[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング22 (1002ﾚｽ)
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457(1): (ﾜｯﾁｮｲ ff82-iyvX) 2019/02/04(月)19:44 ID:uGTwlIb50(1/4) AAS
ディープラーニングの大御所が書いた
『人工知能は人間を超えるか』という本では後者の立場を取っています。
今まで人工知能が出来なかったのは、記号と概念の結びつけが出来なかったから。と説明されています。
コンピュータがデータから特徴量を取り出し、それを使った概念を獲得した後に、そこに名前を与えれば、シンボルグラウンディング問題はそもそも発生しない。とある。
485: (ﾜｯﾁｮｲ 7f7c-zGAl) 2019/02/05(火)14:59 ID:en83hCX30(3/4) AAS
>>479
自分はそもそも >>457 からの流れで書いてるから、いまのディープラーニングブームがこのまま進んで、AGI(汎用人工知能)へ発展していく可能性はあるか? という話をしている。
その観点から言うと、人間が教師データをすぐに与えられるような問題はすでに解決されつつあるし、今回のブーム内で遠からず解決するでしょう。
でも、AGIに求められるのはアブダクション(仮説形成)で仮説を立ててそれを演繹的に適用していくようなことだから、特徴量が違ったら(センサーが違ったら)その過程で人間とはまったく違うものになっていったりしないのかな? と。
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