AIとビッグデータの関係に変化 「少ないデータで開発」進む | Forbes JAPAN 公式サイト（フォーブス ジャパン）

高性能な人工知能（AI）を開発するためには、膨大なデータが必要であるとされている。しかし昨今では、少ないデータで効率的にAIを学習させるための研究が相次いで発表されている。 マサチューセッツ工科大学（MIT）とIBMの研究チームは、5月に開催されたAIカンファレンス「International Conference on Learning Representations（ICLR）」で、「Neuro-Symbolic Concept Learner（NSCL）」という新しい人工知能を公開した。これは、これまで異なるアプローチであるとされてきた「エキスパートシステム」と「機械学習」の技法を組み合わせたものとなる。 NSCLはまず、一部のデータから学習を通じて対象の特徴を抽出。それらをエキスパートシステム技法と結合して問題解決を行うという。ふたつのツールの結合により、従来よりもはるかに少ないデ

[misshiki]

“「Neuro-Symbolic Concept Learner（NSCL）」という新しい人工知能を公開した。これは、これまで異なるアプローチであるとされてきた「エキスパートシステム」と「機械学習」の技法を組み合わせたものとなる。”

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"「AI開発の競争力すなわちデータ量」というテーゼを覆していくことは、より多くの国、また中小企業や個人にAI開発の門戸を広げていくことにつながるだろう" ふむ