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AI、データサイエンス

第2次AIブーム(知識の時代)その1 エキスパートシステム

第2次AIブームが始まり知識をどう扱うかが重要な時代に突入。まずはエキスパートシステムというものが初期に登場する。人工無能という言葉が登場する。チャットボット、おしゃべりボットなどが例となる。実際に会話の内容を理解しているわけではないが、知性を感じてしまう錯覚を生む。
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第1次AIブーム(推論・探索の時代) その3 モンテカルロ法

前回のボードゲームの続きに位置付けられる話。ボードゲームに勝利する際は探索木とそのルート上の点数が重要になってくるが、この点数付けは人間が実施している。よって、点数を付けた人次第で結果が左右される状態とも言える。それを解消するためにモンテカルロ法という手法を用い始めた。
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第1次AIブーム(推論・探索の時代) その3 ボードゲーム

AIはボードゲームでも利用される。(オセロ、チェス、将棋、囲碁など)これらの実現手段の概要を記載する。これも基本は探索木になる。迷路の探索木に似ているが、「行動」と「結果」の連続した探索木となるが、局面が複雑化するタイプになると、それだけ膨大なツリーとなる。探索木の規模は以下となる。
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第1次AIブーム(推論・探索の時代) その2 行動計画

前回に「推論・探索の時代」の続き。行動計画、自動計画、プランニングという領域があるらしいので超簡単に調査&記載。ロボットの行動計画も探索で実施可能。特に古典プランニングの以下は「積み木の世界」を例とされることが多い。
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第1次AIブーム(推論・探索の時代) その1 探索木

前回、AIについて調べたが、もう少し詳細に部分を押さえたい。まずは各ブーム(第1次、第2次、第3次)で追ってみる。結果として各AIのレベルも一緒に把握できる今回は第1次ブームの「推論・探索の時代」をフォーカスする。しかし、最初の探索木だけでもまぁまぁボリュームなので、探索木だけに絞る。
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人工知能(AI)って何?

動機は凡そ以下。・自動車業界のADAS/ADの領域で必要な知識として問われる場面が多発。・流行りものなのでまずは簡単に調べてみよう。・具体的な手法等は一旦置いておいて、大雑把に把握しておきたい。先に結論を書くと以下。・定義の話はあるようで、カッチリ決まっているわけでは無い。
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gdbでSPILS その2

SPILSネタの続きです。前回、SPILSでscilabからgdbに接続する構成を示しましたが、以下の構成の方が一般的です。もう一個別のgdbをgdbサーバーとして起動。scilab直下のgdbからリモートデバッグする体で接続しています。
gdb

gdbでSPILS その1

gdbをISS(インタラクションセットシミュレータ)として利用した上で、scilabと連携する方法。
gdb

gdbによるISS その2

gdbをISS(インタラクションセットシミュレータ)として利用した上で、制御器の検証に応用する方法。ARM-gdbを使用。Scilabで作成した制御モデル、モータープラントモデルと連携。ELF/DWARFはソースコードファイル名や各ソースライン情報を保持している。
gdb

gdbによるISS その1

gdbをISS(インタラクションセットシミュレータ)として利用する方法。binutils、gcc等のツールチェーンの話も。gdbのcallコマンドなどが比較的シミュレーションをする上で様々なことを可能にする。