複雑ネットワークの理論(2) スケールフリー・ネットワークの提唱 | 一人抄読会
のように表される。 ここでは、「枝の数がk本である頂点の数N(k)が、k^-γ(kの-γ乗)で表される関係」を示す。N(k)=k^-γの両辺の対数を取ると、log N ＝ -γ log kとなり、両対数グラフ(x軸がlog k、y軸がlog N)にプロットすると-γの傾きを持つ直線として表される。 (ベキ法則のグラフを両対数プロットで表したもの) ③ スケールフリー・ネットワーク ベキ法則は、正規分布(釣鐘型の分布)とは違って、①どこにもピークがなく、なめらかに減少する、②分布のすそ野は正規分布よりも広い、③ごく少数のきわめて大きい事象と無数の小さい事象が共存する状態を表すなどの特徴を持つ。バラバシは、枝の数と頂点の数がベキ法則に分布をスケールフリー・ネットワークと呼んだ。 スケールフリー・ネットワークはグラフで見ると分かるように、「平均的な数」の枝をもつ頂点というものは存在しない。枝の数
グーグル、安全な人工知能開発のために問うべき課題に関する論文を発表
Google Research所属のChristopher Olah氏が、米国時間6月21日付のブログ記事で、より賢く安全な人工知能（AI）の開発に関する5つの大きな課題を提起した。 この記事はGoogleがOpenAI、スタンフォード大学、カリフォルニア大学バークレー校の研究者らと共同で執筆した論文「Concrete Problems in AI Safety」（AIの安全性に関する具体的な問題）と共に公開したものだ。その目的は、現実世界での試験で適用可能な具体的課題を研究者に提示することで、AIの開発と利用にまつわる、抽象的な懸念や仮説に基づいた懸念を乗り越えることにある。 「これらはすべて、将来を見据えた長期的な研究課題だ。今は重要な問題ではないが、将来のシステムに備えて対処することが重要になる」とOlah氏はブログの中で述べている。 このブログで提起された5つの問題は、以下の通り：
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