コンピューターで「脳」がつくれるか？ FAQ編 - Sideswipe
既にご存知の方も多いと思いますが、 コンピューターで「脳」がつくれるか という本を 9月27日に出版します（噂によると都内の大型書店なら15日か16日に先行販売する書店もあるらしい？です、謎）。 コンピューターで「脳」がつくれるか 作者: 五木田和也出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2016/09/27メディア: 単行本この商品を含むブログを見る で、今回は 「これは絶対質問来るだろうな〜今のうちに対策しておこう！」 という話題です。 Q. どんな本ですか？ 一言で言えば人工知能の本ですが、汎用人工知能(汎用AI, AGI)を中心にしたそこそこ珍しい本です。 あとAIと脳を同時に扱っているのも珍しいポイント高めです。 Q. 汎用AIってなんですか？ 雑にいうと、「SF映画にでてくる、人間みたいな人工知能」です。 つまり、今あるような囲碁とか将棋とか車の自動運転とか、ある特定の問題だけ
汎用人工知能 - Sideswipe
これは 人工知能アドベントカレンダー の25日目の記事です。 最終日です。ここまで紹介してきた情報を元にして、汎用人工知能を作るために必要な理論と技術をあらためて見ていきましょう。 脳全体のモデル 比較的よく見られるものを紹介します。まず、脳をおおまかに大脳(大脳新皮質)・大脳基底核・小脳にわけて、それぞれ以下のアルゴリズムをベースにモデル化します。 大脳→教師なし学習 kazoo04.hatenablog.com kazoo04.hatenablog.com 小脳→教師あり学習 kazoo04.hatenablog.com kazoo04.hatenablog.com 大脳基底核→強化学習 kazoo04.hatenablog.com kazoo04.hatenablog.com 主な役割としては、 大脳基底核は快不快を元にして、自分にとって最も利益があるような行動を選ぶことを担当します
教師なし学習 - Sideswipe
これは 人工知能アドベントカレンダー の12日目の記事です。 前回は機械学習の大まかな解説をしました。今回はそのうちの教師なし学習(unsupervised learning)について詳しく見ていきましょう。 教師なし学習とはなにか 教師なし学習は、学習対象のデータはあるが、それが何かという正解（文脈によってはラベル、教師信号ともいう）は与えられていないので、どうにかしてなにかしらの構造や法則を見出すための手法です。 大抵の場合、クラスタリング系のアルゴリズムを扱うことが多いので、ここでもクラスタリングを中心にします。 クラスタリングとはなにか クラスタリング(clustering)は機械学習に限らずによく使われる言葉なので親しみやすいかと思います。 簡単に言えば、与えられたデータに対して、似たような物をまとめる処理です*1。 たとえば、以下の図を見てください。いくつかの図形が書いてありま
大脳新皮質 - Sideswipe
これは 人工知能アドベントカレンダー の4日目の記事です。 大脳は、大脳半球(cerebral hemisphere) という左右2つの部位に分かれています。いわゆる右脳と左脳というものにあたります。 両者は完全に分離しているわけではなく、脳梁(corpus callosum, CC) によって接続されており、相互に情報のやり取りをしています。 それぞれの大脳半球は、大脳皮質(cerebral cortex)が表面を覆っており、その内部には大脳基底核(cerebral basal ganglia)が収まっています。 大脳皮質はさらに以下の3つにわけることができます。 新皮質(cerebral neocortex) 大脳の表面にある6層構造を持つ薄いシート状の皮質で、あとで詳しく述べる 古皮質(paleocortex) 梨状前皮質など。霊長類では退化してあまり見られない。 原皮質(arich
知能と技術的特異点 - Sideswipe
これは 人工知能アドベントカレンダー の1日目の記事です。 はじめに 本アドベントカレンダーは25日間をかけて、知能、あるいは人工知能（あとで触れますが、正確には汎用人工知能を指す）について、それを理解しまた実現する技術について、広く浅く解説と紹介をします。 ここでいう人工知能は、後述するように一般に考えられている人工知能(Artificial Intelligence) ではなく、汎用人工知能 (Artificial General Intelligence, AGI) であり、一言で表すなら、「人と同じような知性をもった機械」を考えます。ただし、以降は特に断りのない限り、AGIの意味で単にAIといいます。AIとAGIの違いについては、以前の記事 人工知能は Deep Learning によって成されるのか？ - Sideswipe を御覧ください。こちらは今回のシリーズで扱う内容の概要
人工知能は Deep Learning によって成されるのか？ - Sideswipe
最近は人工知能分野の話題に事欠かないので、IT系に詳しくない人でも、Deep Learning がどうとか、人工知能がどうとかという話題を耳にすることが多いと思います。 猫も杓子も Deep Learning な世の中ですが、そもそも人工知能とか Deep Learning ってなんなんだっけ？ という疑問に答えられる人は多くないはずです。 今回は、広く浅く、人工知能と Deep Learning について書きます (この記事をご覧になればわかるように、人工知能 = Deep Learning では決して無いのですが、両者はよく並んで紹介されるので、ここでも同列に書いています)。 最初に結論 Deep Learning は(真の)人工知能ではない。なんでもかんでも人工知能って呼ばない。 「Deep Learning」、「人工知能」ともにバズワード*1になりつつあるので気をつけよう。 コンピ
なぜドレスの色の錯覚はおきたか？-色の恒常性- - Sideswipe
ドレスの写真って？ インターネットで見る人によって二通りの色に見えるドレスの画像が話題になっていました。結論からいえばこのドレスは青と黒なのですが、「青と黒に見える」派と「白と金に見える」派に分かれるのです。あなたはどちらに見えますか？ 引用元: http://swiked.tumblr.com/image/139988249090 「ディスプレイが違うから」といった説明も見受けられますが、同じディスプレイを見て意見が割れている方もいることから、影響はあるにしても主要因ではなさそうです。 また、「年をとると網膜の細胞が衰えて云々」という意見もありますが、老若男女はあまり関係なく青黒派と白金派がいるので、こちらの影響も少なさそうです*1。 それではこの理由について解説してみます。間違えてたら教えてください。 30秒で分かる説明 人間は周囲の状況が変わっても同じものは同じ色で見えるように脳内で
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
