[過去ﾛｸﾞ] (強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ66 [無断転載禁止]©2ch.net (1002ﾚｽ)
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444: [] 2017/04/09(日) 08:56:29.26 ID:2UFCWCGj FacebookのAI研究グループ担当ディレクターのYann LeCun氏 「われわれが本当にやりたいと思っていることの1つは、 マシンが映像やそのほかの手段を通じて現実世界を『観察』するだけで、 現実世界のさまざまな制約になっている膨大な数の事実を把握できるように することだ。それに成功すれば、 マシンは最終的に常識を備えることができるだろう」（同氏） 「システムを訓練して、そうした能力を持たせることができれば、 われわれは教師なし学習システムの根幹をなす技術の開発に成功したことになる。 私の考えでは、そこまで到達したら、興味深いことがたくさん起きる可能性が高い。 https://japan.cnet.com/article/35098179/2/ 実世界での物理的な常識や直感を学習させたい https://www.slideshare.net/kurotaki_weblab/dl-hacks-learning-physical-intuition-of-block-towers-by-example 常識をソフトウエアに教えることは、単なる技術的な問題にとどまらない。 根本的な科学的・数学的難題であり、解決に数十年かかる可能性もある。 それまでは、われわれの機械は決して本当の意味で賢くはなれない。（ヤン・ルカン氏） http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1491330538/444
の研究グループ担当ディレクターの 氏 われわれが本当にやりたいと思っていることのつは マシンが映像やそのほかの手段を通じて現実世界を観察するだけで 現実世界のさまざまな制約になっている膨大な数の事実を把握できるように することだそれに成功すれば マシンは最終的に常識を備えることができるだろう同氏 システムを訓練してそうした能力を持たせることができれば われわれは教師なし学習システムの根幹をなす技術の開発に成功したことになる 私の考えではそこまで到達したら興味深いことがたくさん起きる可能性が高い 実世界での物理的な常識や直感を学習させたい 常識をソフトウエアに教えることは単なる技術的な問題にとどまらない 根本的な科学的数学的難題であり解決に数十年かかる可能性もある それまではわれわれの機械は決して本当の意味で賢くはなれないヤンルカン氏

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