養老孟司×羽生善治対談「AIの普及を左右する最大の鍵とは」
ようろう・たけし／1937年神奈川県生まれ。東京大学医学部卒業後、解剖学教室に入る。東京大学医学部教授退官後は、北里大学教授、大正大学客員教授を歴任。東京大学名誉教授。京都国際マンガミュージアム名誉館長。著書に『からだの見方』（筑摩書房、第11回サントリー学芸賞）、『唯脳論』（青土社）、『バカの壁』（新潮新書、第57回毎日出版文化賞）ほか多数。 News&Analysis 刻々と動く、国内外の経済動向・業界情報・政治や時事など、注目のテーマを徹底取材し、独自に分析。内外のネットワークを駆使し、「今」を伝えるニュース＆解説コーナー。 バックナンバー一覧 AI（人工知能）の活用が急速に進んでいる。AIが普及する上で見えてくる「ブラックボックス化」の課題とは。『AIの壁 人間の知性を問いなおす』から一部抜粋して、解剖学者の養老孟司氏と棋士・羽生善治九段との対談をお届けする。 AIがない過去には戻
脳とコンピュータとの違い
脳と現状のコンピュータは、計算モデル、アーキテクチャ、 アルゴリズムなどいろいろな観点からみて違いがあります。 はたしてコンピュータの上で脳と同じ機能は実現できるのでしょうか。 実現を難しくする要因として何が考えられるでしょうか。 ◆計算モデルの違い 計算する機械を数学的に抽象化したものを計算モデルと呼びます。 チューリングマシンは計算モデルの１つです。 チューリングマシンとは数学的に異なる計算モデルとしては、 例えば非決定性チューリングマシン、 （理想的な）アナログコンピュータ、量子チューリングマシン （量子コンピュータのモデル）があります。 これらはチューリングマシンよりも強力だったり速かったりします。 さて、「脳の計算モデル」はチューリングマシンと等価でしょうか、 それともより強力だったり速かったりするのでしょうか。 非決定性チューリングマシンは並列度が無限の計算機です。 脳は超並列
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