「人工意識」を開発する国内ベンチャー、アラヤのCEOが語る連載の第2回。前回紹介した「反実仮想的情報生成仮説」に基づくロボットの実用化スケジュールや、意識を生むためのアーキテクチャーを紹介。さらに、意識のもう1つの機能と目する「内省」の再現を目指した、「会話するニューラルネット」の概要を解説する。
知りたがるロボット、会話するニューラルネット
「人工意識」を開発する国内ベンチャー、アラヤのCEOが語る連載の第2回。前回紹介した「反実仮想的情報生成仮説」に基づくロボットの実用化スケジュールや、意識を生むためのアーキテクチャーを紹介。さらに、意識のもう1つの機能と目する「内省」の再現を目指した、「会話するニューラルネット」の概要を解説する。
知りたがるロボット、会話するニューラルネット
「人工意識」を開発する国内ベンチャー、アラヤのCEOが語る連載の第2回。前回紹介した「反実仮想的情報生成仮説」に基づくロボットの実用化スケジュールや、意識を生むためのアーキテクチャーを紹介。さらに、意識のもう1つの機能と目する「内省」の再現を目指した、「会話するニューラルネット」の概要を解説する。
知りたがるロボット、会話するニューラルネット
「人工意識」を開発する国内ベンチャー、アラヤのCEOが語る連載の第2回。前回紹介した「反実仮想的情報生成仮説」に基づくロボットの実用化スケジュールや、意識を生むためのアーキテクチャーを紹介。さらに、意識のもう1つの機能と目する「内省」の再現を目指した、「会話するニューラルネット」の概要を解説する。
知りたがるロボット、会話するニューラルネット
「人工意識」を開発する国内ベンチャー、アラヤのCEOが語る連載の第2回。前回紹介した「反実仮想的情報生成仮説」に基づくロボットの実用化スケジュールや、意識を生むためのアーキテクチャーを紹介。さらに、意識のもう1つの機能と目する「内省」の再現を目指した、「会話するニューラルネット」の概要を解説する。
知りたがるロボット、会話するニューラルネット
「人工意識」を開発する国内ベンチャー、アラヤのCEOが語る連載の第2回。前回紹介した「反実仮想的情報生成仮説」に基づくロボットの実用化スケジュールや、意識を生むためのアーキテクチャーを紹介。さらに、意識のもう1つの機能と目する「内省」の再現を目指した、「会話するニューラルネット」の概要を解説する。（聞き手＝今井拓司） 5段階で学習環境を進化 ロボットの学習に関する研究開発は、5段階ぐらいのステップでやっていこうと思っています。その上に、いずれは先ほどの「反実仮想的情報生成」のようなものを載せていきたい。こうした研究は、事業として役立つところと、まだまだギャップがあるのは事実ですが、実験を通してだんだんメリットが分かってきました。ロボットがやることが完全に決まっているなら従来の方向でいいと思うのですが、いわゆるAmazonのピッキングチャレンジ本誌注2）のような状況で、ものすごく速くやろうと
フォントオタクなデザイナーが本気で選んだ「美しいフォント」24選【フリー＆有償】
『Soldi』は、複数の企業と提携し情報を提供しており、当サイトを経由して商品への申込みがあった場合には、各企業から報酬を受け取ることがあります。ただし当サイト内のランキングや商品の評価に関して、提携の有無や支払いの有無が影響を及ぼすことはございません。また当サイトで得た収益は、サイトを訪れる皆様により役立つコンテンツを提供するために、情報の品質向上・ランキング精度の向上等に還元しております。 名古屋の事業会社でデザイナーをやっているAkitaと申します。 プロのデザイナーとして、デザインで気にしているところは沢山ありますが、中でも一番こだわっているのは「フォント」です。 「フォントの選び方でデザイナーの実力が分かる」というのは、私が最初にデザインを教わった先輩の言葉でした。 世の中にはどんどんクオリティが高く、美しいフォントが登場しています。 広告・パッケージではやはり有償フォントが目立
《日経Robo》脳内で逆誤差伝播法が起きているか？
この記事は日経Robotics 有料購読者向けの記事ですが 『日経Robotics デジタル版（電子版）』のサービス開始を記念して、特別に誰でも閲覧できるようにしています。 ニューラルネットワークは脳（神経系）を模して作られた。神経細胞（ニューロン）は、入力刺激が閾値を超えた場合に発火し、活動電位を発生させ、他の細胞に情報を伝達する。この発火が連鎖的に起こることで情報を伝え、計算を実現する。神経細胞間の情報伝達には、シナプスと呼ばれる化学物質を用いた機構が使われている（別の仕組みもある）。 脳は活動の中で、ニューロン間のつながりの強さを変えていくことで（例えば、シナプスに放出された化学物質の受容体の数を変化することで）環境に適応、つまり学習していく。それを模したニューラルネットワークも同様に、ニューロンとシナプスに対応する重みで構成され、学習は重みを調整することで行われる。現在のニューラル
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