NVIDIA・ジェンスンフアン NVIDIAの新しいAIエージェントが一線を越えた – AIエージェントの時代の幕開け(Nvidia Nitrogen)
NVIDIAが発表したNitrogenは、事前訓練なしに未知のビデオゲームをプレイできる汎用ゲームAIエージェントである。従来のゲームAIが特定のゲーム環境に特化していたのに対し、Nitrogenは生のピクセルデータのみから学習し、1000...
転移学習
NVIDIA・ジェンスンフアン 
Google・DeepMind・Alphabet GoogleがAGIに向けて大きな一歩を踏み出した
Google DeepMindが発表したSIMA 2は、仮想3D世界でプレイし、推論し、学習するAIエージェントである。前身のSIMA 1から大きく進化し、Geminiモデルを統合することで、単なる指示実行者から対話的なゲームコンパニオンへ...
AIベンチマーク 機械における世界モデルの評価 | ARC Prize @ MIT
この講演では、機械における世界モデルの評価をテーマに、ゲームをベンチマークとして用いる意義が論じられている。人間の知能は単なるゲームプレイを超えたものであることを認識しつつも、ゲームが提供する階層的な構造と多様な抽象度レベルでの学習と推論の...
AI研究 TheoryCoderでゲームをプレイする | ARC Prize @ MIT
ハーバード大学のサム・ガーシュマン教授が、過去5年間にわたる理論ベース強化学習システムの研究開発について解説している。人間の学習効率と柔軟性を模倣するため、ビデオゲームをテストベッドとして活用し、直感的理論の構築を通じて問題を解決するアプロ...
AGI・ASI 私たちはAGIについて間違っていた…
RepletのCEOであるAmjad MsadとベンチャーキャピタリストのMarc Andreessenが、AGI(汎用人工知能)の本質的な定義と現在のAI開発の方向性について議論している。彼らは、現在のAIシステムが真のAGIに向かってい...