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先日アップロードしたTEDの講演にもあるように, タコの神経系は全身に張り巡らされていて,神経細胞の7割程度が腕にある。 この神経系のおかげで8本の腕は,自律的に様々な情報処理を行って動くことができるが, さらに中枢神経系と腕にある抹消神経系が何らかの情報交換ををすることで,巧みに 歩くこともできる。

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右半身で威嚇行動をとりつつ左半身で異性を誘惑する同時二重人格を実現するイカ。 全身に張り巡らされた神経系を使い,全身で見て,全身の模様を液晶ディスプレイのごとく変化させるだけでなく,皮膚形状も変えることで完全な擬態を一瞬で行うタコ。 さらには,タコが生後数ヶ月で,人の4歳時レベルの知的処理を実現するための遺伝子発現の仕組みなど, タコやイカの卓越した知的能力と身体構造のお話。

ちなみに,学生の時にイカを解剖して表皮を顕微鏡観察したことがある。見事にRGBの三色の色素胞がきれいにならび,その大きさが変わることで巧みに模様を変化させていた。まさに皮膚が液晶ディスプレイになっているわけで,非...

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JSAI

今年も人工知能学会全国大会に行ってきた。 ちなみに,昨年のレポートはこちら

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Cは知っているけどPythonは知らない人が,手っ取り早く強化学習のプログラムをPythonで書けるようになるための教材を学生演習用に作りました。

演習形式のjupyter notebookのワークシートになっていて,Pythonの基礎を勉強していたら知らない間にopenAI gymを使った強化学習のプログラムができちゃっているという教材です。 Deep learningは使ってませんが,ご興味のある方はこちらからどうぞ。

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ここのところopenAI Gym関連の記事(8/28その1, 8/28その2, 8/29)を作ったのは, openAI Gymを遊ぶ演習をできないかなと思ったのがきっかけ。 そのためには実行環境が必要だが,大学の演習用パソコンにインストールをお願いするのはいろんな問題で結構大変。 となると,学生の皆さんが持っているパソコンにインスールする方法が候補になるが,OSは大抵 Windows になる。残念ながら,openAI Gym環境をWindowsにインストールしようとするとトラブルが多いらしく,多人数の演習での対応は難しそう。

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google colaboratory+openAI Gym+Keras-RLの続編。今度はGymのAtariを試してみた。

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google colaboratory上で,openAI GymClassic Controlを使って遊べることがわかったので,さらにKeras-RLを使ってDQL(Deep-Q Learning)を試してみた。colaboratoryはKerasをサポートしているので,あっけなくデモが動いてめでたし。

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openAI Gymgoogle colaboratoryで遊ぼうとすると,Algorithm以外の環境ではアニメーション表示がどうするかが問題になるが,一応なんとかなることがわかった。

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