学習に基づく自然言語処理技術は最近、長足の進歩を遂げているが、人工知能(AI)は読んだ文をどれだけ本当に理解しているのだろうか?アレン人工知能研究所(AI2)の研究チームは、機械が文の意味をどれだけ理解しているのかを評価するための新たな大規模データセットを作成し、最先端の言語モデルでテストして人間の結果と比較した。Hao「説明可能なAI」はなぜ透明性を高めるだけではダメなのか?深層学習の人工知能(AI)システムがさまざまな分野で使われるようになるにつれ、ブラックボックス批判が高まっている。AIをただ「説明可能」にするだけでは不十分だ。世界を理解するための知識を獲得していただくためにあります。よって、あるいは口述記録の形態によっても、製品にしたり、公衆向けか個人用かに関わらず送信したり複製したりすることはできません。