「人工知能に対する楽観的な妄想」はいつか来た道 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
こんな名文が話題になっていたようで。 非常に面白い文章で、特に以下の下りは痛快だなと感心しながら読んでました。 2006 年頃、「現在の人工知能研究の先には新興宗教にはまる計算機が出てくる」というネタを思いついたが、知人の反応が悪かったのでお蔵入りした。それから 10 年近くたったが状態に変化はない。人間を超える知能という楽観的な妄想がどこから来るのか不思議で仕方がない。 同じような光景を以前見たことがあるなぁと思い出したので、その時のことを回想しながら現在の「人工知能ブーム」ないし「人工知能に対する楽観的な妄想」についてちょっと思うところを書いてみました。 なお、僕自身は人工知能というか機械学習の専門家ではなくどちらかというとそれらのアルゴリズムのユーザーという立場なので、その立場から主に世論の動きについて論じてみましたという立ち位置です。 人工知能そしてsingularityという「夢
ニューラルネットワーク - Wikipedia
（人工知能の分野で）ニューラルネットワーク（英: neural network; NN、神経網）は、生物の学習メカニズムを模倣した機械学習手法として広く知られているものであり[1]、「ニューロン」と呼ばれる計算ユニットをもち、生物の神経系のメカニズムを模倣しているものである[1]。人間の脳の神経網を模した数理モデル[2]。模倣対象となった生物のニューラルネットワーク（神経網）とはっきり区別する場合は、人工ニューラルネットワーク (英: artificial neural network) と呼ばれる。 以下では説明の都合上[注釈 1]、人工的なニューラルネットワークのほうは「人工ニューラルネットワーク」あるいは単に「ニューラルネットワーク」と呼び、生物のそれは「生物のニューラルネットワーク」あるいは「生物の神経網」、ヒトの頭脳のそれは「ヒトのニューラルネットワーク」あるいは「ヒトの神経網」
「考える」シリコンが現実に――IBM SyNAPSEが量産化にめど
IBMが脳からヒントを得た「ニューロシナプティック・コア」を持つ半導体を正式に発表。量産化のめどがたったことで、「ニューロシナプティックスーパーコンピューター」の実現が期待される。 米IBMは2014年8月7日（現地時間）ニューロシナプティックコンピューターチップ「IBM SyNAPSE」を正式に発表した。製造はサムスン電子の28nm製造プロセスを採用している。リアルタイムオペレーション時の消費電力は70ミリワット。100万個のプログラム可能な「ニューロン」と2億5600万個のプログラム可能な「シナプス」、そして毎秒毎ワット460億の「シナプティックオペレーション」を実現する。 SyNAPSEは、われわれがよく知るノイマン型コンピュータとは全く異なるアーキテクチャを採用しており、スケーラビリティにおいては実質的に無限の拡張性を持つものになる。一方、アーキテクチャが全くことなることから、その
2050年に人間の脳はどうなるか。脳科学者たちの7つの予測 | ライフハッカー・ジャパン
Inc.：信じられないような実話をひとつ紹介します。ロボットの腕を動かして生活しているひとりの女性がいます。彼女の体はほぼ完全に麻痺していますが、体から離れたところにあるロボットの腕を動かしてコップをつかみ、口元まで運ぶことができます。脳に埋め込まれたチップが、神経細胞の電気信号をとらえ、ロボットに指令を出すのです。 とはいえ、研究者たちが人間の脳について知っていることは、外国人が飛行機の窓から見下ろして、その国の政治についてわかることと同程度です。つまり、脳科学には信じられないほどの可能性があるのです。ただし、人間の脳を完全に解明するには途方もない時間がかかるでしょう。 アメリカのニューヨーク市で開かれた「World Science Festival」のホスト役であるRobert Krulwich氏は、パネラーとして参加した研究者や脳科学者に次のように問いかけました。今後、脳に関して科学
東大生がロボットに仕事を奪われる日は来るのか (1/2)
【アスキークラウド2月号・特集連動ロングインタビュー】 知識を使って問題に答える「知識型」人工知能は現在どこまで進化し、どんなビジネスが作られようとしているのか。ロボットが知的労働者の仕事を奪うというのは本当か。人工知能研究の草分けである、慶応大学理工学部の山口高平教授に話を聞いた。 ──人工知能を使った「エキスパートシステム」はデータ不足で失敗したという話を伺いました。では、インターネットを通じてデータが蓄積される中で、知能型の人工知能はどのように進化しているんでしょう。 この20年間で人の知能をシステム化する技術が進んだ。とくに機械学習かな。正しいデータと誤ったデータを両方与えたら、どういう状況なら正しくなるかを勝手に大規模なデータから学習してくれる技術。その機械学習の技術が20年間でかなり進んで、これを基盤としながらいろんな人工知能技術が進み、統合された。 これを初めにやったのが、I
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IBM元開発者「チェス王者にスパコンが勝てたのは、バグのおかげ」
