[過去ﾛｸﾞ] (強いAI)技術的特異点/ｼﾝｷﾞｭﾗﾘﾃｨ 48 [無断転載禁止]©2ch.net (1002ﾚｽ)
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549: 2016/12/09(金)10:50 ID:ZuAuUhuT(1/6) AAS
ベーシック・インカムは別に望んでいるわけでもないんだよなあ
ついでに言うと別に不労も望んでいない
ただ副産物としてそういうものが出来るってだけ
俺がシンギュラリティに望むものは急速な未来の到来に有る
607: 2016/12/09(金)14:40 ID:ZuAuUhuT(2/6) AAS
Deep Learningではシンボルグラウンディング問題は解決できないんだよなあ
もう一段階ブレークスルーがないとなあ
609: 2016/12/09(金)14:59 ID:ZuAuUhuT(3/6) AAS
深層学習による自然言語処理の研究動向
外部ﾘﾝｸ:www.slideshare.net
615(2): 2016/12/09(金)15:29 ID:ZuAuUhuT(4/6) AAS
（６）日本を代表する数理工学者、合原一幸氏が見るＡＩの世界
外部ﾘﾝｸ[htm]:www.google.co.jp
『ディープラーニングが上手くいっているから騒がれている。だけど、ディープラーニングの基礎になっているオートエンコーダは、私が３０年程前に書いた本でも紹介している技術で、
つまり技術的には新しくないのです。さらに、その主要な学習アルゴリズムは、私の恩師の甘利先生が５０年くらい前に提唱したものです。それなのに何故今になって面白い結果が出始めたかというと、
学習に使えるビッグデータとそれを使って学習できるだけのコンピュータパワーが手に入ったからです。しかし、より高度なＡＩを作るにはディープラーニングだけでは駄目です。
有名なグーグルの猫では、顔を認識する人工ニューロンが生成されるのですが、脳にある「顔ニューロン」とは全然異なるのです。ディープラーニングの顔ニューロンが表現する内容は静的ですが、
脳の顔ニューロンは非線形のダイナミクスを使って顔をコードしているのです。猿の脳で実験した結果だと、顔ニューロンが、刺激の後しばらくは人と猿を区別するみたいな大まかな分類をやり、もう少し時間が経つと、より詳細な個を区別したり、
表情を区別したりしだすのです。つまり時間とともに表現する内容が変わっていく。このダイナミクスが脳の本質で、それがない人工ニューラルネットワークは脳とは全然違うものなのです。
こういったことは脳を知っていると明らかで、数理脳科学分野の研究では沢山の知見が蓄積されています。ディープラーニングを用いたＡＩ開発に数理脳科学の研究成果を取り込むことでさらに大きく進展すると思います』
616: 2016/12/09(金)15:33 ID:ZuAuUhuT(5/6) AAS
『ディープラーニングによって導き出される解について、現状ではその理由を解析できないと言われている。そして、如何に結果が良くても、理由を説明出来ないのであれば使わない企業も当然ある。
「やはり、理論が大事だと思います。やってみたら出来ました、結果が出ましたという研究が多い。ディープラーニングは、概念としては、入力情報と出力情報を一致させる同じニューロン数から成る恒等写像を作ることを繰り返すのだけど、
その際、途中（中間層）でニューロン数を絞るので非線形の情報圧縮が起き、そこで上手い圧縮が行われているというのは分かります。
だけど、それが何故上手くいって、何をやっているのかを理論的に解明しないと、大きな飛躍にはならないと思います。ディープラーニングの理論研究は世界的にあまり進んでいなくて、みんな使ってみて結果を出すことに熱中しているのです」』
621: 2016/12/09(金)15:39 ID:ZuAuUhuT(6/6) AAS
『人工知能の発展で世の中への影響はどのようなものがあるのか？
「ＩＢＭのワトソンみたいなものは、サイエンスにとってはすごく価値があります。例えば、脳科学の論文は１０分に１本出版されていて、そういった巨大科学になると全ての論文を読んでいる人はいないのです。
それをワトソンが全て読んでくれて、情報を整理してくれて、構造化してくれると、それは役に立ちますね。
ＡＩを活用して研究するというのはこれからどんどん進むと思います。今はみんなで論文読んで、それを持ち寄って、説明し合うみたいなことを相当な時間をかけてやっているのです。
そこを効率化できれば、かなり研究の効率が上がります。ただ、難しいのは、例えば、生命系の研究分野では、矛盾するような内容の論文が山ほどあるので、
それをどうやって整理して見せるのかはかなり知恵のいるところだと思います。ある意味情報のノイズだらけで、その中で有用な知識を構造化する必要がありますが、とても期待しています」』
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