山口祐 / Yu Yamaguchi

属性
Director of Artificial Intelligence
上場企業執行役員出身

TURINGの自動運転、その思想


自己紹介

2022年8月より現職。
 
東京大学大学院卒業後、産業技術総合研究所 研究員/NIST客員研究員として可視・近赤外センサ評価を研究する傍ら、独自にゲームAIの深層学習の研究を開始しました。日本の囲碁AI開発プロジェクト 「GLOBIS-AQZ」の開発代表として、最大1100GPUの並列分散強化学習を設計・開発し、第2回世界AI囲碁オープン準優勝、第32回世界コンピュータ将棋選手権優勝。その後、2021年よりHEROZ株式会社 執行役員 兼 CAIOに就任。探索型AIの強化学習を中心に、人工知能・深層学習の研究開発を進めています。
 
深層学習の研究が進み、私たちのまわりでも、高度な翻訳を任せたり、自動でコードを書かせたり、高精細な絵画を描かせたりできるようになりました。しかし、機械学習エンジニアとして、スケールの大きな課題に巡り合うことは多くありません。生活様式を一変させるような、グランドチャレンジとしてのAI開発をしたいと思い、TURINGに入社しました。
 
「完全」な自動運転とは何なのか?今やAIは将棋や囲碁の名人を倒せても、もっと多くの人が日常的に行っている「運転」という行為では人間に遠く及びません。運転という操作で、我々は無意識のうちに極めて複雑な処理を行っています。自動運転AIは、自分で見て、感じて、考えて、判断して、そして行動しなければなりません。
 
TURING 機械学習チームでは、基本的な運転制御はもちろん、自然言語処理を含めた複合的なタスクをこなせるAIの開発を進めています。日本の道路総延長に匹敵するデータセットを集めたり、ペタバイトクラスのデータレイクを設計したり、大規模基盤モデルの基礎開発をしたり、数百台規模の並列分散学習を実現したり…やるべきことは無限にあります!
 

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AI・機械学習・自動運転について気になること、TURINGについて聞いてみたいこと。
カジュアルに自動運転やAIについて話しましょう。
 

コンテンツ

FizzBuzzを1byteで実装する
初歩的なプログラミングの例題としてよく例に出されるものとして FizzBuzz問題というものがあります。このFizzBuzz、 人類の知識を結集すると、どれくらい簡単に書けるのでしょうか? この記事の内容をざっくり2行で: (注) この記事は以前Qiitaに投稿された FizzBuzzを1byteで実装する と同一の内容になります。 問題の条件を満たすプログラムをできるだけ短い文字数で実現する競技は Code Golf と呼ばれます。 スポーツとしてのゴルフと同じように、スコアが小さいほど優れています。 Code Golfのスコアとは、文字数(=何バイトか)で、空白や改行なども1文字としてカウントされます。 *コードゴルフはコンピュータプログラミング・コンテストの一種。参加者は与えられたアルゴリズムを、可能な限りもっとも短いソースコードで記述することを競う。バイナリサイズではなく、ソースコードの文字数がスコアとなる。  ――― もちろん、予め用意しておいた外部ファイルを読みこんだりするのは禁止です。あくまでデフォルトの状態からそのコードだけで与えられた課題をクリアしないといけません。 言語ごとに最短のコードも異なるので、基本的に同一言語で競われます。Code Golfの課題には様々なバリエーションがありますが、 FizzBuzz問題 もその一つです。 例えばこちらのサイトでは主要なプログラミング言語でFizzBuzzのCode Golfが行われています。こういったサイトを参考にしつつ、最短のFizzBuzz実装を調べて行きたいと思います。 ( 以下、特に注釈がなければ、実装コードは見出しの脚注にある参考サイトからの引用となります。 ) まずは皆大好き Python。Python3では59バイトが最小らしいです。 ポイントは-~i でi+1を表現するところ。orの後のスペースが不要になるので1バイト短縮できます。 実行テストは こちら からどうぞ。 Python2では複数解が存在するようです(すべて56バイトです)。 Python3と異なり、整数除算が/ で表現できること、printに()が不要であることから(A)のように3バイト短くできます。 (B)はwhileでiをデクリメントしていき、終了条件を~i % ' 5 ?
 

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